Литература и статьи

Список не претендует на полноту: по каждой теме этой книги написаны отдельные книги, и здесь названы те, к которым стоит обратиться следующими. Ссылки на документацию и инструменты вынесены в разделы «Полезные ссылки» соответствующих глав — здесь их нет намеренно, потому что адреса в интернете живут меньше, чем бумага.

Инструменты и рабочая среда

  1. Чакон С. Pro Git / С. Чакон, Б. Штрауб. – 2-е изд. – Apress, 2014. – Режим доступа: https://git-scm.com/book/ru/v2. Дата обращения: 31.08.2026.
  2. Merkel D. Docker: lightweight Linux containers for consistent development and deployment / D. Merkel // Linux Journal. – 2014. – Vol. 2014, № 239.
  3. Уорд Б. Внутреннее устройство Linux / Б. Уорд. – 3-е изд. – СПб.: Питер, 2022.
  4. Керриск М. Linux API. Исчерпывающее руководство / М. Керриск. – СПб.: Питер, 2018.
  5. Лав Р. Ядро Linux. Описание процесса разработки / Р. Лав. – 3-е изд. – М.: Вильямс, 2013.

Алгоритмы и структуры данных

  1. Кормен Т. Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн. – 3-е изд. – М.: Вильямс, 2013.
  2. Седжвик Р. Программирование на языке Python: учебный курс / Р. Седжвик, К. Уэйн, Р. Дондеро. – М.: Вильямс, 2017.
  3. Кнут Д. Искусство программирования. Т. 1: Основные алгоритмы / Д. Кнут. – 3-е изд. – М.: Вильямс, 2018; Т. 3: Сортировка и поиск. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2013.

Язык Python

  1. Лутц М. Изучаем Python / М. Лутц. – 5-е изд. – М.: Диалектика, 2020.
  2. Рамальо Л. Python. К вершинам мастерства / Л. Рамальо. – 2-е изд. – М.: ДМК Пресс, 2023.
  3. Слаткин Б. Секреты Python: 90 рекомендаций по написанию эффективного кода / Б. Слаткин. – 2-е изд. – М.: Диалектика, 2020.
  4. Бизли Д. Python. Книга рецептов / Д. Бизли, Б. Джонс. – М.: ДМК Пресс, 2019.

Инженерные практики

  1. Мартин Р. Чистая архитектура. Искусство разработки программного обеспечения / Р. Мартин. – СПб.: Питер, 2018.
  2. Мейер Б. Объектно-ориентированное конструирование программных систем / Б. Мейер. – М.: Русская редакция, 2005.
  3. Шэллоуэй А. Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориентированному анализу и проектированию / А. Шэллоуэй, Дж. Тротт. – М.: Вильямс, 2002.
  4. Клеппман М. Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / М. Клеппман. – СПб.: Питер, 2018. – Перевод 1-го изд.; 2-е изд.: Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications / M. Kleppmann, C. Riccomini. – 2nd ed. – O'Reilly Media, 2026.
  5. Рогов Е. В. PostgreSQL 18 изнутри / Е. В. Рогов. – М.: ДМК Пресс, 2026. – 682 с. – Режим доступа: https://postgrespro.ru/education/books/internals. Дата обращения: 03.10.2026.
  6. Bradshaw S. MongoDB: the definitive guide / S. Bradshaw, E. Brazil, K. Chodorow. – 3rd ed. – O'Reilly Media, 2019.
  7. Carlson J. Redis in action / J. Carlson. – Manning, 2013.
  8. Videla A. RabbitMQ in action: distributed messaging for everyone / A. Videla, J. J. W. Williams. – Manning, 2012.
  9. Harenslak B. P. Data pipelines with Apache Airflow / B. P. Harenslak, J. de Ruiter. – Manning, 2021.
  10. Chhajed S. Learning ELK stack / S. Chhajed. – Packt Publishing, 2015.
  11. Beyer B. Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems / B. Beyer, C. Jones, J. Petoff, N. R. Murphy. – O'Reilly Media, 2016. – Режим доступа: https://sre.google/sre-book/table-of-contents/. Дата обращения: 03.10.2026.
  12. Beyer B. The Site Reliability Workbook: Practical Ways to Implement SRE / B. Beyer, N. R. Murphy, D. K. Rensin, K. Kawahara, S. Thorne. – O'Reilly Media, 2018. – Режим доступа: https://sre.google/workbook/table-of-contents/. Дата обращения: 03.10.2026.
  13. Nygard M. T. Release It! Design and Deploy Production-Ready Software / M. T. Nygard. – 2nd ed. – Pragmatic Bookshelf, 2018.

