Post Syndicated from original https://xkcd.com/2632/
Photographers who inspire me
Post Syndicated from Matt Granger original https://www.youtube.com/watch?v=_qHdFnGhf6Q
To whom it may concern
Post Syndicated from Oglaf! -- Comics. Often dirty. original https://www.oglaf.com/to-whom/
My daily driver Walkman?
Post Syndicated from Techmoan original https://www.youtube.com/watch?v=L4w00pgazVM
Предлагаме изменение на Закона за електронното управление
Post Syndicated from Bozho original https://blog.bozho.net/blog/3926
Публикувахме проект на изменение на Закона за електронното управление. С него се решават ключови въпроси, които в момента пречат на въвеждането на реално електронно управление. Ето основните:
- електронни услуги ще могат да се заявяват без квалифициран електронен подпис от физически лица – за да ги заявим ще е нужно само да влезем със средство за електронна идентификация с подходящо ниво на сигурност, след което ще подаваме заявлението просто попълвайки онлайн форма, без нужда от флашка, джава, драйвери и др. проблемни неща. Квалифицираните електронни подписи остават и ще работят, но отпадат като стриктно изискване за заявяване.
- отпадане на удостоверенията, с чието пренасяне гражданите са куриери на администрацията – това и до момента по общите разпоредби на закона е така, но на практика не се случва по много причини. Въвеждаме правно уеднаквяване на служебно събраната информация с удостоверение, което се изисква по закон, така че администрациите да са спокойни, че са спазили изискванията на специалните закони, по които работят. Паралелно с това осигуряваме гаранции на общините, че приходите от отпадналите удостоверения ще им бъдат възстановени пропорционално от централния бюджет.
- електронно връчване на актове, фишове и наказателни постановления – ще можем да посочим в системата за сигурно електронно връчване, че сме съгласни всичко да ни се връчва по електронен път. Това ще спести разходки до администрации, само за да ни бъде връчен акт или фиш.
- обща забрана за въвеждане с подзаконов акт на стикери и други физически носители на данни за обекти, които са вписани в регистър. С тази промяна, например, стикерът за годишен технически преглед ще стане незаконен, тъй като е въведен с наредба.
- намаляване на таксите за административни услуги, когато те се предоставят по електронен път. Това изменение има два аспекта – първият е, че има допълнителен стимул за използване на електронни услуги, а вторият е, че моделът с посредници при заявяване на услуги ще бъде по-устойчив, тъй като посредникът ще може да приспада разликата в таксата на гише и по електронен път. Посредници могат да бъдат Български пощи, библиотеките и всеки, който има офиси в близост до гражданите, включително в отдалечени населени места. Така дори тези, които не използват информационните технологии ще бъдат улеснени, защото няма да се налага да пътуват до областен град или до другия край на страната, за да заявят административна услуга.
- задължение за служебно предоставяне на информация за лица извън администрацията, които участват в административното обслужване. За да може администрацията служебно да проверява наличие на партида за вода или ток, нотариално пълномощно и други документи, които в момента се налага да разнасяме.
- задължение за водене на регистри в електронен вид, вкл. чрез система за централизирано управление на регистри – нормата влиза в сила след година и половина, като в този срок системата трябва да е готова, а всички тетрадки, ексели и стари системи да бъдат мигрирани към нея.
С проекта изпълняваме и ангажиментите си по Плана за възстановяване и устойчивост.
Смятам, че измененията са важни, отключващи електронното управление, намаляващи бюрокрацията и помагащи в ежедневието ни, и като такива ще намерят парламентарна подкрепа дори в сложната политическа ситуация.
Материалът Предлагаме изменение на Закона за електронното управление е публикуван за пръв път на БЛОГодаря.
Седмицата (6–11 юни)
Post Syndicated from Тоест original https://toest.bg/editorial-6-11-june-2022/
Централната новина на седмицата безспорно е началото на нова политическа криза в България. Рязко и след обичайното намръщено телевизионно обръщение на Слави Трифонов, партията му „Има такъв народ“ напусна управляващата коалиция. Хипотезите оттук нататък са много, но сигурно е само едно – предстои период на турбулентност в управлението на държавата, с всички съпътстващи неудобства и на фона на тайфун от всевъзможни други кризи по целия свят.
Дали у нас ще надделее някакво държавническо поведение, или – както обикновено – ще плащаме последиците от теснопартиен егоцентризъм, предстои да преживеем на гърба си. Но няма особени основания да таим излишни надежди. Предстои поредна битка за проевропейската и прозападната ориентация на родината ни. И по-добре да сме подготвени за нея.
„Токът на Промяната спря. И пак опряхме в юмрука на президента“ е заглавието на тазседмичния коментар на Емилия Милчева, която припомня важни детайли, свързани с новата политическа криза. Както и няколко, които е особено вероятно да са я катализирали. От значение, разбира се, е да се направят и изводи за грешките, които доведоха до сегашното положение. Особено за тези, които не можем да припишем на ИТН.
С поглед извън вътрешнополитическите драми на България е интервюто на Мирослав Зафиров с Надим Шехади, водещ учен по въпросите на Близкия изток и Северна Африка и консултант на няколко правителства и международни организации, в т.ч. и на Европейския съюз. На 15 май 2022 г. бяха проведени парламентарни избори в Ливан, на които за първи път след десетилетия на доминация „Хизбулла“ загуби мнозинството си. В този обстоен разговор двамата събеседници обсъждат не само резултатите от изборите, но и цялостната обстановка в Близкия изток в светлината на настоящите глобални кризи.
През последните две години сме свидетели на инфодемия, свързана с COVID-19. Днес инфодемията продължава, но фокусирана върху войната в Украйна. В нова поредица от статии Йоанна Елми подробно изследва темата за манипулативното съдържание и отговаря на пет въпроса – какво, как, от кого, кога и защо се разпространява. Поредицата се осъществява с подкрепата на Free Press Unlimited и Free Press for Eastern Europe. Прочетете първата статия „Какво е манипулативно съдържание?“, а в следващите дни проследете допълнителните ни постове по темата в социалните мрежи.
Тази седмица в рубриката „По буквите“ Зорница Христова препоръчва две заглавия от двама български писатели и една италианска картинна книга. Според нея разказите в „Таралежите излизат през нощта“ на Йорданка Белева „наместват – като чекръкчия – ставните връзки на паметта“, а разказите в „Празнично семейство“ на Йордан Славейков „са цапнати в устата, иронични, забавни, умели, разнородни, нехайно дръзки към тромавите страшилища на конвенцията“. В допълнение Зорница ни обръща специално внимание на „Господин Вървими“ на детския писател Даниеле Моварели и илюстраторката Аличе Копини.
И нека завършим седмицата на… Иберийския полуостров, където ни води Анета Василева със статията си „Португалски модернизъм – от европейска периферия до цял свят“. В нея тя ни разказва и показва с какво се отличава този иначе масов следвоенен архитектурен стил в най-югозападната страна на Европа. И с какво е допринесъл за култовия статус на португалската архитектура до днес, макар да е заченат по времето на един от най-продължителните дяснонационалистически режими в съвременна Европа.
Приятно четене!
Токът на Промяната спря. И пак опряхме в юмрука на президента
Post Syndicated from Емилия Милчева original https://toest.bg/tokut-na-promyanata-sprya/
И накрая пак опираме в юмрука на президента, от който тръгна Промяната. А причината политиците да опрат дотам е, че лидерът на „Има такъв народ“ Слави Трифонов от екрана на телевизията си сложи „край на тази агония и тази коалиция“. ИТН обяви, че изтегля министрите си, няма да преговаря за продължаване на управление с „Продължаваме промяната“ начело, но не иска предсрочни избори и остава в парламента, включително и в състава на комисиите. Адио, Рио.
Слуховете, че партията на Трифонов иска да разпадне управляващата коалиция, се оказаха верни. Изненадата е в избрания момент – предстоящата актуализация на бюджета, в която са заложени мерки за подкрепа на бизнеса и гражданите. Сега тя виси на няколко пръста на незнайни още депутати, защото с оредялото до 109 народни представители мнозинство гласуването няма да мине.
Какво иска ИТН – да се завърти парламентарната рулетка
Тоест първият мандат пак се дава на ПП, при провал следва ГЕРБ и ако отново е крах, президентът избира на коя парламентарно представена политическа сила да връчи третия мандат. От ИТН хранят известни обосновани предположения, че държавният глава Румен Радев ще се спре на тях. Може – предвид отдавна влошените му отношения с лидерката на БСП Корнелия Нинова и факта, че изборите за втори президентски мандат са зад гърба му и няма какво да губи. Някак несериозно е партията на Трифонов, която се провали и с двата си проектокабинета миналата година, да предлага управленска алтернатива сега. Но такива са повелите на Конституцията – в случай че се стигне до повторно връчване на мандати.
А в случай че и трите опита за съставяне на правителство в 47-мия парламент се провалят, отново ще се наложи президентът да назначи служебен кабинет до провеждането на предсрочни избори, този път през октомври. Четвърти поред – и първи за втория му мандат. Разбира се, опозиционните партии като всяка опозиция декларират, че са готови за избори. Най-много се пъчат от „Възраждане“, при останалите има нюанси. ГЕРБ винаги са готови за избори, обаче смятат, че премиерът Кирил Петков трябва да поиска вот на доверие – но не казват, че те ще поемат инициатива, като внесат вот на недоверие. Лидерът на ДПС Мустафа Карадайъ нюансира позицията с „Няма да подкрепим нови министри в този кабинет!“. Което оставя отворена вратата за нови министри в друг кабинет.
„Правителство на малцинството“, опаковано като спасително, експертно или с какъвто и да е похвален епитет, неизменно извиква призраците на Прехода. Като дъска Ouija –
викаш спасител, а се явява някой като Любен Беров.
В лавината от коментари, избухнали след императивното разпореждане на Трифонов, многозначително липсваше лидерът на ГЕРБ Бойко Борисов, измъкнал се с „Не знам какво става, защото нямам ток“ в отговор на запитване от „Дневник“. Президентът коментира чак на третия ден, избягвайки темата за нови предсрочни избори:
Парламентарно представените партии трябва да намерят възможно най-бързо изход от ситуацията, защото се нуждаем от отговорно и устойчиво управление. Докато партиите търсят формирането на управленско мнозинство, кабинетът трябва да осигури социалните плащания и подкрепата за бизнеса, да отстои ветото за Северна Македония в съответствие с рамката, приета на Консултативния съвет за национална сигурност, и да осигури функционирането на държавата.
И вицепрезидентката Илияна Йотова не насърчи предсрочните избори, но според нея премиерът трябва да се опита да намери нова формула на кабинета, както и възможност за плаващи мнозинства. Наред с това обаче тя предупреди, че не може да се гледа на депутатите като на „бройки“. „Ако всеки път броим кой ще ни подкрепи и кой ще е в залата… Вече преживяхме такава ситуация по време на правителството на Пламен Орешарски и България няма интерес да се връща в подобна ситуация“, каза тя. В петък Йотова предложи премиерът да започне разговори с председателите на парламентарните групи и предсрочните избори да бъдат отдалечени, макар че няма да може да бъдат избегнати.
„Продължаваме промяната“ ще се борят да останат на власт. Всуе
Премиерът Кирил Петков и ръководството на „Продължаваме промяната“ декларираха решителност да управляват като кабинет на малцинството, но с намерение да търсят за подкрепа „12 депутати с разум“ от ИТН. Смаляването на коалицията оряза до 109 депутатите на мнозинството и са необходими още, за да не зависят от опозицията за всяко гласуване, в т.ч. и за кворума при откриване на заседание.
На идеята за 12-те от ИТН дадоха яростен отпор, че ПП няма да получи нито един. Но не разумът, а властта и парите са неустоимо изкушение, откакто свят светува. (Ако не помагат, има и шантаж.) А към тях се добавя и непоносимият за егото на политическите новаци факт, че най-вероятно това би бил шансът им да останат в политиката. Ниските рейтинги на ИТН в социологическите проучвания не им гарантират парламентарни кресла при нови избори. Въпреки тези обективни предпоставки
да се отцепят 12 народни представители – почти половината от групата на ИТН – е мисия невъзможна.
Вече стана публично достояние как премиерът Кирил Петков неуспешно е уговарял Кирил Симеонов от парламентарната група на ИТН. Когато Бойко Борисов го правеше, той не пазаруваше на бройки и нищо не ставаше публично – и така с правителство на малцинството изкара ¾ от първия си мандат. На Петков не му върви с този тип уговорки – още от офертата към „Екогласност“ (вероятно насочен от баща си, някога член на клуба, в който се оказаха и много сътрудници на ДС).
Най-доброто, което могат да направят от „Продължаваме промяната“, преди да слязат от власт, е да изготвят кратка програма на обществено значимите законопроекти и да потърсят подкрепа публично, а не задкулисно. Към момента най-належащите са актуализацията на бюджета и промените в Закона за енергетиката, свързани с подкрепата за бизнеса. За проекта за КПКОНПИ, бавен месеци и внесен ден след като коалицията стана власт на малцинството, политическа подкрепа едва ли ще се събере. Обвиненията към ПП са, че искат да правят своя бухалка и частно правосъдие, тъй като не успяха с прокуратурата.
Именно за намиране на „легитимна формула за подкрепа“ призова и съпредседателят на „Демократична България“ Христо Иванов, за да не се стига до унизителни пазарлъци. Той не смята, че е възможно формиране на нов кабинет в рамките на този парламент:
Нов кабинет не е като да си купим нови обувки на намаленията. Става дума да се намери ясна формула за това какво легитимно управление и резултат на управление може да бъде формулирано.
ДБ и БСП засвидетелстваха вярност към ПП и подкрепиха продължаване на управлението с кабинет на малцинството. Но вече стана ясно, че няма да се получи – депутати от опозицията бламират заседания на комисии, кворум едва се осигурява, а актуализацията на бюджета не беше одобрена от парламентарната Комисия по бюджет и финанси, но все пак ще влезе в пленарната зала.
Кабинетът отговори с друг залп – няма да бърза да внесе оставките на четиримата министри на ИТН и новите номинации в парламента, докато не бъдат гласувани актуализацията на бюджета, промените в Закона за енергетиката и проектът за КПКОНПИ. Конституцията не определя срок за внасяне на оставките, но инатлъкът няма да помогне на ПП, ако искат да постигнат одобрение на проектите. В тази игра на нерви „старите вълци“ в политиката са по-добри.
„Обичам те дотук“
Коалицията се разпада не заради отстъпления от принципи и ценности, а заради пари, ехидно констатираха от ГЕРБ. Факт. Независимо от декларираната проатлантическа ориентация от ПП, в коалицията се съобразиха с червената линия на БСП да не се изпраща оръжие на Украйна и със заплахата им, че в противен случай ще напуснат коалицията. Впрочем отстъплението по отношение на Нинова е видимо – в управляваната от БСП Изпълнителна агенция по горите и в останалите структури, които държат, никой не им се бърка в назначения и разпореждания.
Каквото и да ви говорят, да знаете, че става въпрос за пари, коментира съпредседателят на ДБ ген. Атанас Атанасов. Повечето спорове за постове и пари не бяха принципни, може би затова ние бяхме балансьорът в коалицията, заяви по bTV и лидерката на БСП Корнелия Нинова.
Дали тези 3,9 милиарда лева за пътища и общини, поискани от регионалния министър Гроздан Караджов, са в основата на разрива – или само станаха повод за напускането? В коалицията се възпротивиха да се дадат още милиарди на „крадливите фирми“, свързани с ГЕРБ, независимо какво са се разбирали Караджов и министърът на финансите Асен Василев.
Но ПП и ИТН са в конфликт отдавна –
още от питането на Димитър Гърдев, международен секретар на партията на Трифонов, до служебния външен министър за гражданството на Петков. Избухна скандалът, който показа, че към датата на назначаването му за министър Кирил Петков е бил канадски гражданин, въпреки че е изпратил документи за отказ преди това. „Продължаваме промяната“ блокира и избора на издигнатия от ИТН за управител на БНБ Любомир Каримански, внасяйки своя кандидатура – на председателя на парламентарната си група Андрей Гюров. В крайна сметка нито един от двамата не беше избран.
Сега довчерашните партньори в управлението започват да вадят компромати. Споделят публично кухненски проблеми, обидни квалификации, бележки от „премиерските планове“ за Северна Македония, разпределяне на регулаторите по политически партии – досущ както предишните си деляха порции и назначения на приятелски кръгове, също управленска практика в България. Калният поток няма да спре и вече замърсява медийната среда, а журналистите притичват с микрофоните си от единия до другия край на игрището.
