#сервис — Public Fediverse posts

Зачем ещё нужен сервис геомониторинга?

Если обратиться к традиции русской сказки или мифа, можно обнаружить несколько «гаджетов-путеводителей» и смежных с ними «устройств»: волшебный клубочек, яблочко на блюдечке, сапоги-скороходы, нить Ариадны. Человек на протяжении многих веков нуждается в ориентирах, которые помогут ему не просто передвигаться в направлении, но и делать это безопасно и с экономией ресурсов (чтобы быстрее добраться до тридесятого царства, сносить меньше железных сапог, сгрызть меньше хлебов и т.д.). Времена и технологии меняются, а потребности всё те же: как максимально эффективно объехать точки клиентов, доказать, что ты действительно работал и сразиться со злым драконом в случае необходимости доказать, что клиент врёт в ожидании возврата оплаты по принципу «а вдруг прокатит», потому что вот, факт нахождения на точке зафиксирован, фото поломки и факта ремонта приложены. Одними картами здесь не обойтись: нужно приложение, которое будет удобно работать с заказами, заявками, маршрутами и поможет человеку в самых неожиданных ситуациях.

https://habr.com/ru/companies/regionsoft/articles/997092/

#люди_на_карте #геомониторинг #сервис

Сервисы — место, где живет бизнес-логика

Сервисы — место, где живет бизнес-логика Здравствуйте! Идея написать эту статью пришла мне в голову абсолютно спонтанно. Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — « а давайте писать код одинаково » . Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени « Django Service Layer », и все дружно начали на него наваливать. Теперь навалю и вам. Би-бу-бип.

https://habr.com/ru/articles/981950/

#python #сервисный #слой #сервисы #сервис #service #layer #бизнес #логика #django

Решили не выбирать, а взяли всех: как мы объединили несколько хостеров

Я устал вести таблички с серверами и сделал сервис, который теперь помогает другим. В последние 8 лет я работал над множеством IT проектов и стартапов: от телеграм ботов, до высоконагруженных Web-сервисов. От ТЗ до MVP — в роли разработчика, тимлида, и даже продакта. И для всех этих проектов нужна была инфраструктура, которую, как правило, выбирал и поддерживал я в одиночку. В один прекрасный момент, когда проектов стало много, «поиск сервера» неожиданно превратился в отдельную работу: у каждого провайдера свой кабинет и свои правила списаний, дизайн и логика панелей разные, тарифы меняются чаще, чем успеваешь привыкнуть. Сначала я решил парсить все тарифы в одну таблицу, чтобы быстро сравнивать цены и характеристики, а потом внезапно оказалось, что эта «самоделка» нужна не только мне. Так из простой таблицы выросла идея сервиса.

https://habr.com/ru/articles/955048/

#сервер #хостеры #разработка #сервис #стартап #команда #опыт

Рецепт стали — теория и практика

Чтобы абсолютно точно выплавить нужный сорт стали, надо очень строго соблюсти долю всех компонентов. В реальности, чтобы это сделать с совершенной точностью, нужно остановить цех, взять ковш, опустошить его, сломать футеровку и заново зафутеровать его изнутри кирпичом. То есть всегда, когда мы плавим сталь, расплав у нас — «рекурсивный», где осталось несколько процентов от прошлого расплава. По-хорошему, чтобы всё работало как часы, сталевар должен открыть технологическую инструкцию, найти нужный раздел в 185 её страницах между прочими рабочими задачами — и чётко всё сделать по пунктам. Но в цехе — не библиотека, и металл не ждёт. Поэтому бывалые сталевары давно научились действовать быстрее: запоминают, чувствуют, учитывают неформальные нюансы. Иногда неидеально, но чаще — точнее любого расчёта. Натренировать нейросеть, которая советовала бы, сколько вешать в граммах отдавать ферросплавов в плавку, до нас пытались уже дважды. Но не взлетело. Модель считала дозировки по тем данным, что были, а данных часто не хватало. То замер опоздал, то бригадир не успел внести информацию. В итоге рекомендации модели мазали мимо, а сталевар попадал точнее. Естественно, сталевары не доверяли советчику и к новым попыткам относились скептически: мол, опять пришли какие-то айтишники с идеями. В общем, мы были третьими, учли опыт неудачных попыток и сделали свою комбинацию подходов к разработке советчика. На этот раз он не просто экономил ферросплавы — он учитывал все особенности технологической инструкции и тонкости работы передела. В итоге у нас кое-что получилось. Middle-сталевары — уже наравне с моделью, а вот опытные её, конечно, уделывают играючи.

