https://github.com/iptv-org/iptv
https://x.com/i/status/2044441055685464085
#ip #tv #online #list #daftar #koleksi #free #open #source
https://x.com/i/status/2044441055685464085
#ip #tv #online #list #daftar #koleksi #free #open #source
GitHub
GitHub - iptv-org/iptv: Collection of publicly available IPTV channels from all over the world
Collection of publicly available IPTV channels from all over the world - iptv-org/iptv
https://x.com/i/status/2044358925051633936
https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf
#pdf #open #source #markdown #md #json
https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf
#pdf #open #source #markdown #md #json
X (formerly Twitter)
Kshitij Mishra | AI & Tech (@DAIEvolutionHub) on X
PDFs are officially dead.
Someone built a tool that processes
100 pages/sec into clean Markdown.
No GPU.
No API cost.
No chaos.
Just structured output.
It fixes what usually breaks:
• Tables
• Messy layouts
• Nested content
• Scanned docs
This kills…
Someone built a tool that processes
100 pages/sec into clean Markdown.
No GPU.
No API cost.
No chaos.
Just structured output.
It fixes what usually breaks:
• Tables
• Messy layouts
• Nested content
• Scanned docs
This kills…
https://youtu.be/W1gWIQp9k1Y?si=6Y_nU_X_XOIrQf3c
https://stitch.withgoogle.com/
https://github.com/google-labs-code/design.md
https://designmd.ai/
#new #ai #design #standar #standart #design.md #markdown #md #ui #generated #open
https://stitch.withgoogle.com/
https://github.com/google-labs-code/design.md
https://designmd.ai/
#new #ai #design #standar #standart #design.md #markdown #md #ui #generated #open
YouTube
Meet DESIGN.md: A new open standard for AI-generated UI
DESIGN.md is a structured text file that gives AI agents a persistent understanding of a design system. Originally introduced in Stitch, it has outgrown any single tool and is now available as an open-source draft specification. In this video, Google Labs'…
Asisten keuangan pribadi. Catat pengeluaran dan pemasukan hanya dengan kirim pesan biasa https://t.me/kwartokas_bot
https://youtu.be/gthA50oEQdU?si=z8iYWmUTJ0Mw_Iio
#solopreneur #perusahaan #satu #orang #tips #trik #motivasi
#solopreneur #perusahaan #satu #orang #tips #trik #motivasi
YouTube
Perusahaan Satu Orang, Omzet Gila? Masa Depan Solopreneur Sudah Dimulai.
Bisa gak sih bangun perusahaan bernilai jutaan dolar... sendirian? 🤔
Dulu membangun perusahaan butuh tim besar. Sekarang?
Satu orang + AI + sistem workflow = bisa membangun bisnis global.
Banyak orang masih berpikir bisnis harus punya kantor besar dan tim…
Dulu membangun perusahaan butuh tim besar. Sekarang?
Satu orang + AI + sistem workflow = bisa membangun bisnis global.
Banyak orang masih berpikir bisnis harus punya kantor besar dan tim…
Podman (Pod Manager) adalah sebuah tool atau mesin kontainer (container engine) sumber terbuka (open-source) yang digunakan untuk mengembangkan, mengelola, dan menjalankan kontainer Linux.
Secara fungsional, Podman sangat mirip dengan Docker, bahkan dirancang sebagai pengganti langsung (drop-in replacement) untuk Docker. Namun, Podman memiliki beberapa arsitektur dan keunggulan utama yang membedakannya:
Keunggulan dan Fitur Utama Podman:
Daemonless (Tanpa Daemon):
Docker mengandalkan sebuah proses latar belakang yang disebut Docker daemon (dockerd) untuk menjalankan semua perintah. Jika daemon ini mati, semua kontainer akan ikut bermasalah.
Podman tidak menggunakan daemon. Podman berjalan langsung sebagai proses anak (child process) dari perintah yang Anda ketikkan. Ini membuatnya lebih ringan dan meminimalkan risiko kegagalan sistem (single point of failure).
Rootless (Bisa Berjalan Tanpa Root):
Podman didesain agar aman secara default. Anda bisa menjalankan, membuat, dan mengelola kontainer sebagai pengguna biasa (non-root user) tanpa perlu hak akses administrator (
Mendukung Konsep "Pod":
Sesuai namanya (Pod Manager), Podman memiliki kemampuan untuk mengelompokkan beberapa kontainer ke dalam satu kesatuan yang disebut Pod (mirip dengan konsep Pod di Kubernetes). Kontainer di dalam satu Pod dapat berbagi jaringan dan sumber daya yang sama.
