A while ago we were faced with the task of radically redesigning the process of publishing ads via Avito iOS app. The result had to be a…

Peer Lab – это камерные встречи для iOS и Android разработчиков с любым уровнем. Формат общения полностью свободный и каждый из участников может предложить тему для обсуждения.

Взаимодействие разработчиков из разных команд позволяет выйти за рамки решения ежедневных задач, повысить эффективность своей работы и поделиться интересным опытом с другими участниками.

Когда: Среда, 24 мая 2017 г., 19:00
Где: г. Москва, м. Белорусская, ул. Лесная, д. 7, БЦ «Белые сады», 15-й этаж

* Для получения пропуска необходимо обратиться на ресепшн и предъявить документ удостоверяющий личность.

Контакты:
   +7 (903) 729-92-43 или andrey.ogrenich@gmail.com, Андрей Огренич
   +7 (926) 106-99-11 или esbudnikova@avito.ru, Екатерина Будникова

Присоединяйтесь к нашей группе в Telegram https://telegram.me/peerlabmoscow

An overview of objects segmentation approaches on satellite images from Kaggle competition (Dstl Satellite Imagery Feature Detection). The speech will be ded...

MoscowJS 37 Доклады Typescript + webpack: эволюция сборки SPA Александр Черников (Сбербанк Технологии) Небольшой рассказ о том, как небольшой интернет-банк н...

В четверг, 25 мая, в офисе Avito прошла очередная встреча сообщества фронтенд-разработчиков MoscowJS. Обсуждали отладку анимации, создание WebGL визуализации,...

C какими проблемами мы столкнулись с выходом Xcode 8, как их решали и как это повлияло на нашу инфраструктуру тестирования iOS-приложений.

Большое количество современных веб-проектов переходит на микросервисную архитектуру.Она решает большое количество проблем, присущих монолитным системам, однако накладывает качественно новые требования на разработку, эксплуатацию и тестирование. Многие классические задачи предстают в новом свете.В докладе я коротко расскажу об основных паттернах микросервисной архитектуры, опишу присущую ей проблематику, а также дам обзор подходов, помогающих в решении проблем.

Раньше HeadHunter был большим монолитным приложением. Несколько лет назад мы приняли решение выделять из него микросервисы. За несколько лет мы поняли, что микросервисы - это не серебряная пуля и при неправильном "распиле" создают существенные проблемы: сложность разработки, деплоя, эксплуатации и др. Иногда эти проблемы сводят на нет преимущества от использования микросервисов.В докладе хочу взвесить преимущества и недостатки микросервисов при вертикальном и горизонтальном делении на микросервисы.

BI-аналитикам необходимо собирать множество различных событий из разных источников - с сайта, мобильных устройств и микросервисов. Чем больше событий - тем лучше. Нужная шина, способная пропускать через себя миллионы событий в минуту.Из доклада вы узнаете, как устроен Event Stream Processing (ESP) в Avito. В том числе я расскажу, какие требования были заложены на этапе проектирования, почему мы были вынуждены отказаться от fluent в пользу NSQ, как реализован единый регистр типов событий и окружений для всех команд, как экспортировать схемы событий в различные форматы, как мы боремся за эффективное расходование железа и масштабируем ESP.Прослушав доклад, вы узнаете, как создать отказоустойчивую, масштабируемую систему сбора событий с высокой пропускной способностью.

Cтремительно развивающаяся архитектура Avito предъявляет высокие требования к системе мониторинга. В докладе будет рассказано про централизованный сервис мониторинга, предоставляющий разработчикам возможность самостоятельно отправлять метрики, создавать дашборды, триггеры и нотификации для своих проектов.

Новые микросервисы появляются, но монолит никуда не исчезает. Мы в Avito разрабатываем и деплоим сервисы с помощью связки Docker и Kubernetes. Зачастую интегрировать монолит с сервисами довольно проблематично. А что, если монолит тоже завернуть в Docker+Kubernetes и применять те же практики, что и для микросервисов?В докладе речь пойдёт о том, как изменилась Dev-среда в Avito в связи с переходом на микросервисную архитектуру. В частности, поговорим про:- подход "legacy in a box";- то, как мы решали проблемы с базами и sphinxsearch;- то, как Docker и Kubernetes помогли нам сократить различия между окружениями; - Developer Experience.Доклад будет полезен как командам, планирующим или переживающим распил монолита, так и всем тем, кому приходится работать со сторонними legacy-системами.

Даже небольшие сервисы рано или поздно сталкиваются с проблемой безопасного хранения и управления секретной информацией: паролями, сертификатами, ключами API. В докладе будет сделан краткий обзор Hashicorp Vault, рассмотрены случаи автоматического и безопасного управления секретами с помощью puppet+hiera. Особое внимание будет уделено встроенным секретам Kubernetes: я обозначу проблемы управления ими и недостатки существующих решений для связки с Vault, а также расскажу, как мы преодолели все эти трудности с помощью простого самописного решения.Доклад будет полезен тем, кто уже столкнулся с проблемой большого количества секретов, а также всем, кто уже использует Kubernetes, или ещё только думает о его внедрении.

Автотека (autoteka.ru) - новый проект, с помощью которого можно проверить историю автомобиля. Для получения данных по конкретному VIN за секунду сервису нужно посетить более 10 сторонних  API, а также извлечь заранее собранные данные от дилеров и из других источников, предоставляющих статичную информацию. На этом сложности не заканчиваются, структура данных у каждого источника своя, встречаются пересечения записей по времени. Используя VIN и дату события в качестве уникальных идентификаторов, мы производим слияние по определенному набору правил, что позволяет нам получить выборку событий, интересных для конечного потребителя, исключив оттуда всё лишнее. В докладе я расскажу про особенности нашей архитектуры, как мы генерируем отчет, как устроен поиск и агрегация, и для чего мы их выносим в отдельные микросервисы.

Рекомендательные сервисы стали неотъемлемой частью практически любого крупного проекта. Мы готовим рекомендации объявлений, обрабатывая все действия пользователей при помощи машинного обучения.Писать софт сложно, писать обучающийся софт сложно втройне. Из доклада вы узнаете:- какие трудности можно встретить при построении архитектуры распределенного пайплайна для обучения моделей;- как традиционные микросервисы помогают организовывать доставку результатов в продакшн-окружение;- как не очень традиционные микросервисы помогают нам организовать обучение моделей;- чем отличаются подходы в ml по сравнению с традиционной разработкой.