Forwarded from AI Labdon
مدل opus 4.5 دیروز اومد. بینظیره. بهترین مدل دنیا برای coding با اختلاف زیاد.
یک اتفاق مهم دیگه اینکه Anthropic برای اولین بار قیمت بهترین مدل خودش رو به یک سوم تا یک پنجم قیمت قبلی کاهش داده!!
هر میلیون اینپوت از ۲۵ دلار شده ۵ دلار و هر میلیون output هم از ۷۵ دلار شده ۱۵ دلار!
<Amin Anvary/>
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
یک اتفاق مهم دیگه اینکه Anthropic برای اولین بار قیمت بهترین مدل خودش رو به یک سوم تا یک پنجم قیمت قبلی کاهش داده!!
هر میلیون اینپوت از ۲۵ دلار شده ۵ دلار و هر میلیون output هم از ۷۵ دلار شده ۱۵ دلار!
<Amin Anvary/>
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
❤3👍1🔥1
🔵 عنوان مقاله
Testing Out Crush, Charm's TUI-Based Coding Agent
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با آزمودن Crush از Charm نشان میدهد یک دستیار کدنویسی مبتنی بر TUI چگونه میتواند کارهای روزمره توسعه را مستقیماً در ترمینال تسهیل کند؛ از پیمایش مخزن و تولید قطعهکد تا اجرای فرمانها و نوشتن تست، با تمرکز بر جریان کاری سریع و کلیدمحور. در کنار مزایایی مانند کاهش جابهجایی بین ابزارها و هماهنگی با سبک یونیکسی، به محدودیتهای رایجِ عاملها نیز اشاره میشود: وابستگی به کیفیت مدل، نیاز به راهنمایی دقیق در پروژههای بزرگ/نامعمول و اینکه برخی وظایف هنوز از IDE سود میبرند. همچنین به نوشتهای از Graham Helton درباره پروفایلکردن برنامههای Go با pprof و k6 ارجاع داده میشود که چرخهای سنجشمحور (تولید بار با k6، تحلیل گلوگاهها با pprof، و تکرار) را توصیه میکند؛ چرخهای که با ابزارهای ترمینالی و عاملی مثل Crush روانتر پیش میرود.
#Crush #Charm #TUI #CodingAgent #Go #pprof #k6 #DeveloperTools
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177188/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Testing Out Crush, Charm's TUI-Based Coding Agent
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با آزمودن Crush از Charm نشان میدهد یک دستیار کدنویسی مبتنی بر TUI چگونه میتواند کارهای روزمره توسعه را مستقیماً در ترمینال تسهیل کند؛ از پیمایش مخزن و تولید قطعهکد تا اجرای فرمانها و نوشتن تست، با تمرکز بر جریان کاری سریع و کلیدمحور. در کنار مزایایی مانند کاهش جابهجایی بین ابزارها و هماهنگی با سبک یونیکسی، به محدودیتهای رایجِ عاملها نیز اشاره میشود: وابستگی به کیفیت مدل، نیاز به راهنمایی دقیق در پروژههای بزرگ/نامعمول و اینکه برخی وظایف هنوز از IDE سود میبرند. همچنین به نوشتهای از Graham Helton درباره پروفایلکردن برنامههای Go با pprof و k6 ارجاع داده میشود که چرخهای سنجشمحور (تولید بار با k6، تحلیل گلوگاهها با pprof، و تکرار) را توصیه میکند؛ چرخهای که با ابزارهای ترمینالی و عاملی مثل Crush روانتر پیش میرود.
#Crush #Charm #TUI #CodingAgent #Go #pprof #k6 #DeveloperTools
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177188/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Graham Helton
Testing out Crush, a TUI based
coding agent (in neovim btw)
coding agent (in neovim btw)
Using Charm's new AI coding
agent to build an open graph image generator for this site.
agent to build an open graph image generator for this site.
❤2
🔵 عنوان مقاله
They've already published a fantastic, in-depth incident report
🟢 خلاصه مقاله:
این گزارش مفصل با شفافیت نشان میدهد چه رخ داد، چرا رخ داد و چگونه کشف و مهار شد؛ ریشه مشکل از جنس خطاهای رایج در محیطهای عملیاتی است که بهسادگی در هر سامانهای بروز میکند، مانند انحراف پیکربندی، تغییرات پنهان در وابستگیها، شرایط رقابتی زیر بار، یا تشدید بار بهدلیل سیاستهای بازکوشی. جمعبندی گزارش شامل درسهای عملی برای بهبود مشاهدهپذیری، افزودن محافظها (مانند محدودسازی نرخ و circuit breaker)، اعتبارسنجی زوال تدریجی و استقرار مرحلهای/کانری است و بر پساتحلیل بدون سرزنش و وجود runbookهای روشن تأکید میکند. برای پیشگیری، ممیزی پیکربندی و timeoutها، پینکردن وابستگیهای حیاتی، بازبینی سیاستهای بازکوشی و اجرای تمرینهای سناریویی توصیه میشود تا مسیر بازگشت خودکار و بازیابی بهموقع آزمایش و تضمین شود.
#IncidentReport #Postmortem #RootCauseAnalysis #Reliability #SRE #DevOps #Observability #Resilience
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177211/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
They've already published a fantastic, in-depth incident report
🟢 خلاصه مقاله:
این گزارش مفصل با شفافیت نشان میدهد چه رخ داد، چرا رخ داد و چگونه کشف و مهار شد؛ ریشه مشکل از جنس خطاهای رایج در محیطهای عملیاتی است که بهسادگی در هر سامانهای بروز میکند، مانند انحراف پیکربندی، تغییرات پنهان در وابستگیها، شرایط رقابتی زیر بار، یا تشدید بار بهدلیل سیاستهای بازکوشی. جمعبندی گزارش شامل درسهای عملی برای بهبود مشاهدهپذیری، افزودن محافظها (مانند محدودسازی نرخ و circuit breaker)، اعتبارسنجی زوال تدریجی و استقرار مرحلهای/کانری است و بر پساتحلیل بدون سرزنش و وجود runbookهای روشن تأکید میکند. برای پیشگیری، ممیزی پیکربندی و timeoutها، پینکردن وابستگیهای حیاتی، بازبینی سیاستهای بازکوشی و اجرای تمرینهای سناریویی توصیه میشود تا مسیر بازگشت خودکار و بازیابی بهموقع آزمایش و تضمین شود.
#IncidentReport #Postmortem #RootCauseAnalysis #Reliability #SRE #DevOps #Observability #Resilience
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177211/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
The Cloudflare Blog
Cloudflare outage on November 18, 2025
Cloudflare suffered a service outage on November 18, 2025. The outage was triggered by a bug in generation logic for a Bot Management feature file causing many Cloudflare services to be affected.
🔵 عنوان مقاله
Rust vs Go: Memory Management
🟢 خلاصه مقاله:
اGo و Rust دو رویکرد متفاوت به مدیریت حافظه دارند: Go با تکیه بر GC توسعه را ساده و سریع میکند اما هزینههایی مثل سربار زمان اجرا، نوسان تأخیر و مصرف حافظه بالاتر دارد؛ Rust با مدل ownership/borrowing و بدون GC به بهای یادگیری سختتر و کدنویسی دقیقتر، کارایی پایدار، تأخیر قابل پیشبینی و ردپای حافظه کمتر ارائه میدهد. نتیجه عملی که vpoltora جمعبندی میکند این است: Go زمان توسعه شما را همین حالا ذخیره میکند و Rust زمان CPU را در ادامه. انتخاب بین آنها به اهداف کارایی و تأخیر، هزینههای عملیاتی و مهارت تیم بستگی دارد.