Данные и машинное обучение

  1. Virtanen P. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python / P. Virtanen, R. Gommers, T. E. Oliphant [и др.] // Nature Methods. – 2020. – Vol. 17. – P. 261–272.
  2. McKinney W. pandas: a foundational Python library for data analysis and statistics / W. McKinney // Python for High Performance and Scientific Computing. – 2011.
  3. Kluyver T. Jupyter Notebooks — a publishing format for reproducible computational workflows / T. Kluyver, B. Ragan-Kelley, F. Pérez [и др.] // Positioning and Power in Academic Publishing. – IOS Press, 2016. – P. 87–90.
  4. Hastie T. The elements of statistical learning / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. – 2nd ed. – Springer, 2009.
  5. Bishop C. M. Pattern recognition and machine learning / C. M. Bishop. – Springer, 2006.
  6. Гудфеллоу Я. Глубокое обучение / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль. – М.: ДМК Пресс, 2018.
  7. Жерон О. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow / О. Жерон. – 2-е изд. – М.: Диалектика, 2020.

Производительность

  1. Gorelick M. High performance Python / M. Gorelick, I. Ozsvald. – 2nd ed. – O'Reilly Media, 2020.
  2. Press W. H. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing / W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery. – 3rd ed. – Cambridge University Press, 2007.

Физика пучков и вычислительные коды

  1. Lawson J. D. The physics of charged-particle beams / J. D. Lawson. – Oxford: Clarendon Press, 1977.
  2. Reiser M. Theory and design of charged particle beams / M. Reiser. – Wiley, 1994.
  3. Birdsall C. K. Plasma physics via computer simulation / C. K. Birdsall, A. B. Langdon. – CRC Press, 2004.
  4. Ivanov A. V. ULTRASAM-2D code for simulation of electron guns with ultra high precision / A. V. Ivanov, M. A. Tiunov // Proceedings of EPAC-2002. – Paris, 2002. – P. 1634–1636.
  5. Borland M. Simple method for particle tracking with coherent synchrotron radiation / M. Borland // Physical Review Special Topics — Accelerators and Beams. – 2001. – Vol. 4, № 7.
  6. Dalesio L. R. EPICS architecture / L. R. Dalesio, A. J. Kozubal, M. R. Kraimer // Proceedings of ICALEPCS'91. – 1991. – P. 278–282.

Работы, на которых построены примеры книги

  1. Никифоров Д. А. Транспортировка сильноточного электронного пучка в линейном индукционном ускорителе ЛИУ-5 / Д. А. Никифоров, М. Ф. Блинов, В. В. Федоров [и др.] // Письма в журнал «Физика элементарных частиц и атомного ядра». – 2020. – Т. 17, № 2(227). – С. 158–167.
  2. Nikiforov D. A. Investigation of high current electron beam dynamics in linear induction accelerator for creation of a high-power THz radiation source / D. A. Nikiforov, A. V. Petrenko, S. L. Sinitsky [и др.] // Journal of Instrumentation. – 2021. – Vol. 16, № 11. – P. P11024.
  3. Никифоров Д. А. Исследование динамики пучка электронов в мощном линейном индукционном ускорителе с фокусировкой на сосредоточенных элементах : дис. … канд. физ.-мат. наук / Д. А. Никифоров. – Новосибирск: ИЯФ СО РАН, 2023. – 94 с.
  4. De Rainville F.-M. DEAP: a Python framework for evolutionary algorithms / F.-M. De Rainville, F.-A. Fortin, M.-A. Gardner [и др.] // Proceedings of the 14th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation. – 2012. – P. 85–92.
  5. Ragonneau T. M. Model-based derivative-free optimization methods and software : PhD thesis / T. M. Ragonneau. – The Hong Kong Polytechnic University, 2022.
  6. Lu C. The AI Scientist: towards fully automated open-ended scientific discovery / C. Lu, C. Lu, R. T. Lange [и др.]. – 2024. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2408.06292. Дата обращения: 31.08.2026.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

