Давайте попробуем посмотреть за короткий промежуток времени как работает масштабирование в Image. Для, тем, кто пришел в SwiftUI из UIKit думает что система достаточно простая и все модификаторы понятны, но иногда это работает, не так, как вы ожидаете.

https://habr.com/ru/post/714438/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714438

Журналирование событий, происходящих в системе является неотъемлемой частью функционала любого серьезного программного обеспечения. Операционная система или приложение должны в обязательном порядке рассказывать о своей жизни: регистрировать входы в систему, сбои, ошибки и другие значительные события.

В этой статье мы будем говорить о том, как устроено логирование событий в ОС Linux. В качестве примера будет рассматриваться Ubuntu Linux 22.04, однако в других дистрибутивах основные элементы будут сходными.

https://habr.com/ru/post/714266/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714266

Команда похожа на живой организм и в ней есть свои внутренние механизмы регулировки и адаптации к окружающей среде. А также как любой организм она требует непрерывного обновления и соблюдения баланса между приходящими участниками команды и ростом существующих клеток, составляющих организм. И здесь, если не предусмотреть механизмы адаптации и поддержки эволюции членов команды, может возникнуть и аллергическая реакция (когда новый участник команды не принимает или не принимается командой) и даже деградация всей команды из-за отсутствия единого понимания и принятия процессов и ценностей. Поэтому такое большое внимание в работе teamlead’а уделяется созданию комфортной обстановки для роста сотрудников и для онбординга новых участников. В этой статье мы поговорим про разные механизмы интеграции новых клеток в слаженный организм, которые помогут им максимально быстро приносить пользу и чувствовать себя комфортно.

https://habr.com/ru/post/714022/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714022

Переход от JUnit4 к новой версии во многом изменил способ расширения функциональных возможностей тестов. Напомню, что в JUnit4 основным механизмом расширения были правила (Rule), которые могли обернуть выполнение теста в дополнительную логическую обработку (например, в реализации абстрактного класса ExternalResource встраивали два дополнительных вызова методов инициализации (который также мог возвращать объект для взаимодействия с создаваемым окружением, например обертку вокруг Android Activity) и финализации (вызывается после выполнения теста и используется для очистки ресурсов). Модель JUnit 5 существенно дополнена и в этой статье мы рассмотрим как можно создавать собственные расширения для JUnit Platform.

https://habr.com/ru/post/713908/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713908

В сегодняшней статье мы поговорим об устройстве дисковой подсистемы в ОС Linux. Конечно, многие скажут, что на эту тему написано уже множество статей и все и так прекрасно знают, как устроен Линукс и в том числе, как он работает с дисками. Однако, как показывает практика, даже многие администраторы при работе с дисковой подсистемой ограничиваются только начальным разбиением диска при установке операционки. Да и то, с параметрами по умолчанию. Так что я предлагаю подробнее рассмотреть такие вопросы дисковой подсистемы, как: работу с правилами правила системы udev, инструменты для работы с блочными устройствами и планировщики системы ввода/вывода.

https://habr.com/ru/post/713112/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713112

Для устойчивого развития бизнеса важно иметь актуальную информацию об операционных метриках и их динамике и иметь инструменты для агрегирования необходимых сведений из существующих источников данных (баз данных, аналитических систем, систем финансового учета и обратной связи от пользователей). Наряду с коммерческими системами анализа бизнес-показателей (PowerBI, Tableau, Datalens) для аналитиков доступны несколько open sourсe решений, которые ориентированы на извлечение и преобразование данных из различных источников (Extract-Transform-Load или ETL) и визуализацию данных в виде гистограмм, диаграмм, таблиц, графиков и в других представлениях. В этой статье мы рассмотрим пример использования Open Source решения Metabase и Singer для получения данных из внешнего источника.

https://habr.com/ru/post/712300/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712300

В предыдущей статье мы достаточно подробно рассмотрели вопросы связанные с автоматизацией управлением и настройкой ПО в средних и крупных сетях. Рассмотрели Vagrant и основные методы работы с виртуальной инфраструктурой. В этой статье мы подробно поговорим об использовании такого интересного инструмента, как Ansible.

Данное решение позволяет автоматизировать развертывание и настройку ресурсов в сети, подготовку контейнеров и виртуальных машин, и многое другое. Само приложение Ansible работает в так называемом проталкивающем режиме. Вся работа с инфраструктурой осуществляется с сервера управления. И с этой машины ведется применение настроек к управляемым узлам.

