Всегда хочется придумать что-то новое и нужное в своём сервисе. Особенно, если этот сервис любят пользователи. Но откуда брать идеи? Как выделить приоритетные? И как быстро довести идею до продукта, не потеряв ничего важного по пути?
Меня зовут Александр, я руковожу одной из групп разработки интерфейсов в Яндекс.Маркете. Сегодня я расскажу читателям Хабра о нашем опыте решения этих задач. Также рассмотрим пример доставки фичи в продакшн.Читать полностью »
Создание и сопровождение общих компонентов — процесс, в котором должны быть заняты множество команд. Руководитель службы общих компонентов Яндекса Владимир Гриненко tadatuta объяснил, как их разработка переросла выделенную команду «Лего», как мы сделали монорепозиторий на базе GitHub с помощью Lerna и настроили Canary-релизы с внедрением в сервисы прямо в CI, что для этого понадобилось, а что ещё предстоит.
— Рад вас всех приветствовать. Меня зовут Владимир, я занимаюсь общими штуками в интерфейсах Яндекса. Про них и хочу поговорить. Наверное, если вы не очень глубоко пользуетесь нашими сервисами, у вас может возникнуть вопрос: что мы все верстаем? Что там верстать?
Привет, меня зовут Стас Макеев. В Яндексе я руковожу разработкой технологии Турбо-страниц, которая обеспечивает быструю загрузку контента даже при медленном соединении. Сегодня я расскажу читателям Хабра немного об архитектуре нашего проекта.
На счастье пользователя во многом влияет то, насколько быстро он видит содержимое интернет-страницы. Скорость беспокоит многих: в магазине мобильных приложений только у Speedtest больше ста миллионов установок. Провайдеры, мобильные операторы, разработчики сайтов и приложений стремятся обеспечить максимально быстрый доступ к контенту, чтобы клиенты были довольны.
Средняя скорость загрузки в российских мобильных сетях составляет 16,26 Мбит/с — это довольно хороший показатель. Но скорость соединения неравномерна, мы всё ещё сталкиваемся с медленным интернетом — 3G, 2G, EDGE. Наверняка вы были в ситуации, когда в кафе или торговом центре, в дороге или на даче сильно снижается привычно высокая скорость: сайты загружаются десятки секунд, а то и дольше.
Технология Турбо-страниц решает проблему доступа к контенту, в том числе и при низкой или нестабильной скорости соединения. Это важно для владельцев сайтов, у которых снижается доля посетителей, «отваливающихся» на этапе перехода из поиска.
На днях победители чемпионата по программированию, который завершился в начале лета, получили заслуженные призы. Для этого мы позвали их, а также всех остальных финалистов из топ-20 каждого направления в московский офис Яндекса. Ещё раз поздравляем тех, кто сумел выйти в финал.
Тем временем мы подготовили разбор задач чемпионата, которые предлагались фронтенд-разработчикам. Это задачи из квалификационного этапа. Напоминаем, что чемпионат проводился по четырём направлениям: бэкенд, фронтенд, машинное обучение и аналитика.
Пользуясь навигатором, многие видели «градусник» при построении автомобильного маршрута. Он представляет собой разноцветную прямую, на которой изображена загруженность дорог на маршруте. В этой задаче предлагается написать функцию, которая адаптирует данные «градусника» для разных размеров экрана.
Стремление уйти от ручного регрессионого тестирования — хороший повод внедрить автотесты. Вопрос, какие именно? Разработчики интерфейсов Наталья Стусь и Алексей Андросов вспомнили, как их команда прошла несколько итераций и построила тестирование фронтенда в Авто.ру на базе Jest и Puppeteer: юнит-тесты, тесты на отдельные React-компоненты, интеграционные тесты. Самое интересное из этого опыта — изолированное тестирование React-компонентов в браузере без Selenium Grid, Java и прочего.
Алексей:
— Для начала надо немного рассказать, что такое Авто.ру. Это сайт по продаже машинок. Там есть поиск, личный кабинет, автосервисы, запчасти, отзывы, кабинеты дилеров и многое другое. Авто.ру — очень большой проект, очень много кода. Весь код мы пишем в большой монорепе, потому что это все перемешивается. Одни и те же люди делают схожие задачи, например, для мобильных и десктопа. Получается много кода, и монорепа нам жизненно необходима. Вопрос — как ее тестировать?