А преди две седмици разследващият сайт BIRD разкри, че скандалната „златна лаборатория“ на ГКПП Капитан Андреево е свързана с не по-малко скандалните „златен гьол“ и „златен паркинг“. Общото между тях е, че са контролирани от лица, свързани с наркобарона Христофорос Аманатидис – Таки и ГЕРБ. През тази т.нар. лаборатория преминаваше целият внос на зеленчуци от Турция за Западна Европа, предимно за Германия. Златната схема беше атакувана и е на път да бъде развалена. Със сигурност са били разгневени не един и двама от назованите в нея.
Засега е ясно, че България върви към нови предсрочни избори –
освен ако ИТН не са се договорили с ГЕРБ и ДПС (защо не и с БСП) за подкрепа на бъдещ кабинет на малцинството, като, разбира се, преди това трябва да са получили думата на президента, че третият проучвателен мандат отива при тях. „Промяната“ ще напусне властта дори преди да е получила регистрацията си като партия и преди да е написана управленската ѝ програма. А резултатът от няколкомесечното управление на оглавяваната от нея коалиция е, че така и не изпълни целта, заради която управлява – борба с корупцията и разграждане на модела на ГЕРБ. Което не пречи да се издигат лозунги за прогонване на мафията от държавата и на следващите избори, по време на които Иван Гешев ще е все така главен прокурор.
Заглавна снимка: Jamie Street / Unsplash
Португалски модернизъм – от европейска периферия до цял свят
Post Syndicated from Анета Василева original https://toest.bg/portugalski-modernizum/
Популярният туристически образ на Португалия е цветен и екзотичен – азулежу, пастейш де ната, приказни замъци, син океан. В архитектурния свят пък, още от 90-те години на миналия век, съвременното португалско проектиране има култов статус – деликатен регионализъм, съвършен минимализъм, Португалският павилион за световното изложение Expo’98, онзи стадион на Едуардо Соуто де Моура в Брага.
Има обаче още един слой, който някак си остава незабелязан от масовия ценител на Португалия и е прославен само в няколко архитектурни книги. Това е португалският следвоенен модернизъм, който се развива в особени условия – по време на и малко след управлението на Антонио де Оливейра Салазар и неговата „Нова държава“ (Estado Novo), един от най-продължителните дяснонационалистически режими в съвременна Европа. Салазар взема властта горе-долу по времето на Хитлер – през 1932 г., но Estado Novo оцелява до 1974-та, четири години след смъртта му. Португалия, тази бивша най-богата колониална империя, дълго време е сред най-бедните държави в Европа до влизането си в Европейския съюз през 1986 г., когато започва последователен икономически растеж.
Модернизмът е масовият архитектурен стил в цял свят именно през тези първи няколко десетилетия след края на Втората световна война. Оръжие на западната либерална демокрация, компенсаторна реакция в Източния блок след смъртта на Сталин, инструмент за тотална модернизация. Как изглежда португалският модернизъм обаче в онези толкова противоречиви години, когато страната трябва да наваксва толкова бързо? „Постмодерни, преди да сме станали модерни“ беше заглавието на една от водещите статии във вестника, издаден от Португалския павилион за Венецианското архитектурно биенале през 2014 г., когато темата беше Defining Modernity 1914–2014. Темата накара всички национални павилиони да разсъждават на тема модерност, модернизъм и тяхната близка архитектурна история.
Ето няколко вече легендарни португалски проекта точно от този период.
Жилищен комплекс на бул. „Инфанте Санто“, Лисабон
архитект: Алберто Жозе Песоа, построяване: 1946–1956
Тази група от корбюзиански блокове е най-неочакваната гледка за един турист в Лисабон – някакви ортогонални модернистични обеми, повдигнати на пилоти, граничещи с широка улица, пълна с коли, а не с трамваи. Жилищният комплекс е изграден като част от общинската политика за разширяването на града на запад и създаването на нова широка пътна ос в посока север–юг. Алберто Песоа се възползва от случая, за да създаде нова градска платформа с монументална градина, в която разполага пет успоредни осеметажни блока, обърнати към река Тежо и перпендикулярно на трафика.
Това е архитектура, която крещи „Аз съм универсален, модулен, чист, бял модернизъм, нищо че се намирам в един от най-колоритните градове в Европа“.
Плувни басейни в Леса да Палмейра, Матозиньош
архитект: Алваро Сиза Виейра, построяване: 1966
Плажовете на Леса да Палмейра се намират на северното атлантическо крайбрежие в град Матозиньош (близо до Порто), родния град на самия Алваро Сиза. През 1966 г. той все още не е култовото име, което е днес, а млад архитект, току-що започнал самостоятелна практика. Но басейните при Леса да Палмейра стават култово място почти мигновено. Преживяването е режисиран реверанс към природата, а архитектурата отстъпва крачка назад, като тихо допълва и подкрепя естествената среда.
Разположени между пътя и океанското крайбрежие, басейните са почти напълно скрити от погледа. Влиза се по дълга бетонна рампа до бетонни съблекални и душове, в които първо чуваш океана, преди да го видиш. Сиза запазва максимално съществуващите скали и вплита всичко между тях, а водата на басейните и водата на океана изглеждат като едно. Това е архитектура за всички сетива, контекстуална отвъд стилове, история, политика и памет и толкова характерна за регионалния следвоенен модернизъм. Първична и силна точно заради това.
Жилищен комплекс „Кинта да Малагейра“, Евора
архитект: Алваро Сиза Виейра, построяване: 1973–1977
Още един контекстуален проект на Алваро Сиза, който стои в сянката на защитеното от ЮНЕСКО антично римско наследство в центъра на Евора. „Кинта да Малагейра“ е социален жилищен комплекс, който, вместо с едрите обеми на следвоенния модернизъм, работи с мрежа от редови еднофамилни къщи с вътрешни дворове, свързани на няколко нива – включително на нивото на интерпретацията на античната жилищна застройка или селските португалски къщи. Особено характерен е инфраструктурният слой, който Сиза създава – повдигната водна и електрическа мрежа, нещо като съвременен акведукт, който освен всичко се оказва и най-икономичният начин за изграждане на комплекса. Мястото е социалистическа утопия с много препратки и нива и трябва да се посещава не само от архитекти (в чийто списък с португалски забележителности обикновено присъства).
Музей и парк „Калуст Гулбенкян“, Лисабон
архитекти: Алберто Песоа, Педро Сид, Руи Жервиш Атоугия, построяване: 1969
Казват, че това е мястото с най-добрата публична ботаническа градина в Лисабон.
Музеят с колекцията на арменския петролен магнат Калуст Гулбенкян е журнален брутализъм – но от онзи тип, в който видимият бетон работи с ландшафт, растителност, вода и изобщо с природата по толкова прелъстителен начин, че на никого и през ум не му минава да го нарече „бетонно чудовище“. Точно обратното. Това е архитектурен рай, който остарява прекрасно именно заради великолепния ландшафт и обилната зеленина. Тук при хубаво време е пълно с хора, които просто лежат по поляните, студенти от близкия политехнически университет учат по пейките, баби и внуци си правят пикник под дърветата.
Историята на Калуст Гулбенкян е също толкова интересна, колкото огромната му лична колекция, намерила подслон в павилионите на музея. Роден през 1869 г. в Османската империя, живял почти век между няколко държави, режими и войни, Гулбенкян става един от най-богатите хора на своето време, отворил пътя към Запада за петролните находища в Близкия изток. Умира в Лисабон и именно там наследниците му създават фондация и обявяват архитектурен конкурс за цял комплекс, който да отразява духа на епохата – регионализиран модернизъм в симбиоза с природната среда. Интересното е, че това е място, проектирано и завършено все още в условията на дясноконсервативна диктатура и този двойнствен дух на португалския модернизъм е тема, за която може да се напише още много.
Снимки: Сградата на Португалския павилион от Expo’98, арх. Алваро Сиза Виейра © Анета Василева
По буквите: Белева, Славейков, Моварели
Post Syndicated from Зорница Христова original https://toest.bg/po-bukvite-beleva-slaveykov-movarelli/
В емблематичната си колонка, започната още през 2008 г. във в-к „Култура“, Марин Бодаков ни представяше нови литературни заглавия и питаше с какво точно тези книги ни променят. Вярваме, че е важно тази рубрика да продължи. От човек до човек, с нова книга в ръка.
„Таралежите излизат през нощта“ от Йорданка Белева
корица Иво Рафаилов, Пловдив: изд. „Жанет 45“, 2022
Разказите на Йорданка Белева не са нещо, за което можеш да пишеш умно, без да звучиш глупаво. Те предизвикват силна емоция, наместват – като чекръкчия – ставните връзки на паметта, изметнати кой знае откога. Рязка болка, след която обаче вървиш малко по-нормално. Обикновено това са ставните връзки на родовата памет, уж добре обгрижвани от поколения наред писатели, речописци и длъжностни лица в обредни домове. Де факто много често „обгрижвани“ – с фалш. По-точно казано, много често употребявани за различни цели.
Мъката по близките, нуждата от родова принадлежност, от усещането, че продължаваш някаква история отвъд смъртта – това са силни състояния, в които човек е уязвен в съкровеното и сакралното. Затова разговорите „за корена“ са извънредно удобни за стремящите се към власт. За съжаление обаче, това става най-често с подмяна на този разговор, тоест с лъжа. Няма да цитирам как става това в момента; достатъчно е да си припомним светотатствените употреби на нуждата от памет и дори думата „възраждане“ във „Възродителния“ процес.
Дана Белева изправя тази лъжа директно – в разказа „Тюркян от 681 година“ две момичета, туркинче и българче, са изправени пред дъската да представляват съответно славяни и прабългари. И подмяната на името води до разкачане със себе си; „аз плаче“, казва Тюркян, защото в нея има вече някой, за когото тя може да говори само в трето лице.
Друг ключ за злоупотреба с родовата памет е патриархалният – внушаването на носталгия по някакви „мъжки времена“ като естествено състояние на семейството. Също много удобно за манипулация и придобиване на надмощие, този път спрямо женското. Разказите на Белева не са никак отявлено феминистки, нито са някакъв écriture féminine – не са заявени като „женски“ по никакъв начин. Бабите и дядовците в тях обаче не са герои в някакво клише за традицията – те са рисувани от натура и в тях изпъкват човешкото, обичта и болката, а не някакви си роли.
Третият план, който тотално липсва, е използването на предците като лост за назидателност спрямо „поколенията“. Няма никаква поза и дистанция между разказвачката и онези, за които разказва, никакви драми село–град; говорим за хора. Като у Йовков. И това е също изключително оздравително – на мястото на противопоставянето идва просто обичта, грижата, която помня и аз.
Що се отнася до чисто писателското майсторство, Дана Белева се пази от външните му проявления – вниманието на читателя не бива да бъде отвличано от синтактични слаломи и фонетични фльонги. Виж, от време на време се обръща внимание на конкретни езикови изрази, но по-скоро като разчепкване на смисъла, например раждането и краят в израза „роден край“.
Като цяло обаче писателската роля не е отделена от всички останали, въпреки че в един от разказите се появява втори „аватар“ на разказвачката – продавачът на чемшир до гробищата, който първо разказва истории, за да пробута букетчетата си, а после издава тайните на занаята си – как и защо е вкарал в думите си пчелата, в какви дози е добре да говориш за любов, когато говориш за смърт, и т.н. И това също би могло да помогне като противоотрова за фалша – да видиш как емоциите са също инструмент, на който може да се свири.
Ако обаче тези разкази бяха просто разобличение на фалшивото, те биха били доста по-вторични – и нямаше да работят. Основното в тях обаче е обръщането на читателя към истинската му памет, нахранването на истинския емоционален глад, наместването на изметнатата връзка. Йорданка Белева посочва клисарската ръка, която обира свещите за претопяване, но обръща мисълта ни така, че да гледаме светлината.
„Празнично семейство“ от Йордан Славейков
корица Кирил Златков, Пловдив: изд. „Жанет 45“, 2022
Разказите на Йордан Славейков са цапнати в устата, иронични, забавни, умели, разнородни, нехайно дръзки към тромавите страшилища на конвенцията, а и към всяко мелодраматично „Ама, Дани, не можеш да правиш това“, с което някой милозлив наръчник по писане би тръгнал да го спасява.
Не че Йордан Славейков не обича мелодрамата – все пак е режисьор и нейният емоционален размах го привлича; неговите разкази газят из дълбокото. Но докато го правят, не пропускат да вдигнат пръски. Ето как.
В този сборник се говори за любовта, пренапрегната до крайност, за любовта от двете страни на смъртта. Предизвестена, внезапна, случайна, изчислена до точния ден – тя е всичко друго, но не и окончателната развръзка на фабулата, никога краят на връзката. Най-важното започва оттам нататък. И неговото развитие няма нищо общо с предписанията на скръбта. То се разгръща така, както се разгръща самата любов – наситено, страстно, едновременно гневно и нежно, с цялата тромавина и припряност на влюбения човек.
Докато се идентифицираме с неговите герои – с леко смотаната библиотекарка, която вярва в знаците, с Дядо Коледа с обущата на чичо Краси, с нарочения от квартала „лош човек“, с режисьора, който едновременно иронизира напълно бездарната си любима и неудържимо копнее по нея, – ние си позволяваме да се смеем над себе си. Да се смеем над себе си именно в онези моменти, в които се възприемаме най-сериозно. И едното ни най-малко не пречи на другото. Напротив. То е част от прямотата, от честността на тези разкази.
Обичащият човек може да бъде всякакъв. Смъртта не променя това. В два от разказите има опит за разпореждане и в тази сфера – какъв трябва да си, за да си достоен да скърбиш? Какъвто си искаш, казва Йордан Славейков. Също както нямаш нужда от разрешение, за да обичаш някого.
„Господин Вървими“ от Даниеле Моварели
илюстрации Аличе Копини, превод от италиански Дария Карапеткова, София: изд. „Ракета“, 2022
Тази книга е хем напълно разбираема като формат и послание, хем прелестно ги надскача. Картинна книга, в която героят, който има всичко материално, разбира колко по-важен е самият той от своите притежания. Обичайната рамка е обаче само платното, на което да се вихри въображението на автор и илюстратор. Как точно да си представиш „да имаш всичко“, ако си дете?
Всяка стая е пълна „със старинни и модерни мебели, картини от известни художници, блестящи доспехи, китайски вази, статуи, огромни диаманти“ и… „игрища за голф“. Истинско определение от вавилонската енциклопедия! В мазето са разположени пързалка за кънки и ски писта, на тавана – тропическа джунгла, в градината – зоопарк, езеро с кораб, пирамида, цял град на джуджета и ракета за пътуване до Марс. Вместо звънец има оркестър на живо.
Сюжетът е на пауза, за да може детето да се наслади най-пълно на фантастичната къща, да поживее в нея, да може да си поиграе – да си представи оркестъра до входа на своя жилищен блок, а сутрин, когато тръгва на училище, майка му да го попита дали иска да вземат круизен кораб, въздушен балон или подводница. После пръстът слиза от копчето за пауза, сюжетът тръгва – и г-н Вървими се сдобива по случайност с охлювена черупка, която го оставя „извън“ неговия претъпкан свят, в който липсват единствено достатъчно широки врати (и широкоскроени лекари). Решението, разбира се, се клатушка през цялото време на гърба му.
Аличе Копини е съвсем млада (завършила през 2015 г.) и доста талантлива илюстраторка. Работата ѝ с гваш, пастели и моливи е много динамична – с усет за движение, поза, жест, почти като стопкадри от анимационен филм. Характерният герой, разбира се, също помага за това усещане. За родителя, който чете книгата на детето си, има скрити малки подаръци – например да открива кои точно прочути картини и статуи красят дома на г-н Вървими. Тази стилистика в момента явно се преподава в добрите художествени академии в Европа, тъй като подобен стил се среща и в други детски книги. Тук обаче е чудесно изпълнен, сам по себе си е очарователен, а у нас почти не се среща, така че, ако имате близко дете, горещо препоръчвам да му доставите удоволствие с тази книга.
Активните дарители на „Тоест“ получават постоянна отстъпка в размер на 20% от коричната цена на всички заглавия от каталога на „Жанет 45“, както и на няколко други български издателства в рамките на партньорската програма Читателски клуб „Тоест“. За повече информация прочетете на toest.bg/club.
