惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
The GitHub Blog
The GitHub Blog
T
Threatpost
人人都是产品经理
人人都是产品经理
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
博客园 - Franky
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
M
MIT News - Artificial intelligence
小众软件
小众软件
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
S
Security Affairs
P
Proofpoint News Feed
L
LINUX DO - 最新话题
宝玉的分享
宝玉的分享
S
Security @ Cisco Blogs
H
Hacker News: Front Page
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Vercel News
Vercel News
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Y
Y Combinator Blog
美团技术团队
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
月光博客
月光博客
量子位
博客园_首页
The Last Watchdog
The Last Watchdog
D
DataBreaches.Net
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
P
Privacy International News Feed
The Register - Security
The Register - Security
Schneier on Security
Schneier on Security
H
Help Net Security
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
V
Visual Studio Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
F
Full Disclosure
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
MyScale Blog
MyScale Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
S
Schneier on Security
L
Lohrmann on Cybersecurity
S
Secure Thoughts
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Cloudbric
Cloudbric
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog

Ivan on Containers, Kubernetes, and Server-Side

A grounded take on agentic coding for production environments Server-Side Playgrounds Reimagined: Build, Boot, and Network Your Own Virtual Labs [not a] Kubernetes 101 - Pods, Deployments, and Services As an Attempt To Automate Age-Old Infra Patterns JavaScript or TypeScript? How To Benefit From the Dichotomy On Software Design... and Good Writing Building a Firecracker-Powered Course Platform To Learn Docker and Kubernetes How To Publish a Port of a Running Container What Actually Happens When You Publish a Container Port A Visual Guide to SSH Tunnels: Local and Remote Port Forwarding Debugging Containers Like a Pro Docker: How To Debug Distroless And Slim Containers How To Extract Container Image Filesystem Using Docker | iximiuz Labs In Pursuit of Better Container Images: Alpine, Distroless, Apko, Chisel, DockerSlim, oh my! How To Start Programming In Go: Advice For Fellow DevOps Engineers Kubernetes Ephemeral Containers and kubectl debug Command How To Develop Kubernetes CLIs Like a Pro Docker Container Commands Explained: Understand, Don't Memorize | iximiuz Labs Learning Docker with Docker - Toying With DinD For Fun And Profit How To Extend Kubernetes API - Kubernetes vs. Django The Influence of Plumbing on Programming How To Call Kubernetes API from Go - Types and Common Machinery How To Call Kubernetes API using Simple HTTP Client Kubernetes API Basics - Resources, Kinds, and Objects OpenFaaS - Run Containerized Functions On Your Own Terms Learning Containers From The Bottom Up Docker Containers vs. Kubernetes Pods - Taking a Deeper Look | iximiuz Labs Learn-by-Doing Platforms for Dev, DevOps, and SRE Folks How HTTP Keep-Alive can cause TCP race condition How to Work with Container Images Using ctr | iximiuz Labs Multiple Containers, Same Port, no Reverse Proxy... Exploring Go net/http Package - On How Not To Set Socket Options Disposable Local Development Environments with Vagrant, Docker, and Arkade DevOps, SRE, and Platform Engineering My Choice of Programming Languages Prometheus Is Not a TSDB How to learn PromQL with Prometheus Playground Prometheus Cheat Sheet - Basics (Metrics, Labels, Time Series, Scraping) Rust - Writing Parsers With nom Parser Combinator Framework pq - parse and query log files as time series Prometheus Cheat Sheet - Moving Average, Max, Min, etc (Aggregation Over Time) Prometheus Cheat Sheet - How to Join Multiple Metrics (Vector Matching) The Need For Slimmer Containers Understanding Rust Privacy and Visibility Model Bridge vs. Switch: Takeaways from a Real Data Center Tour | iximiuz Labs From LAN to VXLAN: Networking Basics for Non-Network Engineers | iximiuz Labs KiND - How I Wasted a Day Loading Local Docker Images Go, HTTP handlers, panic, and deadlocks Exploring Kubernetes Operator Pattern Making Sense Out Of Cloud Native Buzz Service Discovery in Kubernetes: Combining the Best of Two Worlds API Developers Never REST How Container Networking Works: Building a Bridge Network From Scratch | iximiuz Labs Traefik: canary deployments with weighted load balancing Service Proxy, Pod, Sidecar, oh my! You Need Containers To Build Images You Don't Need an Image To Run a Container Not Every Container Has an Operating System Inside Working with container images in Go Master Go While Learning Containers Implementing Container Runtime Shim: Interactive Containers How to use Flask with gevent (uWSGI and Gunicorn editions) My 10 Years of Programming Experience Implementing Container Runtime Shim: First Code Implementing Container Runtime Shim: runc Kubernetes Repository On Flame Dealing with process termination in Linux (with Rust examples) conman - [the] Container Manager: Inception Journey From Containerization To Orchestration And Beyond Linux PTY - How docker attach and docker exec Commands Work Inside Illustrated introduction to Linux iptables From Docker Container to Bootable Linux Disk Image Пишем свой веб-сервер на Python: протокол HTTP 9001 способ создать веб-сервер на Python Explaining async/await in 200 lines of code Explaining event loop in 100 lines of code Save the day with gevent Пишем свой веб-сервер на Python: процессы, потоки и асинхронный I/O Truly optional scalar types in protobuf3 (with Go examples) Node.js Writable streams distilled Node.js Readable streams distilled How to on starting processes (mostly in Linux) Дайджест интересных ссылок – Июль 2016 Пишем свой веб-сервер на Python: сокеты Наследование в JavaScript
Мастерить!
Ivan Velichko · 2016-01-08 · via Ivan on Containers, Kubernetes, and Server-Side

