.NET Fest 2018

Profiling and Debugging .NET Core Apps on Linux

OK, great, you can now run your favorite ASP.NET app or console application on Linux using .NET Core. What happens next? In fact, what happens straight after deployment, when you discover memory leaks, surprising crashes, performance problems, and other woes -- in the production environment? The tools and profilers you're used to from Windows don't work on Linux, and a lot of them don't have easy-to-use alternatives. In this talk, we will review the current landscape of profiling and debugging .NET Core apps on Linux. We will talk about performance investigations using `perf`, the Linux performance multi-tool, which can collect stack traces of CPU samples and other interesting events from .NET Core applications. We will review LTTng and how it's used by .NET Core as a replacement for Windows ETW events, and see how to collect LTTng traces efficiently and extract useful insights from them. We will also talk about core dumps, how to generate them on Linux, and how to get .NET-specific information out of a core dump using lldb and SOS. Prepare for a bumpy ride of half-baked tools and command-line magic, with -- hopefully -- a rewarding end!

Akka + F# = Akkling

If you are convinced that actor model can drive your design of scalable and performant .NET applications, you will very likely give a chance to Akka.NET - a port of JVM Akka framework that gained popularity among .NET developers. And if you are fan of a functional programming, you will certainly try Akka.NET F# API. But which of them? There is an official one, but there is also an experimental one, called Akkling that offers typed actors and F# support for actor lifecycle, cluster sharding and reactive streams.
Come to this talk and you will be convinced that Akkling is the way to go!

ASP.NET Blazor—the C# Angular or the return of Silverlight?

About a decade ago the mainstream Web stopped at a crossroad: JavaScript or native code? Silverlight was all the rage for a few years but then HTML5 won and Angular/React/Vue—all purely JS frameworks—have become mainstream. Today, Blazor comes up as a possible alternative to Angular/React/Vue and thanks to WebAssembly it opens up the web to be able to take advantage of existing development ecosystems, including .NET. Blazor is, to some extent, a modern attempt to revamp and refine the Silverlight concept—bringing the power of C# to client-side web development. In this session, I’ll discuss the underlying system architecture of an ASP.NET Blazor application and present a few examples.

Refactoring and Code Smells

In software, a code smell is not pleasant. Aside from obvious hygiene and social considerations, in much the same way a strong and unpleasant body odor may be the surface indicator of a deeper medical problem, a strong and unpleasant code odor may be the symptom of even relevant weaknesses in the code design.
Should we be worried about code odor? A code smell is not the same as a bug. More simply, a code smell is a piece of code that we perceive as not right, but don’t fix right away. Code smells primarily affect the maintain ability of a software system, and any code is almost immediately in need of maintenance as soon as it’s written. Code smells have fancy names and apply to different coding scenarios. This session reviews different code smells and many other aspects of the code, such as factories, data grouping, null pointers, special types, you want to refactor for the sake of readability and easier maintenance.

Microsoft AI: створюємо програмні рішення з "інтелектом"

Штучний інтелект, беззаперечно, є трендом цього року. Когнітивні сервіси, цифрові асистенти, глобальні ініціативи трансформації бізнесу та соціальної сфери, машинне навчання та чатботи - все це дуже активно розвивається. Компанія Microsoft надає розробникам великий вибір різноманітних інструментів та технології (в тому числі у зв'язці з продуктами інших компаній), які дозволяють будувати "розумне" програмне забезпечення, а також трансформувати бізнес процеси. В доповіді на реальних прикладах ви дізнаєтесь, яким чином зробити ваше програмне забезпечення більш розумним, які кращі практики використання тих чи інших інструментів та до яких глобальних ініціатив ви можете приєднатись, будучи спеціалістом зі штучного інтелекту.

Иммутабельные структуры данных в .NET: зачем нужны и как устроены

Иммутабельные структуры данных - это производительность. Не производительность программы, а производительность программиста. Мы обсудим как иммутабельность помогает писать корректный многопоточный код быстрее. Рассмотрим другие смежные подходы, такие как readers-writer lock, actors и software transactional memory. Затем изучим широко распространенные структуры, такие как Rope, и попытаемся задизайнить многопоточное приложение на их основе. Под конец, мы погрузимся в System.Collections.Immutable и попытаемся понять, как реализовать иммутабельные коллекции эффективно.