Заглавно изображение: Колаж от корици на издателствата „Жанет 45“ и „Ракета“ и снимка на Annie Spratt / Unsplash
How Do We Know What the Milky Way Really Looks Like?
Post Syndicated from Curious Droid original https://www.youtube.com/watch?v=bjM3jOYQYz4
How we think about browsers
Post Syndicated from Keith Cirkel original https://github.blog/2022-06-10-how-we-think-about-browsers/
At GitHub, we believe it’s not fully shipped until it’s fast. JavaScript makes a big impact on how pages perform. One way we work to improve JavaScript performance is to make changes to the native syntax and polyfills we ship. For example, in January of this year, we updated our compiler to output native ES2019 code, shipping native syntax for optional catch binding.
JavaScript doesn’t get executed on very old browsers when native syntax for new language features is encountered. However, thanks to GitHub being built following the principle of progressive enhancement, users of older browsers still get to interact with basic features of GitHub, while users with more capable browsers get a faster experience.
GitHub will soon be serving JavaScript using syntax features found in the ECMAScript 2020 standard, which includes the optional chaining and nullish coalescing operators. This change will lead to a 10kb reduction in JavaScript across the site.
We want to take this opportunity to go into detail about how we think about browser support. We will share data about our customers’ browser usage patterns and introduce you to some of the tools we use to make sure our customers are getting the best experience, including our recently open-sourced browser support library.
What browsers do our customers use?
To monitor the performance of pages, we collect some usage information. We parse User-Agent headers as part of our analytics, which lets us make informed decisions based on the browsers our users are running. Some of these decisions include, what browsers we execute automated tests on, the configuration of our static analysis tools, and even what features we ship. Around 95% of requests to our web services come from browsers with an identifying user agent string. Another 1% of requests have no User-Agent header, and the remaining 4% make up scripts, like Python (2%) or programs like cURL (0.5%).
We encourage users to use the latest versions of Chrome, Edge, Firefox, or Safari, and our data shows that a majority of users do so. Here’s what the browser market share looked like for visits to github.com between May 9-13, 2022:
| Beta | Latest | -1 | -2 | -3 | -4 | -5 | -6 | -7 | -8 | Total | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chrome | 0.2950% | 53.0551% | 12.7103% | 1.8120% | 0.8076% | 0.4737% | 0.5504% | 0.1728% | 0.1677% | 0.1029% | 70.1478% |
| Edge | 0.0000% | 6.3404% | 0.5328% | 0.0978% | 0.0432% | 0.0202% | 0.0143% | 0.0063% | 0.0058% | 0.0046% | 7.0657% |
| Firefox | 0.6525% | 7.7374% | 2.9717% | 0.2243% | 0.1041% | 0.1018% | 0.0541% | 0.0396% | 0.0219% | 0.0172% | 11.9249% |
| Safari | 0.0000% | 2.8802% | 0.7049% | 0.2110% | 0.0000% | 0.3288% | 0.0000% | 0.0696% | 0.0000% | 0.0094% | 4.2038% |
| Opera | 0.0030% | 0.2650% | 1.1173% | 0.0112% | 0.0044% | 0.0043% | 0.0016% | 0.0017% | 0.0015% | 0.0011% | 1.4112% |
| Internet Explorer | 0.0000% | 0.0658% | 0.0001% | 0.0001% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0001% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0662% |
| Samsung Internet | 0.0000% | 0.0276% | 0.0007% | 0.0012% | 0.0008% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0000% | 0.0302% |
| Total | 0.9507% | 70.3716% | 18.0379% | 2.3576% | 0.9602% | 0.9289% | 0.6207% | 0.2901% | 0.1968% | 0.1352% | 94.8498% |
The above graph shows two dimensions: market share across browser vendors, and market share across versions. Looking at traffic with a branded user-agent string shows that roughly 95% of requests are coming from one of seven browsers. It also shows us that—perhaps unsurprisingly—the majority of requests come from Google Chrome (more than 70%), 12% from Firefox, 7% from Edge, 4.2% from Safari, and 1.4% from Opera (all other browser vendors represent significantly less than 1% of traffic).
The fall-off for outdated versions of browsers is very steep. While over 70% of requests come from the latest release of a browser, 18% come from the previous release. Requests coming from three versions behind the latest fall to less than 1%. These numbers tell us that we can make the most impact by concentrating on Chrome, Firefox, Edge, and Safari, in that order. That’s not the whole story, though. Another vector to look at is over time:
| 15.4 | 15.3 | 15.2 | 15.1 | 15.0 | 14.1 | 14.0 | 13.1 | 13.0 | 12.1 | 12.0 | <12 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022-01-01 | 0.2130% | 1.9933% | 31.9792% | 25.3472% | 6.1477% | 11.5005% | 3.9045% | 2.3446% | 0.5210% | 0.9379% | 0.0336% | 15.0773% |
| 2022-01-02 | 0.2548% | 2.0334% | 32.8731% | 25.9360% | 6.4715% | 12.0837% | 3.7401% | 2.4652% | 0.5292% | 0.8598% | 0.0297% | 12.7235% |
| 2022-01-03 | 0.3078% | 1.6285% | 34.9256% | 27.0666% | 7.3738% | 13.7125% | 3.7582% | 2.1204% | 0.4217% | 0.6152% | 0.0238% | 8.0459% |
| 2022-01-04 | 0.3637% | 1.4860% | 35.6528% | 26.9236% | 7.6980% | 14.2046% | 3.6510% | 2.0938% | 0.3804% | 0.5613% | 0.0305% | 6.9543% |
| 2022-01-05 | 0.3519% | 1.4723% | 35.8533% | 26.3673% | 7.6227% | 14.5006% | 3.7131% | 2.1403% | 0.3793% | 0.5682% | 0.0254% | 7.0055% |
| 2022-01-06 | 0.3575% | 1.5431% | 36.6670% | 25.8058% | 7.5075% | 14.2149% | 3.7570% | 2.1580% | 0.3888% | 0.6040% | 0.0242% | 6.9722% |
| 2022-01-07 | 0.4123% | 1.6277% | 37.4426% | 25.2663% | 7.3924% | 13.8618% | 3.6753% | 2.0874% | 0.4024% | 0.5904% | 0.0270% | 7.2144% |
| 2022-01-08 | 0.3237% | 1.9625% | 35.9640% | 24.3500% | 6.2977% | 12.0691% | 3.7139% | 2.3841% | 0.5170% | 0.8028% | 0.0266% | 11.5885% |
| 2022-01-09 | 0.2964% | 1.9599% | 36.0700% | 24.2496% | 6.3270% | 12.0979% | 3.7857% | 2.3146% | 0.4816% | 0.8567% | 0.0242% | 11.5363% |
| 2022-01-10 | 0.3488% | 1.5101% | 39.0599% | 24.5018% | 7.2861% | 14.0757% | 3.6064% | 2.0192% | 0.3818% | 0.5383% | 0.0285% | 6.6433% |
| 2022-01-11 | 0.4108% | 1.5541% | 39.4265% | 24.3465% | 7.3778% | 14.1840% | 3.5905% | 1.9870% | 0.3366% | 0.5555% | 0.0253% | 6.2052% |
| 2022-01-12 | 0.3743% | 1.5182% | 40.0054% | 23.9508% | 7.3054% | 14.1456% | 3.5695% | 2.0163% | 0.3643% | 0.5105% | 0.0308% | 6.2090% |
| 2022-01-13 | 0.3380% | 1.5659% | 40.3951% | 23.5803% | 7.2104% | 14.1495% | 3.6099% | 1.9705% | 0.3716% | 0.5117% | 0.0229% | 6.2743% |
| 2022-01-14 | 0.3709% | 1.6172% | 40.8321% | 23.4113% | 6.9690% | 13.5323% | 3.5354% | 1.9806% | 0.3559% | 0.5424% | 0.0251% | 6.8279% |
| 2022-01-15 | 0.2870% | 2.0547% | 39.7351% | 22.0067% | 5.9847% | 11.7234% | 3.6011% | 2.2909% | 0.4668% | 0.7720% | 0.0287% | 11.0489% |
| 2022-01-16 | 0.2964% | 2.0923% | 40.8441% | 20.6853% | 5.9118% | 11.8049% | 3.6625% | 2.3851% | 0.4599% | 0.8312% | 0.0294% | 10.9970% |
| 2022-01-17 | 0.3043% | 1.6554% | 43.8724% | 20.6116% | 6.6334% | 13.7081% | 3.5519% | 2.0195% | 0.3721% | 0.5356% | 0.0287% | 6.7071% |
| 2022-01-18 | 0.3448% | 1.5978% | 45.3308% | 19.6763% | 6.7137% | 13.6977% | 3.5498% | 1.9990% | 0.3478% | 0.5166% | 0.0289% | 6.1968% |
| 2022-01-19 | 0.3490% | 1.6179% | 46.3810% | 19.0037% | 6.5909% | 13.7031% | 3.4676% | 1.9497% | 0.3358% | 0.4847% | 0.0264% | 6.0901% |
| 2022-01-20 | 0.3410% | 1.6362% | 47.2639% | 18.3797% | 6.4656% | 13.3978% | 3.3907% | 1.9803% | 0.3393% | 0.5244% | 0.0245% | 6.2566% |
| 2022-01-21 | 0.3553% | 1.7170% | 48.0184% | 17.4454% | 6.3012% | 13.1411% | 3.3914% | 2.0109% | 0.3696% | 0.4934% | 0.0230% | 6.7332% |
| 2022-01-22 | 0.2929% | 2.3538% | 46.1479% | 16.4726% | 5.4806% | 11.2732% | 3.4515% | 2.1378% | 0.4547% | 0.7435% | 0.0291% | 11.1624% |
| 2022-01-23 | 0.2595% | 2.3385% | 47.0822% | 15.5800% | 5.4940% | 11.0466% | 3.5465% | 2.2365% | 0.4565% | 0.7749% | 0.0233% | 11.1614% |
| 2022-01-24 | 0.3607% | 1.7504% | 50.7307% | 15.3784% | 6.1093% | 12.9047% | 3.4166% | 2.0184% | 0.3442% | 0.4872% | 0.0225% | 6.4769% |
| 2022-01-25 | 0.3654% | 1.7706% | 51.9246% | 14.6195% | 6.0739% | 12.9834% | 3.3441% | 1.9226% | 0.3283% | 0.4742% | 0.0197% | 6.1736% |
| 2022-01-26 | 0.3465% | 2.1688% | 52.4595% | 14.0287% | 5.9250% | 12.4463% | 3.3065% | 1.9205% | 0.3530% | 0.5013% | 0.0244% | 6.5195% |
| 2022-01-27 | 0.3628% | 7.7522% | 47.3489% | 13.5902% | 5.8790% | 12.5425% | 3.2687% | 1.9584% | 0.3513% | 0.4820% | 0.0285% | 6.4356% |
| 2022-01-28 | 0.8512% | 12.2593% | 43.2173% | 12.7719% | 5.7684% | 12.2779% | 3.2807% | 1.8948% | 0.3661% | 0.4896% | 0.0249% | 6.7981% |
| 2022-01-29 | 1.5324% | 15.5746% | 37.9759% | 11.4900% | 5.0904% | 10.8157% | 3.2414% | 2.2146% | 0.4751% | 0.7246% | 0.0226% | 10.8425% |
| 2022-01-30 | 1.8095% | 17.1024% | 36.5444% | 11.5112% | 5.0038% | 10.5058% | 3.3404% | 2.2842% | 0.4604% | 0.7569% | 0.0187% | 10.6623% |
| 2022-01-31 | 1.5814% | 17.6461% | 38.7703% | 12.5933% | 5.6880% | 12.0274% | 3.1897% | 1.8416% | 0.3408% | 0.4923% | 0.0240% | 5.8050% |
| 2022-02-01 | 1.7441% | 19.2814% | 37.2947% | 12.3450% | 5.5508% | 11.9390% | 3.1856% | 1.8109% | 0.3369% | 0.4689% | 0.0228% | 6.0199% |
| 2022-02-02 | 1.8425% | 20.6234% | 36.1439% | 12.2229% | 5.5517% | 11.8100% | 3.0868% | 1.7966% | 0.3369% | 0.4872% | 0.0285% | 6.0697% |
| 2022-02-03 | 1.8914% | 21.5787% | 34.9534% | 12.0932% | 5.4199% | 11.7927% | 3.1686% | 1.8609% | 0.3504% | 0.4656% | 0.0240% | 6.4013% |
| 2022-02-04 | 1.9648% | 22.7768% | 34.0393% | 11.7468% | 5.2886% | 11.4763% | 3.0458% | 1.8618% | 0.3508% | 0.5207% | 0.0221% | 6.9061% |
| 2022-02-05 | 2.3963% | 23.4144% | 30.8252% | 10.7756% | 4.6826% | 10.0675% | 3.2277% | 2.1561% | 0.4480% | 0.7145% | 0.0214% | 11.2706% |
| 2022-02-06 | 2.3912% | 24.0953% | 30.5678% | 10.4257% | 4.7046% | 10.0236% | 3.3234% | 2.1215% | 0.4327% | 0.7056% | 0.0193% | 11.1893% |
| 2022-02-07 | 2.0336% | 24.6938% | 32.2185% | 11.5380% | 5.1985% | 11.8112% | 3.1986% | 1.9324% | 0.3535% | 0.4776% | 0.0249% | 6.5194% |
| 2022-02-08 | 2.0578% | 25.5825% | 31.5513% | 11.4319% | 5.1997% | 11.8368% | 3.1809% | 1.8839% | 0.3255% | 0.4600% | 0.0220% | 6.4678% |
| 2022-02-09 | 2.1357% | 26.4126% | 31.2722% | 11.3999% | 5.2737% | 11.9741% | 3.1823% | 1.9032% | 0.2298% | 0.2883% | 0.0204% | 5.9077% |
| 2022-02-10 | 2.1586% | 27.2403% | 30.8552% | 11.3862% | 5.2045% | 11.8815% | 3.1880% | 1.5341% | 0.2342% | 0.2931% | 0.0234% | 6.0009% |
| 2022-02-11 | 2.3263% | 28.7838% | 30.1344% | 11.3683% | 5.1761% | 11.6652% | 3.1655% | 0.8880% | 0.1781% | 0.2133% | 0.0214% | 6.0796% |
| 2022-02-12 | 2.7622% | 28.4764% | 26.9469% | 9.7973% | 4.4372% | 9.9020% | 3.1473% | 2.1256% | 0.4193% | 0.7154% | 0.0241% | 11.2464% |
| 2022-02-13 | 2.6300% | 28.9074% | 26.5648% | 9.9005% | 4.4070% | 9.9237% | 3.1472% | 2.2069% | 0.4375% | 0.7176% | 0.0234% | 11.1339% |