В этой статье не будет длинных вступлений, рассказывающих о том, зачем вообще нужен Ansible, чем он отличается от других подобных решений и так далее. Вместо этого я предлагаю сразу перейти к практике и развернуть необходимую тестовую среду.

https://habr.com/ru/post/711136/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711136

В предыдущих статьях (Часть 1, Часть 2) мы поговорили о том, как может действовать Внешний нарушитель (пентестер за пределами организации) и Гость (пентестер имеет только доступ в сеть) при проведении пентеста. Также начали рассматривать действия Внутреннего нарушителя (пентестер имеет доступ с правами доменного пользователя) в контексте анализа трафика. Сегодня мы продолжим рассмотрение векторов атак для данной роли и также поговорим о том как можно использовать социальную инженерию при пентесте и совмещать ее с техническими методами.

https://habr.com/ru/post/710910/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710910

Все взрослые — немножко дети и всем нравятся игры. Методы использования игровых механик активно используются в образовании и в маркетинге для повышения вовлеченности, удержания клиентов, повышению времени взаимодействия с приложением. Также использование методов геймификации применимо и к управлению проектами и в этой статье мы обсудим некоторые подходы к совмещению идей управления планированием задач в гибких методологиях и мотивации с использованием игровой механики.

https://habr.com/ru/post/710738/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710738

Для руководителя отдела тестирования важно иметь актуальную информацию об используемых тестовых кейсах, временных затратах на их выполнение, ретроспективную статистику о количестве и успешности прохождения ручных тестов (и, в идеальной ситуации, еще и автоматически извлекать результаты выполнения автоматических тестах в CI/CD), а также иную документацию о процессе тестирования и его результатах и эта потребность была реализована в системах управления тестированием (Test Management System, далее TMS). Н на рынке представлено большое количество коммерческих решений TMS (таких как TestRail, PractiTest, Zephyr Squad for Jira, XQual, Qase, Testiny), которые иногда также покрывают задачи управления требованиями, релизами и оценкой соответствия установленным KPI. В этой статье мы рассмотрим основы использования Klaros TMS (которая может использоваться бесплатно в Community-версии) и поговорим о подходах Local TMS, которые предлагаются Jetbrains.

https://habr.com/ru/post/710704/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710704

Подобно тому, как в мире разработки многокомпонентных систем применяются подходы для управления и мониторинга микросервисами на основе инструментов DevOps (для запуска и восстановления сервисов, передачи данных, наблюдения за распределенными операциями, выполнение замеров и получение операционных метрик), так же и для моделей машинного обучения становится важным обеспечить возможность их развертывания, обновления и наблюдения за метриками (точность модели, время выполнения прямого прохождения нейронной сети и другими). В обобщенном виде такие решения получили названия MLOps и в этой статье мы рассмотрим возможности платформы Hydrosphere 3.0.

https://habr.com/ru/post/710060/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710060

Одной из революционных особенностей Go в сравнении с другими компилируемыми языками стало автоматическое управление освобождением памяти от неиспользуемых объектов (сборка мусора). В то же время она может привести к потере производительности при передаче контроля процессу управления памятью, но альтернативного механизма в Go представлено не было. Начиная с Go 1.20 появляется поддержка экспериментального решения для управления памятью, которое позволяет совместить безопасное выделение динамической памяти и уменьшить влияние интегрированного в скомпилированный код управления памятью на производительность приложения. В этой статье мы рассмотрим основные аспекты использования Memory Arena в Go 1.20.

https://habr.com/ru/post/710124/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710124

Здравствуйте, меня зовут Екатерина, два года назад я работала в школе и поняла, что больше не хочу заниматься преподавательской деятельностью и решила сменить профессию. Новой сферой профессиональной деятельности я выбрала тестирование. Мой путь по освоению новой профессии я описывала в статьях. Это завершающая статья, у меня получилось сменить профессию и начать получать удовольствие от работы.

https://habr.com/ru/post/708528/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708528

Тестирование нативных мобильных приложений для Android и iOS обычно обеспечивается библиотеками UiAutomator2 и XCUITest, но сейчас, в связи с появлением мобильных приложений, разработанных с использованием Flutter Framework, использовать их для тестирования становится затруднительно, поскольку семантическая информация, публикуемая Flutter, в большинстве случаев недостаточна для однозначной идентификации виджетов и взаимодействия с ними. В этой статье мы рассмотрим возможности драйвера appium-flutter-driver для тестирования flutter-приложений, разберемся с использованием виджетов описания семантики и разработаем несложные тесты на Python с использованием Appium.

https://habr.com/ru/post/706394/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706394

Системы оркестрации контейнеров существенно упростили управление многокомпонентными системами, в том числе основанными на микросервисной архитектуре. Но остался открытым вопрос организации надежного обмена сообщениями между микросервисами, координации последовательности операций при распределенной архитектуре. В этой статье мы рассмотрим подход Incubating (CNCF)-проекта Dapr (Distributed Application Runtime) по использованию Sidecar-контейнеров в Kubernetes для реализации микросервисной архитектуры, основанной на событиях.

https://habr.com/ru/post/706186/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706186

Библиотека Jetpack Compose значительно изменила подход к разработке нативных приложений и позволила декларативно описывать в коде интерфейсы, которые зависят от состояния и автоматически отслеживают его изменение. Но долгое время ее применимость ограничивалась платформой Android для телефонов и планшетов, а затем (благодаря разработкам JetBrains) стало возможным использовать реактивный стиль разработки для создания десктопных и веб-приложений. Но все еще нельзя было создавать приложения для умных часов, работающих над вариантом платформы Android - WearOS. В июле 2022 года команда разработки Android предложила первую стабильную версию Compose for WearOS, а в начале декабря вышло обновление библиотеки версии 1.1 с новыми возможностями по настройке пользовательского интерфейса и дополнительными компонентами. В этой статье мы сделаем несложную игру для WearOS с использованием Compose.

https://habr.com/ru/post/705686/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705686