#Rust #Golang #MemoryManagement #Performance #GarbageCollection #Ownership #Concurrency
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177185/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Rust vs Go: Memory Management
🟢 خلاصه مقاله:
اGo و Rust دو رویکرد متفاوت به مدیریت حافظه دارند: Go با تکیه بر GC توسعه را ساده و سریع میکند اما هزینههایی مثل سربار زمان اجرا، نوسان تأخیر و مصرف حافظه بالاتر دارد؛ Rust با مدل ownership/borrowing و بدون GC به بهای یادگیری سختتر و کدنویسی دقیقتر، کارایی پایدار، تأخیر قابل پیشبینی و ردپای حافظه کمتر ارائه میدهد. نتیجه عملی که vpoltora جمعبندی میکند این است: Go زمان توسعه شما را همین حالا ذخیره میکند و Rust زمان CPU را در ادامه. انتخاب بین آنها به اهداف کارایی و تأخیر، هزینههای عملیاتی و مهارت تیم بستگی دارد.
#Rust #Golang #MemoryManagement #Performance #GarbageCollection #Ownership #Concurrency
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177185/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
vpoltora
Rust vs Go: Memory Management
ru version
Let’s look at how two popular programming languages Rust and Go manage memory.
When a program starts, it creates a process with its own address space and threads running on CPU cores. The processor operates on virtual memory - an abstraction…
Let’s look at how two popular programming languages Rust and Go manage memory.
When a program starts, it creates a process with its own address space and threads running on CPU cores. The processor operates on virtual memory - an abstraction…
👍3
🔵 عنوان مقاله
Profiling Go Programs with pprof and k6
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله از Golang Weekly یک روند عملی برای بهینهسازی عملکرد سرویسهای Go ارائه میکند: با k6 بار واقعی و سناریوهای قابلاسکریپت ایجاد میشود و همزمان با pprof پروفایلهای CPU، heap، goroutine، mutex و block گرفته میشود تا گلوگاهها دقیق شناسایی شوند. مراحل پیشنهادی شامل فعالسازی امن pprof، اجرای سناریوی k6 تا رسیدن به بار هدف، برداشت پروفایلها در حالت پایدار، تحلیل با go tool pprof (top، گراف، UI)، و سپس اعمال بهینهسازیها مثل کاهش تخصیصها، کاهش کپی و reflection، کاهش رقابت روی قفلها و رفع نشتی goroutine است. با اجرای دوباره همان سناریو و مقایسه پروفایلها، اثربخشی تغییرات سنجیده میشود. نتیجه: k6 علائم را نشان میدهد و pprof علت را؛ این ترکیب فرآیند بهبود عملکرد را تکرارپذیر و مبتنی بر داده میکند.
#Go #Golang #pprof #k6 #Performance #LoadTesting #Profiling #Observability
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177189/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Profiling Go Programs with pprof and k6
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله از Golang Weekly یک روند عملی برای بهینهسازی عملکرد سرویسهای Go ارائه میکند: با k6 بار واقعی و سناریوهای قابلاسکریپت ایجاد میشود و همزمان با pprof پروفایلهای CPU، heap، goroutine، mutex و block گرفته میشود تا گلوگاهها دقیق شناسایی شوند. مراحل پیشنهادی شامل فعالسازی امن pprof، اجرای سناریوی k6 تا رسیدن به بار هدف، برداشت پروفایلها در حالت پایدار، تحلیل با go tool pprof (top، گراف، UI)، و سپس اعمال بهینهسازیها مثل کاهش تخصیصها، کاهش کپی و reflection، کاهش رقابت روی قفلها و رفع نشتی goroutine است. با اجرای دوباره همان سناریو و مقایسه پروفایلها، اثربخشی تغییرات سنجیده میشود. نتیجه: k6 علائم را نشان میدهد و pprof علت را؛ این ترکیب فرآیند بهبود عملکرد را تکرارپذیر و مبتنی بر داده میکند.
#Go #Golang #pprof #k6 #Performance #LoadTesting #Profiling #Observability
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177189/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
pears.one
Profiling Go Programs
Exploring k6, pprof and cgroups for profiling a Go API.
❤3
🔵 عنوان مقاله
RegreSQL: Regression Testing for Postgres Queries
🟢 خلاصه مقاله:
** RegreSQL ابزاری مبتنی بر Go است که روش آزمونهای بازگشتی خود Postgres را برای SQLهای شما قابلاستفاده میکند. با ثبت خروجیهای مورد انتظار برای پرسوجوها و مقایسهی خودکار نتایج پس از هر تغییر در کد، شِما یا نسخهی Postgres، هر گونه انحراف در رفتار پرسوجوها سریعاً آشکار میشود. این رویکرد که از روش آزمونهای رسمی Postgres الهام گرفته، خروجیهای پایدار و قابلمقایسه ایجاد میکند و برای ادغام در CI، مهاجرتهای شِما و بازآراییها بسیار مناسب است تا اطمینان بدهد پرسوجوهای کلیدی همانگونه که انتظار دارید کار میکنند.
#Postgres #PostgreSQL #RegressionTesting #SQL #Go #DatabaseTesting #CI #SchemaMigrations
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177542/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
RegreSQL: Regression Testing for Postgres Queries
🟢 خلاصه مقاله:
** RegreSQL ابزاری مبتنی بر Go است که روش آزمونهای بازگشتی خود Postgres را برای SQLهای شما قابلاستفاده میکند. با ثبت خروجیهای مورد انتظار برای پرسوجوها و مقایسهی خودکار نتایج پس از هر تغییر در کد، شِما یا نسخهی Postgres، هر گونه انحراف در رفتار پرسوجوها سریعاً آشکار میشود. این رویکرد که از روش آزمونهای رسمی Postgres الهام گرفته، خروجیهای پایدار و قابلمقایسه ایجاد میکند و برای ادغام در CI، مهاجرتهای شِما و بازآراییها بسیار مناسب است تا اطمینان بدهد پرسوجوهای کلیدی همانگونه که انتظار دارید کار میکنند.
#Postgres #PostgreSQL #RegressionTesting #SQL #Go #DatabaseTesting #CI #SchemaMigrations
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177542/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
boringSQL | Supercharge your SQL & PostgreSQL powers
RegreSQL: Regression Testing for PostgreSQL Queries
Stop deploying broken SQL queries. RegreSQL provides regression testing for PostgreSQL queries with performance baselines and automated warnings.
❤1
🔵 عنوان مقاله
top 15 most watched recordings of Go talks
🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب در آخرین شماره Golang Weekly فهرستی گلچینشده از ۱۵ ضبط پربازدید سخنرانیهای Go ارائه میکند؛ مجموعهای از ویدئوهایی که جامعه بارها به آنها رجوع میکند. برای هر ویدئو لینک مستقیم و توضیح کوتاهی آمده که چرا ارزش دیدن دارد—از توضیحهای روشن درباره concurrency و goroutines و الگوهای کار با channels و همگامسازی، تا بهینهسازی عملکرد و مدیریت حافظه، ابزارها و testing، و همچنین مباحثی مثل generics و مطالعهٔ موردیهای واقعی در مقیاس تولید.