| 2022-02-14 | 2.2108% | 30.1253% | 28.0680% | 10.8367% | 5.0225% | 11.6307% | 3.1060% | 1.7727% | 0.3190% | 0.4699% | 0.0230% | 6.4155% |
| 2022-02-15 | 2.2626% | 31.0756% | 27.6637% | 10.8023% | 4.9224% | 11.5579% | 3.0697% | 1.7311% | 0.3060% | 0.4568% | 0.0263% | 6.1257% |
| 2022-02-16 | 2.3030% | 31.5893% | 27.2155% | 10.7267% | 4.8788% | 11.4932% | 2.9605% | 1.7814% | 0.3026% | 0.4668% | 0.0264% | 6.2558% |
| 2022-02-17 | 2.3139% | 32.1564% | 26.7888% | 10.6523% | 4.7749% | 11.4135% | 3.0497% | 1.8037% | 0.3309% | 0.4543% | 0.0254% | 6.2362% |
| 2022-02-18 | 2.3419% | 33.8505% | 25.1471% | 10.3232% | 4.6872% | 11.2973% | 2.9507% | 1.8080% | 0.3524% | 0.4658% | 0.0234% | 6.7524% |
| 2022-02-19 | 2.8255% | 35.4968% | 21.2425% | 9.0705% | 4.3585% | 9.6129% | 3.0839% | 2.1391% | 0.4321% | 0.7214% | 0.0240% | 10.9927% |
| 2022-02-20 | 2.7597% | 37.2786% | 19.6970% | 9.0995% | 4.3411% | 9.6230% | 3.0634% | 2.1577% | 0.4466% | 0.6930% | 0.0223% | 10.8180% |
| 2022-02-21 | 2.2972% | 39.5270% | 20.2617% | 9.8308% | 4.5785% | 11.0922% | 3.0427% | 1.8432% | 0.3359% | 0.4971% | 0.0203% | 6.6735% |
| 2022-02-22 | 2.3285% | 41.6072% | 18.8362% | 9.5382% | 4.5626% | 11.1426% | 3.0037% | 1.8037% | 0.3116% | 0.4570% | 0.0206% | 6.3882% |
| 2022-02-23 | 2.3564% | 42.9442% | 17.7843% | 9.3653% | 4.5609% | 11.0347% | 2.8992% | 1.7738% | 0.3189% | 0.4421% | 0.0198% | 6.5005% |
| 2022-02-24 | 2.3331% | 43.8819% | 16.9144% | 9.1178% | 4.5580% | 11.1665% | 2.9641% | 1.7680% | 0.3063% | 0.4369% | 0.0224% | 6.5306% |
| 2022-02-25 | 2.3644% | 45.0140% | 15.8175% | 8.8273% | 4.4317% | 10.9711% | 2.9355% | 1.7624% | 0.3324% | 0.4556% | 0.0238% | 7.0641% |
| 2022-02-26 | 2.9596% | 44.4252% | 13.1945% | 7.6195% | 3.9776% | 9.4234% | 3.1355% | 2.0300% | 0.5206% | 0.7039% | 0.0223% | 11.9878% |
| 2022-02-27 | 2.8501% | 45.0292% | 12.5025% | 7.7242% | 4.0507% | 9.4992% | 3.0954% | 2.1008% | 0.4980% | 0.6989% | 0.0251% | 11.9258% |
| 2022-02-28 | 2.3807% | 47.0753% | 14.2634% | 8.4807% | 4.2220% | 10.9576% | 3.0524% | 1.8148% | 0.3434% | 0.4632% | 0.0242% | 6.9222% |
| 2022-03-01 | 2.3748% | 48.2034% | 13.7801% | 8.3157% | 4.2605% | 10.7307% | 2.9418% | 1.8095% | 0.3259% | 0.4437% | 0.0224% | 6.7913% |
| 2022-03-02 | 2.3629% | 48.7995% | 13.5339% | 8.1894% | 4.2284% | 10.7893% | 2.9092% | 1.7475% | 0.3293% | 0.4560% | 0.0220% | 6.6327% |
| 2022-03-03 | 2.4486% | 49.7154% | 12.6928% | 8.1700% | 4.1801% | 10.6387% | 2.8873% | 1.7340% | 0.3109% | 0.4497% | 0.0246% | 6.7479% |
| 2022-03-04 | 2.5373% | 50.2026% | 12.4981% | 7.7686% | 4.1271% | 10.5053% | 2.8372% | 1.7236% | 0.3080% | 0.4493% | 0.0255% | 7.0174% |
| 2022-03-05 | 3.0231% | 49.3317% | 10.5426% | 6.5147% | 3.7707% | 9.0290% | 3.0784% | 2.0464% | 0.4182% | 0.6288% | 0.0208% | 11.5956% |
| 2022-03-06 | 3.0723% | 49.6284% | 10.0200% | 6.7391% | 3.7704% | 9.0282% | 3.0924% | 2.1063% | 0.4288% | 0.6881% | 0.0213% | 11.4046% |
| 2022-03-07 | 2.4667% | 51.7157% | 11.7176% | 7.6974% | 4.1000% | 10.2989% | 2.8448% | 1.7253% | 0.3185% | 0.4412% | 0.0236% | 6.6503% |
| 2022-03-08 | 2.4190% | 52.4292% | 11.3917% | 7.3946% | 4.1027% | 10.3559% | 2.8335% | 1.7378% | 0.3259% | 0.4500% | 0.0230% | 6.5368% |
| 2022-03-09 | 2.4744% | 52.9758% | 11.0708% | 7.4840% | 4.0474% | 10.3307% | 2.8409% | 1.6682% | 0.3015% | 0.4183% | 0.0210% | 6.3667% |
| 2022-03-10 | 2.5404% | 53.2418% | 10.8388% | 7.3800% | 3.9569% | 10.2019% | 2.8462% | 1.7425% | 0.3027% | 0.4212% | 0.0254% | 6.5022% |
| 2022-03-11 | 2.6346% | 53.8851% | 10.3123% | 7.1008% | 3.8969% | 9.8746% | 2.7686% | 1.6714% | 0.2988% | 0.4224% | 0.0252% | 7.1092% |
| 2022-03-12 | 3.2418% | 52.4146% | 8.4171% | 6.0948% | 3.5575% | 8.6494% | 3.0048% | 2.0180% | 0.3927% | 0.7005% | 0.0251% | 11.4838% |
| 2022-03-13 | 3.2069% | 52.3926% | 8.5002% | 6.1721% | 3.5239% | 8.4507% | 2.9757% | 2.1148% | 0.3755% | 0.7167% | 0.0254% | 11.5456% |
| 2022-03-14 | 3.2185% | 54.3662% | 9.8584% | 7.0464% | 3.8492% | 9.8257% | 2.7413% | 1.6965% | 0.2680% | 0.4273% | 0.0270% | 6.6756% |
| 2022-03-15 | 11.1192% | 47.4059% | 9.5438% | 6.8719% | 3.7611% | 9.7005% | 2.7719% | 1.6308% | 0.2637% | 0.4211% | 0.0250% | 6.4849% |
| 2022-03-16 | 17.9069% | 41.3967% | 9.1987% | 6.6590% | 3.7184% | 9.5772% | 2.6822% | 1.6273% | 0.2877% | 0.4349% | 0.0197% | 6.4914% |
| 2022-03-17 | 21.7348% | 38.1323% | 8.8607% | 6.5819% | 3.6503% | 9.4056% | 2.6279% | 1.6295% | 0.2814% | 0.4449% | 0.0250% | 6.6258% |
| 2022-03-18 | 24.4165% | 35.7041% | 8.5482% | 6.3399% | 3.5433% | 9.0851% | 2.5852% | 1.6362% | 0.2685% | 0.4610% | 0.0258% | 7.3863% |
| 2022-03-19 | 26.2368% | 31.9489% | 6.8779% | 5.5836% | 3.3195% | 7.9382% | 2.7793% | 1.9717% | 0.3594% | 0.6485% | 0.0219% | 12.3144% |
| 2022-03-20 | 27.3687% | 30.7753% | 7.0252% | 5.5489% | 3.3195% | 7.9491% | 2.8717% | 1.9881% | 0.3587% | 0.6629% | 0.0231% | 12.1088% |
| 2022-03-21 | 28.2620% | 32.3271% | 8.3673% | 6.3448% | 3.4783% | 9.2887% | 2.6006% | 1.6620% | 0.2865% | 0.4242% | 0.0238% | 6.9347% |
| 2022-03-22 | 29.5670% | 31.4166% | 8.2768% | 6.3061% | 3.4969% | 9.2905% | 2.5700% | 1.5872% | 0.2591% | 0.4296% | 0.0227% | 6.7774% |
| 2022-03-23 | 30.6539% | 30.6544% | 8.0608% | 6.2326% | 3.4798% | 9.1248% | 2.5844% | 1.6372% | 0.2534% | 0.4191% | 0.0235% | 6.8761% |
| 2022-03-24 | 32.0481% | 29.9540% | 8.0759% | 6.0714% | 3.4595% | 9.0259% | 2.5544% | 1.5634% | 0.2705% | 0.4064% | 0.0225% | 6.5478% |
| 2022-03-25 | 32.7566% | 28.9962% | 7.7413% | 5.9692% | 3.3709% | 8.7142% | 2.5446% | 1.5842% | 0.2667% | 0.4180% | 0.0235% | 7.6147% |
| 2022-03-26 | 32.5970% | 26.7095% | 6.2462% | 5.0950% | 3.2226% | 7.6540% | 2.7770% | 1.8228% | 0.3847% | 0.6553% | 0.0210% | 12.8149% |
| 2022-03-27 | 33.0257% | 26.3003% | 6.3665% | 5.3195% | 3.2245% | 7.8100% | 2.8208% | 1.8248% | 0.3827% | 0.6404% | 0.0235% | 12.2614% |
| 2022-03-28 | 34.6919% | 27.5399% | 7.6902% | 5.9742% | 3.3578% | 8.8958% | 2.5193% | 1.6230% | 0.2658% | 0.3997% | 0.0232% | 7.0192% |
| 2022-03-29 | 35.6580% | 27.0895% | 7.6128% | 5.9695% | 3.3326% | 8.7237% | 2.4484% | 1.5631% | 0.2741% | 0.3802% | 0.0223% | 6.9258% |
| 2022-03-30 | 36.0933% | 26.8011% | 7.4668% | 5.9183% | 3.3682% | 8.6179% | 2.4670% | 1.5698% | 0.2556% | 0.4017% | 0.0195% | 7.0208% |
| 2022-03-31 | 36.7627% | 26.3586% | 7.4152% | 5.8338% | 3.2992% | 8.6070% | 2.5025% | 1.5928% | 0.2742% | 0.4120% | 0.0184% | 6.9235% |
| 2022-04-01 | 37.7935% | 25.6391% | 7.0944% | 5.6951% | 3.3207% | 8.4395% | 2.3936% | 1.5895% | 0.2895% | 0.4032% | 0.0177% | 7.3242% |
| 2022-04-02 | 36.7583% | 23.8424% | 6.0495% | 4.9378% | 3.1161% | 7.6109% | 2.7326% | 1.8943% | 0.3616% | 0.6358% | 0.0209% | 12.0398% |
| 2022-04-03 | 38.0555% | 23.4329% | 5.9867% | 5.0717% | 3.1091% | 7.4917% | 2.6295% | 1.8512% | 0.3456% | 0.6151% | 0.0185% | 11.3926% |
| 2022-04-04 | 39.5734% | 24.4753% | 7.2343% | 5.6909% | 3.1580% | 8.4157% | 2.4270% | 1.5334% | 0.2433% | 0.4101% | 0.0237% | 6.8149% |
| 2022-04-05 | 40.1999% | 24.3237% | 7.1533% | 5.5920% | 3.2204% | 8.3465% | 2.3998% | 1.4640% | 0.2627% | 0.3814% | 0.0251% | 6.6309% |
| 2022-04-06 | 40.3972% | 23.9005% | 7.0750% | 5.5978% | 3.4175% | 8.4546% | 2.3345% | 1.5084% | 0.2411% | 0.4040% | 0.0226% | 6.6467% |
| 2022-04-07 | 40.6483% | 23.5724% | 6.9376% | 5.5906% | 3.5983% | 8.4082% | 2.3696% | 1.5432% | 0.2714% | 0.3932% | 0.0221% | 6.6452% |
| 2022-04-08 | 41.0291% | 23.0447% | 6.7669% | 5.3345% | 3.7167% | 8.1355% | 2.3707% | 1.5204% | 0.2979% | 0.4360% | 0.0227% | 7.3250% |
| 2022-04-09 | 39.0096% | 21.5707% | 5.5139% | 4.6910% | 3.8459% | 7.1101% | 2.6170% | 1.8408% | 0.3681% | 0.6555% | 0.0163% | 12.7611% |
| 2022-04-10 | 38.9654% | 21.5612% | 5.7157% | 4.7531% | 3.9948% | 7.0060% | 2.6146% | 1.9593% | 0.3643% | 0.6320% | 0.0189% | 12.4146% |
| 2022-04-11 | 41.7134% | 22.3259% | 6.8796% | 5.4925% | 3.8380% | 8.2313% | 2.3455% | 1.5951% | 0.2604% | 0.3967% | 0.0202% | 6.9013% |
| 2022-04-12 | 42.9776% | 21.4756% | 6.6304% | 5.3460% | 3.9136% | 8.1430% | 2.3224% | 1.4970% | 0.2704% | 0.4073% | 0.0232% | 6.9935% |
| 2022-04-13 | 44.8529% | 19.5508% | 6.5201% | 5.2781% | 3.9081% | 8.1321% | 2.3117% | 1.4651% | 0.2597% | 0.3798% | 0.0203% | 7.3213% |
| 2022-04-14 | 47.2604% | 18.5562% | 6.3329% | 5.0969% | 3.9568% | 7.8447% | 2.2326% | 1.4409% | 0.2660% | 0.3694% | 0.0195% | 6.6238% |
| 2022-04-15 | 46.1738% | 17.2112% | 5.7005% | 4.8802% | 4.1301% | 7.6028% | 2.4450% | 1.5947% | 0.3140% | 0.4888% | 0.0221% | 9.4369% |
| 2022-04-16 | 45.0816% | 15.9900% | 4.9427% | 4.2670% | 4.3097% | 6.9089% | 2.5115% | 1.7646% | 0.3776% | 0.6567% | 0.0196% | 13.1700% |
| 2022-04-17 | 45.9303% | 15.1178% | 4.8665% | 4.3033% | 4.3275% | 6.9231% | 2.6406% | 1.7807% | 0.3541% | 0.6456% | 0.0216% | 13.0890% |
| 2022-04-18 | 48.5945% | 15.2044% | 5.8556% | 4.8611% | 4.2658% | 7.9850% | 2.4404% | 1.6419% | 0.2887% | 0.4655% | 0.0209% | 8.3763% |
| 2022-04-19 | 50.8857% | 14.9250% | 5.8652% | 5.0294% | 3.9808% | 7.8429% | 2.2999% | 1.4581% | 0.2670% | 0.3945% | 0.0178% | 7.0337% |
| 2022-04-20 | 51.9700% | 14.2590% | 5.8156% | 4.8890% | 4.0109% | 7.6977% | 2.2176% | 1.4981% | 0.2546% | 0.4005% | 0.0209% | 6.9662% |
| 2022-04-21 | 52.5838% | 13.5549% | 5.7156% | 4.8685% | 3.9548% | 7.6767% | 2.3164% | 1.4839% | 0.2606% | 0.4122% | 0.0211% | 7.1515% |
| 2022-04-22 | 53.0145% | 12.8874% | 5.4692% | 4.7749% | 4.0399% | 7.5126% | 2.2910% | 1.4816% | 0.2738% | 0.3989% | 0.0203% | 7.8361% |
| 2022-04-23 | 51.2057% | 11.0804% | 4.4180% | 4.1472% | 4.4620% | 6.6022% | 2.4416% | 1.8031% | 0.3768% | 0.5984% | 0.0245% | 12.8400% |
| 2022-04-24 | 51.2867% | 10.9186% | 4.6488% | 4.1452% | 4.2797% | 6.9482% | 2.6263% | 1.8961% | 0.3964% | 0.6026% | 0.0243% | 12.2271% |
| 2022-04-25 | 54.1650% | 12.3169% | 5.5367% | 4.7520% | 4.0855% | 7.5898% | 2.2639% | 1.4719% | 0.2677% | 0.4090% | 0.0216% | 7.1201% |
| 2022-04-26 | 55.1848% | 11.9726% | 5.3847% | 4.6786% | 4.0406% | 7.4071% | 2.2462% | 1.4609% | 0.2643% | 0.3727% | 0.0237% | 6.9636% |
| 2022-04-27 | 55.9856% | 11.5124% | 5.3171% | 4.5683% | 3.9992% | 7.3195% | 2.2536% | 1.4565% | 0.2617% | 0.3671% | 0.0254% | 6.9336% |
| 2022-04-28 | 56.1709% | 11.2112% | 5.3278% | 4.5597% | 4.0453% | 7.2469% | 2.1800% | 1.4478% | 0.2588% | 0.3927% | 0.0223% | 7.1366% |
| 2022-04-29 | 56.4630% | 10.8456% | 5.0356% | 4.3545% | 4.1464% | 7.2195% | 2.1173% | 1.4117% | 0.2479% | 0.4089% | 0.0203% | 7.7295% |
| 2022-04-30 | 53.9976% | 8.9824% | 4.1147% | 3.7867% | 4.3880% | 6.3945% | 2.5134% | 1.7417% | 0.3505% | 0.6254% | 0.0265% | 13.0786% |
Safari releases a major version each year alongside macOS and iOS. The above shows the release cadence from January-April for Safari traffic on GitHub.com. While we see older versions used quite heavily, we also see regular upgrade cadence from Safari users, especially 15.x releases, with peak-to-peak usage approximately every eight weeks.