https://habr.com/ru/companies/nlmk/articles/932214/

#производство #завод #сталь #плавка_металла #сервис #автоматизация

Миссия невыполнима 2: как мы снова «похитили» радиатор

Приветствую! На связи Федор Наумов, сервисный инженер К2Тех. В прошлом году, выполняя капитальный ремонт ДДИБП (дизель-динамического источника бесперебойного питания) на объекте, к нам поступила жалоба от заказчика, что зимой, при отрицательных температурах они наблюдают течи с радиаторов охлаждения рубашки дизельных двигателей. После почти недельной диагностики, размышлений и составления различных планов стало понятно, что точно установить места протечек и устранить их на месте мы не сможем. Радиатор установлен на высоте трех метров и со всех сторон окружен различными металлоконструкциями. Как мы справились с этой задачей? Читайте под катом!

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/915366/

#сервис #техническое_обслуживание #сервисное_обслуживание #ддибп #радиатор #инженерные_системы #инженерные_решения #инженерные_объекты #инженерные_сооружения

Нет вендорской поддержки? Нет проблем! Как мы внедрили подменные СХД

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Звонилкин, я эксперт направления сервисной поддержки вычислительной инфраструктуры в компании K2Tех. Сегодня хочу рассказать, как в новых реалиях мы сохранили высокий уровень обслуживания систем хранения данных после ухода западных вендоров с российского рынка.

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/899518/

#схд #сервис #техподдержка #сервисная_поддержка #система_хранения_данных #вычислительная_инфраструктура #цод

Я проверил, сколько вы платите за одинаковое железо в разных облаках

Чем короче полоска, тем, вероятно, больше вас переподписывают или более старое железо предлагают. Что это за график — ниже Идея очень простая: покупаю одинаковые тарифы на одинаковом железе и гоняю тесты. Удивляюсь, немного охреневаю, снова гоняю тесты. Ну и вот теперь показываю вам. Задача: понять, насколько одинаковый тариф с одинаковым количеством vCPU и RAM выражается в реальную производительность у разных провайдеров. Забегая вперёд — у меня нет вопросов к Селектелу, Клауд.ру (Сберу) и Яндексу (почти). У них переподписки, вроде, нет. А вот дальше начинается дичь. Разница такая, что я чувствую, что оставлю свою инсталляцию и сделаю из этого сервис, чтобы можно было прогнать тесты каждому самостоятельно. Но пока давайте покажу результаты.

https://habr.com/ru/companies/h3llo_cloud/articles/882126/

#сервис #виртуальные_тесты #инфраструктура #облака #виртуализация #хостинг

Что не так с безопасностью OpenStack (и, соответственно, безопасностью большинства российских облаков)

