Posts

Почему Node.js однопоточный Node.js часто называют однопоточной средой выполнения, и это правда — но с нюансами. Чтобы понять почему, важно вспомнить, как работает JavaScript и сам механизм event loop. Почему один поток? Исторически JavaScript в браузере выполняется в одном потоке — чтобы не усложнять работу с DOM и избежать гонок данных. Node.js унаследовал этот принцип: один поток для выполнения кода JavaScript. Это значит, что одновременно выполняется только один участок JS-кода. ...

Что такое GitFlow GitFlow — это модель ветвления в Git, предложенная Винсентом Дриссеном (Vincent Driessen). Она помогает структурировать процесс разработки, особенно в проектах с несколькими этапами и релизами. В основе GitFlow лежат несколько основных веток: main (или master) — стабильная ветка, где находятся только проверенные релизы. develop — основная ветка разработки. Сюда вливаются все фичи. feature/* — ветки для реализации отдельных функций. release/* — подготовка релизов перед выкатыванием в продакшен. hotfix/* — экстренные исправления, которые вливаются в main и затем синхронизируются с develop. ⚙️ Пример Workflow Начало новой фичи git checkout develop git checkout -b feature/login-page Завершение и слияние фичи git checkout develop git merge feature/login-page git branch -d feature/login-page Подготовка релиза git checkout develop git checkout -b release/1.2.0 Исправление ошибки в продакшене git checkout main git checkout -b hotfix/1.2.1 Слияние hotfix обратно в develop и main git merge hotfix/1.2.1 develop git merge hotfix/1.2.1 main 🧠 Когда использовать GitFlow ✅ Подходит для: Команд с формальными релизными циклами Проектов, где есть несколько окружений (dev → staging → prod) Систем, где стабильность ветки main критически важна 🚫 Не подходит для: Сред с непрерывным деплоем (Continuous Deployment) Небольших команд или одиночных проектов Проектов с очень частыми релизами 🧭 Заключение GitFlow обеспечивает структурированный подход к управлению разработкой и релизами. Он вводит дисциплину и прозрачность между фичами, релизами и экстренными исправлениями. ...

Кто такой DataOps и зачем он нужен DataOps (Data Operations) — это подход и роль, направленные на улучшение управления данными, их качества и скорости доставки аналитических решений. Если DevOps автоматизирует цикл разработки ПО, а MLOps — машинное обучение, то DataOps помогает компаниям эффективно работать с данными. Чем занимается инженер DataOps? DataOps-инженер отвечает за создание процессов и инфраструктуры, которые обеспечивают быструю и надёжную работу с данными. Основные задачи: Автоматизация ETL/ELT-процессов. Обеспечение качества данных (Data Quality, Data Validation). Управление потоками данных (Kafka, Airflow, Spark). Мониторинг и логирование data pipeline. CI/CD для аналитических приложений и data pipeline. Взаимодействие между data engineering, аналитиками и DevOps. Чем DataOps отличается от DevOps и MLOps? DevOps → код и сервисы. MLOps → модели машинного обучения. DataOps → данные, их качество и доставка в аналитику. Примеры практик DataOps Автоматическая проверка качества данных при загрузке. Версионирование схем данных (Schema Registry, DBT). Мониторинг задержек и ошибок в data pipeline. CI/CD для ETL job-ов и аналитических отчётов. Зачем нужен DataOps Повышает доверие к данным и их качество. Ускоряет доставку аналитики и инсайтов. Снижает риски ошибок в отчётах и ML-моделях. Делает работу с данными более прозрачной и воспроизводимой. Итог DataOps — это DevOps для мира данных. Он помогает компаниям превратить данные в надёжный и предсказуемый актив. ...

Кто такой MLOps и зачем он нужен MLOps (Machine Learning Operations) — это практика, объединяющая машинное обучение (ML), разработку и операции. Если DevOps автоматизирует и ускоряет процесс разработки и доставки ПО, то MLOps решает похожие задачи, но в контексте моделей машинного обучения. Чем занимается инженер MLOps? MLOps-инженер отвечает за то, чтобы модели машинного обучения не просто обучались, а стабильно и безопасно работали в продакшене. Основные задачи: Автоматизация обучения и развёртывания ML-моделей (CI/CD → CI/CD/CT). Контроль качества данных и фич (Data Validation, Feature Store). Мониторинг метрик моделей (точность, дрейф данных, деградация качества). Управление версиями моделей (MLflow, DVC, Model Registry). Масштабирование инференса (Kubernetes, Kubeflow, Seldon). Взаимодействие с Data Science и DevOps командами. Чем MLOps отличается от DevOps? DevOps → код и сервисы. MLOps → данные, модели и сервисы. MLOps учитывает уникальные проблемы: большие данные, дрейф данных, необходимость переобучения моделей. Примеры практик MLOps Автоматический запуск обучения при появлении новых данных. Деплой моделей через Kubernetes + MLflow. Алёрты при падении качества модели на продакшене. Зачем нужен MLOps Делает ML-проекты предсказуемыми и повторяемыми. Ускоряет переход от экспериментов к продакшену. Снижает риски из-за “дрейфа” моделей и ошибок в данных. Итог MLOps — это DevOps для машинного обучения. Он помогает командам не просто строить ML-модели, а делать их надёжной частью продукта. ...

UNIX Domain Sockets: что это и как использовать UNIX Domain Sockets (UDS) — это механизм обмена данными между процессами внутри одной машины. В отличие от TCP/UDP сокетов, они не используют сетевой стек, что делает их быстрее и безопаснее. Основные характеристики Работают только на локальном хосте. Используют файловую систему для адресации (например, /var/run/docker.sock). Поддерживают как потоковый (аналог TCP), так и датаграммный (аналог UDP) режим. Обеспечивают более высокую производительность по сравнению с TCP на localhost. Где применяются Docker и Podman: управление контейнерами через сокет /var/run/docker.sock. PostgreSQL: локальное подключение через UDS быстрее, чем TCP localhost:5432. Nginx/HAProxy: проксирование трафика через UDS вместо TCP. gRPC: поддержка UDS для сервисов в пределах одной ноды. Пример: сервер и клиент на Python Сервер import socket import os SOCKET_FILE = "/tmp/uds_demo.sock" if os.path.exists(SOCKET_FILE): os.remove(SOCKET_FILE) server = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM) server.bind(SOCKET_FILE) server.listen(1) print("Сервер ждёт соединений...") conn, _ = server.accept() print("Клиент подключен") while True: data = conn.recv(1024) if not data: break print("Получено:", data.decode()) conn.sendall(b"Echo: " + data) conn.close() Клиент ...