| 101 | 100 | 99 | 98 | 97 | 96 | <90 | 95 | 94 | 93 | 92 | 91 | 90 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022-01-01 | 0.0000% | 0.3491% | 0.1468% | 0.2108% | 0.3386% | 86.6783% | 5.1358% | 2.2244% | 1.7838% | 0.5934% | 1.5257% | 0.5474% | 0.4658% |
| 2022-01-02 | 0.0000% | 0.3455% | 0.1363% | 0.1842% | 0.3181% | 88.7497% | 3.2558% | 2.2186% | 1.8004% | 0.5739% | 1.4336% | 0.5302% | 0.4538% |
| 2022-01-03 | 0.0000% | 0.2731% | 0.0937% | 0.1450% | 0.2434% | 90.4934% | 2.1269% | 2.5113% | 1.5836% | 0.5793% | 1.0352% | 0.5289% | 0.3861% |
| 2022-01-04 | 0.0000% | 0.2561% | 0.0908% | 0.1459% | 0.2757% | 90.3926% | 2.2204% | 2.5350% | 1.5445% | 0.5799% | 1.0151% | 0.5280% | 0.4160% |
| 2022-01-05 | 0.0000% | 0.2556% | 0.0899% | 0.1520% | 4.1497% | 86.6672% | 2.2260% | 2.4636% | 1.5101% | 0.5757% | 0.9840% | 0.5220% | 0.4042% |
| 2022-01-06 | 0.0000% | 0.2508% | 0.0815% | 0.1412% | 10.7723% | 80.2589% | 2.1902% | 2.3842% | 1.4689% | 0.5581% | 0.9913% | 0.5089% | 0.3937% |
| 2022-01-07 | 0.0000% | 0.1932% | 0.0962% | 0.1629% | 21.5610% | 69.5394% | 2.2636% | 2.2909% | 1.4494% | 0.5384% | 1.0015% | 0.5018% | 0.4017% |
| 2022-01-08 | 0.0000% | 0.1744% | 0.1480% | 0.2586% | 33.5510% | 56.3914% | 2.9587% | 2.0026% | 1.7096% | 0.5449% | 1.3334% | 0.5045% | 0.4230% |
| 2022-01-09 | 0.0000% | 0.1518% | 0.1521% | 0.2564% | 37.8032% | 52.5723% | 2.8295% | 1.8732% | 1.6458% | 0.5064% | 1.3001% | 0.4884% | 0.4208% |
| 2022-01-10 | 0.0000% | 0.1330% | 0.1059% | 0.1782% | 36.7369% | 54.4084% | 2.4167% | 2.1394% | 1.4727% | 0.5493% | 0.9584% | 0.5085% | 0.3927% |
| 2022-01-11 | 0.0000% | 0.1219% | 0.1051% | 0.2332% | 45.4664% | 46.0626% | 2.2293% | 2.0457% | 1.4169% | 0.5245% | 0.9212% | 0.4878% | 0.3853% |
| 2022-01-12 | 0.0000% | 0.1134% | 0.1468% | 0.2459% | 57.1392% | 34.5425% | 2.1934% | 1.9506% | 1.3772% | 0.5162% | 0.9154% | 0.4807% | 0.3786% |
| 2022-01-13 | 0.0000% | 0.1046% | 0.1624% | 0.2693% | 65.4838% | 26.4436% | 2.0266% | 1.8866% | 1.3646% | 0.4987% | 0.9004% | 0.4861% | 0.3733% |
| 2022-01-14 | 0.0000% | 0.1031% | 0.1829% | 0.3063% | 70.0467% | 21.6414% | 2.2699% | 1.8110% | 1.3665% | 0.4882% | 0.9326% | 0.4758% | 0.3755% |
| 2022-01-15 | 0.0000% | 0.1537% | 0.2627% | 0.4051% | 74.7938% | 15.8317% | 2.8385% | 1.6009% | 1.5320% | 0.4885% | 1.2465% | 0.4664% | 0.3802% |
| 2022-01-16 | 0.0000% | 0.1602% | 0.2558% | 0.3909% | 76.5597% | 14.3898% | 2.7115% | 1.5114% | 1.5108% | 0.4653% | 1.2131% | 0.4474% | 0.3840% |
| 2022-01-17 | 0.0000% | 0.1317% | 0.1893% | 0.2867% | 76.2164% | 15.8049% | 2.0853% | 1.6876% | 1.3236% | 0.4815% | 0.9184% | 0.4969% | 0.3777% |
| 2022-01-18 | 0.0000% | 0.1289% | 0.1898% | 0.2709% | 77.6409% | 14.7878% | 1.9411% | 1.6397% | 1.2295% | 0.4692% | 0.8660% | 0.4755% | 0.3606% |
| 2022-01-19 | 0.0000% | 0.1319% | 0.1909% | 0.2707% | 79.0723% | 13.6180% | 1.9163% | 1.5781% | 1.0862% | 0.4649% | 0.8503% | 0.4634% | 0.3568% |
| 2022-01-20 | 0.0000% | 0.1221% | 0.1687% | 0.2831% | 80.3988% | 12.5592% | 1.8927% | 1.4921% | 1.0036% | 0.4499% | 0.8351% | 0.4446% | 0.3500% |
| 2022-01-21 | 0.0000% | 0.1234% | 0.1599% | 0.2858% | 81.4219% | 11.6477% | 1.9316% | 1.3819% | 0.9494% | 0.4453% | 0.8615% | 0.4436% | 0.3480% |
| 2022-01-22 | 0.0000% | 0.1797% | 0.2379% | 0.3808% | 82.0847% | 9.9598% | 2.6312% | 1.2211% | 0.9332% | 0.4429% | 1.1404% | 0.4392% | 0.3493% |
| 2022-01-23 | 0.0000% | 0.1942% | 0.2317% | 0.3695% | 82.6698% | 9.5777% | 2.5169% | 1.1724% | 0.9056% | 0.4432% | 1.1244% | 0.4327% | 0.3617% |
| 2022-01-24 | 0.0000% | 0.1529% | 0.1677% | 0.2628% | 83.1674% | 10.2728% | 1.8032% | 1.2686% | 0.8822% | 0.4320% | 0.8178% | 0.4349% | 0.3377% |
| 2022-01-25 | 0.0000% | 0.1588% | 0.1748% | 0.2607% | 83.9039% | 9.7041% | 1.7497% | 1.2257% | 0.8594% | 0.4230% | 0.7947% | 0.4221% | 0.3230% |
| 2022-01-26 | 0.0000% | 0.1649% | 0.1919% | 0.2684% | 84.5595% | 9.1948% | 1.7411% | 1.1326% | 0.8188% | 0.4088% | 0.7871% | 0.4108% | 0.3213% |
| 2022-01-27 | 0.0000% | 0.1706% | 0.1723% | 0.2653% | 85.0102% | 8.7534% | 1.7195% | 1.1492% | 0.8218% | 0.4177% | 0.7826% | 0.4201% | 0.3175% |
| 2022-01-28 | 0.0000% | 0.1863% | 0.1721% | 0.2998% | 85.4656% | 8.3345% | 1.7354% | 1.1011% | 0.7879% | 0.4023% | 0.7755% | 0.4212% | 0.3184% |
| 2022-01-29 | 0.0000% | 0.2432% | 0.2524% | 0.4486% | 85.0456% | 7.6439% | 2.4780% | 0.9756% | 0.7196% | 0.4008% | 1.0169% | 0.4348% | 0.3406% |
| 2022-01-30 | 0.0000% | 0.2498% | 0.2378% | 0.4736% | 85.6022% | 7.4084% | 2.3117% | 0.9470% | 0.6814% | 0.3705% | 0.9848% | 0.4109% | 0.3219% |
| 2022-01-31 | 0.0000% | 0.1921% | 0.1645% | 0.3336% | 86.8529% | 7.5929% | 1.4485% | 0.9938% | 0.7046% | 0.3647% | 0.6753% | 0.4006% | 0.2765% |
| 2022-02-01 | 0.0000% | 0.1961% | 0.1595% | 0.4035% | 87.0774% | 7.3390% | 1.4790% | 0.9652% | 0.6843% | 0.3597% | 0.6694% | 0.3948% | 0.2720% |
| 2022-02-02 | 0.0000% | 0.1956% | 0.1629% | 4.0875% | 83.8040% | 7.0391% | 1.4431% | 0.9144% | 0.6703% | 0.3552% | 0.6702% | 0.3885% | 0.2692% |
| 2022-02-03 | 0.0000% | 0.1961% | 0.1534% | 10.7877% | 77.4577% | 6.7343% | 1.4876% | 0.8727% | 0.6411% | 0.3440% | 0.6779% | 0.3804% | 0.2672% |
| 2022-02-04 | 0.0000% | 0.2091% | 0.2088% | 19.5037% | 68.9628% | 6.4236% | 1.5359% | 0.8393% | 0.6403% | 0.3368% | 0.6862% | 0.3818% | 0.2718% |
| 2022-02-05 | 0.0000% | 0.3378% | 0.2795% | 27.7997% | 59.7330% | 6.1880% | 2.2839% | 0.7829% | 0.5944% | 0.3307% | 0.9933% | 0.3800% | 0.2968% |
| 2022-02-06 | 0.0000% | 0.3490% | 0.2758% | 30.7760% | 56.9533% | 6.0346% | 2.2841% | 0.7652% | 0.5892% | 0.3248% | 0.9688% | 0.3856% | 0.2937% |
| 2022-02-07 | 0.0000% | 0.2698% | 0.2073% | 31.2145% | 57.4092% | 6.0665% | 1.6698% | 0.8326% | 0.6459% | 0.3355% | 0.6748% | 0.3836% | 0.2905% |
| 2022-02-08 | 0.0000% | 0.2835% | 0.2034% | 39.6256% | 49.2262% | 5.8524% | 1.7011% | 0.8005% | 0.6267% | 0.3329% | 0.6700% | 0.3867% | 0.2913% |
| 2022-02-09 | 0.0000% | 0.2854% | 0.2040% | 51.7434% | 37.4438% | 5.5967% | 1.6149% | 0.7902% | 0.6179% | 0.3346% | 0.6811% | 0.3886% | 0.2994% |
| 2022-02-10 | 0.0000% | 0.3035% | 0.2056% | 64.1751% | 25.4399% | 5.1914% | 1.6026% | 0.7773% | 0.6148% | 0.3323% | 0.6678% | 0.3856% | 0.3042% |
| 2022-02-11 | 0.0000% | 0.3200% | 0.2123% | 70.9156% | 18.9909% | 4.9838% | 1.4181% | 0.7774% | 0.6214% | 0.3416% | 0.7113% | 0.3908% | 0.3168% |
| 2022-02-12 | 0.0001% | 0.4216% | 0.2739% | 75.8758% | 12.7559% | 4.8394% | 2.5110% | 0.7159% | 0.6017% | 0.3329% | 0.9718% | 0.3929% | 0.3072% |
| 2022-02-13 | 0.0000% | 0.4237% | 0.2763% | 77.6752% | 11.3726% | 4.6607% | 2.3649% | 0.6861% | 0.5655% | 0.3140% | 0.9684% | 0.3837% | 0.3091% |
| 2022-02-14 | 0.0000% | 0.3152% | 0.2083% | 76.9611% | 13.1654% | 4.6464% | 1.7167% | 0.7342% | 0.5899% | 0.3201% | 0.6560% | 0.3933% | 0.2934% |
| 2022-02-15 | 0.0000% | 0.3124% | 0.2021% | 79.1282% | 11.3529% | 4.4636% | 1.6466% | 0.7071% | 0.5653% | 0.3201% | 0.6274% | 0.3832% | 0.2912% |
| 2022-02-16 | 0.0000% | 0.3243% | 0.2038% | 80.6639% | 9.9946% | 4.2701% | 1.6595% | 0.7158% | 0.5658% | 0.3122% | 0.6302% | 0.3760% | 0.2838% |
| 2022-02-17 | 0.0000% | 0.3285% | 0.2009% | 81.8338% | 8.9708% | 4.1527% | 1.6762% | 0.6951% | 0.5514% | 0.3076% | 0.6269% | 0.3747% | 0.2814% |
| 2022-02-18 | 0.0008% | 0.3497% | 0.2078% | 82.6826% | 8.0582% | 4.0522% | 1.7689% | 0.6878% | 0.5474% | 0.3209% | 0.6655% | 0.3684% | 0.2897% |
| 2022-02-19 | 0.0334% | 0.3962% | 0.3184% | 83.4303% | 6.2674% | 4.0039% | 2.4328% | 0.6835% | 0.5080% | 0.3128% | 0.9336% | 0.3811% | 0.2987% |
| 2022-02-20 | 0.0797% | 0.3311% | 0.3194% | 84.0234% | 5.9904% | 3.8715% | 2.3334% | 0.6594% | 0.5073% | 0.3056% | 0.9356% | 0.3620% | 0.2810% |
| 2022-02-21 | 0.0587% | 0.2598% | 0.2468% | 84.1764% | 6.8024% | 3.8159% | 1.8127% | 0.6649% | 0.5265% | 0.3067% | 0.6597% | 0.3832% | 0.2862% |
| 2022-02-22 | 0.0632% | 0.2399% | 0.2450% | 84.9382% | 6.4595% | 3.6142% | 1.7137% | 0.6378% | 0.5159% | 0.3049% | 0.6299% | 0.3638% | 0.2741% |
| 2022-02-23 | 0.0752% | 0.2359% | 0.2761% | 85.3787% | 6.0287% | 3.5009% | 1.7839% | 0.6317% | 0.5087% | 0.3049% | 0.6374% | 0.3672% | 0.2707% |
| 2022-02-24 | 0.0705% | 0.2362% | 0.2634% | 85.9954% | 5.6871% | 3.4246% | 1.7009% | 0.5988% | 0.4996% | 0.2919% | 0.6033% | 0.3600% | 0.2683% |
| 2022-02-25 | 0.0768% | 0.2443% | 0.2955% | 86.3641% | 5.2829% | 3.3680% | 1.7568% | 0.5657% | 0.4905% | 0.2913% | 0.6322% | 0.3625% | 0.2695% |
| 2022-02-26 | 0.0986% | 0.3235% | 0.4231% | 85.9440% | 4.4333% | 3.3909% | 2.5171% | 0.5412% | 0.4798% | 0.2909% | 0.9168% | 0.3703% | 0.2705% |
| 2022-02-27 | 0.1076% | 0.2852% | 0.4442% | 86.3178% | 4.2554% | 3.3355% | 2.4455% | 0.5217% | 0.4657% | 0.2732% | 0.8975% | 0.3688% | 0.2820% |
| 2022-02-28 | 0.0805% | 0.2264% | 0.3290% | 87.0944% | 4.7665% | 3.2002% | 1.7667% | 0.5552% | 0.4824% | 0.2741% | 0.6065% | 0.3504% | 0.2676% |
| 2022-03-01 | 0.0823% | 0.2243% | 0.4175% | 87.4211% | 4.5314% | 3.0594% | 1.7720% | 0.5578% | 0.4607% | 0.2697% | 0.5930% | 0.3512% | 0.2596% |
| 2022-03-02 | 0.0813% | 0.2251% | 3.9680% | 84.2254% | 4.3094% | 3.0111% | 1.6974% | 0.5485% | 0.4639% | 0.2678% | 0.6025% | 0.3420% | 0.2575% |
| 2022-03-03 | 0.0860% | 0.2245% | 11.9552% | 76.5380% | 4.1113% | 2.9298% | 1.6869% | 0.5471% | 0.4651% | 0.2670% | 0.5852% | 0.3437% | 0.2603% |
| 2022-03-04 | 0.1481% | 0.2362% | 22.5161% | 66.1485% | 3.8667% | 2.8832% | 1.7433% | 0.5229% | 0.4527% | 0.2609% | 0.6226% | 0.3430% | 0.2558% |
| 2022-03-05 | 0.2483% | 0.3164% | 33.6288% | 54.2056% | 3.4509% | 3.0747% | 2.3631% | 0.4963% | 0.4430% | 0.2635% | 0.8942% | 0.3452% | 0.2699% |
| 2022-03-06 | 0.2651% | 0.3227% | 37.2905% | 50.9078% | 3.3400% | 2.9203% | 2.2912% | 0.4958% | 0.4426% | 0.2506% | 0.8726% | 0.3363% | 0.2644% |
| 2022-03-07 | 0.1837% | 0.2660% | 36.9753% | 52.3521% | 3.5951% | 2.6073% | 1.6510% | 0.4961% | 0.4436% | 0.2591% | 0.5845% | 0.3299% | 0.2562% |
| 2022-03-08 | 0.1921% | 0.2728% | 46.1578% | 43.5044% | 3.4375% | 2.5065% | 1.5931% | 0.4913% | 0.4273% | 0.2568% | 0.5841% | 0.3277% | 0.2486% |
| 2022-03-09 | 0.1910% | 0.2750% | 58.6384% | 31.1182% | 3.3291% | 2.5030% | 1.5923% | 0.4941% | 0.4443% | 0.2631% | 0.5759% | 0.3217% | 0.2541% |
| 2022-03-10 | 0.1983% | 0.2759% | 66.6023% | 23.3853% | 3.1888% | 2.4334% | 1.6060% | 0.4924% | 0.4216% | 0.2532% | 0.5752% | 0.3215% | 0.2462% |
| 2022-03-11 | 0.2169% | 0.2953% | 71.2820% | 18.7575% | 3.0712% | 2.4137% | 1.6315% | 0.4822% | 0.4248% | 0.2533% | 0.6013% | 0.3233% | 0.2471% |
| 2022-03-12 | 0.3178% | 0.3579% | 75.0959% | 13.7713% | 2.8331% | 2.6181% | 2.3502% | 0.5067% | 0.4230% | 0.2547% | 0.8853% | 0.3329% | 0.2531% |