این لیست هم محتوای مقدماتی را پوشش میدهد و هم ارائههای عمیقتر و کاربردی، با طول و سبکهای متنوع. پیشنهاد شده مبتدیها با مرورهای کلی شروع کنند و سپس به سمت concurrency و performance بروند؛ افراد باتجربه میتوانند مستقیم سراغ موضوعات تخصصیتر یا case studyها بروند. تکیهٔ انتخابها بر تعداد بازدید و ماندگاری آموزشی آنهاست، اما فهرست ادعای جامعبودن ندارد—بلکه راهمیانی فشرده برای یادگیری اثربخش Go است.
#Golang #Go #Gopher #Programming #Concurrency #SoftwareEngineering #Backend #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177537/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
top 15 most watched recordings of Go talks
🟢 خلاصه مقاله:
**این مطلب در آخرین شماره Golang Weekly فهرستی گلچینشده از ۱۵ ضبط پربازدید سخنرانیهای Go ارائه میکند؛ مجموعهای از ویدئوهایی که جامعه بارها به آنها رجوع میکند. برای هر ویدئو لینک مستقیم و توضیح کوتاهی آمده که چرا ارزش دیدن دارد—از توضیحهای روشن درباره concurrency و goroutines و الگوهای کار با channels و همگامسازی، تا بهینهسازی عملکرد و مدیریت حافظه، ابزارها و testing، و همچنین مباحثی مثل generics و مطالعهٔ موردیهای واقعی در مقیاس تولید.
این لیست هم محتوای مقدماتی را پوشش میدهد و هم ارائههای عمیقتر و کاربردی، با طول و سبکهای متنوع. پیشنهاد شده مبتدیها با مرورهای کلی شروع کنند و سپس به سمت concurrency و performance بروند؛ افراد باتجربه میتوانند مستقیم سراغ موضوعات تخصصیتر یا case studyها بروند. تکیهٔ انتخابها بر تعداد بازدید و ماندگاری آموزشی آنهاست، اما فهرست ادعای جامعبودن ندارد—بلکه راهمیانی فشرده برای یادگیری اثربخش Go است.
#Golang #Go #Gopher #Programming #Concurrency #SoftwareEngineering #Backend #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177537/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
www.techtalksweekly.io
🏆 +100 Most-Watched Talks in Java, Rust, Go, JS, Python, Kotlin & C++ of 2025 (so far)
Tech Talks Weekly Extra #11
🔵 عنوان مقاله
Agent Development Kit (ADK) for Go 0.2
🟢 خلاصه مقاله:
گو نسخه ۰.۲ از Agent Development Kit (ADK) برای Go را معرفی کرده است؛ یک toolkit مدلخنثی (model-agnostic) برای ساخت و استقرار AI agents در محیطهای تولید. ADK منطق agent را از ارائهدهنده مدل جدا میکند تا با حداقل تغییر بتوان بین مدلها جابهجا شد، و همزمان قابلیتهایی مثل streaming، function/tool calling و خروجیهای ساختیافته را حفظ میکند. این نسخه با APIهای idiomatic برای Go، بلوکهای ترکیبی برای orchestration، memory/state قابل پیکربندی، و نمونهها و ابزارهای تست ارائه میشود. از نظر عملیاتی، امکان اجرا روی محیط محلی، کانتینر، serverless و edge را فراهم میکند و با logging، tracing و metrics به observability و کنترل در مقیاس کمک میکند. تمرکز نسخه ۰.۲ بر سادهسازی پیکربندی، بهبود خطامدیریتی و گسترش نقاط توسعه برای ابزارها و memory سفارشی است.
#ADK #Go #Golang #Google #AIAgents #AgentDevelopment #ModelAgnostic #AIEngineering
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177550/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Agent Development Kit (ADK) for Go 0.2
🟢 خلاصه مقاله:
گو نسخه ۰.۲ از Agent Development Kit (ADK) برای Go را معرفی کرده است؛ یک toolkit مدلخنثی (model-agnostic) برای ساخت و استقرار AI agents در محیطهای تولید. ADK منطق agent را از ارائهدهنده مدل جدا میکند تا با حداقل تغییر بتوان بین مدلها جابهجا شد، و همزمان قابلیتهایی مثل streaming، function/tool calling و خروجیهای ساختیافته را حفظ میکند. این نسخه با APIهای idiomatic برای Go، بلوکهای ترکیبی برای orchestration، memory/state قابل پیکربندی، و نمونهها و ابزارهای تست ارائه میشود. از نظر عملیاتی، امکان اجرا روی محیط محلی، کانتینر، serverless و edge را فراهم میکند و با logging، tracing و metrics به observability و کنترل در مقیاس کمک میکند. تمرکز نسخه ۰.۲ بر سادهسازی پیکربندی، بهبود خطامدیریتی و گسترش نقاط توسعه برای ابزارها و memory سفارشی است.
#ADK #Go #Golang #Google #AIAgents #AgentDevelopment #ModelAgnostic #AIEngineering
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177550/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
GitHub
GitHub - google/adk-go: An open-source, code-first Go toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with…
An open-source, code-first Go toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control. - google/adk-go
❤2
Forwarded from AI Labdon
‼️هرچه بیشتر از هوش مصنوعی استفاده کنیم، تصویرمان از تواناییهای خودمان مخدوشتر میشود!
▪️گسترش سریع هوش مصنوعی فقط کارها رو سادهتر نکرده؛ یک خطر پنهان هم ایجاد کرده : وابستگی بیچونوچرا به خروجی مدلها میتونه مهارتهای انسانی رو فرسوده کنه و اعتمادبهنفس کاذب بسازه.
وقتی بدون نگاه انتقادی به نتایج مدلها تکیه میکنیم، ممکنه در کوتاهمدت عملکرد بهتری داشته باشیم، اما درکمان از کیفیت واقعی آن عملکرد کمکم ضعیف میشود. یعنی هوش مصنوعی بهتر میشود، ما اما فکر میکنیم خیلی خوبیم...!
حالا منتقدین گفتن برای جلوگیری از این سقوط آرام ، سیستمهای هوش مصنوعی باید طوری طراحی شوند که کاربر رو وادار به تفکر کنه ؛ مثل:
پرسیدن سؤالهای باز («چقدر به این پاسخ مطمئنی؟»)
نمایش امتیاز اعتماد کنار هر خروجی
یا مجبور کردن کاربر به بررسی و بازبینی نتایج
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
‼️هرچه بیشتر از هوش مصنوعی استفاده کنیم، تصویرمان از تواناییهای خودمان مخدوشتر میشود!
▪️گسترش سریع هوش مصنوعی فقط کارها رو سادهتر نکرده؛ یک خطر پنهان هم ایجاد کرده : وابستگی بیچونوچرا به خروجی مدلها میتونه مهارتهای انسانی رو فرسوده کنه و اعتمادبهنفس کاذب بسازه.
وقتی بدون نگاه انتقادی به نتایج مدلها تکیه میکنیم، ممکنه در کوتاهمدت عملکرد بهتری داشته باشیم، اما درکمان از کیفیت واقعی آن عملکرد کمکم ضعیف میشود. یعنی هوش مصنوعی بهتر میشود، ما اما فکر میکنیم خیلی خوبیم...!
