Рубрика «Google» - 42

There are a lot of posts about what a typical coding interview at Google looks like. But, while not as widely described and discussed, there is also quite often a system design interview. For an SRE position it’s NALSD: non-abstract large system design. The key difference between SWE and SRE interviews consists in these two letters: NA.

What to think during NALSD interview - 1 So, what is the difference? How to be prepared for this interview? Let’s be non-abstract, and use an example. To be more non-abstract, let’s take something from the material world, such that you won’t be asked the exact same thing at the real interview (at least, not at the Google interview) :)

So, let’s design a public library system. For the paper books, like you have seen everywhere around. The whole text below was written all at once within around one hour, to roughly show you the areas that you should be able to cover / touch during the interview. Please excuse some disorder, that’s how I think (therefore I am).
Читать полностью »

Я описывал ранее типичное кодинг-интервью. Помимо кодинга почти всегда есть вопрос на проектирование систем. (Large) System Design. В случае собеседований на SRE, это еще более интересный (как по мне) зверь — NALSD. Non-abstract large system design. Главное отличие между SWE и SRE именно в этих буковках “NA”.

О чем думать на NALSD собеседовании - 1 В чем же отличие, и как подготовиться к нему? Давайте разберём на примере. В качестве примера возьмём что-то весьма материальное, что-то такое, что точно никто никогда не спросит на реальном собеседовании (в гугл) :)

Например — давайте спроектируем библиотеку. Для бумажных книг, обычную такую. Весь текст ниже был написан в один присест за примерно час, чтобы примерно показать что можно успеть, и что важно успеть. Так что уж простите за сумбурность, но я так мыслю (а значит, так существую).
Читать полностью »

image

Главная задача коммерческих (да и некоммерческих тоже) сервисов — быть всегда доступными для пользователя. Хотя сбои случаются у всех, вопрос в том, что делает IT-команда для их минимизации. Мы перевели статью Бена Трейнора, Майка Далина, Вивек Рау и Бетси Бейер «Расчёт надёжности сервиса», в которой рассказывается, в том числе, на примере Google, почему 100% — неверный ориентир для показателя надежности, что такое «правило четырёх девяток» и как на практике математически прогнозировать допустимость крупных и мелких отключений сервиса иили его критических компонентов — ожидаемое количество простоя, время обнаружения сбоя и время восстановления сервиса.

Читать полностью »

Подмена поисковой выдачи Google - 1

 
Эксперт по информационной безопасности Wietze Beukema обнаружил довольно простую логическую уязвимость в формировании поисковой выдачи Google, позволяющую производить манипуляцию результатами выдачи. Несмотря на простоту уязвимости, последствия от ее применения могут быть довольно серьезными.

Читать полностью »

Мой опыт подготовки к трудоустройству в Google - 1

От переводчика: сегодня публикуем для вас статью Праякты Татавадкар, она разработчик с небольшим стажем, но знания и опыт позволили ей получить работу в Google (со второй попытки), стать членом команды разработчиков YouTube.

Google была для меня компанией мечты с самого начала пути. Когда я успешно прошла собеседование, ко мне стали обращаться многие знакомые и друзья с просьбой поделиться опытом. Беседуя с ними, я определила самые важные для большинства вещи, которыми теперь делюсь в этой статье.
Читать полностью »

Zircon? Что это?

В августе 2016 года, без каких-либо официальных объявлений со стороны Google, были обнаружены исходники новой операционной системы Изюминка Zircon: vDSO (virtual Dynamic Shared Object) - 1 Fuchsia. Эта ОС основана на микроядре под названием Zircon, которое в свою очередь основано на LK (Little Kernel).

Fuchsia is not Linux

Примечания переводчика

Я не настоящий сварщик являюсь разработчиком и/или экспертом Zircon. Тест под катом является компиляцией частичных переводов: официальной документации Zircon vDSO и статьи Admiring the Zircon Part 1: Understanding Minimal Process Creation от @depletionmode, куда было добавлено немного отсебятины (которая убрана под спойлеры). Поэтому конструктивные предложения по улучшению статьи, как и всегда, приветствуются.

