Kubernetes – это runtime для для написания распределенных инфраструктурных приложений с использованием Operator pattern, плюс оркестратор контейнеров.

Вкратце поговорим про PySpark UX, стейджинговую диспетчеризацию и функцию повышения производительности в Spark 3.1.

Groovy — известный объектно-ориентированный язык программирования, который был разработан для платформы Java в качестве дополнения к этому языку, причем дополнения, обладающего возможностями Python, Ruby и Smalltalk. Groovy использует в своей работе Java-подобный синтаксис и динамически компилируется в JVM байт-код, а также может напрямую работать с Java-библиотеками и другим Java-кодом.

Автоматизированное тестирование — не самая простая тема в сфере IT. Подступиться к ней бывает не так уж и просто, так как материалов существует очень много, но они могут быть либо противоречивы, либо неактуальны для используемой платформы. В этой статье мы кратко рассмотрим важные базовые понятия.

3D-визуализация объектов посредством современного ПО дает возможность разрабатывать эффектные проекты, причем создаваемые модели способны оставлять действительно глубокие впечатления у пользователей. Однако моделирование с помощью 3D-технологий сегодня широко используется не только для игр, но и для реализации множества бизнес-проектов, связанных с промышленностью, строительством, дизайном и т. д. Но, разумеется, одним из наиболее популярных направлений по-прежнему остается игровой дизайн.

Практически все современные программные продукты состоят из нескольких сервисов. Часто большое время отклика межсервисных каналов становится источником проблем с производительностью. Стандартное решение такого рода проблем — это упаковка нескольких межсервисных запросов в один пакет, которую называют пакетной обработкой (batching).

🔥🔥🔥В августе мы провели образовательную онлайн-конференцию для IT-специалистов Join OTUS, где выступили несколько действующих преподавателей OTUS, которые поделились своим опытом и фишками в работе.

До обучения в Otus 6 лет занимался и занимаюсь программированием ERP-системы "Галактика". Данный курс был выбран, т. к. хотел разобраться с математическим инструментарием для Data Science, освежить институтские знания. Понравились преподаватели.

На курс "DevOps практики и инструменты" я попал, уже работая в IT-компании, где начали внедряться CI/CD практики. Из знаний по теме - начальный уровень линукса и докер.

На курс Data Engineer пошёл уже после прохождения курса Data Science (тоже в ОТУСе) т.к. в момент прохождения DS поймал себя на мысли, что какие бы модели ты ни выбрал и как бы ни тюнил модель - очень многое зависит от правильного сбора и предобработки данных.