حالا منتقدین گفتن برای جلوگیری از این سقوط آرام ، سیستمهای هوش مصنوعی باید طوری طراحی شوند که کاربر رو وادار به تفکر کنه ؛ مثل:
پرسیدن سؤالهای باز («چقدر به این پاسخ مطمئنی؟»)
نمایش امتیاز اعتماد کنار هر خروجی
یا مجبور کردن کاربر به بررسی و بازبینی نتایج
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
👍4
Forwarded from AI Labdon
قابلیتِ جالبِ Gemini 3 که با Banana Pro میسر هست !
مثلا اگر یک ویدئو آموزشی ۲۰ دقیقه ای یوتیوب دارید و وقت ندارید کامل ببینید و میخواید خلاصه ش رو به صورت یک پوستر گرافیکی ( اینفوگرافیک ) داشته باشید !
آموزش نحوه استفاده از این قابلیت :
۱ لینک ویدئو یوتیوب رو Copy میکنید .
۲ وارد Gemini میشید .
۳ لینک کپی شده رو Paste میکنید و ازش بخواید که ویدئو رو آنالیز و بررسی کنه .
۴ بعد از اینکه بررسی کرد ، حالا این پرامپت وارد کنید !
مثلا اگر یک ویدئو آموزشی ۲۰ دقیقه ای یوتیوب دارید و وقت ندارید کامل ببینید و میخواید خلاصه ش رو به صورت یک پوستر گرافیکی ( اینفوگرافیک ) داشته باشید !
آموزش نحوه استفاده از این قابلیت :
۱ لینک ویدئو یوتیوب رو Copy میکنید .
۲ وارد Gemini میشید .
۳ لینک کپی شده رو Paste میکنید و ازش بخواید که ویدئو رو آنالیز و بررسی کنه .
۴ بعد از اینکه بررسی کرد ، حالا این پرامپت وارد کنید !
Prompt : Generate an image of an infographic explaining the concept presented in the video.👍3
🎙️ عنوان پادکست:
🇲🇽 Café con Go, 🇨🇦 GopherCon, eh?, or 🌉 Goroutines on the Golden Gate?
خلاصه پادکست:
** این قسمت با سه حالوهوای شوخطبعانه—Café con Go، GopherCon, eh? و Goroutines on the Golden Gate—به ایدههای احتمالی برای محلهای آینده GopherCon میپردازد و اینکه هر مکان چه تجربهای به جامعه میدهد. حامی برنامه Boldly Go است؛ تیمی برای «fractional Gophering» که بدون استخدام تماموقت، در پروژههای Go مثل اسپیرینتهای متمرکز، بهینهسازی تولید، بازنگری کد و منتورینگ کمک میکند (boldlygo.tech).
در خبرهای جامعه: نظرسنجی محل برگزاری GopherCon 2026 فعال است و دعوت به رأیدادن میشوید....
🇲🇽 Café con Go, 🇨🇦 GopherCon, eh?, or 🌉 Goroutines on the Golden Gate?
خلاصه پادکست:
** این قسمت با سه حالوهوای شوخطبعانه—Café con Go، GopherCon, eh? و Goroutines on the Golden Gate—به ایدههای احتمالی برای محلهای آینده GopherCon میپردازد و اینکه هر مکان چه تجربهای به جامعه میدهد. حامی برنامه Boldly Go است؛ تیمی برای «fractional Gophering» که بدون استخدام تماموقت، در پروژههای Go مثل اسپیرینتهای متمرکز، بهینهسازی تولید، بازنگری کد و منتورینگ کمک میکند (boldlygo.tech).
در خبرهای جامعه: نظرسنجی محل برگزاری GopherCon 2026 فعال است و دعوت به رأیدادن میشوید....
👍1
Forwarded from Database Labdon
چهار استراتژی کلیدی برای مقیاسپذیری مؤثر پایگاه داده
با رشد سیستمها و افزایش تعداد کاربران، پایگاه داده به یکی از حساسترین و چالشبرانگیزترین بخشهای معماری نرمافزار تبدیل میشود. انتخاب رویکرد مناسب برای مقیاسپذیری، نقش مهمی در حفظ کارایی، پایداری و در دسترسپذیری سرویس دارد. در این مقاله، چهار استراتژی رایج و اثربخش برای مقیاسپذیری پایگاه داده را بررسی میکنیم.
۱) استراتژی Vertical Scaling (افزایش ظرفیت سختافزاری)
سادهترین روش برای افزایش توان پردازشی پایگاه داده، ارتقای منابع سختافزاری نظیر CPU، RAM و فضای ذخیرهسازی است.
این رویکرد بدون نیاز به تغییرات ساختاری در نرمافزار انجام میشود و در بسیاری از سیستمها، اولین گام منطقی برای افزایش ظرفیت به شمار میآید.
با این حال، Vertical Scaling دارای محدودیت ذاتی است و نهایتاً تا سقف مشخصی قابل افزایش است.
۲) استراتژی Replication (توزیع بار خواندن)
در Replication با ایجاد نسخههای متعدد از داده، امکان توزیع بار خواندن بین چندین نود را فراهم میسازد.
در این مدل:
عملیات نوشتن تنها به یک نود Leader ارسال میشود، Leader تغییرات را به نودهای Follower منتقل میکند، عملیات خواندن میتواند توسط هر یک از نودهای Leader یا Follower انجام شود.
هدف اصلی این روش افزایش ظرفیت Read و بهبود کارایی سامانه در مواجهه با تعداد زیاد درخواستهای خواندن است.
۳) استراتژی Caching (افزایش سرعت با ذخیرهسازی موقت)
استفاده از Cache، از تکرار درخواستهای غیرضروری به پایگاه داده جلوگیری میکند.
در این رویکرد، نخستین درخواست داده را از پایگاه داده دریافت کرده و نتیجه آن در Cache ذخیره میشود.
درخواستهای بعدی، در صورت وجود داده در Cache، بهسرعت پاسخ داده میشوند.
این روش علاوه بر کاهش بار پایگاه داده، بهطور چشمگیری سرعت پاسخگویی را نیز افزایش میدهد.
۴) استراتژی Partitioning / Sharding (مقیاسپذیری افقی برای مدیریت بار نوشتن)
استراتژی Sharding با تقسیم داده به بخشهای مستقل (Partitions یا Shards) و توزیع آنها در چندین سرور، امکان افزایش ظرفیتپذیری عملیات نوشتن را فراهم میکند.
در این مدل:
هر شارد بخشی از داده را مدیریت میکند،
هر درخواست نوشتن تنها به شارد مربوطه ارسال میشود،
بار نوشتن میان چندین ماشین تقسیم میگردد.
این رویکرد برای سامانههایی که حجم عملیات نوشتن آنها بالا است، روشی پایدار و قابل اعتماد به حساب میآید.
ارتباط Replication و Sharding
در معماریهای بزرگ، Sharding و Replication معمولاً بهصورت ترکیبی مورد استفاده قرار میگیرند.
هر شارد روی چندین نود Replicate میشود تا در صورت خرابی یک نود، دسترسپذیری داده حفظ گردد.
