had some rate limiting ideas to try out with @ryanhiebert 's https://queueio.dev

had claude dump a bunch of #frontmission wanzer data into a file for me and i built a contrived rate limiting api around it. got hung up trying to get #rabbitmq to work with the #devcontainer in #devpod so i didn't get any real code that i wanted to do in. i'll start back in on it when i get some spare time.

repo sadly void of queueio code here: https://github.com/cmhobbs/wanzerbay

stay tuned!

#python #async #tinkering

Kontiki, a microservices framework in Python.
github.com/kontiki-org/kontiki

#python #kontiki #amqp #rabbitmq #flask #fastapi #microservices

Переписать нельзя оставить: как мы…

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Кирдяшкин, я занимаюсь инфраструктурной разработкой в Timeweb Cloud. У нас есть сервис App Platform (раньше он назывался Apps). Если коротко, это управляемая платформа поверх VDS для деплоя приложений напрямую из Git, без ручной настройки серверов и танцев с бубном. Я застал App Platform еще в виде MVP, участвовал в его адаптации под инфраструктуру, работал над архитектурой — по сути, провел сервис от первого прототипа до продакшена с реальной нагрузкой. Конечно, все работало — приложения деплоились, пользователи приходили, платформа росла. Но с ростом стали заметны архитектурные решения, которые были оправданы для MVP, но плохо подходили для большого сервиса. Поэтому мы взяли и… полностью пересобрали уже работающий сервис с нуля. Как, зачем и почему — в этой статье.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1011224/

#paas #backend #frontend #apps #vds #timeweb_статьи #git #api #docker_compose #rabbitmq

Am 25.03. haben wir bei der @jug_mainz einen Doppelvortrag:

No Message Left Behind: Ein praktischer Leitfaden für resilientes, aber dennoch einfaches Messaging von Stefan Tomm

und

Von Legacy zu Cloud: KI-gestützte Java-Modernisierung mit Konveyor von Markus Zimmermann

https://events.ijug.eu/events/b8c7934c-958d-4dc5-bc12-39d9f9a7a9f4

#mainz #java #rabbitmq #programming #meetup #konveyor

Система рекомендаций для изображений: пример на Python и CLIP

В этой статье я делюсь реальным кейсом построения системы рекомендаций для картин. Сначала мы реализовали простой поиск по тегам, а затем перешли к эмбеддингам изображений с помощью CLIP и хранению в Elasticsearch. Также я показываю, как строим персонализированные рекомендации на основе лайков и просмотров пользователя. Статья будет полезна тем, кто хочет понять, как создать рабочую систему рекомендаций на Python и постепенно улучшать её точность.

https://habr.com/ru/articles/1009024/

#embeddings #рекомендательные_системы #python #архитектура #elasticsearch #векторизация_растровых_изображений #rabbitmq #микросервисы

Вот и прилетел релиз RabbitMQ 4.2.4
https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server/releases/tag/v4.2.4

Казалось бы, просто релиз, но он важен для тех, у кого кластер. Теперь база (которая Kherpi, вы же уже переехали с Mnesia?) ведёт себя менее капризно при деградации сети (а кролик в принципе капризен к сетевым проблемам). Попутно ещё подкрутили гайки в Quorum Queues. Теперь они жрут чуть меньше ресурсов при высокой нагрузке.

Ну и да, парочка багфиксов важна с точки зрения ИБ. :)

Удачного обновления!
#rabbitmq #DevOps

Qified now has initial task support for #rabbitmq #oss #nodejs #javascript #typescript

https://github.com/jaredwray/qified/releases/tag/v0.8.0

Хочу все знать

В проекте часто бывает некий data-flow который идет через ETL или даже отдельные серверы обогащения данных. Собственно и наш проект не исключение. Что было нужно? Данные из интернета летят в PostgreSQL, но только если в Redis не валяется хэш таких же. Далее несколько ETL проводит стандартный OLTP - OLAP преобразование и складывает все это в MongoDB - откуда клиент дергает эти данные и сравнивает их со своей PostgreSQL попутно складируя кэш в Redis. Все это периодически летает через RabbitMQ. Что бесило? DBeaver + MongoExpress + redis-cli все это в разных местах с разными учетками, экспресс постоянно падал по невыясненной причине, неправильный запрос в редиску подвисал, а затем улетал в космос. Мелькнула мысль: "ну почему никто не написал чего-то более стабильного и удобного?", - собственно это и стало драйвером выходного дня. Спасибо древним грекам, над названием долго думать не пришлось: Паноптикум - в оригинале "место откуда видно все", но также "сборище жутких и необычных артефактов". Собственно дальше все очень просто, можно читать, можно искать, можно обновить отдельную запись (если DevOps разрешит) собственно это не production-ready софт, а простой и надежный инструмент для QA и разрабов. Примитивная basic-auth которую обязательно надо прятать под TLS и желательно за корп-VPN, чтобы только свои могли запороть. Для прода и около можно сделать READ_ONLY - но тут каждый сам решает надо оно вообще ему или нет. Наконец-то можно проследить все преобразования данных и найти кто потерялся, можно открывать несколько вкладок, можно давать ссылку на конкретный объект. Ставится самым стандартным образом: берем образ - разворачиваем, ничего необычного.

https://habr.com/ru/articles/996620/

#postgresql #mongodb #mysql #mssql #cassandra #redis #rabbitmq #kafka #elasticsearch

Wow, am I missing something as #rabbitmq doesn't have built in delay/scheduled task queues?

https://www.rabbitmq.com/