Данные по API теоретически поступают с небольшой задержкой. Иногда задержка может быть значительной.
Если не отслеживать задержку данных в API, то построенная на таких данных аналитика может иметь значительную погрешность.
Для иллюстрации рассмотрим один свежий пример с API Вайлдберриз.
Любой SEO специалист знает, какая боль собирать семантику для Гугла. Одно дело, когда запросы можно пересчитать по пальцам, а когда они исчисляются тысячами, а не штуками? Как посмотреть количество запросов в Гугл по ключевым словам? Честно говоря, когда речь заходит о десятках тысяч ключевых слов, становится не по себе — голова идёт кругом, руки тянутся к старым привычным инструментам, а реальность бросает вызов. Так уж устроен сегодняшний Google Ads: привычная связка Key Collector + Google Ads + несколько прокси больше не спасает. Наступает новая эпоха, где без прямого обращения к официальному API всё становится мрачно и сложно.
Маркетплейсы успешно развиваются и привлекают все больше селлеров. Конкурентный отбор и накопление коллективного опыта формируют когорту селлеров и менеджеров с понимаем преимущества аналитических подходов к управлению бизнесом.
Возникающий спрос на аналитические инструменты находится в начальной стадии, когда рынок уже считает аналитику обязательной, но отношение к качеству еще на уровне “какая-нибудь аналитика лучше чем никакая”.
На этой волне спроса рынок заполнился предложением различных приложений, имитирующих аналитику чисто внешне, то есть выдающих желаемое за действительное.
Пользователи таких приложений при сопоставлении “аналитических показателей” с реальностью испытывают когнитивный диссонанс.
Ниже приведены скрины из одной из популярных групп селлеров в подтверждение описанного тренда.
После скринов раскрыто применение одного из аналитических показателей - процента выкупа.
В Altenar мы часто используем RabbitMQ как точку входа для наших продуктов. В данном случае речь пойдет о системе, которая рассчитывает спортивные данные и предоставляет их как внутренним системам организации, так и внешним пользователям за её пределами. При проектировании системы для компонента RabbitMQ были определены следующие требования...
Управление секретами и почему это так важно для нас?
Привет! Меня зовут Евгений, я работаю на позиции Lead DevOps в EXANTE. В этой статье мы разберем жизненный опыт сетапа high availability Hashicorp Vault с gcp storage backend и autounseal в k8s.
Некоторое время назад наша инфраструктура состояла из тысяч виртуальных и железных машин, на которых были размещены наши легаси сервисы. На эти машины, частично руками, частично при помощи chef, распространялись конфигурационные файлы с уже вписанными секретами в открытом виде.
По целому ряду причин, включающих в себя ускорение процессов доставки кода, обеспечение беспрерывности доставки и безопасного хранения секретов, а также ускорение развертывания новых приложений и окружений, было принято решение о смене стратегии компании.
Мы решили сделать наш продукт cloud native, и для этого нужно было изменить подход к разработке и инфраструктуре, провести рефакторинг наших легаси сервисов, начать двигаться в сторону микросервисной архитектуры, разворачивать сервисы в cloud k8s, использовать managed ресурсы (redis, postgres).
В наших реалиях под изменения попасть должно было все – от приложений и инфраструктуры до методов распространения конфигов и секретов. В качестве облачного провайдера был выбран Google, а хранилищем секретов был выбран Hashicorp Vault. На данный момент мы довольно успешно прошли большую часть пути.
Почему Hashicorp Vault?
У нас есть несколько причин:
Есть какое то количество фото и видео в Google Photos или Yandex Диск и место в облаке постепенно заканчивается, особенно если вы снимаете много контента в 4К, либо активно делаете снимки.
Цель: Автоматизировать процесс скачивания большого количества файлов из вашего облака на ваш локальный диск. Автоматически отсортировать файлы по годам, месяцам и даже дням. Скачать все 4К видео и конвертировать их в 1080p 60к/c без использования видеоредактора.
Звучит как какой то сон? Давайте сделаем это и погрузимся в инструменты ffmpeg и Rclone.
В этой статье рассмотрим процесс развертывания инфраструктуры в Yandex Cloud с использованием Terraform-модулей из репозитория nixys/nxs-marketplace-terraform. А ещё расскажем, зачем использовать динамические блоки в Terraform и почему файлы tfstate лучше хранить в S3.
Друзья, привет. После последней публикации многие из вас выразили желание получить от меня пошаговые инструкции по работе с Google Таблицами (Google Sheets). Как вы догадались, вот инструкция.
Существует достаточно много методов взаимодействия с Google Sheets при помощи Python. Сегодня я рассмотрю, как мне кажется, самый простой и самый доступный модуль - Gspread.
Продолжаю говорить о сборе данных из «ваших интернетов», хочу рассказать немного о Server‑Side GTM и чем он может быть полезен.
Всем привет, меня зовут Вячеслав — я пользователь ispmanager и руководитель отдела маркетинга. Не знаю, зачем вам нужны Google-карты, «Яндекс Музыка» или Spotify прямо в панели — если вы знаете зачем, пишите в комментариях. А я пока расскажу, как затащить iframe в ispmanager. Разберу два варианта, как это сделать, на примере интеграции с «Яндекс Метрикой» — простой и со звездочкой.
Начиная с декабря 2023 года все ссылки на вложения Discord CDN имеют следующий формат: https://cdn.discordapp.com/attachments/channel/message/filename.ext?ex=EXPIRES&is=ISSUED&hm=CODE Значения параметров запроса EXPIRES и ISSUED представляют собой даты в формате Unix/epoch hex, CODE - это закодированная контрольная сумма, используемая для проверки значений EXPIRES и ISSUED. Попытка получить ссылки на вложения Discord CDN без вышеупомянутых параметров запроса или с параметром EXPIRES, превышающим текущее время, приведет к ответу 404: This content is no longer available. пример.