| 2022-03-13 | 0.2925% | 0.3544% | 76.5015% | 12.4441% | 2.7972% | 2.6467% | 2.3365% | 0.5097% | 0.4227% | 0.2400% | 0.8676% | 0.3224% | 0.2645% |
| 2022-03-14 | 0.2183% | 0.2980% | 76.5209% | 13.9213% | 2.8796% | 2.3086% | 1.5790% | 0.4721% | 0.4184% | 0.2446% | 0.5742% | 0.3196% | 0.2454% |
| 2022-03-15 | 0.2178% | 0.2821% | 78.3268% | 12.3836% | 2.7799% | 2.2183% | 1.5574% | 0.4742% | 0.4004% | 0.2423% | 0.5740% | 0.3035% | 0.2396% |
| 2022-03-16 | 0.2279% | 0.2746% | 79.9200% | 11.0179% | 2.6655% | 2.1855% | 1.5131% | 0.4623% | 0.3887% | 0.2386% | 0.5568% | 0.3099% | 0.2394% |
| 2022-03-17 | 0.2330% | 0.2813% | 81.1027% | 9.9678% | 2.5655% | 2.1601% | 1.5065% | 0.4504% | 0.3991% | 0.2343% | 0.5593% | 0.3033% | 0.2366% |
| 2022-03-18 | 0.2561% | 0.2912% | 82.1716% | 9.0172% | 2.4236% | 2.0762% | 1.5907% | 0.4408% | 0.3820% | 0.2322% | 0.5850% | 0.3003% | 0.2331% |
| 2022-03-19 | 0.3151% | 0.3508% | 82.1984% | 7.4544% | 2.3516% | 2.4225% | 2.3421% | 0.4546% | 0.4032% | 0.2363% | 0.8967% | 0.3170% | 0.2574% |
| 2022-03-20 | 0.2713% | 0.3462% | 82.7299% | 7.2246% | 2.2897% | 2.3687% | 2.3127% | 0.4359% | 0.4056% | 0.2296% | 0.8447% | 0.2944% | 0.2466% |
| 2022-03-21 | 0.1971% | 0.2725% | 83.3152% | 8.0553% | 2.3554% | 2.0378% | 1.6154% | 0.4333% | 0.3793% | 0.2315% | 0.5662% | 0.3034% | 0.2376% |
| 2022-03-22 | 0.1822% | 0.2902% | 84.1726% | 7.4951% | 2.2640% | 1.9560% | 1.5519% | 0.4160% | 0.3707% | 0.2215% | 0.5526% | 0.3038% | 0.2235% |
| 2022-03-23 | 0.1787% | 0.2905% | 84.8110% | 7.0357% | 2.1387% | 1.9110% | 1.5677% | 0.3992% | 0.3727% | 0.2213% | 0.5465% | 0.2992% | 0.2279% |
| 2022-03-24 | 0.1816% | 0.2881% | 85.3078% | 6.6819% | 2.0346% | 1.8871% | 1.5665% | 0.4017% | 0.3653% | 0.2162% | 0.5431% | 0.2961% | 0.2300% |
| 2022-03-25 | 0.1850% | 0.3259% | 85.5512% | 6.3257% | 1.9862% | 1.8161% | 1.6912% | 0.3979% | 0.3712% | 0.2314% | 0.5782% | 0.3023% | 0.2376% |
| 2022-03-26 | 0.2513% | 0.4347% | 84.9980% | 5.7174% | 1.8887% | 1.8396% | 2.4636% | 0.3976% | 0.3775% | 0.2233% | 0.8562% | 0.3074% | 0.2447% |
| 2022-03-27 | 0.2380% | 0.4364% | 85.5432% | 5.6370% | 1.7971% | 1.7317% | 2.3124% | 0.3832% | 0.3692% | 0.2104% | 0.8099% | 0.2877% | 0.2441% |
| 2022-03-28 | 0.1666% | 0.3208% | 86.8461% | 5.7222% | 1.8063% | 1.5579% | 1.5932% | 0.3879% | 0.3505% | 0.2161% | 0.5225% | 0.2842% | 0.2257% |
| 2022-03-29 | 0.1513% | 0.5652% | 87.1876% | 5.3979% | 1.7323% | 1.4451% | 1.5669% | 0.3681% | 0.3506% | 0.2009% | 0.5336% | 0.2811% | 0.2194% |
| 2022-03-30 | 0.1576% | 5.5490% | 82.6303% | 5.1355% | 1.6597% | 1.3612% | 1.5718% | 0.3627% | 0.3415% | 0.2026% | 0.5277% | 0.2815% | 0.2187% |
| 2022-03-31 | 0.1559% | 14.2487% | 74.3161% | 4.9095% | 1.5865% | 1.3213% | 1.5609% | 0.3582% | 0.3308% | 0.1997% | 0.5151% | 0.2800% | 0.2173% |
| 2022-04-01 | 0.1813% | 25.5917% | 63.0197% | 4.6924% | 1.5348% | 1.3091% | 1.7270% | 0.3518% | 0.3366% | 0.2027% | 0.5498% | 0.2824% | 0.2208% |
| 2022-04-02 | 0.2617% | 36.0589% | 50.8073% | 4.7315% | 1.5903% | 1.4032% | 2.7742% | 0.3796% | 0.3699% | 0.2150% | 0.8255% | 0.3100% | 0.2731% |
| 2022-04-03 | 0.2696% | 40.1393% | 47.6733% | 4.5903% | 1.4216% | 1.2821% | 2.3981% | 0.3682% | 0.3410% | 0.1911% | 0.8276% | 0.2667% | 0.2313% |
| 2022-04-04 | 0.2050% | 40.4830% | 49.2044% | 4.2831% | 1.3593% | 1.1840% | 1.5060% | 0.3320% | 0.3082% | 0.1899% | 0.5062% | 0.2527% | 0.1862% |
| 2022-04-05 | 0.2067% | 43.9099% | 46.1357% | 4.0916% | 1.3287% | 1.1513% | 1.4396% | 0.3215% | 0.3041% | 0.1849% | 0.4934% | 0.2481% | 0.1847% |
| 2022-04-06 | 0.2187% | 45.9304% | 43.8938% | 3.9022% | 1.3749% | 1.1920% | 1.6659% | 0.3339% | 0.3118% | 0.1924% | 0.5080% | 0.2672% | 0.2089% |
| 2022-04-07 | 0.2248% | 55.3760% | 34.7892% | 3.6035% | 1.3432% | 1.1667% | 1.6971% | 0.3292% | 0.3116% | 0.1860% | 0.5093% | 0.2567% | 0.2067% |
| 2022-04-08 | 0.2437% | 65.3241% | 24.9055% | 3.4441% | 1.3174% | 1.1591% | 1.7565% | 0.3383% | 0.3080% | 0.1865% | 0.5392% | 0.2649% | 0.2129% |
| 2022-04-09 | 0.3552% | 72.6629% | 16.1023% | 3.4380% | 1.3360% | 1.2065% | 2.6180% | 0.3881% | 0.3343% | 0.2036% | 0.8520% | 0.2712% | 0.2320% |
| 2022-04-10 | 0.3588% | 75.0152% | 14.1712% | 3.3374% | 1.2959% | 1.1573% | 2.4802% | 0.3769% | 0.3273% | 0.1896% | 0.8174% | 0.2547% | 0.2182% |
| 2022-04-11 | 0.2514% | 75.1833% | 15.7071% | 3.0419% | 1.2542% | 1.1076% | 1.6913% | 0.3187% | 0.3001% | 0.1846% | 0.5052% | 0.2561% | 0.1983% |
| 2022-04-12 | 0.2525% | 77.6105% | 13.5018% | 2.8775% | 1.2313% | 1.0921% | 1.6838% | 0.3182% | 0.2940% | 0.1846% | 0.4997% | 0.2535% | 0.2004% |
| 2022-04-13 | 0.2515% | 79.3135% | 11.8381% | 2.7657% | 1.1999% | 1.1073% | 1.7596% | 0.3188% | 0.2942% | 0.1894% | 0.4959% | 0.2597% | 0.2064% |
| 2022-04-14 | 0.2638% | 81.6428% | 10.2230% | 2.6689% | 1.0457% | 1.0041% | 1.5028% | 0.2964% | 0.2720% | 0.1751% | 0.4884% | 0.2337% | 0.1832% |
| 2022-04-15 | 0.3107% | 82.1871% | 8.7132% | 2.6720% | 1.0914% | 1.0746% | 2.0693% | 0.3225% | 0.2960% | 0.1897% | 0.6075% | 0.2495% | 0.2165% |
| 2022-04-16 | 0.4049% | 82.9440% | 6.8725% | 2.7691% | 1.0718% | 1.0948% | 2.6616% | 0.3438% | 0.3227% | 0.1963% | 0.8405% | 0.2559% | 0.2221% |
| 2022-04-17 | 0.4047% | 83.4272% | 6.5785% | 2.7740% | 1.0408% | 1.0796% | 2.5529% | 0.3526% | 0.3187% | 0.1759% | 0.8376% | 0.2427% | 0.2149% |
| 2022-04-18 | 0.2857% | 83.8299% | 7.5944% | 2.5342% | 1.0325% | 1.0743% | 1.8479% | 0.3261% | 0.2894% | 0.1820% | 0.5436% | 0.2572% | 0.2028% |
| 2022-04-19 | 0.2766% | 84.8091% | 7.2881% | 2.3503% | 0.9702% | 0.9922% | 1.6394% | 0.3148% | 0.2756% | 0.1719% | 0.4804% | 0.2454% | 0.1860% |
| 2022-04-20 | 0.2799% | 85.4701% | 6.7614% | 2.2479% | 0.9362% | 0.9852% | 1.6643% | 0.3012% | 0.2773% | 0.1684% | 0.4834% | 0.2422% | 0.1825% |
| 2022-04-21 | 0.2973% | 86.0018% | 6.2328% | 2.2261% | 0.9132% | 0.9700% | 1.7047% | 0.2971% | 0.2696% | 0.1666% | 0.4986% | 0.2399% | 0.1823% |
| 2022-04-22 | 0.3213% | 86.3868% | 5.7889% | 2.1593% | 0.9105% | 0.9627% | 1.7757% | 0.2977% | 0.2819% | 0.1722% | 0.5237% | 0.2371% | 0.1822% |
| 2022-04-23 | 0.4968% | 85.8966% | 4.7296% | 2.4019% | 0.8974% | 0.9904% | 2.5055% | 0.3403% | 0.3033% | 0.1721% | 0.8126% | 0.2451% | 0.2084% |
| 2022-04-24 | 0.4777% | 85.4802% | 4.7939% | 2.3608% | 0.9737% | 1.0529% | 2.7088% | 0.3398% | 0.3156% | 0.1795% | 0.7897% | 0.2788% | 0.2486% |
| 2022-04-25 | 0.3257% | 87.3284% | 5.1208% | 2.0780% | 0.8546% | 0.9471% | 1.6892% | 0.2974% | 0.2703% | 0.1654% | 0.5006% | 0.2404% | 0.1822% |
| 2022-04-26 | 0.4103% | 87.7223% | 4.8262% | 2.0045% | 0.8395% | 0.9266% | 1.6524% | 0.2915% | 0.2682% | 0.1640% | 0.4741% | 0.2361% | 0.1842% |
| 2022-04-27 | 4.8221% | 83.6717% | 4.5406% | 1.9638% | 0.8197% | 0.9201% | 1.6594% | 0.2805% | 0.2673% | 0.1625% | 0.4782% | 0.2347% | 0.1792% |
| 2022-04-28 | 10.2662% | 78.5895% | 4.2556% | 1.9180% | 0.8044% | 0.9025% | 1.6505% | 0.2883% | 0.2675% | 0.1639% | 0.4822% | 0.2347% | 0.1769% |
| 2022-04-29 | 14.2843% | 74.6277% | 3.9706% | 1.9208% | 0.8075% | 0.9010% | 1.8151% | 0.2902% | 0.2755% | 0.1664% | 0.5181% | 0.2346% | 0.1882% |
| 2022-04-30 | 18.8788% | 69.1757% | 3.2994% | 2.1357% | 0.8096% | 0.9441% | 2.6950% | 0.3253% | 0.2932% | 0.1724% | 0.8318% | 0.2364% | 0.2026% |
Chrome, Edge, and Firefox all have similar release cycles with releases every four weeks. Graphing Chrome traffic by version from January through April shows us how quickly older versions of these evergreen browsers fall off. We see peak-to-peak traffic around every four weeks, with a two week period where a single version represents more than 80% of all traffic for that browser.
This shows us that the promise of evergreen browsers is here today. The days of targeting one specific version of one browser are long gone. In fact, trying to do so today would be untenable. The Web Systems Team at GitHub removed the last traces of conditionals based on the user agent header in January 2020, and recorded an internal ADR explicitly disallowing this pattern due to how hard it is to maintain code that relies on user agent header parsing.
With that said, we still need to ensure some compatibility for user agents, which do not fall into the neat box of evergreen browsers. Universal access is important, and 1% of 73 million users is still 730,000 users.
Older browsers
When looking at the remaining 4% of browser traffic, we not only see very old versions of the most popular browsers, but also a diverse array of other branded user agents. Alongside older versions of Chrome (80-89 make up 1%, and 70-79 make up 0.2%), there are also Chromium forks, like QQ Browser (0.085%), Naver Whale (0.065%), and Silk (0.003%). Alongside older versions of Firefox (80-89 make up 0.12%, and 70-79 at 0.09%) there are Firefox forks, like IceWeasel (0.0002%) and SeaMonkey (0.0004%). The data also contains lots of esoteric user agents too, such as those from TVs, e-readers, and even refrigerators. In total, we’ve seen close to 20 million unique user agent strings visiting GitHub in 2022 alone.
Another vector we look at is logged-in vs. logged-out usage. As a whole, around 20% of the visits to GitHub come from browsers with logged-out sessions, but when looking at older browsers, the proportion of logged-out visits is much higher. For example, requests coming from Amazon Silk make up around 0.003% of all visits, but 80% of those visits are with logged-out sessions. Meaning, the number of logged-in visits on Silk is closer to 0.0006%. Users making requests with forked browsers also tend to make requests from evergreen browsers. For example, users making requests with SeaMonkey do so for 37% of their usage, while the other 63% come from Chrome or Firefox user agents.
We consider logged-in vs. logged-out, and main vs. a secondary browser to be important distinctions, because the usage patterns are quite different. Actions that a logged-out user takes (reading issues and pull requests, cloning repositories, and browsing files) are quite different to the actions a logged-in user takes (replying to issues and reviewing pull requests, starring repositories, editing files, and looking at their dashboard). Logged-out activities tend to be more “read only” actions, which means they hit very few paths that require JavaScript to run. Whereas logged-in users tend to perform the kind of rich interactions that require JavaScript.
With JavaScript disabled, you’re still able to log in, comment on issues and pull requests (although our rich markdown toolbar won’t work), browse source code (with syntax highlighting), search for repositories, and even star, watch, or fork them. Popover menus even work, thanks to the clever use of the HTML <details> element.