Коротко: огромный опенсорс-проект, который последние 3 года теряет разработчиков из-за адской бюрократии и кучи других проблем. Вот про это предыдущий пост, где я рассказывал про все прелести разработки, которые обозначает само же сообщество. Скажем так, OpenStack немного небезопасен. Для ИБ важно, что внутри 49 независимых команд, огромный легаси-монолит с попытками вынести части нового в отдельные сервисы, практически поломанное взаимодействие между командами и продуктами, нет единого внятного трекинга багов, и очень часто проблемы решаются костылями. Эта штука — бэк почти всех российских публичных облаков. Самые частые проблемы — нестыковки модулей, когда один из них создаёт ресурс, второй должен его использовать, но не использует, либо нарушается связь между модулями и ресурсы остаются осиротевшими. В этой уютной атмосфере, конечно же, ни о какой безопасной разработке речи быть в принципе не может. Ломают ли его? Конечно. Более того, проблема, которая приводит к возможности злоумышленника получить доступ к томам переехавшей ВМ, принципиально на уровне фикса так и не решилась. И сейчас большая часть российских публичных облаков, которые не закрыли её собственными костылями, уязвимы. В смысле, да, можно пойти и взять тома тех, кто там хостится, при определённом усилии. Пока мы ковырялись с развёртыванием собственного облака, выявили ещё некоторые нюансы ИБ.

https://habr.com/ru/companies/h3llo_cloud/articles/879930/

#опенстек #сервис #openstack #инфраструктура #облако #виртуализация

Миссия невыполнима: как «похитить» радиатор ДГУ

Привет, Хабр! На связи Фёдор Наумов, сервисный инженер К2Тех, по совместительству – руководитель описанных ниже работ. Сегодня я расскажу, как мы демонтировали радиатор дизель-генераторной установки (ДГУ) из здания, построенного практически «в облипку». Ловкость рук и никакого мошенничества – под катом!

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/877906/

#к2тех #сервис #техническое_обслуживание #техобслуживание #дгу #замена #радиатор #ремонт #сервисное_обслуживание

Что не так с OpenStack и почти всеми российскими публичными облаками

Это один из тех адских опенсорсных проектов, которые отлично начинались в 2010-м, но потом с сообществом что-то пошло конкретно не так. Можно сказать, что перед нами — опенсорс, болеющий всеми корпоративными проблемами. В целом с 2019 года развитие проекта буксует, а количество участников комьюнити постепенно снижается. Некоторые сервисы не развиваются или вовсе закрываются из-за недостатка мейнтейнеров. Но при этом, если вы строите публичное облако в России, варианты выбора у вас очень богатые: либо на OpenStack с собственной разработкой, либо на OpenStack, но коммерческом. Просто чтобы вы понимали уровень ситуации: Архитектура — заявленная как микросервисная, по факту — распределённый монолит, причём взаимодействие с компонентами вроде файловых хранилищ разного типа не вынесено в отдельные модули, а затянуто в ядро. 49 команд разработки, которые делят сервисы по зоне ответственности, а не архитектурной задаче. Десятки комитетов, которые добавляют бюрократии. Документация не соответствует реальности. Иногда баг в одном модуле исправляется специальной утилитой, убирающей его последствия от другой команды разработки, а не апдейтом исходного модуля. Код неоптимальный, сервисы работают медленно, есть бутылочные горлышки. Обновляться очень тяжело. ИБ часто делается по остаточному принципу. В общем, в 2025 году я никак не могу советовать идти в OpenStack, но особого выбора-то и нет. Чтобы не быть голословным, ниже будет полный каталог проблем, с которыми мы столкнулись на практике.

https://habr.com/ru/companies/h3llo_cloud/articles/875644/

#опенстек #сервис #openstack #инфраструктура #облако #виртуализация

Техподдержка 2.0: пробуем новый подход

Всем привет! На связи Александр Грачев, заместитель директора сервисного центра компании Positive Technologies. Мы в компании долгое время жили с пониманием, что, если что-то принято, значит, так правильно. Мы использовали классический подход, в котором обязательно должна быть первая линия саппорта — решение типовых вопросов и работа по скрипту. Но в определенный момент мы столкнулись с тем, что вреда от этого больше, чем пользы. Удивительно, но факт. Почему — делюсь мнением в статье. Зачем же ломать то, что работает?

