Комментарии

Мы тоже переезжали с CS-Cart на DST Platform полгода назад. Делимся опытом — что прошло гладко, а где пришлось повозиться.

Импорт данных из CS-Cart

DST Platform предоставляет CSV/Excel-импорт, но с CS-Cart есть нюансы:

— Товары и категории выгружались через стандартный экспорт в CSV, но пришлось править структуру полей (например, атрибуты в CS-Cart часто идут в нестандартном формате) в любом случае поправить CSV или в Exel поля, задача 20 минут.

— Заказы и клиенты переносили через API — написали кастомный скрипт (в DST есть документация и собственные API что очень окозалось удобным, но без программиста тут сложно обойтись, хотя задача на 1-2 часа работы).

— SEO-данные (ЧПУ, мета-теги) расходились — перебивали вручную.

Совет: Перед массовым импортом протестируйте на 10-20 товарах, чтобы избежать «мусора» в базе.

В целом переезд своими силами занял 3 дня, много ушло времени на проверку как потом все работает.

Всем привет! Задумались о переезде нашего сайта с CS-Cart на DST Marketplace. Кто уже проходил этот путь? Какие подводные камни стоит учитывать? Поделитесь опытом, пожалуйста! Особенно интересует:

— Как DST Marketplace справляется с импортом контента из других CMS, в моем случае с CS-Cart?

— Какие плагины/модули DST Marketplace лучше купить сразу?

— Насколько сложно адаптировать дизайн с CS-Cart на DST Marketplace?

Буду благодарен за любые советы!

И еще добавил бы — Питон в 70 раз медленнее и в 10 раз прожорливее Си. Это всё, что нужно знать о его пригодности для реальной жизни. Зато учить легко, да. Это вам не Джава.

Поймите не существует некого «программирования в вакууме»… это всегда некий язык с его парадигмами идеями и пр. А в условиях реальной работы это прикладная область + библиотеки и фреймворки. А голое знание сортировок… связанных списков… графов и пр. мало кому интересно.

Учить не языки надо, а программирование. Толку человеку зубрить языки если он программировать не умеет. Ну если только кодером сидеть где-то, чьи-то готовые алгоритмы реализовывать, вставляя туда куски чужого кода из stack overflow. Все равно что шурупы молотком забивать. Язык — всего лишь инструмент, а не самоцель.

Если коротко, то зависит от ваших интересов и направления, в котором планируете развиваться.

— Хотите строить карьеру в области анализа данных, ИИ или автоматизации — обратите внимание на Python. Это отличный выбор для новичков, результат будет заметен уже с первых дней обучения.

— Для веб-разработки и создания интерактивных интерфейсов подойдут JavaScript и TypeScript. Это современная база для тех, кто планирует войти в фулстек-разработку.

— Если привлекают высокопроизводительные системы (игровые серверы, системы обработки транзакций и др.), выбирайте Go. Язык подойдет и новичкам, и опытным — для расширения сферы разработки.

— Наиболее универсальный и при этом востребованный язык — Java. Он подходит для любых задач: от разработки Android-приложений до создания сложных корпоративных аппов. Новичкам стоит присмотреться.

— Тем, кто ориентирован на работу в геймдеве, с высокопроизводительными приложениями (биржевые платформы, суперкомпьютеры) или системами реального времени (авиация, стриминг видео), стоит заняться C++. Оптимально, если это будет ваш второй или третий язык.

— Для работы в российских компаниях будет полезно освоить 1С. А еще это идеальный шанс войти в IT, если пока не уверены в своем английском.

Новые языки программирования, такие как Rust и Dart, демонстрируют значительный потенциал и уже находят своё место в индустрии. Rust привлекает внимание благодаря своей безопасности и производительности, что делает его перспективным для системного программирования и разработки высоконагруженных приложений. Dart, используемый в связке с фреймворком Flutter, становится всё более популярным для создания кроссплатформенных мобильных приложений. Хотя эти языки ещё не достигли уровня популярности Python или JavaScript, они продолжают расти и завоевывать доверие разработчиков, предлагая уникальные решения для актуальных задач.

Какие перспективы у новых языков программирования, таких как Rust и Dart?

