🧠 Интеграция платежных систем
Банковская инфраструктура всё чаще становится ядром инноваций: интеграция с национальными системами быстрых платежей (как SEPA Instant) уже не просто конкурентное преимущество — это жизненная необходимость.
🔍 Почему это важно?
— Техническая сложность
Нужна событийно-управляемая (event‑driven) архитектура, очередь сообщений, надёжный асинхронный обмен между микросервисами.
— Надёжность и безопасность
Минимизация простоев, обеспечение отказоустойчивости и защита от сбоев — требования жёсткие, особенно при обработке тысяч транзакций в секунду.
— Перспективы
Интеграция с SEPA Instant и другими инфраструктурными провайдами меняет требования к архитектуре backend-систем — это скилл будущего для Java-инженеров.
🎯 Что внутри:
— Как строится архитектура интеграции банковской платформы с системами мгновенных платежей
— Почему event‑driven подход критически важен
— Какие проблемы решаются: масштабирование, отказоустойчивость, скорость
— Реальный опыт backend-разработчика, работавшего с SEPA Instant и банковскими сервисами
🔗 Подробнее в статье
🐸 Библиотека джависта #буст
Банковская инфраструктура всё чаще становится ядром инноваций: интеграция с национальными системами быстрых платежей (как SEPA Instant) уже не просто конкурентное преимущество — это жизненная необходимость.
🔍 Почему это важно?
— Техническая сложность
Нужна событийно-управляемая (event‑driven) архитектура, очередь сообщений, надёжный асинхронный обмен между микросервисами.
— Надёжность и безопасность
Минимизация простоев, обеспечение отказоустойчивости и защита от сбоев — требования жёсткие, особенно при обработке тысяч транзакций в секунду.
— Перспективы
Интеграция с SEPA Instant и другими инфраструктурными провайдами меняет требования к архитектуре backend-систем — это скилл будущего для Java-инженеров.
🎯 Что внутри:
— Как строится архитектура интеграции банковской платформы с системами мгновенных платежей
— Почему event‑driven подход критически важен
— Какие проблемы решаются: масштабирование, отказоустойчивость, скорость
— Реальный опыт backend-разработчика, работавшего с SEPA Instant и банковскими сервисами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1👍1
Работаете с классом на 500 строк? Теряетесь в методах и полях? Structure Tool Window помогает быстро сориентироваться в любом файле.
🔹 Что делает
— Показывает структуру текущего файла: методы, поля, вложенные классы
— Подсвечивает override-методы, конструкторы, аннотации
— Поддерживает навигацию и поиск по элементам
— Работает для Java, Kotlin, XML, и даже .properties
🔹 Зачем это нужно
— Быстро находите нужный метод без скроллинга
— Помогает понять, как устроен чужой код
— Ускоряет навигацию по большим классам и конфигурациям
🔹 Как использовать
— Alt+7 (или Cmd+7 на macOS) — откроет Structure
— Можно настроить сортировку, группировку и фильтры
— Клик — и вы уже в нужном месте кода
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤3🔥2
Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
S3-совместимое хранилище (AWS S3, MinIO, Yandex Object Storage и т.п.) — удобный способ хранить файлы вне приложения. Подключим его к Spring Boot и реализуем минимальный upload/download.
<dependency>
<groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
<artifactId>s3</artifactId>
<version>2.25.60</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
ИЛИ
implementation 'software.amazon.awssdk:s3:2.25.60'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
s3:
region: eu-central-1
accessKey: minioadmin
secretKey: minioadmin
bucket: demo-bucket
spring:
servlet:
multipart:
max-file-size: 20MB
max-request-size: 20MB
@Configuration
public class S3Config {
@Bean
public S3Client s3Client(S3Props props) {
var builder = S3Client.builder()
.credentialsProvider(StaticCredentialsProvider.create(
AwsBasicCredentials.create(props.accessKey(), props.secretKey())))
.region(Region.of(props.region()))
.httpClientBuilder(UrlConnectionHttpClient.builder());
if (props.endpoint() != null && !props.endpoint().isBlank()) {
builder = builder
.endpointOverride(java.net.URI.create(props.endpoint()))
.serviceConfiguration(S3Configuration.builder()
.pathStyleAccessEnabled(props.pathStyleAccess())
.build());
}
return builder.build();
}
@Bean
public S3Props s3Props(org.springframework.core.env.Environment env) {
return new S3Props(
env.getProperty("s3.endpoint"),
env.getProperty("s3.region", "eu-central-1"),
env.getProperty("s3.accessKey"),
env.getProperty("s3.secretKey"),
env.getProperty("s3.bucket", "demo-bucket"),
Boolean.parseBoolean(env.getProperty("s3.pathStyleAccess", "true"))
);
}
public record S3Props(String endpoint, String region, String accessKey,
String secretKey, String bucket, boolean pathStyleAccess) {}
}
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class S3StorageService {
private final S3Client s3;
private final S3Config.S3Props props;
public String upload(String originalName, String contentType, byte[] bytes) {
String key = UUID.randomUUID() + "_" + originalName;
s3.putObject(PutObjectRequest.builder()
.bucket(props.bucket())
.key(key)
.contentType(contentType)
.build(),
RequestBody.fromBytes(bytes));
return key;
}
public byte[] download(String key) {
GetObjectResponse[] meta = new GetObjectResponse[1];
try (var resp = s3.getObject(GetObjectRequest.builder()
.bucket(props.bucket()).key(key).build())) {
meta[0] = resp.response();
return resp.readAllBytes();
} catch (Exception e) {
throw NoSuchKeyException.builder().message("Object not found: " + key).build();
}
}
public void createBucketIfMissing() {
var bucket = props.bucket();
var exists = s3.listBuckets().buckets().stream().anyMatch(b -> b.name().equals(bucket));
if (!exists) s3.createBucket(CreateBucketRequest.builder().bucket(bucket).build());
}
}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍5🔥3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁13👍4🔥3🌚1
❤5👍1🔥1
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»