На практике это означает, что вы больше не можете ссылаться на вложения из Discord на своем сайте, делиться мемасиками на OK.ru и VK.com ?
В этой статье представлено эффективное решение для публичного доступа к Discord CDN ссылкам.
Существует множество определений термина "Архитектура ПО", от устаревших и неформальных до слишком абстрактных и претендующих на остроумие. К примеру, можно упомянуть сайт Института Программной Инженерии (SEI) Университета Карнеги-Меллона, в электронной библиотеке которого есть соответствующий документ.
Думаете, в Google Cloud можно делиться только теми правами, которые есть у вас самих? Это не так. Здесь я рассказываю про три разрешения, с которыми можно делать что угодно.
В этой статье мы поговорим о Биткоин утилитах которые многочисленны и разнообразны. Его децентрализованный характер и отсутствие посредников делают его мощным инструментом для самых разных случаев использования. Поскольку технология продолжает развиваться и развиваться, мы можем ожидать увидеть еще более инновационные применения Биткоина в будущем.
Биткоин — первая в мире децентрализованная цифровая валюта, которая произвела революцию в нашем представлении о деньгах. Одним из наиболее интересных аспектов Биткоина является широкий спектр утилит, разработанных для его поддержки. Эти утилиты призваны помочь пользователям безопасно и надежно взаимодействовать с сетью Биткоин и играют решающую роль в экосистеме.
Одной из самых популярных биткоин-утилит является биткоин-кошелек. Кошелек — это программное приложение, которое позволяет пользователям хранить, отправлять и получать биткоины. Доступно множество различных типов кошельков, включая настольные, мобильные и аппаратные кошельки. Каждый тип кошелька имеет свои преимущества и недостатки, поэтому важно выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.
Еще одна важная утилита Биткоин — это обмен биткоинов. Биржа — это платформа, которая позволяет пользователям покупать и продавать биткоины за другие валюты, такие как доллары США или евро. Доступно множество различных бирж, каждая со своим набором комиссий, функциями безопасности и пользовательскими интерфейсами. Важно выбрать биржу с хорошей репутацией, имеющую хорошую репутацию в области безопасности и надежности.
Привет! Сегодня я расскажу вам про fsspec, его киллер фичи и почему он является незаменимым инструментом любого python разработчика.
Несколько дней назад я решал задачу подключения Yandex GPT, и главной сложностью там было освоение Yandex Cloud Console. В остальном API - вылитая LLaMa 2.
С Google Gemini история иная. Документация консоли содержит те самые вставки "New to Google Cloud", отсутствие которых вдохновило меня писать про Yandex GPT. При работе с консолью есть нюансы, их и выделим ниже по тексту. Но в целом, можно просто следовать документации, и всё получится.
В Google Cloud теперь доступны два пространства, с которых можно начинать: Vertex AI Studio и Model Garden. Первая предназначена для экспериментов с моделями и отладки промптов. А вторая - библиотека моделей, где всего их на сегодня 56, среди них упомянутая LLaMa 2, PaLM 2, знаменитый тем, что на нём работет Google Bard и, возможно, скоро мы увидим прорыв в медконсультировании Med PaLM 2, Gemini Pro. Мы сегодня коснёмся только Gemini Pro Vision, поскольку именно она заявлена как главный прорыв.
Подключить модель просто, весь процесс состоит из четырёх шагов.
В статья я постарался подробно описать настройку сервиса Console Cloud Google, который необходимо для быстрой индексации страниц в поисковой системе Google.
Всем доброго дня! Комментарии к моей предыдущей статье о том, как я развиваю свой pet-проект, а также различные законы, подразумевающие локализацию персональных данных на серверах, размещенных на территории РФ (в частности Федеральный закон от 21.07.2014 № 242-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части уточнения порядка обработки персональных данных в информационно-телекоммуникационных сетях»), озадачили меня идеей постепенного перевода всех данных приложения в РФ. В качестве сервера БД я отдал предпочтение сервису Supabase, который легко разворачивается в Docker на сервере.
В данном туториале я хочу обзорно пройтись по сравнению двух сервисов, представляющих собой не только СУБД, а BaaS (backend as a service), но внимание заострю именно на работе с данными, постараясь сравнить их функционал, производительность и простоту использования. Также приведу примеры обработки получения, обновления и удаления данных в Google Firebase Realtime Database и Supabase Realtime Database на JavaScript.
Стоит сразу сделать оговорку, что Realtime Database от Firebase - это облачная БД для хранения и синхронизации данных в реальном времени, в то время как БД от Supabase хоть и является её аналогом, но позволяет хостить базу данных самостоятельно ("под капотом" у Supabase располагается объектно-реляционная СУБД PostgreSQL).
Мы рассмотрим шаги, необходимые для переноса данных и обсудим примеры кода для реализации этого процесса.
Всем добра! Данную статью меня побудило написать сильное желание, во-первых, зафиксировать некоторые результаты своего профессионального развития и личного опыта помимо основной работы, а также впервые на столь широкой сцене как Хабр, рассказать вам о нюансах развития своего небольшого pet-проекта, который впоследствии стал частью автоматизации сети заведений. Чтобы статья несла практический смысл и не выглядела как реклама, в ней не будут упомянуты ни название проекта, ни ссылки на его сайт и прочие сервисы.