Информационный портал по безопасности

Непрерывная интеграция, поставка и развертывание являются основополагающими принципами DevOps. В GitLab включена функциональность CI/CD, которая пришлась по душе как разработчикам и аналитикам, так и компаниям в целом.

Несколько лет назад меня пригласили консультантом по одному проекту ПО для крупной французской технологической компании. Увиденное выходит за рамки всего, что я мог представить в разработке. Простое отсутствие профессиональной компетентности оказалось не самым худшим. Гораздо хуже было крайнее презрение к человеческому достоинству, что показалось мне сравнимо с тюрьмой в том виде, как я её представляю. Вот список, проверьте сами.

Масштаб

• Разработка программного обеспечения для государственного агентства.


• Сложность низкая, с несколькими вывертами.

Правительство платит авансом несколько миллионов евро. План разработки на два-три года. Для начала компания нанимает несколько разработчиков и продолжает удваивать размер команды каждые три месяца или около того, осваивая бюджет по мере поступления средств.



7 лет спустя проект ещё не оформился. Набегают штрафы по несколько тысяч евро в сутки. Руководство решает сократить расходы и производит увольнения опытных сотрудников, нанимая людей с небольшим или нулевым опытом работы.



10 лет спустя, учитывая катастрофическое состояние проекта, менеджмент среднего звена решает нанять некоторых людей с опытом разработки, чтобы вернуться в график. Средняя текучка среди новичков: три месяца. Это минимальный срок, чтобы иметь право уволиться во Франции.

Предисловие переводчика

Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.

Введение

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.

Всем добра.



Заканчиваем в этом месяце первый поток «Администратора Linux» и запускаем потихоньку второй, который теперь будет заметно переработан и усилен новыми преподавателями. Один из них — Алексей Цыкунов, делится сегодня небольшой полезной заметкой.



Поехали.

Задача

Есть несколько серверов, на которых крутятся программы, которые сохраняют логи в свои каталоги.



Необходимо централизовано сохранять все эти логи в подкаталогах по имени серверов, сохраняя названия файлов.



Возможности перенастроить программы для записи логов сразу в syslog нет.



Окружение:

• server — centos7


• client — centos6

И на клиенте и на сервере необходимо обновить rsyslog до последней версии.

cd /etc/yum.repos.d/
wget http://rpms.adiscon.com/v8-stable/rsyslog.repo
yum update rsyslog

Летом прошлого года мы опубликовали статью о дисковых накопителях Intel Optane SSD и предложили всем желающим принять участие в бесплатном тестировании. Новинка вызвала большой интерес: наши пользователи пробовали применять Optane для научных расчётов, для работы с in-memory базами данных, для проектов в области машинного обучения.

Для многих разработчиков процесс релиза их продукта похож на выбрасывание слепого котёнка в пасти диких псов. После этого главная задача авторов — отбиваться от случайно долетевших до них багов. На самом деле, приложение не заканчивает свой жизненный путь в зубах пользователей, а только начинает его. И ему нужна помощь разработчиков не меньше, чем во время становления и тестирования.

В этой статье мы рассмотрим, каким образом можно наблюдать за работой продукта и его боевым окружением, научимся собирать жизненно необходимые метрики и представлять их в удобоваримом виде. Узнаем, что такое Time Series и как они могут помочь нашим и сторонним приложениям в процессе диагностики. Подробно познакомимся с лидерами рынка инструментов для мониторинга, специализированным хранилищем InfluxDB и системой визуализации данных Grafana.

Прототипом статьи является доклад Анатолия Кулакова на DotNext 2017 Moscow. Анатолий получал образование специалиста по информационной безопасности, затем зарабатывал как суровый C++ разработчик под Linux. Когда надоело кодировать и захотелось творить, перешёл на C#. Пишет на .NET с первых его версий. Занимается проектированием и построением бизнес-приложений, распределённых и отказоустойчивых систем. Отдыхает с ES, CQRS и DDD.

Перед просмотром можно загрузить слайды в формате PDF.

В этой статье я расскажу — что такое EVPN/VXLAN и почему особенности этой технологии кажутся мне привлекательными для применения в ЦОД. Я не буду глубоко погружать вас в технические детали, а остановлюсь на них лишь в той мере, в которой это необходимо для знакомства с технологией. Почти все чего я буду касаться в этой статье так или иначе связанно с передачей трафика второго уровня OSI между устройствами в одном широковещательном домене. Есть множество задач прикладного характера, которые можно комфортно решить, имея такую возможность, одним из наиболее знакомых примеров такой задачи является миграция виртуальных машин в рамках одного или нескольких ЦОД. И если некоторое время назад разговор об этом неминуемо поворачивал в плоскость обсуждения проблем и неудобств общего широковещательного домена, сейчас, напротив, мы можем размышлять о решении этой задачи с точки зрения новых возможностей, перспектив и удобства.

Недавно мы выпустили первую версию нового фреймворка по глубокому обучению DeepJava (DJ) 0.01.

Основная цель фреймворка, по крайней мере, на текущий момент, чисто учебная. Мы строим шаг за шагом фреймворк, у которого:

• будет понятная кодовая база


• будет набор бранчей, по которым можно шаг за шагом проследить процесс создания и понять, почему были сделаны те или иные изменения

Сегодня замечательный день (if you know what I mean), чтобы анонсировать нашу новую программу — Специалист по разметке данных.



На текущий момент в сфере искусственного интеллекта сложилась такая ситуация, при которой для обучения сильной нейронной сети нужны несколько компонентов: железо, софт и, непосредственно, данные. Много данных.



Железо, в общем-то, доступно каждому через облака. Да, оно может быть недешевым, но GPU-инстансы на EC2 вполне по карману большинству исследователей. Софт опенсорсный, большинство фреймворков можно скачать себе куда-то и работать с ними. Некоторые сложнее, некоторые проще. Но порог для входа вполне приемлемый. Остается только последний компонент — это данные. И вот здесь и возникает загвоздка.



Deep learning требует действительно больших данных: сотни тысяч–миллионы объектов. Если вы хотите заниматься, например, задачей классификации изображений, то вам, помимо самих данных, нужно передать нейронке информацию, к какому классу относится тот или иной объект. Если у вас задача связана еще и с сегментацией изображения, то получение хорошего датасета — это уже фантастически сложно. Представьте, что вам нужно на каждом изображении выделить границы каждого объекта.





В этом посте хочется сделать обзор тех инструментов (коммерческих и бесплатных), которые пытаются облегчить жизнь этих прекрасных людей — разметчиков данных.

Многие облачные провайдеры не позволяют загружать ISO-файлы и не предоставляют никакой возможности для установки ОС отличных от тех что предусмотрены самим облаком.

В этой статье я расскажу вам как избежать данное ограничение и как просто в 5 шагов можно установить Mikrotik Cloud Hosted Router на любой облачной виртуалке.