How we engineer for older browsers
With such a multitude of browsers, with various levels of standards compliance, we cannot expect our engineers to know the intricacies of each. We also don’t have the resources to test on the hundreds of browsers across thousands of operating system and version combinations we see, while 0.0002% of you are using your Tesla to merge pull requests, a Model 3 won’t fit into our testing budget! 
Instead, we use a few industry standard practices, like linting and polyfills, to make sure we’re delivering a good baseline experience:
Static code analysis (linting) to catch browser compatibility issues:
We love ESLint. It’s great at catching classes of bugs, as well as enforcing style, for which we have extensive configurations, but it can also be useful for catching cross-browser bugs. We use amilajack/eslint-plugin-compat for guarding against use of features that aren’t well supported, and we’re not prepared to polyfill (for example, ResizeObserver). We also use keithamus/eslint-plugin-escompat for catching use of syntax that browsers do not support, and we don’t polyfill or transpile. These plugins are incredibly useful for catching quirks, for example, older versions of Edge supported destructuring, but in some instances these caused a SyntaxError. By linting for this corner case, we were able to ship native destructuring syntax to all browsers with a lint check to prevent engineers from hitting SyntaxErrors. Shipping native destructuring syntax allowed us to remove multiple kilobytes of transpiled code and helper functions, while linting kept code stable for older versions of Edge.
Polyfills to patch browsers with modern features
Past iterations of our codebase made liberal use of polyfills, such as mdn-polyfills, es6-promise, template-polyfill, and custom-event-polyfill, to name a few. Managing polyfills was burdensome and in some cases hurt performance. We were restricted in certain ways. For example, we postponed adoption of ShadowDOM due to the poor performance of polyfills available at the time.
More recently, our strategy has been to maintain a small list of polyfills for code features that are easy enough to polyfill with low impact. These polyfills are open sourced in our browser-support repository. In this repository, we also maintain a function that checks if a browser has a base set of functionality necessary to run GitHub’s JavaScript. This check expects variables, like Blob, globalThis, and MutationObserver to exist. If a browser doesn’t pass this check, JavaScript still executes, but any uncaught exceptions will not be reported to our error reporting library that we call failbot. By preventing browsers that don’t meet our minimum requirements, we reduce the amount of noise in our error reporting systems, which increases the value of error reporting software dramatically. Here’s some relevant code from failbot.ts:
import {isSupported} from '@github/browser-support' const extensions = /(chrome|moz|safari)-extension:\/\// // Does this stack trace contain frames from browser extensions? function isExtensionError(stack: PlatformStackframe[]): boolean { return stack.some(frame => extensions.test(frame.filename) || extensions.test(frame.function)) } let errorsReported = 0 function reportable() { return errorsReported < 10 && isSupported() } export async function report(context: PlatformReportBrowserErrorInput) { if (!reportable()) return if (isExtensionError()) return errorsReported++ // ... }
In order to help us quickly determine which browsers meet our minimum requirements, and which browsers require which polyfills, our browser-support repository even has its own publicly-visible compatibility table!
Shipping changes and validating data
When it comes to making a change, like shipping native optional chaining syntax, one tool we reach for is an internal CLI that lets us quickly generate Markdown tables that can be added to pull requests introducing new native syntax or features that require polyfilling. This internal CLI tool uses mdn/browser-compat-data and combines it with the data we have to generate a Can I Use-style feature table, but tailored to our usage data and the requested feature. For example:
browser-support-cli $ ./browsers.js optional chaining
#### [javascript operators optional_chaining](https://developer.mozilla.org/docs/Web/JavaScript/Reference/Operators/Optional_chaining)
| Browser | Supported Since | Latest Version | % Supported | % Unsupported |
| :---------------------- | --------------: | -------------: | ----------: | ------------: |
| chrome | 80 | 101 | 73.482 | 0.090 |
| edge | 80 | 100 | 6.691 | 0.001 |
| firefox | 74 | 100 | 12.655 | 0.014 |
| firefox_android | 79 | 100 | 0.127 | 0.001 |
| ie | Not Supported | 11 | 0.000 | 0.078 |
| opera | 67 | 86 | 1.267 | 0.000 |
| safari | 13.1 | 15.4 | 4.630 | 0.013 |
| safari_ios | 13.4 | 15.4 | 0.505 | 0.006 |
| samsunginternet_android | 13.0 | 16.0 | 0.020 | 0.000 |
| webview_android | 80 | 101 | 0.001 | 0.008 |
| **Total:** | | | **99.378** | **0.211** |
We can then take this table and paste it into a pull request description to help provide data at the fingertips of whoever is reviewing the pull request, to ensure that we’re making decisions that are inline with our principles.
This CLI tool has a few more features. It actually generated all the tables in this post, which we could then easily generate graphs with. For quick glances at feature tables, it also allows for exporting of our analytics table into a JSON format that we can import into Can I Use.
browser-support-cli $ ./browsers.js
Usage:
node browsers.js <query>
Examples:
node browsers.js --stats [--csv] # Show usage stats by browser+version
node browsers.js --last-ten [--csv] # Show usage stats of the last 10 major versions, by vendor
node browsers.js --cadence [--csv] # Show release cadence stats
node browsers.js --caniuse # Output a `simple.json` for import into caniuse.com
node browsers.js --html <query> # Output html for github.github.io/browser-support
Wrap-up
This is how GitHub thinks about our users and the browsers they use. We back up our principles with tooling and data to make sure we’re delivering a fast and reliable service to as many users as possible.
Concepts like progressive enhancement allow us to deliver the best experience possible to the majority of customers, while delivering a useful experience to those using older browsers.
Metasploit Weekly Wrap-Up
Post Syndicated from Brendan Watters original https://blog.rapid7.com/2022/06/10/metasploit-weekly-wrap-up-161/
A Confluence of High-Profile Modules
This release features modules covering the Confluence remote code execution bug CVE-2022-26134 and the hotly-debated CVE-2022-30190, a file format vulnerability in the Windows Operating System accessible through malicious documents. Both have been all over the news, and we’re very happy to bring them to you so that you can verify mitigations and patches in your infrastructure. If you’d like to read more about these vulnerabilities, Rapid7 has AttackerKB analyses and blogs covering both Confluence CVE-2022-26134 (AttackerKB, Rapid7 Blog)and Windows CVE-2022-30190 (AttackKB, Rapid7 Blog).
Metasploit 6.2
While we release new content weekly (or in real-time if you are using github), we track milestones as well. This week, we released Metasploit 6.2, and it has a whole host of new functionality, exploits, and fixes
New module content (2)
- Atlassian Confluence Namespace OGNL Injection by Spencer McIntyre, Unknown, bturner-r7, and jbaines-r7, which exploits CVE-2022-26134 – This module exploits an OGNL injection in Atlassian Confluence servers (CVE-2022-26134). A specially crafted URI can be used to evaluate an OGNL expression resulting in OS command execution.
- Microsoft Office Word MSDTJS by mekhalleh (RAMELLA Sébastien) and nao sec, which exploits CVE-2022-30190 – This PR adds a module supporting CVE-2022-30190 (AKA Follina), a Windows file format vulnerability.
Enhancements and features (2)
- #16651 from red0xff – The
test_vulnerablemethods in the various SQL injection libraries have been updated so that they will now use the specified encoder if one is specified, ensuring that characters are appropriately encoded as needed. - #16661 from dismantl – The impersonate_ssl module has been enhanced to allow it to add Subject Alternative Names (SAN) fields to the generated SSL certificate.
Bugs fixed (4)
- #16615 from NikitaKovaljov – A bug has been fixed in the IPv6 library when creating solicited-multicast addresses by finding leading zeros in last 16 bits of link-local address and removing them.
- #16630 from zeroSteiner – The
auxiliary/server/capture/smbmodule no longer stores duplicate Net-NTLM hashes in the database. - #16643 from ojasookert – The
exploits/multi/http/php_fpm_rcemodule has been updated to be compatible with Ruby 3.0 changes. - #16653 from adfoster-r7 – :
This PR fixes an issue where named pipe pivots failed to establish the named pipes in intermediate connections.
Get it
As always, you can update to the latest Metasploit Framework with msfupdate
and you can get more details on the changes since the last blog post from
GitHub:
If you are a git user, you can clone the Metasploit Framework repo (master branch) for the latest.
To install fresh without using git, you can use the open-source-only Nightly Installers or the
binary installers (which also include the commercial edition).
Use an AD FS user and Tableau to securely query data in AWS Lake Formation
Post Syndicated from Jason Nicholls original https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-an-ad-fs-user-and-tableau-to-securely-query-data-in-aws-lake-formation/
Security-conscious customers often adopt a Zero Trust security architecture. Zero Trust is a security model centered on the idea that access to data shouldn’t be solely based on network location, but rather require users and systems to prove their identities and trustworthiness and enforce fine-grained identity-based authorization rules before granting access to applications, data, and other systems.
Some customers rely on third-party identity providers (IdPs) like Active Directory Federated Services (AD FS) as a system to manage credentials and prove identities and trustworthiness. Users can use their AD FS credentials to authenticate to various related yet independent systems, including the AWS Management Console (for more information, see Enabling SAML 2.0 federated users to access the AWS Management Console).
In the context of analytics, some customers extend Zero Trust to data stored in data lakes, which includes the various business intelligence (BI) tools used to access that data. A common data lake pattern is to store data in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) and query the data using Amazon Athena.
AWS Lake Formation allows you to define and enforce access policies at the database, table, and column level when using Athena queries to read data stored in Amazon S3. Lake Formation supports Active Directory and Security Assertion Markup Language (SAML) identity providers such as OKTA and Auth0. Furthermore, Lake Formation securely integrates with the AWS BI service Amazon QuickSight. QuickSight allows you to effortlessly create and publish interactive BI dashboards, and supports authentication via Active Directory. However, if you use alternative BI tools like Tableau, you may want to use your Active Directory credentials to access data stored in Lake Formation.
In this post, we show you how you can use AD FS credentials with Tableau to implement a Zero Trust architecture and securely query data in Amazon S3 and Lake Formation.
Solution overview
In this architecture, user credentials are managed by Active Directory, and not Amazon Identity and Access Management (IAM). Although Tableau provides a connector to connect Tableau to Athena, the connector requires an AWS access key ID and an AWS secret access key normally used for programmatic access. Creating an IAM user with programmatic access for use by Tableau is a potential solution, however some customers have made an architectural decision that access to AWS accounts is done via a federated process using Active Directory, and not an IAM user.
In this post, we show you how you can use the Athena ODBC driver in conjunction with AD FS credentials to query sample data in a newly created data lake. We simulate the environment by enabling federation to AWS using AD FS 3.0 and SAML 2.0. Then we guide you through setting up a data lake using Lake Formation. Finally, we show you how you can configure an ODBC driver for Tableau to securely query your data in the lake data using your AD FS credentials.
Prerequisites
The following prerequisites are required to complete this walkthrough:
- An understanding of IAM roles and concepts
- A basic understanding of Lake Formation and Athena
- A copy of Tableau with a 14-day trail or fully licensed software
- An understanding of the concepts of Active Directory, and how to join a computer to an Active Directory domain
- An understanding of configuring ODBC components on a Windows machine
Create your environment
To simulate the production environment, we created a standard VPC in Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) with one private subnet and one public subnet. You can do the same using the VPC wizard. Our Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) instance running the Tableau client is located in a private subnet and accessible via an EC2 bastion host. For simplicity, connecting out to Amazon S3, AWS Glue, and Athena is done via the NAT gateway and internet gateway set up by the VPC wizard. Optionally, you can replace the NAT gateway with AWS PrivateLink endpoints (AWS Security Token Service (AWS STS), Amazon S3, Athena, and AWS Glue endpoints are required) to make sure traffic remains within the AWS network.
The following diagram illustrates our environment architecture.
After you create your VPC with its private and public subnets, you can continue to build out the other requirements, such as Active Directory and Lake Formation. Let’s begin with Active Directory.
Enable federation to AWS using AD FS 3.0 and SAML 2.0
AD FS 3.0, a component of Windows Server, supports SAML 2.0 and is integrated with IAM. This integration allows Active Directory users to federate to AWS using corporate directory credentials, such as a user name and password from Active Directory. Before you can complete this section, AD FS must be configured and running.
To set up AD FS, follow the instructions in Setting up trust between AD FS and AWS and using Active Directory credentials to connect to Amazon Athena with ODBC driver. The first section of the post explains in detail how to set up AD FS and establish the trust between AD FS and Active Directory. The post ends with setting up an ODBC driver for Athena, which you can skip. The post creates a group name called ArunADFSTest. This group relates to a role in your AWS account, which you use later.
When you have successfully verified that you can log in using your IdP, you’re ready to configure your Windows environment ODBC driver to connect to Athena.
Set up a data lake using Lake Formation
Lake Formation is a fully managed service that makes it easy for you to build, secure, and manage data lakes. Lake Formation provides its own permissions model that augments the IAM permissions model. This centrally defined permissions model enables fine-grained access to data stored in data lakes through a simple grant/revoke mechanism. We use this permissions model to grant access to the AD FS role we created earlier.
- On the Lake Formation console, you’re prompted with a welcome box the first time you access Lake formation.
The box asks you to select the initial administrative user and roles. - Choose Add myself and choose Get Started.
We use the sample database provided by Lake Formation, but you’re welcome to use your own dataset. For instructions on loading your own dataset, see Getting Started with Lake Formation.With Lake Formation configured, we must grant read access to the AD FS role (ArunADFSTest) we created in the previous step. - In the navigation pane, choose Databases.
- Select the database
sampledb. - On the Actions menu, choose Grant.
We grant theSamlOdbcAccessrole access tosampledb. - For Principals, select IAM users and roles.
- For IAM users and roles, choose the role
ArunADFSTest. - Select Named data catalog resources.
- For Databases, choose the database
sampledb. - For Tables¸ choose All tables.
- Set the table permissions to Select and Describe.
- For Data permissions, select All data access.
- Choose Grant.
Our AD FS user assumes the roleArunADFSTest, which has been granted access tosampledbby Lake Formation. However, theArunADFSTestrole requires access to Lake Formation, Athena, AWS Glue, and Amazon S3. Following the practice of least privilege, AWS defines policies for specific Lake Formation personas. Our user fits the Data Analyst persona, which requires enough permissions to run queries. - Add the
AmazonAthenaFullAccessmanaged policy (for instructions, see Adding and removing IAM identity permissions) and the following inline policy to theArunADFSTestrole:Each time Athena runs a query, it stores the results in an S3 bucket, which is configured as the query result location in Athena.
- Create an S3 bucket, and in this new bucket create a new folder called
athena_results. - Update the settings on the Athena console to use your newly created folder.
Tableau uses Athena to run the query and read the results from Amazon S3, which means that theArunADFSTestrole requires access to your newly created S3 folder. - Attach the following inline policy to the
ArunADFSTestrole:
Our AD FS user can now assume a role that has enough privileges to query the sample database. The next step is to configure the ODBC driver on the client.
Configure an Athena ODBC driver
Athena is a managed serverless and interactive query service that allows you to analyze your data in Amazon S3 using standard Structured Query Language (SQL). You can use Athena to directly query data that is located in Amazon S3 or data that is registered with Lake Formation. Athena provides you with ODBC and JDBC drivers to effortlessly integrate with your data analytics tools (such as Microsoft Power BI, Tableau, or SQL Workbench) to seamlessly gain insights about your data in minutes.
To connect to our Lake Formation environment, we first need to install and configure the Athena ODBC driver on our Windows environment.
- Download the Athena ODBC driver relevant to your Windows environment.
- Install the driver by choosing the driver file you downloaded (in our case,
Simba+Athena+1.1+64-bit.msi).
- Choose Next on the welcome page.
- Read the End-User License Agreement, and if you agree to it, select I Accept the terms in the License Agreement and choose Next.
- Leave the default installation location for the ODBC driver and choose Next.
- Choose Install to begin the installation.
- If the User Access Control pop-up appears, choose Yes to allow the driver installation to continue.
- When the driver installation is complete, choose Finish to close the installer.
- Open the Windows ODBC configuration application by selecting the Start bar and searching for ODBC.
- Open the version corresponding to the Athena ODBC version you installed, in our case 64 bit.
- On the User DSN tab, choose Add.
- Choose the Simba Athena ODBC driver and choose Finish.
Configure the ODBC driver to AD FS authentication
We now need to configure the driver.
