برنامهنویسی
دنیای توسعه نرمافزار، فریمورکها، متنباز و معماری سیستمها
زیرمجموعهها
توسعه وب و اپلیکیشن
برنامهنویسی برای فرانتاند، بکاند و اپلیکیشنهای موبایل
مهندسی نرمافزار و معماری
معماری سیستم، الگوهای طراحی و اصول مهندسی نرمافزار
دواپس و زیرساخت
ابزارها و روشهای استقرار، سرورها و اتوماسیون زیرساخت
روست در دنیای واقعی: چرا منحنی یادگیری و هزینه مهندسی به اندازه ترسهای شما نیست؟
مهندس مومنتو روث لینهان تجربه سهساله انتقال تمام سرویسها از کاتلین به راست را روایت میکند: چرا منحنی یادگیری تند است نه طولانی، چطور سیستم نوع و مدیریت خطا سرعت توسعه را بالا میبرد، و چرا ۸۵٪ توسعهدهندگان راست در گوگل مطمئناند کدشان درست است. یک واقعبینی دور از هایپ برای تیمهای مهندسی.
کو برنده دهه کانتینرها شد؛ اما «سابستریت عامل» گوگل میخواهد حاکمِ دهه آینده باشد
گوگل با معرفی Agent Substrate و GKE Agent Sandbox اعتراف کرد که کوبرنتیز، برنده دهه کانتینرها، برای بارکاریهای عاملهای هوش مصنوعی مناسب نیست. عاملها مانند فرآیندهای سیستمعامل رفتار میکنند: بیکار، بیدار شدن ناگهانی، اجرای کد غیرقابل اعتماد و نیاز به حفظ حالت در معلقشدن. کنترلپلِین کو گلوگاه میشود؛ سابستریت عامل لایه زمانبندی جدیدی است که دور از API سرور کو عمل میکند و رانتایم آگاه از جلسه را به عنوان چهارمین اولیه محاسبهای ابری میسازد.
AWS گیتوی برنامههای کلود را عرضه کرد: کنترلپلن واحد برای مدیریت کلود کد و کلود دسکتاپ
AWS گیتوی برنامههای کلود را به عنوان یک کنترلپلن خودمیزبان عرضه کرد تا سازمانها دسترسی، هزینه و سیاستهای Claude Code و Claude Desktop را از یک نقطه واحد مدیریت کنند. این گیتوی در باینری CLI تعبیه شده، به عنوان کانتینر Stateless روی ECS/EKS/EC2 مستقر میشود و پنج مسئولیت حیاتی: هویت (OIDC)، سیاست، تلهمتری (OpenTelemetry)، مسیریابی با Failover و سقف هزینه را بر عهده دارد. با پیکربندی YAML ساده و استفاده از IAM Roles برای امنیت، این راهکار مرزهای داده را حفظ میکند و چالش هویت بارهای کار را با IAM Roles Anywhere حل میکند.
مهاجرت به مایکروفرانتاندها: ۱۰ درس کلیدی از تجربیات لوکا مزالیرا در AWS
لوکا مزالیرا، معمار ارشد AWS، ۱۰ درس حیاتی از تجربه مهاجرت تعداد زیادی سیستم به معماری مایکروفرانتاندها را به اشتراک میگذارد. از تفاوت اساسی با کامپوننتها تا انتخاب بین استراتژیهای Build-time و Runtime و الگوهای Strangler Fig برای مهاجرتی بیریسک.
درک در سرعت هوش مصنوعی: چرا معماری تکاملی یک «ذخیره زمینه» میطلبد؟
هوش مصنوعی کد را ۵۵٪ سریعتر مینویسد، اما مطالعۀ METR نشان میدهد توسعهدهندگان در عمل ۱۹٪ کندتر میشوند. شکاف بین «تولید کد» و «درک معماری» را یک ذخیره زمینه (Context Store) نسخهبندیشده، توابع تناسب CI-blocking، و فرهنگ تستاول پر میکند تا معماری تکاملی واقعی امکانپذیر شود.
SwiftData در نسخهٔ ۲۰۲۷: پرسوجوی پیشرفته، پشتیبانی از انواع خارجی و نظارت بر تغییرات داده
SwiftData ۲۰۲۷ با معرفی @Attribute(.codable) برای انواع شخص ثالث، پارامتر sectionBy در @Query برای گروهبندی لیستهای SwiftUI، و دو مراقب قدرتمند ResultsObserver و HistoryObserver برای نظارت بر داده در تمام لایههای اپلیکیشن، توسعه دیتا-محور را در اکوسیستم اپل متحول میکند. همه این قابلیتها در Xcode 27 beta در دسترس است.
SchemaBoi: انقلابی در سازگاری دادهها برای نرمافزارهای Local-First
سیف جنتیل در کنفرانس Local-First، SchemaBoi را معرفی کرد: فرمتی داده که با تعبیه اسکیما در هدر فایل، سازگاری پیشرو، پسرو و جانبی را تضمین میکند. این رویکرد، مالکیت داده را به کاربر بازمیگرداند و از وابستگی به اسکیماهای خارجی و فرمتهای ضعیفتایپ مانند JSON خلاصی میدهد.
خلاصه اخبار جاوا: انتشار TornadoVM 5، JHipster، Google ADK و معرفی Vidocq
مروری بر جدیدترین انتشارات دنیای جاوا: از TornadoVM 5.0 با پشتیبانی CUDA و JHipster 9.2.0 تا OmniFish Payara و معرفی چارچوب Vidocq.
حذف یک رفتوبرگشت پنهان در AWS: مهاجرت از SigV4 به SigV4a برای تابآوری منطقهای
در این مقاله، داستان حذف یک رفتوبرگشت پنهان در AWS با مهاجرت از SigV4 به SigV4a برای تابآوری منطقهای بررسی میشود. چالشهای معماری و درسهای فنی این تحول را بیاموزید.
مهندسی هرجومرج در خوشههای GPU: از خطاهای سختافزاری تا تابآوری مقیاس بزرگ
برایان اولیور از Thoughtworks در این ارائه به بررسی مهندسی هرجومرج در خوشههای GPU میپردازد؛ از خطاهای XID و throttling حرارتی گرفته تا روشهای عملی برای آزمایش تابآوری در مقیاس میلیوندلاری.
توسعه مثل استقرار: چگونه Epinio شکاف بین محیط محلی و خوشه Kubernetes را پر میکند؟
آشنایی با رویکرد Krumware و موتور متنباز Epinio برای پر کردن شکاف بین توسعه محلی و استقرار در Kubernetes، بدون نیاز به تخصص عمیق در این فناوری.
آیا هوش مصنوعی مهندسان نرمافزار را به مدیر تبدیل کرده است؟ بهرهوری واقعی کجاست؟
آیا هوش مصنوعی مهندسان نرمافزار را به مدیر تبدیل کرده است؟ بررسی دیدگاه رهبران فناوری درباره بهرهوری واقعی و معیارهای اشتباه در عصر AI.