جمعبندی
چهار روش Vertical Scaling، Replication، Caching و Sharding، ستونهای اصلی مقیاسپذیری پایگاه داده در معماریهای مدرن محسوب میشوند.
انتخاب مناسب میان این روشها به نیازهای عملکردی، حجم داده، الگوی دسترسی و محدودیتهای معماری هر سیستم بستگی دارد.
بهکارگیری درست و ترکیبی این استراتژیها، امکان ساخت سامانههایی پایدار، سریع و قابلاتکا را فراهم میکند.
@ | <Amir Rahimi Nejad/>
با رشد سیستمها و افزایش تعداد کاربران، پایگاه داده به یکی از حساسترین و چالشبرانگیزترین بخشهای معماری نرمافزار تبدیل میشود. انتخاب رویکرد مناسب برای مقیاسپذیری، نقش مهمی در حفظ کارایی، پایداری و در دسترسپذیری سرویس دارد. در این مقاله، چهار استراتژی رایج و اثربخش برای مقیاسپذیری پایگاه داده را بررسی میکنیم.
۱) استراتژی Vertical Scaling (افزایش ظرفیت سختافزاری)
سادهترین روش برای افزایش توان پردازشی پایگاه داده، ارتقای منابع سختافزاری نظیر CPU، RAM و فضای ذخیرهسازی است.
این رویکرد بدون نیاز به تغییرات ساختاری در نرمافزار انجام میشود و در بسیاری از سیستمها، اولین گام منطقی برای افزایش ظرفیت به شمار میآید.
با این حال، Vertical Scaling دارای محدودیت ذاتی است و نهایتاً تا سقف مشخصی قابل افزایش است.
۲) استراتژی Replication (توزیع بار خواندن)
در Replication با ایجاد نسخههای متعدد از داده، امکان توزیع بار خواندن بین چندین نود را فراهم میسازد.
در این مدل:
عملیات نوشتن تنها به یک نود Leader ارسال میشود، Leader تغییرات را به نودهای Follower منتقل میکند، عملیات خواندن میتواند توسط هر یک از نودهای Leader یا Follower انجام شود.
هدف اصلی این روش افزایش ظرفیت Read و بهبود کارایی سامانه در مواجهه با تعداد زیاد درخواستهای خواندن است.
۳) استراتژی Caching (افزایش سرعت با ذخیرهسازی موقت)
استفاده از Cache، از تکرار درخواستهای غیرضروری به پایگاه داده جلوگیری میکند.
در این رویکرد، نخستین درخواست داده را از پایگاه داده دریافت کرده و نتیجه آن در Cache ذخیره میشود.
درخواستهای بعدی، در صورت وجود داده در Cache، بهسرعت پاسخ داده میشوند.
این روش علاوه بر کاهش بار پایگاه داده، بهطور چشمگیری سرعت پاسخگویی را نیز افزایش میدهد.
۴) استراتژی Partitioning / Sharding (مقیاسپذیری افقی برای مدیریت بار نوشتن)
استراتژی Sharding با تقسیم داده به بخشهای مستقل (Partitions یا Shards) و توزیع آنها در چندین سرور، امکان افزایش ظرفیتپذیری عملیات نوشتن را فراهم میکند.
در این مدل:
هر شارد بخشی از داده را مدیریت میکند،
هر درخواست نوشتن تنها به شارد مربوطه ارسال میشود،
بار نوشتن میان چندین ماشین تقسیم میگردد.
این رویکرد برای سامانههایی که حجم عملیات نوشتن آنها بالا است، روشی پایدار و قابل اعتماد به حساب میآید.
ارتباط Replication و Sharding
در معماریهای بزرگ، Sharding و Replication معمولاً بهصورت ترکیبی مورد استفاده قرار میگیرند.
هر شارد روی چندین نود Replicate میشود تا در صورت خرابی یک نود، دسترسپذیری داده حفظ گردد.
جمعبندی
چهار روش Vertical Scaling، Replication، Caching و Sharding، ستونهای اصلی مقیاسپذیری پایگاه داده در معماریهای مدرن محسوب میشوند.
انتخاب مناسب میان این روشها به نیازهای عملکردی، حجم داده، الگوی دسترسی و محدودیتهای معماری هر سیستم بستگی دارد.
بهکارگیری درست و ترکیبی این استراتژیها، امکان ساخت سامانههایی پایدار، سریع و قابلاتکا را فراهم میکند.
@ | <Amir Rahimi Nejad/>
👍3
♨️ زنگ خطر هوش مصنوعی؛ 11.7% از مشاغل همین حالا قابلجایگزینیاند
▪️یک مدل شبیهسازی جدید به نام Iceberg Index که توسط MIT و ORNL ساخته شده، تأثیر واقعی هوش مصنوعی روی بازار کار آمریکا رو محاسبه کرده.
▪️این سیستم اطلاعات 151 میلیون کارگر رو با 32 هزار مهارت و 900 شغل در 3,000 شهر تطبیق میده تا مشخص کنه چه وظایفی همین الان با AI قابل انجامه.
▪️نتایج شوکهکنندهست:
حدود 11.7٪ از کل نیروی کار آمریکا همین امروز قابلیت جایگزینی با هوش مصنوعی رو داره ، یعنی مشاغلی با ارزش تقریبی 1.2 تریلیون دلار.
▪️یک مدل شبیهسازی جدید به نام Iceberg Index که توسط MIT و ORNL ساخته شده، تأثیر واقعی هوش مصنوعی روی بازار کار آمریکا رو محاسبه کرده.
▪️این سیستم اطلاعات 151 میلیون کارگر رو با 32 هزار مهارت و 900 شغل در 3,000 شهر تطبیق میده تا مشخص کنه چه وظایفی همین الان با AI قابل انجامه.
▪️نتایج شوکهکنندهست:
حدود 11.7٪ از کل نیروی کار آمریکا همین امروز قابلیت جایگزینی با هوش مصنوعی رو داره ، یعنی مشاغلی با ارزش تقریبی 1.2 تریلیون دلار.
❤2👾1
Forwarded from Bardia & Erfan
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
بلکفرایدی تبدیل شد به یک بازی کثیف؛ قیمتها قبلش باد شد، امید کاذب ساختند، مردم رو ساعتها پشت گوشی نگه داشتند که شاید «محصول ۲۰۰ میلیونی رو با ۹۰٪ تخفیف» بگیرن.
اینفلوئنسرهایی که با اعتماد همین مردم مشهور شدند، برای چندصد میلیون، هیزم آتیش فریب شدند.
فروشگاههایی که بهجای بازاریابی علمی، دروغ و تکنیک زرد رو انتخاب کردند.
نتیجه؟
نه «اعتبار برند» ساختید، نه «وفاداری مشتری»… فقط یک کولهبار نفرت روی دوش مردم گذاشتید.
اینا تخفیف نبود؛ یک توهین به شعور عمومی بود.
به امید روزی که هرجا چیزی «مفت» دیدیم، کورکورانه نپریم توش.
#بلک_فرایدی #فریب_تخفیف #تکنوکسب #بازاریابی #مردم #ایران
اینفلوئنسرهایی که با اعتماد همین مردم مشهور شدند، برای چندصد میلیون، هیزم آتیش فریب شدند.
فروشگاههایی که بهجای بازاریابی علمی، دروغ و تکنیک زرد رو انتخاب کردند.