Есть два типа языков: языки, где есть только один очевидный/правильный путь реализовать что-либо (Python, Java), и языки, где одну и ту же фичу можно закодить тысячей и одним способом (C++, JavaScript, Ruby). Первые больше похожи на детские конструкторы, вторые - на пластелин.

Подробнее LEGOs, Play-Doh, and Programming и инфографика.

И если для первой группы языков имеет смысл перерывать StackOverflow в поисках единственно-истинного решения отсортировать массив, то для второй группы обычно существует сразу множество "верных" решений. Зачастую, эти решения даже не являются компромиссными. Т.е. с точки зрения скорости выполнения, используемой памяти, поддержки кода и других аспектов абсолютно все равно, какое из решений выбрать.

Level up your server-side game — join 20,000 engineers getting insightful learning materials straight to their inbox.

Собственно проблема заключается в необходимости измененить способ мышления после длительного использования конструкторо-подобных языков для эффективного использования пластилиновых. Перфекционист внутри разработчика заставляет его каждый раз стрелять золотыми пулями. В итоге часы/дни/недели уходят на поиск "верной" реализации наследования, способа обработки ошибок, организации классов/модулей и пр., хотя на самом деле язык позволяет "приготовить" эти вещи несколькими равноправными способами. И в то время, как для конструкторо-подобных языков неиспользование общепринятых подходов в конечном итоге приводит к плохому коду, для пластилиновых языков попытка загнать себя в несуществующие рамки также негативно сказывается на результате. Разработка замедляется или вовсе останавливается, зацикливаясь на переписывании одних и тех же участков кода.

Решение, на мой взгляд, состоит в том, что для языков второго типа необходимо "освободить" свой мозг и просто позволить ему творить. Принять для себя, что главное - это написать рабочее решение. Конечно, в процессе разработки будут попадаться не совсем "те" решения, но со временем они будут "выправлены" возникающими неудобствами/противоречиями. И хотя это означает, что часть кода все же придется переписывать - эти переписывания будут обусловлены реальными требованиями (в отличие от циклических переписываний в процессе поиска идеального варианта). Существует и эффективный способ как можно скорее обнаружить неудачное решение - написание тестов. Если код трудно оттестировать - это верный признак неудачного архитектурного решения.

Подпишись на обновления блогa, чтобы не пропустить следующий пост!