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/860114/

#техподдержка #первая_линия #пользователи #саппорт #логи #тикеты #сервис #оптимизация

Как мы нашли новый подход к передаче сервисов в промышленную эксплуатацию

Привет, Хабр! Меня зовут Анна, я начальник управления поддержки проектов и клиентских сервисов в X5 Tech. Последние 16 лет я работаю в области сопровождения, и для меня одним из самых загадочных этапов в поддержке всегда был процесс приёма нового функционала. Ты как будто берёшь кота в мешке: вы ещё с ним не знакомы, он не приучен к лотку, ты не знаешь его возраст, цвет и как сильно он кусается. У нас получилось кардинально изменить один из подходов в разработке, а именно – процесс передачи решений в централизованную поддержку. Для этого мы провели с коллегами 50+ интервью, на расшифровку которых у нас ушло 120 часов, выпили 20+ литров кофе, выявили около 40 проблем, написали 80 выводов и выдвинули 30 гипотез возможных решений. Что именно мы сделали в итоге для бесшовной передачи сервиса в централизованную поддержку под ключ – читайте под катом.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/817985/

#передача_в_поддержку #промышленная_эксплуатация #сопровождение #сопровождение_проектов #эксперт_поддержки #новый_функционал #метрики_качества #сервис #новый_подход #архитектурный_принцип

[Перевод] Опыт масштабирования Kubernetes на 2k узлов и на 400k подов

Расскажу, как мы в PayPal начинали осваивать Kubernetes. На тот момент большинство наших рабочих нагрузок выполнялось на Apache Mesos, и в рамках этой миграции нам требовалось разобраться с некоторыми аспектами производительности у кластеров, в которых будет работать Kubernetes – с учётом той плоскости управления, что действует в PayPal. Из всех этих аспектов важнее всего было понять, как именно масштабируется платформа, а также выявить, как можно было бы улучшить масштабируемость, настраивая параметры кластера. Тогда как Apache Mesos может прямо из коробки масштабироваться вплоть до 10 000 узлов, масштабировать Kubernetes непросто. При масштабировании Kubernetes требуется учитывать не только количество узлов и подов, но и ещё некоторые вещи, в частности: сколько ресурсов создано, сколько у нас контейнеров на под, сколько всего сервисов задействовано, а также пропускная способность при развёртывании подов. В этом посте описаны некоторые проблемы, с которыми нам довелось столкнуться при масштабировании, и рассказано, как нам удалось с ними справиться.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/787774/

#timeweb_статьи_перевод #Kubernetes #Apache_Mesos #PayPal #сервис #etcd #кластер #Google_Cloud_Platform #инстансы #бенчмаркинг #QoS

[Перевод] Опыт масштабирования Kubernetes на 2k узлов и на 400k подов

Расскажу, как мы в PayPal начинали осваивать Kubernetes. На тот момент большинство наших рабочих нагрузок выполнялось на Apache Mesos, и в рамках этой миграции нам требовалось разобраться с некоторыми аспектами производительности у кластеров, в которых будет работать Kubernetes – с учётом той плоскости управления, что действует в PayPal. Из всех этих аспектов важнее всего было понять, как именно масштабируется платформа, а также выявить, как можно было бы улучшить масштабируемость, настраивая параметры кластера. Тогда как Apache Mesos может прямо из коробки масштабироваться вплоть до 10 000 узлов, масштабировать Kubernetes непросто. При масштабировании Kubernetes требуется учитывать не только количество узлов и подов, но и ещё некоторые вещи, в частности: сколько ресурсов создано, сколько у нас контейнеров на под, сколько всего сервисов задействовано, а также пропускная способность при развёртывании подов. В этом посте описаны некоторые проблемы, с которыми нам довелось столкнуться при масштабировании, и рассказано, как нам удалось с ними справиться.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/787774/

#timeweb_статьи_перевод #Kubernetes #Apache_Mesos #PayPal #сервис #etcd #кластер #Google_Cloud_Platform #инстансы #бенчмаркинг #QoS

Эксперты обнаружили новый сервис «обфускация как услуга» #APK, #API, #обфускация, #даркнет, #сервис https://www.securitylab.ru/news/514563.php https://twitter.com/SecurityLabnews/status/1334839887590273025/photo/1