Azure веб разработка здорового человека

Microsoft Azure, пожалуй, самый очевидный выбор для .NET разработчиков, когда они (или их клиенты) внезапно решают, что им нужен клауд. Но при этом мы все равно используем подходы и техники из до-облачного мира, иногда и не подозревая о тех сервисах и удобствах, которые нам дает Azure. На этом докладе Сергей покажет, как быстро и эффективно можно разрабатывать современное веб приложение. Мы затронем разные аспекты -- от организации кода до деплоя и мониторинга приложений, работающих в проде. Документация API, поддержка рабочих процессов, инициализация приложений, полезные инструменты и библиотеки -- все это, и не только, ждет вас на нашем докладе.

One year of using F# in production at SBTech

В 2017 году мы начали активно использовать F# для построения high-load push-based queryable API, а также обработки больших потоков данных (stateful stream processing). На тот момент времени никто в наших командах не имел предыдущего опыта по внедрению и применению F# но мы решили попробовать. На этом докладе я расскажу о нашем опыте внедрения F#, его проблемах и недостатках, о том как мы его научились готовить, где имеет смысл его применять и как подружить C#/OOP с F#/FP в одном проекте.
Данный доклад нацелен на аудиторию не имеющую предыдущего опыта с FP/F#.
Agenda:
- Why did we choose F# over C#?
- A high-level overview of the architecture of our push-based queryable API.
- Adopting F# for C#/OOP developers (inconveniences, C# interoperability, code style, DDD, TDD)

Scaling CAP theorem for modern distributed systems

В данном докладе я попытаюсь раскрыть текущее положение вещей относительно CAP теоремы в разрезе консистентности данных, а также баз данных в целом. Вы получите понимание о том, почему SQL Server - это не всегда лучший выбор, и даже техники тюнинга запросов вам могут не помочь. Постараюсь ответить на вопросы о том, какие базы данных стоит выбирать при проектировании систем заточенных на: intensive read/write, elastic scalability, fault tolerance. Также мы пройдемся по паттернам моделирования консистентности данных в распределенных системах, вы увидите то, как с этим справляются такие базы как Cassandra, Aerospike, MongoDb. В конце доклада у вас появится лучшее понимание о возможных компромиссах при моделировании распределенных систем, микросервисов.
Agenda:
- Problems with using CAP for real distributed systems: what you should use instead when you design or picking a new technology
- Consistency revolution: End of SQL Architectural Era ("One size fits all", ACID, scaling RDBMS)
- Popular patterns for dealing with data distribution at massive scale: Auto Partitioning, Handling temporary failures, Conflict resolution (how to handle concurrent updates which happening on different nodes for the same entity without locks)

Let’s refresh our memory! Memory management in .NET

The .NET Garbage Collector (GC) is really cool. It helps providing our applications with virtually unlimited memory, so we can focus on writing code instead of manually freeing up memory. But how does .NET manage that memory? What are hidden allocations? Are strings evil? It still matters to understand when and where memory is allocated. In this talk, we’ll go over the base concepts of .NET memory management and explore how .NET helps us and how we can help .NET – making our apps better. Expect profiling, Intermediate Language (IL), ClrMD and more!

Xamarin + Azure Maps = Waze in no time

Creating a navigation app is a lot of work. You will have to maintain different code bases for essentially the same code, learn different languages and create a powerful enough backend to support all of your users. At least it used to be that way. In this session, we are going to see how Xamarin allows us to maintain a single code base, written solely in .Net, while Azure Maps will provide us with all of our backend needs for navigation. By combining these two powerful tools, we are going to (try) build a decent competitor for the well-known Waze app.

MSBuild: Understand and Customize Your .NET Build

MSBuild is the powerful build system used in .NET. With .NET Core, it is now widely used cross-platform and has been open sourced. Since MSBuild has been powering .NET Core builds since 2017, it has unlocked remarkable possibilities that were not possible with project.json. It has a programming language of its own. This session introduces to this programming language, explains common build customization techniques, helps avoid pitfalls when setting up your custom build logic and explores strategies to investigate build errors.