نتیجه؟
نه «اعتبار برند» ساختید، نه «وفاداری مشتری»… فقط یک کولهبار نفرت روی دوش مردم گذاشتید.
اینا تخفیف نبود؛ یک توهین به شعور عمومی بود.
به امید روزی که هرجا چیزی «مفت» دیدیم، کورکورانه نپریم توش.
#بلک_فرایدی #فریب_تخفیف #تکنوکسب #بازاریابی #مردم #ایران
❤4👍1🐳1🏆1
🔵 عنوان مقاله
The 2025 Go Cryptography State of the Union
🟢 خلاصه مقاله:
این ارائه با عنوان The 2025 Go Cryptography State of the Union نسخه ویدئویی و متنِ همراه اسلایدهای سخنرانی Filippo در GopherCon درباره وضعیت کنونی و مسیر پیشِروی کتابخانههای استاندارد رمزنگاری در Go را ارائه میکند. محور اصلی، تابآوری و آیندهنگری است: تغییرات سال گذشته با پیشفرضهای امنتر، مهاجرتهای روشن، بهبودهای آزمونپذیری و سختتر شدن در برابر کلاسهای جدید آسیبپذیری، کار تیمها را برای استفاده مطمئن از APIها سادهتر کرده است. ارائه، نکات عملی برای پذیرش تغییرات با حداقل اختلال، آزمون و fuzzing، بهداشت وابستگیها و مدیریت سازگاری را پوشش میدهد. در نگاه به ۲۰۲5، مسیر روی آیندهمحوری و انطباق با استانداردهای سختگیرانه، بهبود همکنشپذیری و پشتیبانی از فرایندهای ممیزی تمرکز دارد و محتوای اسلایددارِ همراه، نقش یک راهنمای میدانی قابل اتکا برای توسعهدهندگان Go را ایفا میکند.
#Go #Cryptography #GopherCon #Security #StandardLibrary #Compliance #GoLang #SoftwareSecurity
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177527/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
The 2025 Go Cryptography State of the Union
🟢 خلاصه مقاله:
این ارائه با عنوان The 2025 Go Cryptography State of the Union نسخه ویدئویی و متنِ همراه اسلایدهای سخنرانی Filippo در GopherCon درباره وضعیت کنونی و مسیر پیشِروی کتابخانههای استاندارد رمزنگاری در Go را ارائه میکند. محور اصلی، تابآوری و آیندهنگری است: تغییرات سال گذشته با پیشفرضهای امنتر، مهاجرتهای روشن، بهبودهای آزمونپذیری و سختتر شدن در برابر کلاسهای جدید آسیبپذیری، کار تیمها را برای استفاده مطمئن از APIها سادهتر کرده است. ارائه، نکات عملی برای پذیرش تغییرات با حداقل اختلال، آزمون و fuzzing، بهداشت وابستگیها و مدیریت سازگاری را پوشش میدهد. در نگاه به ۲۰۲5، مسیر روی آیندهمحوری و انطباق با استانداردهای سختگیرانه، بهبود همکنشپذیری و پشتیبانی از فرایندهای ممیزی تمرکز دارد و محتوای اسلایددارِ همراه، نقش یک راهنمای میدانی قابل اتکا برای توسعهدهندگان Go را ایفا میکند.
#Go #Cryptography #GopherCon #Security #StandardLibrary #Compliance #GoLang #SoftwareSecurity
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177527/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
words.filippo.io
The 2025 Go Cryptography State of the Union
I delivered my traditional Go Cryptography State of the Union talk at GopherCon US 2025 in New York. It goes into everything that happened at the intersection of Go and cryptography over the last year.
Forwarded from AI Labdon
🤖 علاقهمند به دنیای هوش مصنوعی هستی؟
🏖 دنبال میکنی که چطور AI داره دنیا رو متحول میکنه؟
🍻پس جای درستی اومدی!
🎯 در کانال ما هر روز:
🔍 جدیدترین اخبار و دستاوردهای دنیای AI
🧠 تحلیل تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ و مدلهای زبانی
💼 بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، صنعت، آموزش، امنیت و اقتصاد
🛠 معرفی ابزارها، دورهها و منابع یادگیری
📈 بررسی ترندها و آینده فناوریهای مرتبط با هوش مصنوعی
🍄همهی اینها به زبان ساده، خلاصه و قابل فهم برای همه علاقهمندان — از مبتدی تا حرفهای!
👇👇👇👇👇👇
https://t.iss.one/ai_labdon
🏖 دنبال میکنی که چطور AI داره دنیا رو متحول میکنه؟
🍻پس جای درستی اومدی!
🎯 در کانال ما هر روز:
🔍 جدیدترین اخبار و دستاوردهای دنیای AI
🧠 تحلیل تخصصی در حوزه یادگیری ماشین، دیپ لرنینگ و مدلهای زبانی
💼 بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، صنعت، آموزش، امنیت و اقتصاد
🛠 معرفی ابزارها، دورهها و منابع یادگیری
📈 بررسی ترندها و آینده فناوریهای مرتبط با هوش مصنوعی
🍄همهی اینها به زبان ساده، خلاصه و قابل فهم برای همه علاقهمندان — از مبتدی تا حرفهای!
👇👇👇👇👇👇
https://t.iss.one/ai_labdon
🏆1
🔵 عنوان مقاله
Using Docker to Deal with cgo Build Complexity
🟢 خلاصه مقاله:
در توسعه نرمافزار، ساخت باینریهای قابل اجرا برای سیستمهای مختلف معمولاً با چالشهایی همراه است، به ویژه زمانی که پروژه شما وابسته به کتابخانهها یا کدهایی باشد که از cgo بهره میبرند. ابزارهای استاندارد زبان Go این امکان را فراهم میکنند تا به راحتی برای سیستمهای متفاوت ساخت انجام دهید، اما در صورت وجود وابستگیهایی که نیازمند کدهای C هستند، فرآیند پیچیدهتر میشود و مشکلاتی در حین ساخت و پشتیبانی به وجود میآید.
تیم Dolt برای حل این مسئله از Docker استفاده میکند. با بهرهگیری از کانتینرهای Docker، آنها قادر هستند محیطی کنترلشده و هماهنگ فراهم کنند که تمام نیازهای مربوط به ساخت پروژه را برآورده میکند. این رویه نه تنها فرآیند ساخت را سادهتر میکند، بلکه خطاهای مرتبط با محیطهای توسعه متفاوت را کاهش میدهد و امکان توسعه و استقرار نرمافزار در سیستمهای متفاوت را تسهیل مینماید.
استفاده از Docker در این حوزه، ابزار قوی و موثری است که توسعهدهندگان را از دستکاریهای پیچیده و مشکلات ناسازگاری محیطهای ساخت نجات میدهد و فرآیند تولید نسخههای مختلف را بسیار کارآمدتر میسازد. به این ترتیب، تیم Dolt توانسته است روند توسعه و عرضه محصولات مبتنی بر Go را سادهتر و قابل اطمینانتر کند.