О чем пойдет речь в статье?

vDSO в Zircon является единственным средством доступа к системным вызовам (syscalls).
А разве нельзя из нашего кода напрямую вызвать инструкции процессора SYSENTER/SYSCALL? Нет, эти инструкции процессора не являются частью системного ABI. Пользовательскому коду запрещено напрямую выполнять такие инструкции.
Желающих узнать больше деталей о таком архитектурном шаге приглашаю под кат.

Изюминка Zircon: vDSO (virtual Dynamic Shared Object) - 2

Читать полностью »

Исследователи проходят ReCAPTCHA при помощи сервисов Google - 1

Проверки «докажи, что ты не робот» раздражают многих. Да, ReCAPTCHA и другие подобные инструменты помогают отсекать массу ботов и спамеров, но обычные пользователи теряют время и тратят нервные клетки на эти тесты. Поэтому специалисты по информационной безопасности со всего мира пытаются найти альтернативу, кроме того, некоторые специалисты учатся обходить капчу.

Ученым из Мэрилендского университета это удается лучше других. Они назвали свой метод unCaptcha, он позволяет обходить ReCAPTCHA от Google при помощи сервисов самой корпорации Google. Процент удачных попыток превышает 90%. Стоит напомнить, что ReCAPTCHA работает на тысячах сайтов, сервис популярнее многих других. Поэтому, научившись обходить его, специалисты получают обширные возможности.
Читать полностью »

Google удалось вывести из-под налогообложения $22,7 млрд через Ирландию и Бермуды - 1

Изображение: Unsplash

Журналисты Reuters выяснили, что использование схемы налоговой оптимизации под названием «двойная ирландская с голландским сэндвичем» позволило Google в 2017 году вывести из-под налогообложения почти $23 млрд.Читать полностью »

Как маркетологи, работающие с Google, монетизируют наш дискомфорт - 1

Первая часть статьи

Сегодня три из четверых владельцев смартфона, когда у них возникает какая-нибудь потребность, требующая немедленного удовлетворения, первым делом обращаются к Google. Соответственно, работающие с Google маркетологи (в том числе и я) выживают за счет своего умения играть на вашем нетерпении и импульсивности, которые проявляются при использовании мобильного устройства. Мы должны быть тут как тут и подсунуть вам рекламное объявление точно в «микромомент» — то есть в ту секунду, когда вы решили прибегнуть к смартфону, чтобы устранить дискомфорт от невозможности что-то получить. Этим чем-то может быть что угодно — горящая распродажа, маршрут до магазина, который вот-вот закроется, информация о курсах, где количество места быстро расхватывают.

Как в простых выражениях объясняют представители Google: «Микромоменты — это мгновения, насыщенные намерением, когда принимаются решения и формируются предпочтения». Но такая формулировка не стыкуется с тем фактом, который они открыто высказать не могут: настрой «хочу прямо сейчас!» обычно порождает в нас неприятные чувства страха и тревоги. Когда вы что-нибудь присматриваете в подобном расположении духа (тут речь необязательно идет о товарах), эти эмоции подтачивают ваше самообладание. Ваша острая потребность — в информации, навигации, транзакции, неважно — начинает смешиваться с желанием как-то избавиться от тяжелого чувства.
Читать полностью »

Нейросеть научили обнаруживать солнечные панели на спутниковых снимках и предсказывать уровень их распространения - 1

Ученые из США создали нейросеть для обнаружения солнечных панелей на спутниковых снимках. Кроме того, она же способна предсказывать динамику распространения панелей в определенном регионе в зависимости от различных характеристик региона, включая социально-экономические. По результатам работы системы разработчики создали карту с информацией о популярности солнечной энергетики в США.

Команда ученых под руководством профессора Рэма Раджагопала работает над своим проектом, который получил название DeepSolar, в Стэнфордском университете. Основа проекта — достаточно популярная сверточная нейросеть Inception-v3, которую обучили при помощи датасета из 1,28 млн фотографий различных объектов.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js