Look Mommy, No GC!

The .NET garbage collector can be your best friend or your worst enemy; and it’s not friendly with a lot of people. The GC left more than a few production systems burning in smoke after developers failed to anticipate the effects of real production loads on the memory subsystem. In this talk, we will methodically measure and improve the .NET garbage collector’s performance. We will begin with a quick refresher on dynamic performance tools that can identify GC issues: CLR performance counters, ETW GC events, and ETW object allocation events; as well as static analysis tools, such as the Roslyn-based heap allocations analyzer. Then, we will inspect multiple issues at the source code level: excessive boxing, unintended effects of lambdas closing over local variables, await-generated state machines, intermediate objects in LINQ queries, and many others. We will also discuss higher-level memory problems: how to get rid of large object allocations, how to avoid finalization, and how to convert heap-based designs to local objects. Some of these ideas are now being applied at the language and framework level in C# 7 and .NET Core. At the end of the talk, you will be equipped to reduce memory traffic and GC overhead in your own applications, often by a factor of 10 or more!

Построение поисковой системы: от тернии к звездам

В докладе будут рассмотрены принципы построения поисковых систем. Будет произведена сравнительная характеристика различных поисковых движков, этапы построения поисковой системы на базе ElasticSearch. Также будет рассмотрена индексация контента и возникающие при этом попутные тонкости и "подводные камни".
Доклад будет интересен, в первую очередь, разработчикам, пишущим поисковые системы в режиме реального времени, а также решении таких задач, как DataRetention и постоянная оптимизация скорости поиска.

Машинное обучение для .NET разработчиков с помощью ML.NET

А Вы знали, что практически для каждого проекта можно применить машинное обучение? К счастью времена, когда для этого нужно было становится математиком-аналитиком давно прошли. Больше нет необходимасти изучать новый язык программирования (как Python или R) и осваивать численные методы. Теперь, благодаря ML.NET, Вы можете программировать в хорошо знакомой .NET среде и использовать уже реализованные для Вас алгоритмы и методы обработки данных. ML.NET – это расширяемый .NET фреймворк для машинного обучения. В этом докладе Вы узнаете, что уже доступно в ML.NET и что планируется в следующих версиях. Мы вместе напишем в Visual Studio модель для машинного обучения с помощью нескольких строк C# кода и поговорим о том, как улучшать Ваши приложения применяя методы искусственного интеллекта.

Что нового в .NET Core 3.0

Все большую и большую полулярность в мире .NET приобретает .Net Core - кросс-платформенная опен-сорс альтернатива .NET Framework, которая содержит основные библиотеки .NET Framework и при этом обладает существенными преимуществами, такими как улучшенной производительностью, возможностью деплоймента .Net Core вместе с приложением и многими другими. В конце 2018 года выйдет новая превью версия .NET Core 3.0, где, наряду с прочими усовершенствованиями, будет добавлена возможность создавать Windows десктоп приложения с помощью WinForms и WPF. В этом доколаде Вы услышите о новинках .NET Core 3, узнаете как выбрать между .NET Framework and .NET Core для ваших приложений, и как портировать существующие приложения на .NET Core.

Создание и использование алгоритмов машинного обучения в проектах ЛУН

Есть ли место машинному обучению в продукте по недвижимости? Я расскажу о том, как, начиная с нескольних простых эвристических модулей, которые определяли, является ли контактное лицо брокером или владецьцем недвижимости, мы перешли к использованию десятков ML моделей, в результате чего смогли существенно уменьшить количество жалоб от наших клиентов.

Искусственный интеллект на платформе Xamarin

Искусственный интеллект продолжает быть глобальным трендом. В данный момент он позволяет нам создавать приложения "с интеллектом", что открывает дополнительные возможности для разработчиков. Xamarin не имеет собственных AI или Machine Learning возможностей, но является важным инструментом, который позволяет использовать различные интеллектуальные системы, собирать данные и отображать их. В докладе мы рассмотрим некоторые сценарии использования AI/ML на платформе Xamarin.