#Docker #Cgo #توسعه_نرمافزار #ساخت_پورتابل
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177538/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Using Docker to Deal with cgo Build Complexity
🟢 خلاصه مقاله:
در توسعه نرمافزار، ساخت باینریهای قابل اجرا برای سیستمهای مختلف معمولاً با چالشهایی همراه است، به ویژه زمانی که پروژه شما وابسته به کتابخانهها یا کدهایی باشد که از cgo بهره میبرند. ابزارهای استاندارد زبان Go این امکان را فراهم میکنند تا به راحتی برای سیستمهای متفاوت ساخت انجام دهید، اما در صورت وجود وابستگیهایی که نیازمند کدهای C هستند، فرآیند پیچیدهتر میشود و مشکلاتی در حین ساخت و پشتیبانی به وجود میآید.
تیم Dolt برای حل این مسئله از Docker استفاده میکند. با بهرهگیری از کانتینرهای Docker، آنها قادر هستند محیطی کنترلشده و هماهنگ فراهم کنند که تمام نیازهای مربوط به ساخت پروژه را برآورده میکند. این رویه نه تنها فرآیند ساخت را سادهتر میکند، بلکه خطاهای مرتبط با محیطهای توسعه متفاوت را کاهش میدهد و امکان توسعه و استقرار نرمافزار در سیستمهای متفاوت را تسهیل مینماید.
استفاده از Docker در این حوزه، ابزار قوی و موثری است که توسعهدهندگان را از دستکاریهای پیچیده و مشکلات ناسازگاری محیطهای ساخت نجات میدهد و فرآیند تولید نسخههای مختلف را بسیار کارآمدتر میسازد. به این ترتیب، تیم Dolt توانسته است روند توسعه و عرضه محصولات مبتنی بر Go را سادهتر و قابل اطمینانتر کند.
#Docker #Cgo #توسعه_نرمافزار #ساخت_پورتابل
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177538/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Dolthub
Using Docker to deal with cgo build complexity
Blog for DoltHub, a website hosting databases made with Dolt, an open-source version-controlled SQL database with Git-like semantics.
🔵 عنوان مقاله
Tinyauth: An Easy Way to Secure Apps with a Login Screen
🟢 خلاصه مقاله:
تی نیاوت (Tinyauth) روشی ساده و کارآمد برای تأمین امنیت برنامههای کاربردی است که از صفحه ورود استفاده میکند. این ابزار بر پایه زبان برنامهنویسی Go توسعه یافته است و به شما امکان میدهد به راحتی و بدون نیاز به تغییر در کد برنامه، احراز هویتهای OAuth و LDAP را در لایه میانی قرار دهید. بنابراین، این روش میتواند در جلوی برنامههای وب قرار گرفته و امنیت آنها را افزایش دهد، حتی اگر این برنامهها به زبان Go نوشته نشده باشند.
این راهحل بر مبنای یک باینری واحد و سبک طراحی شده است که قابلیت انعطاف بالایی دارد. با استفاده از Tinyauth، میتوانید به راحتی و با کمترین تلاش، احراز هویت چندگانهای در برنامههای خود پیادهسازی کنید. ویدئویی نیز موجود است که نشان میدهد چگونه این ابزار را در مقابل هر برنامهای که با Docker راهاندازی شده است، میتوان استفاده کرد و امنیت آن را تضمین کرد.
به طور خلاصه، Tinyauth یک راه حل سریع و مؤثر است که امکانات امنسازی برنامههای وب شما را با افزودن صفحه ورود، بینیاز از تغییرات پیچیده فراهم میکند.
#امنیت_وب #احراز_هویت #OAuth #LDAP
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177547/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
Tinyauth: An Easy Way to Secure Apps with a Login Screen
🟢 خلاصه مقاله:
تی نیاوت (Tinyauth) روشی ساده و کارآمد برای تأمین امنیت برنامههای کاربردی است که از صفحه ورود استفاده میکند. این ابزار بر پایه زبان برنامهنویسی Go توسعه یافته است و به شما امکان میدهد به راحتی و بدون نیاز به تغییر در کد برنامه، احراز هویتهای OAuth و LDAP را در لایه میانی قرار دهید. بنابراین، این روش میتواند در جلوی برنامههای وب قرار گرفته و امنیت آنها را افزایش دهد، حتی اگر این برنامهها به زبان Go نوشته نشده باشند.
این راهحل بر مبنای یک باینری واحد و سبک طراحی شده است که قابلیت انعطاف بالایی دارد. با استفاده از Tinyauth، میتوانید به راحتی و با کمترین تلاش، احراز هویت چندگانهای در برنامههای خود پیادهسازی کنید. ویدئویی نیز موجود است که نشان میدهد چگونه این ابزار را در مقابل هر برنامهای که با Docker راهاندازی شده است، میتوان استفاده کرد و امنیت آن را تضمین کرد.
به طور خلاصه، Tinyauth یک راه حل سریع و مؤثر است که امکانات امنسازی برنامههای وب شما را با افزودن صفحه ورود، بینیاز از تغییرات پیچیده فراهم میکند.
#امنیت_وب #احراز_هویت #OAuth #LDAP
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177547/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
❤1
Forwarded from Software Engineer Labdon
تایم اوت بالا در سرویسها: مشکل از کیه؟ API Manager یا Backend؟ ️
یکی از رایجترین سؤالها در تیمهای یکپارچهسازی اینه که:
«وقتی زمان پاسخدهی یک سرویس زیاده، من که API Manager یا ESB هستم Timeout رو روی چند ثانیه تنظیم کنم؟»
ظاهرش سادهست؛ ولی پشتش یک نکته مهم وجود داره:
تایم اوت رو ESB یا API Manager تعیین نمیکنه؛ معماری سیستم تعیین میکنه.
خیلی وقتها Timeout بالا فقط مشکل "طولانی بودن پردازش" نیست، بلکه نشونه یک مشکل بزرگتره.
چرا نباید Timeout رو زیاد کنیم؟
اگر Backend کند باشه، طولانیکردن Timeout فقط مشکل رو پنهان میکنه.
مثلاً Lag در گیتوی باعث میشه کانکشنها قفل بشن و Load کل سیستم بالا بره.
صف درخواستها روی گیتوی ساخته میشه و کل سیستم ناپایدار میشه.
چه کارهایی باید انجام بشه؟
1- ریشه مشکل کندی سرویس رو پیدا کن
کوئریهای سنگین دیتابیس
تعداد I/O زیاد
سرویسهای زنجیرهای کند
یا Memory leak
یا Thread pool ناکافی
تا وقتی اینها درست نشه، هیچ تایم اوتی مساعد نخواهد بود.
2- تایماوت (Timeout) باید متناسب با نوع سرویس باشه
سرویسهای synchronous مثل اطلاعات مشتری: ۳–۱۰ ثانیه
سرویسهای پردازش سنگین: اصلاً synchronous نباید باشن
3- کارهای سنگین رو asynchronous کن
برای عملیات طولانی از:
Kafka
Redis queue
Celery
SQS
Internal event bus
استفاده کن و نتیجه رو بعداً تحویل بده.
4- بخش API Manager محل پردازش نیست
بخش ESB/WSO2/APIM فقط باید:
درخواست رو مدیریت کنه
امنیت رو برقرار کنه
نرخ و دسترسی رو کنترل کنه
نه اینکه ۳۰ ثانیه منتظر بمونه یک Backend تموم بشه!
5- تایماوتهای چندگانه تنظیم کن
Gateway timeout
Backend timeout
Load balancer timeout
Client timeout
اینها باید یکپارچه و هماهنگ باشن.
