Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Django-аутентификация: просто о сложном</a></li>

2 <li><a>Триггеры в PostgreSQL: основы</a></li>

3 <li><a>Где PostgreSQL выигрывает у Oracle DB</a></li>

4 <li><a>cgroups и namespaces в Linux: как это работает?</a></li>

5 <li><a>Стартер-пак книг для продуктового аналитика (и не только)</a></li>

6 <li><a>Прогреваем k8s cache: оптимизация загрузки образов размером 3 ГБ и запуск 1000 POD’ов за секунды</a></li>

7 <li><a>Статистические критерии и доверительные интервалы</a></li>

8 <li><a>Ваш первый A/B-тест: гайд для тех, кто ещё ничего не пробовал</a></li>

9 <li><a>Препарируем слои образов Docker</a></li>

10 <li><a>Ускоряем PostgreSQL с помощью Tuned</a></li>

11 <li><a>Хороший рефакторинг vs плохой рефакторинг</a></li>

12 <li><a>Пара слов о вредоносном ПО для Linux и способах защиты вашей системы</a></li>

13 <li><a>Как awk заменяет 10 команд Bash</a></li>

14 <li><a>Task изнутри: управление потоками в .NET и создание своих планировщиков</a></li>

15 <li><a>Динамические SQL-запросы в PostgreSQL: когда, зачем и как</a></li>

16 <li><a>Мастерство работы с Java Stream</a></li>

17 <li><a>Что такое переобучение и как его избежать: основы</a></li>

18 </ul><h2>Django-аутентификация: просто о сложном</h2>

19 <p>Аутентификация является фундаментальной частью любого веб-приложения. Мы рассмотрим различные способы реализации аутентификации в Django, начиная от стандартных методов и заканчивая более крутыми техниками, например как 2FA и OAuth2.</p>

20 <p><a>Читать далее</a></p>

21 <h2>Триггеры в PostgreSQL: основы</h2>

22 <p>В этой статье поговорим про триггеры в PostgreSQL. Начнём с базы: триггер в PostgreSQL - это такая функция, которая запускается автоматически при определённом событии в таблице. С триггерами можно автоматизировать массу рутины и освободить приложение от сложных проверок и вычислений, но это палка о двух концах.</p>

23 <p><a>Читать далее</a></p>

24 <h2>Где PostgreSQL выигрывает у Oracle DB</h2>

25 <p>Если вы стоите перед выбором между PostgreSQL и Oracle DB, то эта статья для вас. Разберем где PostgreSQL побеждает Oracle. Будет код и примеры - всё, что нужно для практического сравнения.</p>

26 <p>P.S: эта статья не про то, какой PSQL хороший в отличии от Oracle, а про то, в чем PSQL по мнению автора лучше.</p>

27 <p><a>Читать далее</a></p>

28 <h2>cgroups и namespaces в Linux: как это работает?</h2>

29 <p>В этой статье рассмотрим изоляции процессов и управления ресурсами в Linux, изучив возможности cgroups и namespaces. Разберёмся, как работают контейнеры изнутри и научимся создавать собственное изолированное окружение без Docker.</p>

30 <p><a>Читать далее</a></p>

31 <h2>Стартер-пак книг для продуктового аналитика (и не только)</h2>

32 <p>Автор недавно общался с одной командой аналитиков и обсуждали, что бы можно было порекомендовать тем, кто хочет прокачаться в продуктовой аналитике. Вспоминали кейсы, делились историями "до" и "после" прочтения некоторых книг. Так вот, этот список - это не просто <em>"лучшие бестселлеры по версии Google"</em>, а те книги, которые изменили подход меня и моих коллег к работе.</p>

33 <p><a>Читать далее</a></p>

34 <h2>Прогреваем k8s cache: оптимизация загрузки образов размером 3 ГБ и запуск 1000 POD’ов за секунды</h2>

35 <p><strong>Проблема</strong>: при обновлении k8s кластера не менее половины POD’в застряли в состоянии ContainerCreating из-за длительной загрузки и распаковки образов размером примерно 3 ГБ.</p>

36 <p>Для решения этой проблемы в корне (не только кейс с обновлением) предложена стратегия предварительного прогрева узлов кластера:</p>

37 <ol><li>Создание отдельной группы узлов для каждой feature-ветки (FB): Это обеспечило изоляцию и гибкость, позволяя легко изменять тип узлов.</li>

38 <li>Загрузка базовых образов через cloud-init: При запуске новых узлов с помощью<a>скрипта</a>cloud-init автоматически загружаются необходимые базовые образы, что снижало нагрузку при последующем развертывании.</li>

39 <li>Использование DaemonSet с initContainers: Перед основным развертыванием запускался DaemonSet с initContainers, которые последовательно загружали необходимые образы на узлы, предотвращая проблемы с сверхутилизацией дисков и ускоряя запуск POD’ов.</li>

40 </ol><p><a>Читать далее</a></p>

41 <h2>Статистические критерии и доверительные интервалы</h2>

42 <p>В этой статье поговорим о том, как понять, работает ли ваша новая фича или это просто случайный всплеск. Разберемся, что такое статистические критерии, доверительные интервалы, и как их использовать, чтобы принимать обоснованные решения.</p>