Как выжить с микросервисами

В данном докладе я хочу поделиться опытом, который мы получили, разрабатывая огромную распределенную систему с нуля. Наша команда прошла долгий путь от монолита к микро-сервисной архитектуре. Результатом этого опыта стал как анализ правильных решений, спасших наш проект, так и анализ ошибок, которые его чуть не потопили.

Как порулить грузовиком в Австралии, находясь в Киеве. Реальная история успеха одного около-IoT проекта

Я расскажу вам реальную историю о том, как один небольшой около-IoT проект с большими амбициями отошел от старого технологического стека к современному кросс-платформенному подмножеству .Net-стека. Как развертывание было перенесено из полностью ручного в полностью автоматизированное с помощью Docker, VSTS и Azure в многоплатформенном «кластере». И как все эти действия помогли разработчикам и клиенту в повседневной жизни.

ML.NET: используем машинное обучение в обычных .NET проектах

Средства машинного обучения широко используются при решении самых различных задач. Все мы слышали про системы распознавания текста, умные телефоны, которые узнают своего владельца или про камеры, которые автоматически выписывают штрафы. До недавнего времени .NET разработчикам было достаточно непросто применить методы машинного обучения. Чаще всего, когда возникала такая необходимость, то наиболее оптимальным решением скорее всего было создание отдельного сервиса на Python или R. Ситуация стала меняться к лучшему с выпуском библиотеки ML.NET, которая предоставляет в распоряжение любого .NET разработчикам весь спектр методов машинного обучения. В докладе мы сделаем краткий обзор самой библиотеки ML.NET и рассмотрим, как применять ее при решении вполне обыденных задач в обычных .NET приложениях (совсем не обязательно связанных напрямую с созданием неких "разумных" систем).

Многопоточное и асинхронное программирование в .NET

Раскрывается тема проектирования и реализации многопоточных и асинхронных приложений для платформы .NET. Обсуждаются вопросы создания потоков, их дальнейшего использования и синхронизации в контексте масштабируемости и быстродействия. Рассматриваются общие ошибки и заблуждения при проектировании многопоточности, а также способы повышения производительности.

Dynamic behavior of Options pattern

Любое приложение требует конфигурации, которая может быть как простой, используя файл с сеттингами, так и многоступенчатой, когда задействованы удаленные источники (база данных, key/value хранилище). В первую очередь Options паттерн предоставляет строготипизированный доступ к сеттингам и такие продвинутые возможности как гибкость слияния, подстановки сеттингов на различных этапах конфигурации приложения. Понимание каким образом происходит регистрация инфраструктуры на которой базируется Options, позволит нам динамически расширять конфигурацию приложения без изменения исходного кода библиотек. Изучение низкоуровневого механизма для отслеживания изменения настроек приложения позволяет перестраивать его поведение не только через DI, а также в статических классах. Кроме того, мы рассмотрим интеграцию Options с одним из микросервисных паттернов известным как сервис дискавери который позволит придать динамику конфигурационным параметрам и менять их в райнтайме без релоада самого приложения.

How to use Docker containers with Azure services for your solution

Все больше популярности набирают решения построенные на базе микро-сервисной (микрослужба) архитектуры. Архитектура микрослужб сложнее в реализации и управлении по сравнению с обычной N-архитектурой. Она требует зрелой культуры управления процессом разработки. Но если все организовано правильно, такой подход помогает увеличить периодичность выпуска новых версий, ускорить внедрение инноваций и сделать архитектуру более отказоустойчивой. Для построения решений в данной архитектуре очень хорошо подходят docker контейнеры. Microsoft предоставляет широкий спектр сервисов для управления контейнерами. В данном докладе мы постараемся пройтись по каждому из сервисов и найти достоинства и недостатки каждой из них. В конце презентации мы научимся строить решение с использованием docker контейнеров на платформе .NET Core.

.NET Internals: управление памятью в стеке

Как CLR гарантирует, что память в стеке будет очищена?
В этом докладе мы обсудим процесс преобразования C# кода в машинный код и то, как это связано с управлением памятью в стеке. Увидим разные трюки, которые JIT-компилятор делает, чтобы код работал быстрее. Доклад будет интересен тем, кто хочет знать, что скрывается под капотом привычных вещей и предпочитает понимать, как в деталях работает его код.