نتیجه
اگر یک سرویس کند است، بهترین راهحل "زیاد کردن Timeout" نیست.
راهحل طراحی درست و انتقال پردازشهای سنگین به async است.
تایماوت باید حداقلی، منطقی و قابل پیشبینی باشد، نه پنهانکننده مشکل.
<Mobin Mokhtarzadeh/>
-----------
https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
یکی از رایجترین سؤالها در تیمهای یکپارچهسازی اینه که:
«وقتی زمان پاسخدهی یک سرویس زیاده، من که API Manager یا ESB هستم Timeout رو روی چند ثانیه تنظیم کنم؟»
ظاهرش سادهست؛ ولی پشتش یک نکته مهم وجود داره:
تایم اوت رو ESB یا API Manager تعیین نمیکنه؛ معماری سیستم تعیین میکنه.
خیلی وقتها Timeout بالا فقط مشکل "طولانی بودن پردازش" نیست، بلکه نشونه یک مشکل بزرگتره.
چرا نباید Timeout رو زیاد کنیم؟
اگر Backend کند باشه، طولانیکردن Timeout فقط مشکل رو پنهان میکنه.
مثلاً Lag در گیتوی باعث میشه کانکشنها قفل بشن و Load کل سیستم بالا بره.
صف درخواستها روی گیتوی ساخته میشه و کل سیستم ناپایدار میشه.
چه کارهایی باید انجام بشه؟
1- ریشه مشکل کندی سرویس رو پیدا کن
کوئریهای سنگین دیتابیس
تعداد I/O زیاد
سرویسهای زنجیرهای کند
یا Memory leak
یا Thread pool ناکافی
تا وقتی اینها درست نشه، هیچ تایم اوتی مساعد نخواهد بود.
2- تایماوت (Timeout) باید متناسب با نوع سرویس باشه
سرویسهای synchronous مثل اطلاعات مشتری: ۳–۱۰ ثانیه
سرویسهای پردازش سنگین: اصلاً synchronous نباید باشن
3- کارهای سنگین رو asynchronous کن
برای عملیات طولانی از:
Kafka
Redis queue
Celery
SQS
Internal event bus
استفاده کن و نتیجه رو بعداً تحویل بده.
4- بخش API Manager محل پردازش نیست
بخش ESB/WSO2/APIM فقط باید:
درخواست رو مدیریت کنه
امنیت رو برقرار کنه
نرخ و دسترسی رو کنترل کنه
نه اینکه ۳۰ ثانیه منتظر بمونه یک Backend تموم بشه!
5- تایماوتهای چندگانه تنظیم کن
Gateway timeout
Backend timeout
Load balancer timeout
Client timeout
اینها باید یکپارچه و هماهنگ باشن.
نتیجه
اگر یک سرویس کند است، بهترین راهحل "زیاد کردن Timeout" نیست.
راهحل طراحی درست و انتقال پردازشهای سنگین به async است.
تایماوت باید حداقلی، منطقی و قابل پیشبینی باشد، نه پنهانکننده مشکل.
<Mobin Mokhtarzadeh/>
-----------
https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
Telegram
Labdon
Bardia invites you to add the folder “Labdon”, which includes 8 chats.
❤2👍1
🔵 عنوان مقاله
The Go team's latest meeting notes
🟢 خلاصه مقاله:
آخرین جلسه تیم گوی درباره برنامهریزیهای آینده این پروژه برگزار شد. در این جلسه، اعضا در مورد اهداف و مسیر توسعه آینده صحبت کردند و بر نیازهای مهم تمرکز کردند تا پروژه در مسیر پیشرفت پایدار باقی بماند. بهخصوص، برنامههایی برای بهبود قابلیتهای فنی و ارتقای کارایی را مطرح کردند که نقش مهمی در توسعه این تکنولوژی خواهند داشت.
در بخش دیگری از جلسه، اعضا بر اهمیت برنامهریزی برای سال ۲۰۲۶ تأکید کردند. آنها قصد دارند بر بهبود مقیاسپذیری سیستم تمرکز کرده و راهکارهایی برای افزایش سرعت و کارایی اجرایی ارائه دهند. در کنار این، توسعه ویژگیهایی مانند پشتیبانی رایگان و عملیات SIMD برای بهبود عملکرد و بهرهوری سیستم در دستور کار قرار گرفته است. این موارد نشاندهنده تعهد تیم به نوآوری و ارتقاء مستمر است تا پروژه بتواند پاسخگوی نیازهای آینده باشد.
تمرکز بر توسعه ابزارهای قدرتمند و پشتیبانی گستردهتر، هدف نهایی تیم است تا پروژه بتواند در محیطهای مختلف بهتر عمل کند و رضایت کاربران نهایی را افزایش دهد. تیم با برنامهریزی دقیق و هدفگذاری واضح، امیدوار است در آینده نزدیک این اهداف را محقق سازد و جایگاه این پروژه را در جامعه توسعهدهندگان بالا ببرد.
#برنامه_ریزی_۲۰۲۶ #پشتیبانی_رایگان #مقیاسپذیری #پشتیبانی_SIMD
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177535/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
The Go team's latest meeting notes
🟢 خلاصه مقاله:
آخرین جلسه تیم گوی درباره برنامهریزیهای آینده این پروژه برگزار شد. در این جلسه، اعضا در مورد اهداف و مسیر توسعه آینده صحبت کردند و بر نیازهای مهم تمرکز کردند تا پروژه در مسیر پیشرفت پایدار باقی بماند. بهخصوص، برنامههایی برای بهبود قابلیتهای فنی و ارتقای کارایی را مطرح کردند که نقش مهمی در توسعه این تکنولوژی خواهند داشت.
در بخش دیگری از جلسه، اعضا بر اهمیت برنامهریزی برای سال ۲۰۲۶ تأکید کردند. آنها قصد دارند بر بهبود مقیاسپذیری سیستم تمرکز کرده و راهکارهایی برای افزایش سرعت و کارایی اجرایی ارائه دهند. در کنار این، توسعه ویژگیهایی مانند پشتیبانی رایگان و عملیات SIMD برای بهبود عملکرد و بهرهوری سیستم در دستور کار قرار گرفته است. این موارد نشاندهنده تعهد تیم به نوآوری و ارتقاء مستمر است تا پروژه بتواند پاسخگوی نیازهای آینده باشد.
تمرکز بر توسعه ابزارهای قدرتمند و پشتیبانی گستردهتر، هدف نهایی تیم است تا پروژه بتواند در محیطهای مختلف بهتر عمل کند و رضایت کاربران نهایی را افزایش دهد. تیم با برنامهریزی دقیق و هدفگذاری واضح، امیدوار است در آینده نزدیک این اهداف را محقق سازد و جایگاه این پروژه را در جامعه توسعهدهندگان بالا ببرد.
#برنامه_ریزی_۲۰۲۶ #پشتیبانی_رایگان #مقیاسپذیری #پشتیبانی_SIMD
🟣لینک مقاله:
https://golangweekly.com/link/177535/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @gopher_academy
GitHub
Go compiler and runtime meeting notes · Issue #43930 · golang/go
Google's Go compiler and runtime team meets periodically (roughly weekly) to discuss ongoing development of the compiler and runtime. While not open to the public, there's been desire by th...
❤2👍2