Разработка

Расскажу, почему разработка должна быть удобной и как удобные инструменты помогут вам этого достичь

Поговорим про разработку сервисов в IoT-направлении. Разберем особенности работы с IoT, какие направления востребованы и почему, что такое безопасность в IoT и как её можно обеспечить

Построение проектов на C++ задача непростая для системы сборки и далеко не каждая сможет с этим успешно справится. CMake, Meson или модный Bazel хорошо известны в мире C++, а что же Gradle? Ведь он совсем из другой вселенной Java и Android. Попробуем посмотреть на него в новом качестве и разобраться может ли он быть полезным для C++ сообщества.

Обзорный доклад про все изменения и возможности, которые позволяют оставаться MySQL одной из самых прогрессивных баз данных с открытым исходным кодом.

* основные движки хранения

* надёжность хранения данных и восстановление после повреждений

* конфигурации репликации и шардирования

* проблемы разработчиков приложений, которые решает MySQL

* использование в облаках

* поддержка MySQL в России и комьюнити

Доклад будет построен на преимуществах каскадера перед стандартом индустрии Maya. Расскажу о том в чем каскадер в разы быстрее и проще для анимации, а значит дешевле в производстве, чем Майя. Каскадёр - это программа, созданная для анимации и для аниматоров. Все что есть в ней – все направлено на ускорение именно анимационных задач. Буду делать упор на дешевизне производства с использованием каскадера и на простоте подготовки специалистов для работы с ним.

* рассказать что такое GEMM(general matrix multiplication)

* области применения в ML(MLP, CV, Attention, ... ) и других областях например анализе графов(что бы показать широту возможного применения)

* рассказать в общих словах про подходы к реализации и оптимизации для GPU

* показать пример реализации с нуля(но тоже кратко, и остановиться только на самых интересных/важных местах) для CUDA или OpenCL

* показать сравнительные тесты производительности своей реализации c cuBLASS, cutalss, CLBlast и CPU реализациями например MKL и OpenBLASS

1. Введение

Спецификация JNI, исторический обзор развития JNI, поддержка двунаправленного интерфейса и применение в проектах

2. Устройство JNI

Реализация JNI вызова на примере и варианты сборок проектов

3. Инструменты для работы с JNI

Dropbox Djinni, SWIG, JNIZero - плюсы и минусы, поддержки языков и пример использования

4. JNI в Алисе Супераппа Яндекса

Структура проекта, адаптация JNIZero, пример реализации и особенности тестирования

5. Подводные камни JNI

Управление ссылками в Android, использование CheckJNI для отладки и обход оптимизаций линковщика

6. Заключение

Выводы о работе с JNI, развитие JNI генератора в Алисе Супераппа Яндекса

Каждый ИБшник знает, что хакер ударит всегда в самое слабое место системы. Поэтому задача знания и понимания своей инфраструктуры - один из ключевых приоритетов службы безопасности.

В рамках доклада разберем подходы в части Asset Security, их плюсы и минусы, и пройдемся по показательным кейсам из опыта.

В докладе я поделюсь собственным опытом по реализации тестов с токенами под платформы Windows/Linux.

Какие инструменты для этого необходимы и как ими пользоваться.

С какими проблемами можно столкнуться и как их решить.

Также расскажу, как можно организовать проброс токенов по сети без специального оборудования (USB over IP концентратор DistKontrolUSB).

Любая современная СУБД из коробки предлагает набор инструментов для мониторинга ее состояния, а также механизмы журналирования событий для последующего анализа. Правила и примеры их использования администраторами и DevOps-инженерами подробно отражены как в официальной документации, так и в многочисленных статьях и вебинарах. В этом докладе хочется раскрыть тему также и со стороны архитекторов и разработчиков СУБД - как мы со своей стороны видим решение этой задачи, как спроектированы соответствующие подсистемы в наших продуктах и с какими компромиссами приходилось бороться в процессе разработки. Есть ли тут вообще серебряная пуля или как у самурая есть один лишь путь? Ну и конечно же рассмотрим, какие улучшения в области мониторинга были реализованы в последних версиях наших СУБД.

Доклад ориентирован как на пользователей/администраторов различных реляционных СУБД, так и на разработчиков, проектирующих аналогичные подсистемы в своих серверных продуктах.

Динамичный хоррор шутер, который возвращает атмосферу легендарных и всеми любимых F.E.A.R. и Doom III.

Наша команда создала большой зоопарк скриптов, на примере которых мы разберём, как повысить эффективность процессов разработки приложений на Flutter. Обсудим, как создавать и развивать скрипты.

При построении персональных рекомендаций зачастую подразумевается, что мы должны получить для каждого пользователя свою, уникальную подборку товаров. Однако в случае, когда пользователей становится слишком много, а в инфраструктуре товары хранятся с обогащением бизнес-факторами, такая схема становится все менее масштабируема. Расскажу о том, как мы без просадки в качестве существенно сократили затраты на инфраструктуру за счет кластеризации пользователей и товаров.

Основные тезисы:

- кластеризация пользователей (эмбеддинги WildBERT), создание агрегированной выдачи для кластера;

- кластеризация товаров (e5) - выделение интересов, отображение пользователя в пространство интересов;

- сравнение схем "храним подборку для каждого пользователя" и "храним только кластера, юзера описываем как набор кластеров и интересов" в разрезе ранжирующих метрик и затрат на инфраструктуру;

- как в такой схеме не просадить качество - доранжирование по эмбедингам в онлайне в момент формирования выдачи;

- зеленый АБ-тест с тестированием описанной схемы, и оценка по экономии на инфраструктуре.