Как проверить идеи, архитектуру и алгоритмы без написания кода? Как сформулировать и проверить их свойства? Что такое model-checkers и model-finders? Требования и спецификации — пережиток прошлого?
Привет. Меня зовут Васил Дядов, сейчас я работаю программистом в Яндексе, до этого работал в Intel, ещё раньше разрабатывал RTL-код (register transfer level) на Verilog/VHDL для ASIC/FPGA. Давно увлекаюсь темой надёжности софта и аппаратуры, математикой, инструментами и методами, применяемыми для разработки ПО и логики с гарантированными, заранее определёнными свойствами.
Это первая моя статья из цикла, призванного привлечь внимание разработчиков и менеджеров к инженерному подходу к разработке ПО. В последнее время он незаслуженно обойдён вниманием, несмотря на революционные изменения в подходе и инструментах поддержки.
Не буду лукавить: основная задача статьи — возбудить интерес. Так что в ней будет минимум пространных рассуждений и максимум конкретики.
Исторически интерфейсам внутренних медиасистем автомобиля уделялось не очень много внимания. Модельный ряд обновляется, но на борту всё ещё ощущается начало 2000-х. За последние годы в автомобильном мире выросло множество технологий. Возникли тонны данных, расширились возможности софта, да и вообще появились автомобили на электричестве и поехали первые беспилотники. Но интерфейсы головных устройств в массе остались на том же уровне.
Нехватка инноваций во встроенных мультимедиа в последние годы породило предложения от мировых медиагигантов, и Яндекс — не исключение.
Идея сделать что-то для автопрома выросла не на пустом месте. Невозможно оставаться в стороне, когда в компании есть Карты, Навигатор, Музыка, Погода, Поиск, голосовые технологии и многое другое; если совместить всё это — может родиться что-то полезное.
Что требуется за рулём? Сколько людей — столько и мнений, но обычно всем нужны навигация, музыка и рекомендательные сервисы. Первым делом расписали сценарии обращения к системе за рулём: опросили коллег и знакомых, собрали фичреквесты от пользователей продуктов и личный опыт команды. Потом систематизировали огромный пул сценариев — и получилась сценарная таблица знаний о продукте.
17 ноября 2018 года. Нас четверо. Настроение у всех приподнятое — прошли первый этап ШРИ, Школы разработки интферфейсов. Он состоял из лекций и домашних заданий: осваивали разные фронтендерские и околофротендерские технологии, инструменты, Скрам. Знали, что всё это придётся применять в боевом проекте на втором этапе. Но одно дело знать, и другое — действительно реализовать этот проект за ближайшие 5 недель.
Что делать, если ваш запрос к базе выполняется недостаточно быстро? Как узнать, оптимально ли запрос использует вычислительные ресурсы или его можно ускорить? На последней конференции HighLoad++ в Москве я рассказал об интроспекции производительности запросов — и о том, что даёт СУБД ClickHouse, и о возможностях ОС, которые должны быть известны каждому.
Каждый раз, когда я делаю запрос, меня волнует не только результат, но и то, что этот запрос делает. Например, он работает одну секунду. Много это или мало? Я всегда думаю: а почему не полсекунды? Потом что-нибудь оптимизирую, ускоряю, и он работает 10 мс. Обычно я доволен. Но все-таки я стараюсь в этом случае сделать недовольное выражение лица и спросить: «Почему не 5 мс?» Как можно выяснить, на что тратится время при обработке запроса? Можно ли его в принципе ускорить?
Меня зовут Стас Кириллов, я ведущий разработчик в группе ML-платформ в Яндексе. Мы занимаемся разработкой инструментов машинного обучения, поддержкой и развитием инфраструктуры для них. Ниже — мой недавний доклад о том, как устроена библиотека CatBoost. В докладе я рассказал о входных точках и особенностях кода для тех, кто хочет его понять или стать нашим контрибьютором.
— CatBoost у нас живет на GitHub под лицензией Apache 2.0, то есть открыт и бесплатен для всех. Проект активно развивается, сейчас у нашего репозитория больше четырех тысяч звездочек. CatBoost написан на C++, это библиотека для градиентного бустинга на деревьях решений. В ней поддержано несколько видов деревьев, в том числе так называемые «симметричные» деревья, которые используются в библиотеке по умолчанию.