Kompatibilitas Penuh dengan Perintah Docker:
Perintah (command-line) Podman dibuat sama persis dengan Docker. Jika Anda terbiasa dengan Docker, Anda tinggal mengganti kata
Contoh:
Kompatibel dengan Kubernetes:
Podman dapat menghasilkan file manifes YAML yang siap digunakan di Kubernetes langsung dari kontainer atau pod yang sedang berjalan menggunakan perintah
Kapan Harus Menggunakan Podman?
Ketika Anda mengutamakan keamanan sistem (ingin menjalankan kontainer tanpa akses
Ketika Anda ingin sistem yang lebih ringan tanpa beban proses daemon yang terus berjalan di latar belakang.
Ketika Anda sedang belajar atau mengembangkan aplikasi yang nantinya akan dideploy ke lingkungan Kubernetes.
Situs resmi mereka, , menyediakan dokumentasi lengkap, panduan instalasi untuk berbagai sistem operasi (Linux, macOS, Windows), serta berita terbaru mengenai perkembangan proyek ini.
https://gemini.google.com/share/0412e0d7528d
#podman #pod #manager #kontainer #sistem #mesin #open #source #ringan
Secara fungsional, Podman sangat mirip dengan Docker, bahkan dirancang sebagai pengganti langsung (drop-in replacement) untuk Docker. Namun, Podman memiliki beberapa arsitektur dan keunggulan utama yang membedakannya:
Keunggulan dan Fitur Utama Podman:
Daemonless (Tanpa Daemon):
Docker mengandalkan sebuah proses latar belakang yang disebut Docker daemon (dockerd) untuk menjalankan semua perintah. Jika daemon ini mati, semua kontainer akan ikut bermasalah.
Podman tidak menggunakan daemon. Podman berjalan langsung sebagai proses anak (child process) dari perintah yang Anda ketikkan. Ini membuatnya lebih ringan dan meminimalkan risiko kegagalan sistem (single point of failure).
Rootless (Bisa Berjalan Tanpa Root):
Podman didesain agar aman secara default. Anda bisa menjalankan, membuat, dan mengelola kontainer sebagai pengguna biasa (non-root user) tanpa perlu hak akses administrator (
sudo). Ini sangat meningkatkan keamanan sistem dari potensi peretasan kontainer.Mendukung Konsep "Pod":
Sesuai namanya (Pod Manager), Podman memiliki kemampuan untuk mengelompokkan beberapa kontainer ke dalam satu kesatuan yang disebut Pod (mirip dengan konsep Pod di Kubernetes). Kontainer di dalam satu Pod dapat berbagi jaringan dan sumber daya yang sama.
Kompatibilitas Penuh dengan Perintah Docker:
Perintah (command-line) Podman dibuat sama persis dengan Docker. Jika Anda terbiasa dengan Docker, Anda tinggal mengganti kata
docker menjadi podman.Contoh:
podman run, podman ps, podman build, dan podman images. Banyak pengguna bahkan membuat pintasan (alias) alias docker=podman di terminal mereka.Kompatibel dengan Kubernetes:
Podman dapat menghasilkan file manifes YAML yang siap digunakan di Kubernetes langsung dari kontainer atau pod yang sedang berjalan menggunakan perintah
podman generate kube.Kapan Harus Menggunakan Podman?
Ketika Anda mengutamakan keamanan sistem (ingin menjalankan kontainer tanpa akses
root).Ketika Anda ingin sistem yang lebih ringan tanpa beban proses daemon yang terus berjalan di latar belakang.
Ketika Anda sedang belajar atau mengembangkan aplikasi yang nantinya akan dideploy ke lingkungan Kubernetes.
Situs resmi mereka, , menyediakan dokumentasi lengkap, panduan instalasi untuk berbagai sistem operasi (Linux, macOS, Windows), serta berita terbaru mengenai perkembangan proyek ini.
https://gemini.google.com/share/0412e0d7528d
#podman #pod #manager #kontainer #sistem #mesin #open #source #ringan
Gemini
Gemini - Pengenalan Podman: Alternatif Docker
Created with Gemini
https://youtu.be/EbN4zDZEfU8?si=QEppPqi0eAVQsDfk
Video berjudul "Kalian Wajib Pake OpenTelemetry di Microservices 🔥" dari channel Programmer Zaman Now membahas pentingnya implementasi OpenTelemetry (OTel) sebagai standarisasi distributed tracing dalam arsitektur microservices.
Berikut adalah poin-poin penting dan ringkasan dari video tersebut:
1. Masalah Utama pada Microservices
Sulitnya Debugging Tradisional: Mengandalkan log biasa sering kali membingungkan saat menelusuri akar masalah (root cause), terutama ketika satu request melibatkan komunikasi berantai ke banyak service (misal: Service A $\rightarrow$ Service B $\rightarrow$ Service C).
Solusi Tradisional (Request ID): Pendekatan manual dengan menyelipkan X-Request-ID di setiap HTTP header rentan bocor atau terlewat jika ada satu service yang lupa meneruskannya. Cara ini juga minim visualisasi yang jelas.