Я, как разработчик, работал на проектах C#, ASP (еще даже не .NET - даже у меня олдскулы свело при этом воспоминании), Python и 1С. Мне есть с чем сравнить платформу 1С. В ходе доклада расскажу про мой опыт нестандартного применения платформы 1С, и как 1С достойно справляется с интересными вызовами:

*Шина данных на 1С - 2000 JSON сообщений в секунду, до 200 сообщений в секунду с бинарными данными.

*Трансформация базы данных SAP транснациональной компании в таблицы 1С - Excel не смог, а 1С смогла. Расскажу, что было "под капотом"

*Интеграция с самыми современными платформами - расскажу на примере интеграции с различными решениями из Platform V от СберТех

*Забанить нарушителей авторских прав по части 4 ГК РФ в Запретграм - легко делается на 1С

Как сетевой отказ одного компонента может привести к даунтайму системы

Как grpc мультиплексированием запросов усугубляет отказ системы

Расскажу о способах решения - от уровня приложения, до операционой системы

Как мы выбирали способ решения и как правильно его настроить

Почему ServiceMesh не решает эту проблему из коробки и как его научить

• Как юридические риски влияют на бизнес-риски? Как ИИ их снижает?

• Как ИИ помогает выявлять риски в договорной работе?

• Как накапливать и передавать юридические знания с помощью ИИ ?

• Что такое плейбуки? Как их формировать на базе ИИ? Как они помогают бизнесу увеличивать доход?

Рассматривается задача повышения уровня надежности mission-critical IT решений в российской аэрокосмической индустрии, на основе технологий программирования с развитыми системами типов, а именно C++ стандартов 11—23.

Для этой цели реализованы C++ библиотеки с открытым исходным кодом: DimTypes и SpaceBallistics. Библиотека DimTypes реализует систему размерных типов на основе compile-time Z_p арифметики, а SpaceBallistics — type-safe модели динамики ракет-носителей и космических аппаратов, методы дизайна и оптимизации траекторий.

Данные библиотеки могут рассматриваться как прототипы высоконадежных IT решений для российской аэрокосмической индустрии; они также используются в академических целях.

В докладе я расскажу о том какие метрики производительности мобильного приложения стоит собирать и какие инструменты есть для этого. Расскажу о нашем инструменте, специально разработанном платформенной командой для анализа работы приложения, а также как мы улучшали производительность (скорость старта, рендеринг экранов) и с помощью каких инструментов и подходов.

Доклад рассчитан в первую очередь на Android-разработчиков, но будет интересно всем кто занимается мобильной разработкой.

Смогут внедрить инструменты анализа производительности приложения и узнать о способах ускорения работы приложения.

На примере IoT-приложения для управления «умной» техникой разберём, как разработать продукт, когда нет ничего, кроме идеи и высокой цели. Вы узнаете, как собирать данные без документации, выстраивать логику работы интеграции черной коробки и превращать хаос в структурированные требования

В мире высоких скоростей и необходимости решить задач ASAP здесь и сейчас мы часто делаем разработку на скорую руку лишь бы работало, а переписать правильно планируем "когда-нибудь потом". На примере Сервиса Покупки Билетов Buy-Pie-Tickets поговорим о том, к чему приведет долгая жизнь на этапе MVP и "быстрые решения" в долгосрочной перспективе. Рассмотрим типовые ситуации и поговорим сколько будет стоить их исправление в дальнейшем.

OpenSearch представляет собой мощное и многофункциональное решение для хранения, поиска и аналитики данных, которое находит своё применение в различных отраслях. В рамках своего доклада поделюсь уникальным опытом работы с OpenSearch в среде Kubernetes. Вы узнаете, как мы управляли огромными объёмами данных и какие стратегии масштабирования применяем для обеспечения стабильной работы наших решений.

Особое внимание уделю вызовам, с которыми мы сталкивались в процессе развития продукта. Некоторые из них потребовали создания собственных инструментов и подходов, поскольку готовых решений просто не существовало.

Кроме того, я расскажу о трудностях, которые порой возникают в процессе эксплуатации, и поделюсь набором типовых проблем, с которыми нам периодически приходится сталкиваться, и тем, как мы устраняем подобные инциденты.

Многие знают что такое BEM, на много меньше людей знают что такое Atomic CSS. И совсем единицы понимают, какая разница между ними и что когда лучше использовать.

Нагрузочное тестирование — сложный и дорогой процесс. Но мы в Ozon запускаем более 35 тысяч тестов в месяц, большая часть из которых по проду. В докладе расскажу как мы в Ozon проводим регулярные нагрузочные тесты, и при этом пиково выдаем более 3.5 миллионов RPS на наши сервисы. А также, какие проблемы у нас возникали и как мы их решали.

Сервисный подход к нагрузочному тестированию часто представляют как универсальное решение для повышения эффективности проектов. Однако на практике он может принести не меньше сложностей, чем пользы. В этом докладе:

Разберем, какие проблемы может создать сервисный подход, и почему они часто остаются незамеченными на старте.

Обсудим реальные кейсы, когда сервисный подход стал не спасением, а источником дополнительных рисков и ошибок.

Поделимся методами, которые помогут не превратить "сервис" в хаос, а извлечь из него максимум пользы.

Этот доклад — о том, почему сервисный подход не всегда работает, как его избежать ошибок и подготовиться к реальным трудностям. Также вы узнаете, какие потенциальные проблемы могут ждать на пути внедрения нагрузочного тестирования в подобных условиях.