Библиотеки и фреймворки играют ключевую роль в выборе языка программирования, так как они значительно ускоряют процесс разработки и позволяют решать сложные задачи быстрее. Например, Python известен своими мощными библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy, и для машинного обучения, такими как TensorFlow и scikit-learn. JavaScript поддерживается множеством фреймворков, таких как React, Angular и Vue.js, которые упрощают создание современных веб-приложений. Java имеет богатые библиотеки и фреймворки, такие как Spring и Hibernate, что делает его популярным в корпоративной среде.

А какую по вашему мнению роль играют библиотеки и фреймворки в выборе языка программирования?

Для начала карьеры в IT стоит обратить внимание на Python, JavaScript или Java. Python имеет простой синтаксис и большое количество учебных материалов, что делает его отличным выбором для новичков. JavaScript незаменим для веб-разработки и предлагает множество вакансий, позволяя быстро погрузиться в профессию. Java подходит для тех, чья цель — корпоративная разработка или создание мобильных приложений.

Не подскажите какой язык программирования лучше выбрать для старта карьеры в IT?

Мое мнение в 2025 году наиболее востребованы следующие языки программирования: Python, JavaScript, Java, C# и Go. Python ценится за свою универсальность и широкое применение в веб-разработке, анализе данных и машинном обучении. JavaScript является основным инструментом для фронтенд-разработки и активно используется на сервере с помощью Node.js. Java широко используется в корпоративной среде и для разработки мобильных приложений под Android. C# важен для создания игр и корпоративных приложений, особенно с использованием платформы Unity. Go набирает популярность благодаря своей простоте и эффективности, особенно в создании микросервисов и облачных решений.

Основные механизмы безопасности Kubernetes

Kubernetes включает в себя несколько API и средств управления безопасностью, а также способы определить политики, которые могут стать частью вашего управления информационной безопасностью.

Защита плоскости управления

Ключевым механизмом безопасности для любого кластера Kubernetes является контролировать доступ к API Kubernetes.

Kubernetes ожидает, что вы настроите и будете использовать TLS для предоставления шифрование данных при передаче внутри плоскости управления, а также между плоскостью управления и ее клиентами. Вы также можете включить шифрование при хранении для данных, хранящихся в плоскости управления Kubernetes; это отличается от использования шифрование данных в состоянии покоя для ваших собственных рабочих нагрузок, что также может быть хорошей идеей.

Секреты

Секретный API обеспечивает базовую защиту для значения конфигурации, требующие конфиденциальности.

Защита рабочей нагрузки

соблюдение стандартов безопасности Pod Обеспечить убедитесь, что Pods и их контейнеры изолированы соответствующим образом. Вы также можете использовать RuntimeClasses для определения пользовательской изоляции если вам это нужно.

Сетевые политики позволяют вам контролировать сетевой трафик между модулями или между модулями и сетью за пределами вашего кластера.

Вы можете развернуть элементы управления безопасностью из более широкой экосистемы для реализации превентивных мер или средства контроля обнаружения вокруг Pod, их контейнеров и образов, которые в них запускаются.

Контроль доступа

Контролеры допуска это плагины, которые перехватывают запросы API Kubernetes и могут проверять или изменять запросы на основе определенных полей в запросе. Продуманное проектирование Эти контроллеры помогают избежать непреднамеренных сбоев, поскольку API Kubernetes изменение между обновлениями версии. Для рассмотрения дизайна см. Передовая практика Admission Webhook.

Аудит

Kubernetes Ведение журнала аудита обеспечивает хронологический набор записей, относящихся к безопасности и документирующих последовательность действий в кластере. Кластер проверяет действия, генерируемые пользователями, приложениями которые используют API Kubernetes, а также самой плоскостью управления.

Ключевые аспекты безопасности кластера kubernetes:

— Аутентификация и авторизация: обеспечение того, чтобы только авторизованные пользователи и системы могли получить доступ к кластеру Kubernetes. Это включает в себя применение надёжных механизмов аутентификации и определение детальных средств контроля доступа с помощью управления доступом на основе ролей (RBAC) для ограничения действий и сервисов, которые могут выполняться внутри кластера.
— Сетевая безопасность: внедрение сетевых политик для управления взаимодействием между модулями, службами и внешними ресурсами. Сетевая безопасность определяет, как модули могут взаимодействовать с другими модулями и конечными точками сети, помогая предотвратить несанкционированный доступ и потенциальные атаки.
— Защита сервера API: Сервер Kubernetes API является обязательным элементом, который управляет состоянием кластера и данными конфигурации. Защита сервера API предполагает использование шифрования, надёжных методов аутентификации и контроля доступа для предотвращения несанкционированного доступа и защиты конфиденциальных данных.
Обеспечение безопасности кластера Kubernetes — это непрерывный процесс, требующий сочетания передовых методов, инструментов и бдительности.