Tantangan Heterogen: Mengelola tracing menjadi sangat rumit jika tiap service dibangun dengan tumpukan teknologi atau bahasa pemrograman yang berbeda-beda (seperti Java, Go, Node.js, atau Bun).
2. Solusi dengan OpenTelemetry (OTel)
Standarisasi: OpenTelemetry bertindak sebagai standar terbuka yang menyediakan SDK/library untuk berbagai bahasa pemrograman guna mengorkestrasi pembuatan dan penerusan data observabilitas secara otomatis.
Trace ID & Span ID: Setiap request pertama yang masuk ke sistem akan dibuatkan Trace ID unik yang otomatis ikut terbawa ke mana pun request tersebut mengalir. Tiap sub-proses di dalam atau antar-service direpresentasikan oleh Span ID.
3. Arsitektur Arus Data Observabilitas
Semua service yang telah dipasang SDK OpenTelemetry akan merekam metrik dan data trace, lalu mengirimkannya ke komponen pengumpul atau visualisasi:
Collector/Backend Eksportir: Data dikirim ke OpenTelemetry Collector atau langsung ke monitoring tools. Di dalam video, demo menggunakan Jaeger UI (solusi open-source gratis). Namun, datanya juga fleksibel untuk dikirim ke platform berbayar seperti Datadog atau New Relic.
Dukungan Non-HTTP: OTel juga mendukung pelacakan berbasis message broker (seperti Apache Kafka atau RabbitMQ) dengan menyisipkan informasi trace pada header pesan.
4. Demonstrasi & Kasus Error
Demo dilakukan menggunakan 4 microservices dengan teknologi yang berbeda:
Order Service: Java Spring Boot 3 (menggunakan Otel Java Agent, tanpa mengubah kode internal aplikasi).
Payment Service: Go / Golang.
Notification Service: Node.js.
Product Service: Bun + TypeScript.
Melalui visualisasi timeline di Jaeger UI, developer dapat melihat durasi masing-masing service, relasi antar-proses, hingga melihat database statement (kueri SQL) yang dieksekusi selama request berjalan.
Saat disimulasikan skenario gagal (seperti produk tidak ditemukan atau stok habis):
Jaeger UI langsung menampilkan indikasi error (tanda merah) pada span yang bermasalah.
Hal ini memudahkan pencarian letak bug yang sebenarnya (misalnya, kesalahan respons HTTP 500 di Order Service yang dipicu oleh HTTP 404 dari Product Service).
5. Tips Terbaik untuk Developer
Kembalikan Trace ID ke Response Client: Sangat disarankan untuk menyisipkan X-Trace-ID pada HTTP response header paling depan yang diterima oleh pengguna/UI.
Mempermudah Komplain & Pelacakan: Jika terjadi masalah (error), pengguna atau tim QA cukup melampirkan Trace ID tersebut. Developer hanya perlu menyalin ID tersebut ke Jaeger untuk mengetahui dengan pasti di service mana letak kegagalannya.
#eko #kanedy #micro #servis #Open #Telemetry #telemetri #log #manager #debug #debugging
Video berjudul "Kalian Wajib Pake OpenTelemetry di Microservices 🔥" dari channel Programmer Zaman Now membahas pentingnya implementasi OpenTelemetry (OTel) sebagai standarisasi distributed tracing dalam arsitektur microservices.
Berikut adalah poin-poin penting dan ringkasan dari video tersebut:
1. Masalah Utama pada Microservices
Sulitnya Debugging Tradisional: Mengandalkan log biasa sering kali membingungkan saat menelusuri akar masalah (root cause), terutama ketika satu request melibatkan komunikasi berantai ke banyak service (misal: Service A $\rightarrow$ Service B $\rightarrow$ Service C).
Solusi Tradisional (Request ID): Pendekatan manual dengan menyelipkan X-Request-ID di setiap HTTP header rentan bocor atau terlewat jika ada satu service yang lupa meneruskannya. Cara ini juga minim visualisasi yang jelas.
Tantangan Heterogen: Mengelola tracing menjadi sangat rumit jika tiap service dibangun dengan tumpukan teknologi atau bahasa pemrograman yang berbeda-beda (seperti Java, Go, Node.js, atau Bun).
2. Solusi dengan OpenTelemetry (OTel)
Standarisasi: OpenTelemetry bertindak sebagai standar terbuka yang menyediakan SDK/library untuk berbagai bahasa pemrograman guna mengorkestrasi pembuatan dan penerusan data observabilitas secara otomatis.
Trace ID & Span ID: Setiap request pertama yang masuk ke sistem akan dibuatkan Trace ID unik yang otomatis ikut terbawa ke mana pun request tersebut mengalir. Tiap sub-proses di dalam atau antar-service direpresentasikan oleh Span ID.
