Backend-Driven UI
Сегодня посоветую доклад с HolyJS — Виталий Полещук, Стёпа Михайлюк — Server-driven UI в вебе. Не пиши, а описывай свой фронтeнд
Парни в докладе рассказывают, как можно не заниматься формошлёпством, точнее как его упростить, чтобы создавать новые формы можно было проще и быстрее.
Backend Driven UI представляет собой подход, в котором бэкенд говорит клиенту, как должен выглядеть интерфейс. В случае с формами, например, может передаваться массив элементов, где у каждого элемента есть тип:
- header
- select
- checkbox
- …
клиент проходится по этому массиву и рендерит соответствующий UI компонент. Таким образом реализация компонентов находится на фронте, а их расположение и взаимодействие на бэке.
👍 Основные преимущества Backend Driven UI
- Возможность делегировать создание форм бэкендерам или аналитикам
- Мгновенные релизы, достаточно обновить данные на сервере для изменения формы сразу на всех устройствах
Ещё по теме:
- Яндекс выпускает DivKit — фреймворк для server-driven UI с открытым кодом
#fridayreading #frontend #architecture
PyCon Russia уже скоро! Начинаем рассказывать о программе:
Python-трек:
«Лимитируй это», Денис Аникин, Райффайзенбанк
Наш постоянный (и один из самых топовых) спикер Денис Аникин расскажет стыдную, но полезную историю о том, как уронить keydb; как kafka может уничтожить ваше асинхронное приложение; как неправильно планировать ресурсы в кубер кластере и как можно покалечиться всей системой, если у тебя кривая библиотека для работы с БД. Также поговорим о том, какие мониторинги делать обязательно; что такое плохой healtcheck и почему документация может быть очень коварной.
Доклад рассчитан на backend разработчиков, которые смогут чуть больше узнать о том, как важно ограничивать свое приложение.
Data-трек:
«Генерация данных для квантования нейронных сетей: Data-Free Quantization», Павел Плюснин, Huawei
Хотя квантование открыто применяется производителями чипов и электроники, материалов о нем в открытом доступе почти нет. Поэтому полезно будет разобраться, как дистиллировать обучающие сэмплы из batch-norm статистик, как построить генератор данных, подойдут ли open-source данные из другого домена и можно ли вообще обойтись без данных при квантовании.
Слушатели смогут узнать общие техники дистилляции данных из нейронных сетей, которые будут полезными не только для квантования, но и для более глубокого изучения работы конкретной нейронной модели, а также для adversarial learning.
Увидимся 28 и 29 июля в Москве!
Старт Хаб на Красном Октябре, Берсеневская набережная, 6, стр. 3
Снова зайти в IT (DevOps или Backend)?
По следам этой темы: Айтишник в вакууме
Всем спасибо за мнения, советы, да и за едкие комменты тоже)
Я пришел к ожидаемому выводу - текущее бросать не будем, ибо $ (но и дальше сидеть только на работе, которую умею хорошо, смысла не вижу. Мышки подключать и принтеры настраивать "вот где" сидит уже).
Есть желание "самореализоваться снова", делать что-то новое, сложное, интересное.
Меня привлекают 2 направления, они очень разные, но специализации выбраны конкретно, занимают достаточно времени на обучение(от 6мес до 2 лет), и, если обучаться на платформах - стоят нормальных денег. Отчего выбирать приходится основательно:
Инженер DevOps, он ближе к текущей работе(it-аутсоср, системный администратор), скорее всего сложнее в обучении, тот же практикум для старта просит уже владеть всем и вся (времени от полугода в практикуме, до 2 лет в нетологии по fullstack devops).
Backend Python, другой путь, не С++, может full stack, и не 1С ( времени от года до двух).
На практикуме прошел вводные курсы по обоим,.... не понял, т.к. более, вроде как легкий для моих знаний, devops дался сложнее малознакомого питон-а. Шлифую интернет, что голова пухнет.
У меня нет взгляда изнутри, я пытаюсь разобраться, но все еще не знаю актуальный рынок, что более востребовано, например.
Интересны мнения всех вас, в it вы или нет, в этой теме или другой, практические советы от тех, кто через это прошел (по первой теме вижу, что такие люди есть, а сколько еще их мимо ходит)