Пятничное чтиво Курс по коммуникациям между элементами систем начнется уже на следующей неделе. А также буду рад предложениям, вопросам и идеям связанным с каналом или архитектурными/техническими вопросами. Можно написать в личку, а можно анонимно. А ответы на вопросы можно прочитать на сайте. ————————————— All in on event sourcing В канале тема event sourcing упоминалась больше 5 раз, а также есть 2.5 часа записи моих старых стримов с реализацией паттерна. Но мимо еще одной статьи о паттерне пройти было сложно. В начале автор объясняет разницу между получением текущего состояния (SELECT balance FROM users) и расчетом состояния на основе того, что происходило (получаем события о том, как баланс из изначальной суммы лишился N денег, а потом рассчитываем какой баланс на момент запроса). Благодаря этому объясняется идея подхода. Далее даются советы, когда использовать паттерн (нужен аудит, нужны отслеживаемые правила или нужно восстановление данных). Далее начинается важная часть текста о том, что использование паттерна должно быть «дозированным». Так, на примере покерного приложения, показывается в каких частях нужен event sourcing, а где и хватит CRUD подхода. Потом, на примере библиотеки для elixir, показывается, как реализовать паттерн в коде: как собрать события в event store и реализовать проджекшены. А в конце найдете описание проблем, с которыми столкнетесь, если выберете реализацию паттерна. #event_sourcing ————————————— Databases in 2025: A Year in Review Хоть 2025 и прошел, не могу не поделиться ежегодным отчетом по состоянию баз от Andy Pavlo (похожие ревью начинаются с 2021 года). В тексте найдете: — Рассуждения о доминировании постгреса над другими базами; — Повальную интеграцию MCP в базы данных; — Разбор ситуации вокруг MongoDB и FerretDB (прокси между монгой и постгресом); — Новые форматы файлов для хранения данных, конкурирующих с Parquet; — Куча рандомных событий. Тут список компаний, которые приобрели и(или) поглотили другие продукты (из интересного — nvidia приобрела HeavyDB, которая считается первой GPU-accelerated бд, а также покупка confluent); — Кто из компаний, связанных с бд на какой раунд финансирования вышел; — А также какие проекты «умерли», а какие переименовались. Если используете в работе только постгрес и редис и движ вокруг баз не интересен — можно пропустить. #databases ————————————— Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs Инженеры Airbnb написали статью, в которой рассказывается как в компании начали миграцию тестов с enzyme на React Testing Library. По итогу управились за 6 недель (по подсчетам, без ллм понадобилось бы 1.5 года). История началась с того, что enzyme перестал удовлетворять разработчиков и новые тесты уже писались на RTL. При этом, ручной переход требует полного переписывания тестов. В 2023 году, на хакатоне сделали PoC который доказал, что миграция возможна благодаря LLM, а в 2024 началась полноценная работа. В начале описывается история перехода: почему было решено проверять каждый файл и «брутфорсом» добиваться миграции тестов. Какой контекст использовался и как в каждый промт добавляли исходный код, рекомендации, связанные тесты и так далее. Что делали, когда перевели 75% тестов и почему последние 3% тестов правили руками. В конце найдете описание результатов, которые получила компания. В статье мало технической специфики и конкретных примеров, но для вдохновения можно попробовать использовать похожий подход. Из минусов о которых не хватило в тексте — не говорится о «качестве» полученных тестов Русский перевод #llm #testing #js