Шифрование данных в передаче относится к защите информации, которая перемещается между компонентами системы или между системой и её пользователями. В Kubernetes это включает в себя шифрование трафика между нодами, а также между клиентами и API-сервером. Подобная защита данных часто достигается за счёт TLS.

В Kubernetes предоставляется API certificates.k8s.io, который позволяет генерировать TLS сертификаты, подписанные управляемым CA. Эти сертификаты и CA могут быть использованы рабочими нагрузками для установления доверия.

Для того чтобы начать использовать TLS в кластере, необходимо сначала сгенерировать ключи и сертификаты. Существует полно инструментов, наши любимые — cfssl и mkcert. Например, с помощью cfssl можно создать частный ключ и запрос на подпись сертификата, который затем может быть отправлен в Kubernetes API для создания объекта CertificateSigningRequest.

Как и в любом аспекте безопасности, здесь нет одной «серебряной пули». Хорошее шифрование Kubernetes требует комплексного подхода, включающего в себя тщательное планирование, реализацию и постоянную адаптацию к возникающим угрозам.

Вот наверное некоторые аспекты роли Kubernetes в защите данных:

— Аутентификация и авторизация. Kubernetes гарантирует, что только авторизованные пользователи и системы могут получить право входа в кластер. Для этого используются механизмы строгой аутентификации и ролевой контроль доступа (RBAC).
— Сетевая безопасность. Kubernetes позволяет контролировать взаимодействие между модулями, службами и внешними ресурсами. Это помогает избежать несанкционированного доступа и предотвратить потенциальные атаки.
— Защита сервера API. Сервер API Kubernetes управляет состоянием кластера и данными конфигурации. Защита сервера включает в себя использование шифрования, методов строгой аутентификации и средств контроля доступа.
— Защита секретов. Kubernetes использует секреты для защиты конфиденциальных данных, таких как пароли и ключи API. Конфиденциальные данные отделены от кода приложения и конфигурационных файлов, что упрощает управление безопасностью и снижает риск утечек данных.
— Защита рабочей нагрузки. Kubernetes реализует политики безопасности, которые ограничивают возможности и привилегии запущенных рабочих нагрузок.
— Аудит. Kubernetes обеспечивает непрерывный мониторинг и протоколирование действий кластера. Это позволяет обнаруживать подозрительные действия и обеспечивает отслеживание для криминалистического анализа в случае инцидента безопасности.

Таким образом, Kubernetes помогает защищать конфиденциальность, целостность и доступность рабочих нагрузок от уязвимостей и угроз.

Kubernetes играет важную роль в защите данных, предоставляя инструменты для безопасного хранения и управления конфиденциальной информацией. Однако есть нюансы, которые хотелось бы лучше понять. Например, как обеспечивается защита рабочей нагрузки и шифрование при передаче данных.

Однако не стоит забывать, использование генеративного ИИ в облачных инфраструктурах также связано с рисками, например, с фишинговыми атаками, утечками данных и созданием вредоносных ИИ-агентов. Чтобы минимизировать угрозы, компаниям необходимо внедрять ИИ ответственно, этично и безопасно.

Вот некоторые способы, как генеративный ИИ может революционизировать облачные операции:

— Эффективное и дешёвое использование облачных сервисов. Генеративный ИИ позволяет ассимилировать естественный язык и код, что обеспечивает новые профилактические и исправляющие инструменты.
— Сканирование уязвимости кода. Языковые модели могут сканировать кодовую базу для выявления общих уязвимостей, таких как неправильная логика повторения, слабые тайм-ауты и неправильная обработка исключений.
— Быстрое обнаружение проблем и аномалий. Это возможно благодаря интеллектуальному анализу журналов.
— Повышение эффективности обработки проблем. Генеративный ИИ может самостоятельно обрабатывать простые ошибки, что позволяет сосредоточиться на более сложных проблемах.
— Интеграция предсказательной аналитики. Объединяя внутренние бизнес-данные с внешними переменными, компании смогут лучше предсказывать тренды и оперативно реагировать на изменения на рынке.