3. Arsitektur Arus Data Observabilitas
Semua service yang telah dipasang SDK OpenTelemetry akan merekam metrik dan data trace, lalu mengirimkannya ke komponen pengumpul atau visualisasi:
Collector/Backend Eksportir: Data dikirim ke OpenTelemetry Collector atau langsung ke monitoring tools. Di dalam video, demo menggunakan Jaeger UI (solusi open-source gratis). Namun, datanya juga fleksibel untuk dikirim ke platform berbayar seperti Datadog atau New Relic.
Dukungan Non-HTTP: OTel juga mendukung pelacakan berbasis message broker (seperti Apache Kafka atau RabbitMQ) dengan menyisipkan informasi trace pada header pesan.
4. Demonstrasi & Kasus Error
Demo dilakukan menggunakan 4 microservices dengan teknologi yang berbeda:
Order Service: Java Spring Boot 3 (menggunakan Otel Java Agent, tanpa mengubah kode internal aplikasi).
Payment Service: Go / Golang.
Notification Service: Node.js.
Product Service: Bun + TypeScript.
Melalui visualisasi timeline di Jaeger UI, developer dapat melihat durasi masing-masing service, relasi antar-proses, hingga melihat database statement (kueri SQL) yang dieksekusi selama request berjalan.
Saat disimulasikan skenario gagal (seperti produk tidak ditemukan atau stok habis):
Jaeger UI langsung menampilkan indikasi error (tanda merah) pada span yang bermasalah.
Hal ini memudahkan pencarian letak bug yang sebenarnya (misalnya, kesalahan respons HTTP 500 di Order Service yang dipicu oleh HTTP 404 dari Product Service).
5. Tips Terbaik untuk Developer
Kembalikan Trace ID ke Response Client: Sangat disarankan untuk menyisipkan X-Trace-ID pada HTTP response header paling depan yang diterima oleh pengguna/UI.
Mempermudah Komplain & Pelacakan: Jika terjadi masalah (error), pengguna atau tim QA cukup melampirkan Trace ID tersebut. Developer hanya perlu menyalin ID tersebut ke Jaeger untuk mengetahui dengan pasti di service mana letak kegagalannya.
#eko #kanedy #micro #servis #Open #Telemetry #telemetri #log #manager #debug #debugging
YouTube
Kalian Wajib Pake OpenTelemetry di Microservices 🔥
Pernah debug bug di microservices yang lompat-lompat antar service, dan akhirnya nyerah cuma karena nggak tau request nyangkut di mana? Ini akhir dari penderitaan itu.
Di video ini, kita bangun 4 microservices polyglot dari nol dengan stack yang sengaja…
Di video ini, kita bangun 4 microservices polyglot dari nol dengan stack yang sengaja…
https://massgrave.dev/
https://git.activated.win/Microsoft-Activation-Scripts
#office #microsoft #windows #aktivasi
https://git.activated.win/Microsoft-Activation-Scripts
#office #microsoft #windows #aktivasi
massgrave.dev
Microsoft Activation Scripts | MAS
An open-source Windows and Office activator featuring HWID, Ohook, TSforge, and Online KMS activation methods, along with advanced troubleshooting.
Bismillahirrahmanirrahim
Dengan memohon ridha ALLAH Subhanahu wa Ta’ala,
Program TaQur — Tabungan Qurban Ar-Ra’i Farm — akan dimulai.
TaQur hadir untuk membantu ikhtiar qurban dengan cara yang lebih:
✅ Amanah
✅ Transparan
✅ Mudah dipantau
✅ Terarah sejak awal
Agar Qurban bukan lagi beban
melainkan sebuah Kemudahan
Scan & daftar melalui web TaQur:
taqurarrai.vercel.app
#GrandLaunchingTaQur #TaQur #TabunganQurban #QurbanBersama #qurban #kuttab #tabungan
Dengan memohon ridha ALLAH Subhanahu wa Ta’ala,
Program TaQur — Tabungan Qurban Ar-Ra’i Farm — akan dimulai.
TaQur hadir untuk membantu ikhtiar qurban dengan cara yang lebih:
✅ Amanah
✅ Transparan
✅ Mudah dipantau
✅ Terarah sejak awal
Agar Qurban bukan lagi beban
melainkan sebuah Kemudahan
Scan & daftar melalui web TaQur:
taqurarrai.vercel.app
#GrandLaunchingTaQur #TaQur #TabunganQurban #QurbanBersama #qurban #kuttab #tabungan
https://share.gemini.google/3B0dSj8I91lp
error_page 500 502 503 504 /custom_50x.html;
#error #page #backend
error_page 500 502 503 504 /custom_50x.html;
#error #page #backend
Gemini
Gemini - Debugging Frontend Crash From Backend Error
Created with Gemini