  1. Федоров В. В. REDPIC : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023688768 от 25.12.2023 / В. В. Федоров, Д. А. Никифоров. – 2023.
  2. Федоров В. В. KENV : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024611244 от 18.01.2024 / В. В. Федоров, Д. А. Никифоров, А. В. Петренко. – 2024.
  3. Федоров В. В. SCAUT : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025619977 от 21.04.2025 / В. В. Федоров, Д. А. Никифоров. – 2025.
  4. Федоров В. В. ACCUMULATOR : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026668488 от 07.07.2026 / В. В. Федоров. – 2026.

Эксплуатация программ

  1. Pivotto J. Prometheus: Up & Running. Infrastructure and Application Performance Monitoring / J. Pivotto, B. Brazil. – 2nd ed. – O'Reilly Media, 2023.
  2. Majors C. Observability Engineering: Achieving Production Excellence / C. Majors, L. Fong-Jones, G. Miranda. – O'Reilly Media, 2022.
  3. Gregg B. Systems Performance: Enterprise and the Cloud / B. Gregg. – 2nd ed. – Addison-Wesley, 2020.
  4. Davidovič Š. Incident Metrics in SRE: Critically Evaluating MTTR and Friends / Š. Davidovič. – O'Reilly Media, 2021. – Режим доступа: https://sre.google/resources/practices-and-processes/incident-metrics-in-sre/. Дата обращения: 04.10.2026.
  5. Pinheiro E. Failure Trends in a Large Disk Drive Population / E. Pinheiro, W.-D. Weber, L. A. Barroso // Proceedings of the 5th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST'07). – San Jose, 2007. – P. 17–29.

Параллельные вычисления и воспроизводимость

  1. Yoo A. B. SLURM: Simple Linux Utility for Resource Management / A. B. Yoo, M. A. Jette, M. Grondona // Job Scheduling Strategies for Parallel Processing (JSSPP 2003). – Springer, 2003. – (Lecture Notes in Computer Science; vol. 2862). – P. 44–60.
  2. MPI: A Message-Passing Interface Standard. Version 5.0 / Message Passing Interface Forum. – 2025. – Режим доступа: https://www.mpi-forum.org/docs/mpi-5.0/mpi50-report.pdf. Дата обращения: 05.10.2026.
  3. Dalcin L. mpi4py: Status Update After 12 Years of Development / L. Dalcin, Y.-L. L. Fang // Computing in Science & Engineering. – 2021. – Vol. 23, № 4. – P. 47–54.
  4. Kurtzer G. M. Singularity: Scientific containers for mobility of compute / G. M. Kurtzer, V. Sochat, M. W. Bauer // PLoS ONE. – 2017. – Vol. 12, № 5. – P. e0177459.
  5. Amdahl G. M. Validity of the single processor approach to achieving large scale computing capabilities / G. M. Amdahl // AFIPS Conference Proceedings. – 1967. – Vol. 30. – P. 483–485.
  6. Gustafson J. L. Reevaluating Amdahl's law / J. L. Gustafson // Communications of the ACM. – 1988. – Vol. 31, № 5. – P. 532–533.
  7. Mu'alem A. W. Utilization, predictability, workloads, and user runtime estimates in scheduling the IBM SP2 with backfilling / A. W. Mu'alem, D. G. Feitelson // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. – 2001. – Vol. 12, № 6. – P. 529–543.
  8. Meijer B. Ansible: Up and Running. Automating Configuration Management and Deployment the Easy Way / B. Meijer, L. Hochstein, R. Moser. – 3rd ed. – O'Reilly Media, 2022.
  9. Morris K. Infrastructure as Code: Designing and Delivering Dynamic Systems for the Cloud Age / K. Morris. – 3rd ed. – O'Reilly Media, 2025.
  10. Karp A. H. Measuring parallel processor performance / A. H. Karp, H. P. Flatt // Communications of the ACM. – 1990. – Vol. 33, № 5. – P. 539–543.