- Choose the driver on the Driver configuration page.
- For Data Source Name, enter
sampledb. - For Description, enter
Lake Formation Sample Database. - For AWS Region, enter
eu-west-1or the Region you used when configuring Lake Formation. - For Metadata Retrieval Method, choose Auto.
- For S3 Output Location, enter
s3://[BUCKET_NAME]/athena_results/. - For Encryption Options, choose NOT_SET.
- Clear the rest of the options.
- Choose Authentication Options.
- For Authentication Type, choose ADFS.
- For User, enter
[DOMAIN]\[USERNAME]. - For Password, enter your domain user password.
- For Preferred Role, enter
aws:iam::[ACCOUNT NUMBER]:role/ArunADFSTest.
The preferred role is the same role configured in the previous section (ArunADFSTest). - For IdP Host, enter the AD federation URL you configured during AD FS setup.
- For IdP Port, enter
443. - Select SSL Insecure.
- Choose OK.
- Choose Test on the initial configuration page to test the connection.
- When you see a success confirmation, choose OK.
We can now connect to our Lake Formation sample database from our desktop environment using the Athena ODBC driver. The next step is to use Tableau to query our data using the ODBC connection.
Connect to your data using Tableau
To connect to your data, complete the following steps:
- Open your Tableau Desktop edition.
- Under To a Server, choose More.
- On the list of available Tableau installed connectors, choose Other Databases (ODBC).
- Choose the ODBC database you created earlier.
- Choose Connect.
- Choose Sign In.
When the Tableau workbook opens, select the database, schema, and table that you want to query. - For Database, choose the database as listed in the ODBC setup (for this post,
AwsDataCatalog). - For Schema, choose your schema (
sampledb). - For Table, search for and choose your table (
elb_logs). - Drag the table to the work area to start your query and further report development.
Clean up
AWS Lake Formation provides database-, table-, column-, and tag-based access controls, and cross-account sharing at no charge. Lake Formation charges a fee for transaction requests and for metadata storage. In addition to providing a consistent view of data and enforcing row-level and cell-level security, the Lake Formation Storage API scans data in Amazon S3 and applies row and cell filters before returning results to applications. There is a fee for this filtering. To make sure that you’re not charged for any of the services that you no longer need, stop any EC2 instances that you created. Remove any objects in Amazon S3 you no longer require, because you pay for objects stored in S3 buckets.
Lastly, delete any Active Directory instances you may have created.
Conclusion
Lake Formation makes it simple to set up a secure data lake and then use the data lake with your choice of analytics and machine learning services, including Tableau. In this post, we showed you how you can connect to your data lake using AD FS credentials in a simple and secure way by using the Athena ODBC driver. Your AD FS user is configured within the ODBC driver, which then assumes a role in AWS. This role is granted access to only the data you require via Lake Formation.
To learn more about Lake Formation, see the Lake Formation Developer Guide or follow the Lake Formation workshop.
About the Authors
Jason Nicholls is an Enterprise Solutions Architect at AWS. He’s passionate about building scalable web and mobile applications on AWS. He started coding on a Commodore VIC 20, which lead to a career in software development. Jason holds a MSc in Computer Science with specialization in coevolved genetic programming. He is based in Johannesburg, South Africa.
Francois van Rensburg is a Partner Management Solutions Architect at AWS. He has spent the last decade helping enterprise organizations successfully migrate to the cloud. He is passionate about networking and all things cloud. He started as a Cobol programmer and has built everything from software to data centers. He is based in Denver, Colorado.
Introducing a new AWS whitepaper: Does data localization cause more problems than it solves?
Post Syndicated from Jana Kay original https://aws.amazon.com/blogs/security/introducing-a-new-aws-whitepaper-does-data-localization-cause-more-problems-than-it-solves/
Amazon Web Services (AWS) recently released a new whitepaper, Does data localization cause more problems than it solves?, as part of the AWS Innovating Securely briefing series. The whitepaper draws on research from Emily Wu’s paper Sovereignty and Data Localization, published by Harvard University’s Belfer Center, and describes how countries can realize similar data localization objectives through AWS services without incurring the unintended effects highlighted by Wu.
Wu’s research analyzes the intent of data localization policies, and compares that to the reality of the policies’ effects, concluding that data localization policies are often counterproductive to their intended goals of data security, economic competitiveness, and protecting national values.
The new whitepaper explains how you can use the security capabilities of AWS to take advantage of up-to-date technology and help meet your data localization requirements while maintaining full control over the physical location of where your data is stored.
AWS offers robust privacy and security services and features that let you implement your own controls. AWS uses lessons learned around the globe and applies them at the local level for improved cybersecurity against security events. As an AWS customer, after you pick a geographic location to store your data, the cloud infrastructure provides you greater resiliency and availability than you can achieve by using on-prem infrastructure. When you choose an AWS Region, you maintain full control to determine the physical location of where your data is stored. AWS also provides you with resources through the AWS compliance program, to help you understand the robust controls in place at AWS to maintain security and compliance in the cloud.
An important finding of Wu’s research is that localization constraints can deter innovation and hurt local economies because they limit which services are available, or increase costs because there are a smaller number of service providers to choose from. Wu concludes that data localization can “raise the barriers [to entrepreneurs] for market entry, which suppresses entrepreneurial activity and reduces the ability for an economy to compete globally.” Data localization policies are especially challenging for companies that trade across national borders. International trade used to be the remit of only big corporations. Current data-driven efficiencies in shipping and logistics mean that international trade is open to companies of all sizes. There has been particular growth for small and medium enterprises involved in services trade (of which cross-border data flows are a key element). In a 2016 worldwide survey conducted by McKinsey, 86 percent of tech-based startups had at least one cross-border activity. The same report showed that cross-border data flows added some US$2.8 trillion to world GDP in 2014.
However, the availability of cloud services supports secure and efficient cross-border data flows, which in turn can contribute to national economic competitiveness. Deloitte Consulting’s report, The cloud imperative: Asia Pacific’s unmissable opportunity, estimates that by 2024, the cloud will contribute $260 billion to GDP across eight regional markets, with more benefit possible in the future. The World Trade Organization’s World Trade Report 2018 estimates that digital technologies, which includes advanced cloud services, will account for a 34 percent increase in global trade by 2030.
Wu also cites a link between national data governance policies and a government’s concerns that movement of data outside national borders can diminish their control. However, the technology, storage capacity, and compute power provided by hyperscale cloud service providers like AWS, can empower local entrepreneurs.
AWS continually updates practices to meet the evolving needs and expectations of both customers and regulators. This allows AWS customers to use effective tools for processing data, which can help them meet stringent local standards to protect national values and citizens’ rights.
Wu’s research concludes that “data localization is proving ineffective” for meeting intended national goals, and offers practical alternatives for policymakers to consider. Wu has several recommendations, such as continuing to invest in cybersecurity, supporting industry-led initiatives to develop shared standards and protocols, and promoting international cooperation around privacy and innovation. Despite the continued existence of data localization policies, countries can currently realize similar objectives through cloud services. AWS implements rigorous contractual, technical, and organizational measures to protect the confidentiality, integrity, and availability of customer data, regardless of which AWS Region you select to store their data. As an AWS customer, this means you can take advantage of the economic benefits and the support for innovation provided by cloud computing, while improving your ability to meet your core security and compliance requirements.
For more information, see the whitepaper Does data localization cause more problems than it solves?, or contact AWS.
If you have feedback about this post, submit comments in the Comments section below.
sex robot 2
Post Syndicated from turnoff.us - geek comic site original http://turnoff.us/geek/sex-robot-2
readme
Post Syndicated from turnoff.us - geek comic site original http://turnoff.us/geek/readme
Identification of replication bottlenecks when using AWS Application Migration Service
Post Syndicated from Tobias Reekers original https://aws.amazon.com/blogs/architecture/identification-of-replication-bottlenecks-when-using-aws-application-migration-service/
Enterprises frequently begin their journey by re-hosting (lift-and-shift) their on-premises workloads into AWS and running Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) instances. A simpler way to re-host is by using AWS Application Migration Service (Application Migration Service), a cloud-native migration service.
To streamline and expedite migrations, automate reusable migration patterns that work for a wide range of applications. Application Migration Service is the recommended migration service to lift-and-shift your applications to AWS.
In this blog post, we explore key variables that contribute to server replication speed when using Application Migration Service. We will also look at tests you can run to identify these bottlenecks and, where appropriate, include remediation steps.
Overview of migration using Application Migration Service
Figure 1 depicts the end-to-end data replication flow from source servers to a target machine hosted on AWS. The diagram is designed to help visualize potential bottlenecks within the data flow, which are denoted by a black diamond.
Figure 1. Data flow when using AWS Application Migration Service (black diamonds denote potential points of contention)
Baseline testing
To determine a baseline replication speed, we recommend performing a control test between your target AWS Region and the nearest Region to your source workloads. For example, if your source workloads are in a data center in Rome and your target Region is Paris, run a test between eu-south-1 (Milan) and eu-west-3 (Paris). This will give a theoretical upper bandwidth limit, as replication will occur over the AWS backbone. If the target Region is already the closest Region to your source workloads, run the test from within the same Region.
Network connectivity
There are several ways to establish connectivity between your on-premises location and AWS Region:
- Public internet
- VPN
- AWS Direct Connect
This section pertains to options 1 and 2. If facing replication speed issues, the first place to look is at network bandwidth. From a source machine within your internal network, run a speed test to calculate your bandwidth out to the internet; common test providers include Cloudflare, Ookla, and Google. This is your bandwidth to the internet, not to AWS.
Next, to confirm the data flow from within your data center, run a traceroute (Windows) or tracert (Linux). Identify any network hops that are unusual or potentially throttling bandwidth (due to hardware limitations or configuration).
To measure the maximum bandwidth between your data center and the AWS subnet that is being used for data replication, while accounting for Security Sockets Layer (SSL) encapsulation, use the CloudEndure SSL bandwidth tool (refer to Figure 1).
Source storage I/O
The next area to look for replication bottlenecks is source storage. The underlying storage for servers can be a point of contention. If the storage is maxing-out its read speeds, this will impact the data-replication rate. If your storage I/O is heavily utilized, it can impact block replication by Application Migration Service. In order to measure storage speeds, you can use the following tools:
- Windows: WinSat (or other third-party tooling, like AS SSD Benchmark)
- Linux: hdparm
We suggest reducing read/write operations on your source storage when starting your migration using Application Migration Service.
Application Migration Service EC2 replication instance size
The size of the EC2 replication server instance can also have an impact on the replication speed. Although it is recommended to keep the default instance size (t3.small), it can be increased if there are business requirements, like to speed up the initial data sync. Note: using a larger instance can lead to increased compute costs.
Common replication instance changes include:
- Servers with <26 disks: change the instance type to m5.large. Increase the instance type to m5.xlarge or higher, as needed.
- Servers with <26 disks (or servers in AWS Regions that do not support m5 instance types): change the instance type to m4.large. Increase to m4.xlarge or higher, as needed.
Note: Changing the replication server instance type will not affect data replication. Data replication will automatically pick up where it left off, using the new instance type you selected.
Application Migration Service Elastic Block Store replication volume
You can customize the Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) volume type used by each disk within each source server in that source server’s settings (change staging disk type).
By default, disks <500GiB use Magnetic HDD volumes. AWS best practice suggests not change the default Amazon EBS volume type, unless there is a business need for doing so. However, as we aim to speed up the replication, we actively change the default EBS volume type.
There are two options to choose from:
- The lower cost, Throughput Optimized HDD (st1) option utilizes slower, less expensive disks.
-
- Consider this option if you(r):
- Want to keep costs low
- Large disks do not change frequently
- Are not concerned with how long the initial sync process will take
- Consider this option if you(r):
- The faster, General Purpose SSD (gp2) option utilizes faster, but more expensive disks.
-
- Consider this option if you(r):
- Source server has disks with a high write rate, or if you need faster performance in general
- Want to speed up the initial sync process
- Are willing to pay more for speed
- Consider this option if you(r):
Source server CPU
The Application Migration Service agent that is installed on the source machine for data replication uses a single core in most cases (agent threads can be scheduled to multiple cores). If core utilization reaches a maximum, this can be a limitation for replication speed. In order to check the core utilization:
- Windows: Launch the Task Manger application within Windows, and click on the “CPU” tab. Right click on the CPU graph (this is currently showing an average of cores) > select “Change graph to” > “Logical processors”. This will show individual cores and their current utilization (Figure 2).
Figure 2. Logical processor CPU utilization
Linux: Install htop and run from the terminal. The htop command will display the Application Migration Service/CE process and indicate the CPU and memory utilization percentage (this is of the entire machine). You can check the CPU bars to determine if a CPU is being maxed-out (Figure 3).
Figure 3. AWS Application Migration Service/CE process to assess CPU utilization
Conclusion
In this post, we explored several key variables that contribute to server replication speed when using Application Migration Service. We encourage you to explore these key areas during your migration to determine if your replication speed can be optimized.
Related information
Tala Bashmi | MENA’s Top Female Chef | Talks at Google
Post Syndicated from Talks at Google original https://www.youtube.com/watch?v=Y9s_zlTcbcQ
[VIDEO] An Inside Look at the RSA 2022 Experience From the Rapid7 Team
Post Syndicated from Jesse Mack original https://blog.rapid7.com/2022/06/10/video-an-inside-look-at-the-rsa-2022-experience-from-the-rapid7-team/
![[VIDEO] An Inside Look at the RSA 2022 Experience From the Rapid7 Team](https://blog.rapid7.com/content/images/2022/06/RSAC-2022-experience.jpg)
The two years since the last RSA Conference have been pretty uneventful. Sure, COVID-19 sent us all to work from home for a little while, but it’s not as though we’ve seen any supply-chain-shattering breaches, headline-grabbing ransomware attacks, internet-inferno vulnerabilities, or anything like that. We’ve mostly just been baking sourdough bread and doing woodworking in between Zoom meetings.
OK, just kidding on basically all of that (although I, for one, have continued to hone my sourdough game).
The reality has been quite the opposite. Whether it’s because an unprecedented number of crazy things have happened since March 2020 or because pandemic-era uncertainty has made all of our experiences feel a little more heightened, the past 24 months have been a lot. And now that restrictions on gatherings are largely lifted in most places, many of us are feeling like we need a chance to get together and debrief on what we’ve all been through.
Given that context, what better timing could there have been for RSAC 2022? This past week, a crew of Rapid7 team members gathered in San Francisco to sync up with the greater cybersecurity community and take stock of how we can all stay ahead of attackers and ready for the future in the months to come. We asked four of them — Jeffrey Gardner, Practice Advisor – Detection & Response; Tod Beardsley, Director of Research; Kelly Allen, Social Media Manager; and Erick Galinkin, Principal Artificial Intelligence Researcher — to tell us a little bit about their RSAC 2022 experience. Here’s a look at what they had to say — and a glimpse into the excitement and energy of this year’s RSA Conference.
What’s it been like returning to full-scale in-person events after 2 years?
![[VIDEO] An Inside Look at the RSA 2022 Experience From the Rapid7 Team](https://play.vidyard.com/H2GfDP6w1PPGWrcrbR6cDW.jpg)
What was your favorite session or speaker of the week? What made them stand out?
![[VIDEO] An Inside Look at the RSA 2022 Experience From the Rapid7 Team](https://play.vidyard.com/rjqC7aBPwPEp682bGvm3Pt.jpg)
What was your biggest takeaway from the conference? How will it shape the way you think about and practice cybersecurity in the months to come?
![[VIDEO] An Inside Look at the RSA 2022 Experience From the Rapid7 Team](https://play.vidyard.com/FBbwA1HVwbrsC9gNEPC7h5.jpg)
Want to relive the RSA experience for yourself? Check out our replays of Rapid7 speakers’ sessions from the week.
Additional reading:
[$] Vetting the cargo
Post Syndicated from original https://lwn.net/Articles/897435/
Modern language environments make it easy to discover and incorporate
externally written libraries into a program. These same mechanisms can
also make it easy to inadvertently incorporate security vulnerabilities or
overtly malicious code, which is rather less gratifying. The stream of
resulting vulnerabilities seems like it will
never end, and it afflicts relatively safe
languages like Rust just as much as any other language. In an effort
to avoid the embarrassment that comes with shipping vulnerabilities (or
worse) by way of its dependencies, the Mozilla project has come up with a new supply-chain management tool known as
“cargo vet“.