43 <p><a>Читать далее</a></p>

44 <h2>Ваш первый A/B-тест: гайд для тех, кто ещё ничего не пробовал</h2>

45 <p>Если вы слышите "AB‑тесты" и у вас в голове возникает что‑то вроде "да, я это где‑то видел, но понятия не имею, как работает", то эта статья - для вас. Я объясню, что такое AB‑тесты, зачем они нужны, какие инструменты использовать и как их настроить, чтобы результат был не просто для галочки, а действительно полезным.</p>

46 <p><a>Читать далее</a></p>

47 <h2>Препарируем слои образов Docker</h2>

48 <p>Технологии контейнеризации сейчас являются неотъемлемой частью процессов DevOps. Контейнеры активно используются в микросервисных архитектурах для изоляции отдельных микросервисов. Наиболее распространенным решением по контейнеризации на сегодняшний день является Docker, и именно о небезопасной работе с контейнерами Docker мы и будем сегодня говорить.</p>

49 <p><a>Читать далее</a></p>

50 <h2>Ускоряем PostgreSQL с помощью Tuned</h2>

51 <p>Администраторам баз данных всегда хочется, чтобы их СУБД работали быстрее. Всегда кажется, что можно прооптимизировать определенные настройки, и запросы начнут отрабатывать быстрее.</p>

52 <p>Есть множество различных параметров и настроек, которые позволяют оптимизировать работу БД PostgreSQL. В этой статье мы не будем пытаться охватить их все и поговорим об оптимизации параметров<a>операционной</a>и файловой систем, а также памяти на самом сервере СУБД.</p>

53 <p><a>Читать далее</a></p>

54 <h2>Хороший рефакторинг vs плохой рефакторинг</h2>

55 <p>За последние годы я нанял многих разработчиков. И не раз случалось, что новички сразу заявляли, что наш код требует серьёзного рефакторинга. Но вот в чём дело: во многих случаях их "улучшенный" код оказывался сложнее для понимания и сопровождения. Более того, он обычно становился медленнее и содержал больше багов.</p>

56 <p>Не поймите меня неправильно. Рефакторинг - это не что-то плохое само по себе. Это важная часть поддержания кода в хорошем состоянии. Проблема в том, что <em>плохой рефакторинг</em> это действительно плохо. И, к сожалению, попасть в ловушку "хотели как лучше, а получилось как всегда" проще, чем кажется.</p>

57 <p>Давайте разберёмся, что отличает хороший рефакторинг от плохого и как не стать тем разработчиком, которого коллеги боятся подпускать к коду.</p>

58 <p><a>Читать далее</a></p>

59 <h2>Пара слов о вредоносном ПО для Linux и способах защиты вашей системы</h2>

60 <p>Если вы следите за последними новостями в области IT‑безопасности, то, возможно, заметили рост числа атак на сетевую инфраструктуру Linux‑систем. Среди основных разновидностей вредоносного ПО, о которых вы должны знать, можно выделить Cloud Snooper, EvilGnome, HiddenWasp, QNAPCrypt, GonnaCry, FBOT и Tycoon.</p>

61 <p>Linux считается очень безопасной операционной системой, но эти угрозы безопасности облачной инфраструктуры могут заставить пользователей сомневаться в защищенности вашей компании как таковой. В этой статье мы хотим поговорить о текущей ситуации с Linux‑угрозами, дать краткий экскурс в историю вредоносного ПО для Linux и пролить свет на другие связанные проблемы, которые могут возникнуть у пользователей.</p>

62 <p><a>Читать далее</a></p>

63 <h2>Как awk заменяет 10 команд Bash</h2>

64 <p>Когда только автор начинал работать с Linux, каждую задачу обрабатывал через кучку пайпов. Потом его коллега сказал ему: "Завязывай с этим, попробуй awk". И автор попробовал. И это действительно удобно. В этой статье он рассказывает, как awk может заменить несколько привычных команд bash.</p>

65 <p><a>Читать далее</a></p>

66 <h2>Task изнутри: управление потоками в .NET и создание своих планировщиков</h2>

67 <p>В этой статье поговорим о том, как работают задачи в .NET, зачем может понадобиться собственный TaskScheduler и как его реализовать.</p>

68 <p><a>Читать далее</a></p>

69 <h2>Динамические SQL-запросы в PostgreSQL: когда, зачем и как</h2>

70 <p>В этой статье поговорим о мощной штуке в PostgreSQL, которая одновременно помогает и открывает портал в ад: динамические SQL‑запросы. Динамика - это когда SQL собирается на лету, а не пишется заранее статичным текстом. Звучит неплохо, но при неправильном подходе легко превращается в катастрофу.</p>

71 <p><a>Читать далее</a></p>

72 <h2>Мастерство работы с Java Stream</h2>

73 <p>В этой статье рассмотрим, как использовать Stream для написания более элегантного кода на Java на основе нескольких примеров, а также кратко описали фактическую роль каждого API. </p>

74 <p><a>Читать далее</a></p>

75 <h2>Что такое переобучение и как его избежать: основы</h2>

76 <p>Если вы только начинаете свой путь в машинном обучении или уже успели столкнуться с его непредсказуемыми сюрпризами, то эта статья для тех, кто хочет понять и победить переобучение (оно же <em>overfitting</em>).</p>

77 <p><a>Читать далее</a></p>

78 <a></a>