100 věcí, které by každý programátor měl znát

A codebase is transformed into a (non-development) deploy through three stages:The build stage is a transform which converts a code repo into an executable bundle known as a build. Using a version of the code at a commit specified by the deployment process, the build stage fetches vendors dependencies and compiles binaries and assets.The release stage takes the build produced by the build stage and combines it with the deploy’s current config. The resulting release contains both the build and the config and is ready for immediate execution in the execution environment.The run stage (also known as “runtime”) runs the app in the execution environment, by launching some set of the app’s processes against a selected release.

A backing service is any service the app consumes over the network as part of its normal operation. Examples include datastores (such as MySQL or CouchDB), messaging/queueing systems (such as RabbitMQ or Beanstalkd), SMTP services for outbound email (such as Postfix), and caching systems (such as Memcached). Backing services like the database are traditionally managed by the same systems administrators who deploy the app’s runtime. In addition to these locally-managed services, the app may also have services provided and managed by third parties. Examples include SMTP services (such as Postmark), metrics-gathering services (such as New Relic or Loggly), binary asset services (such as Amazon S3), and even API-accessible consumer services (such as Twitter, Google Maps, or Last.fm).

V podcastu "DevOps vs. SRE" se podíváme pod pokličku do firem SentinelOne a Pipedrive a to s ohledem na následující témata:- Přechod z on-premises do cloudu- Cloudové výhody, nevýhody a šetření peněz- Ownership a cost management:- Release proces, testování a nasazení do produkce- ObservabilitaHosty:Kryštof Matějka, Pipedrive - https://www.linkedin.com/in/krystof-matejka/Richard Fojta, SentinelOne - https://www.linkedin.com/in/richard-fojta-b3286879/ Bonusová část: https://www.pickey.cz/jurij_starynec

Třetí díl z dílny 12 factor apps. Podíváme se na best practice configů v aplikaci. Na co si dat pozor. Jako bonus nastíním zkušenost jak mít stabilní vývojové prostředí a produkci bez bugů.

Druhý díl z dílny 12 factor apps. Podíváme se trošku do historie a řekneme si proč máme dependency. Na co si máme dat pozor při výběru knihoven. Nesmí chybět security check na vše. Myšlenka, že někdy je lepší okopírovat jednu funkci než použit 6MB libku.

První pilotní díl z dílny 12 factor apps. První díl začneme codebase, ale nezůstaneme jenom u toho. Podíváme se na git merge vs rebase, monorepo vs repo, podman vs docker a nakonec continouos delivery ve Spotify.

V podcastu se dozvíte co je GraphQL, výhody vůči RESTu, jaké jsou typy operací, automatická dokumentace, validace vstupů a výstupů, cachování, code first vs schema first. Také se budeme bavit o distribuvané GQL, schema merging (lokální moduly), schema stitching (mikro služby, imperativní), federation (mikro služby, deklarativní), monolith přístup, nevýhody stitching u velkého grafu. O tom všem budeme povídat s Tomášem Voslařem link https://www.linkedin.com/in/tomáš-voslař-92aa0315/.

Dozvíte se co je Hexagonal Architecture a jak ji na první pohled poznáte, na co si dát pozor, kde to má smyl použít a kde nikoli. Stejně tak se dozvíte co je Domain Driven Design a podrobnější popis jak na to. Host Marek Braun (https://www.linkedin.com/in/marek-braun-a6a025140/)

V tomto díle si s Markem budeme povídat o Go. Marek nyní dělá Senior Golang vývojáře, kde má na starosti komponentu, která replikuje data z Postgre do MongoDB, které pak slouží jako read vrstva. Komponenta v peaku odbavuje 25 000 zpráv do sekundy. Budeme si povídat o těchto tématech: Co je Go a proč vzniklo? Jaké projekty se v něm napsali? Jak se učit? Co nám Go nabídne? Jak to vypadá s komunitou? Jak strukturovat projekt? Kdy šáhnout po optimalizaci a jak na to? Budoucnost Go. Budu se těšit na dotazy. Pokud se Vám tento díl líbit, prosím o sdílení a hodnocení. :)

Co je Elasticsearch a co je Elastic stack? K čemu je? Základní oblasti: • Search • Analýza dat • Observability • Security Projedeme postupně jednotlivé použití Elasticu, k čemu vůbec lidem může pomoct Search Search - strukturované vyhledávání Analýza dat Observability Mám ve firmě už Prometeus, využiju stále Elasticsearch? Na trhu jsou různé řešení - Newrelic, Datadog. V čem je co lepší? V čem je dobré APM řešení? Jak se rozhodnout, že ho potřebuju/nepotřebuju jako databázi? Jaké je kritérium, že jako vývojář řeknu, že teď se mi hodí Elasticsearch? Relační databáze umí přece taky fulltext, takže jaký je v tomhle rozdíl mezi fulltext relační DB a Elasticsearch? Když jsem se rozhodl, že Elastic použiju, jak začít? Musím si nadefinovat nějaké schéma, jak to vypadá z pohledu někoho kdo Elastic nezná? Jak nejjednodušeji do Elasticsearche dostanu data? Např. už mám data v relační databázi, jak je tam dostanu? Jak se na data dotazuju? Potřebuju se naučit nový jazyk? Můžu používat Elasticsearch jako primary storage? Kde/jak Elastic provozovat? Jak je náročné je provozovat ve vlastní režii? Kolik máš mít shardů a replik? Záznamy v Elasticu jsou immutable, nemůžu je updatovat, co to znamená? Je vhodné Elastic použít když se mi hodně mění data? Na co bys nepoužil Elasticsearch?