DevGuide
Open in Telegram
Level up daily with insider dev hacks, smart career tips, and real talk! 🚀 ⚡️ Stay connected with me: linktr.ee/AliSamir 📍 To advertise on the channel: https://telega.io/c/the_developer_guide
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel DevGuide
Channel DevGuide (@the_developer_guide) is an active participant. Currently, the community unites 11 039 subscribers, ranking 11 118 in the Technologies & Applications category and 10 983 in the Iraq region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 039 subscribers.
According to the latest data from 21 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -12 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.11%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.86% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 895 views. Within the first day, a publication typically gains 316 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as مَشرُوع, حَاجَة, بَيَان, جِدّ, طَلَب.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Level up daily with insider dev hacks, smart career tips, and real talk! 🚀
⚡️ Stay connected with me: linktr.ee/AliSamir
📍 To advertise on the channel: https://telega.io/c/the_developer_guide”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 22 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
11 039
Subscribers
-324 hours
+67 days
-1230 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+46
in 0 channels
June '26
+27
in 0 channels
Get PRO
May '26
+78
in 0 channels
Get PRO
April '26
+46
in 0 channels
Get PRO
March '26
+45
in 0 channels
Get PRO
February '26
+77
in 0 channels
Get PRO
January '26
+78
in 0 channels
Get PRO
December '25
+92
in 0 channels
Get PRO
November '25
+91
in 1 channels
Get PRO
October '25
+149
in 1 channels
Get PRO
September '25
+96
in 0 channels
Get PRO
August '25
+42
in 0 channels
Get PRO
July '25
+36
in 0 channels
Get PRO
June '25
+115
in 0 channels
Get PRO
May '25
+92
in 1 channels
Get PRO
April '25
+186
in 2 channels
Get PRO
March '25
+100
in 0 channels
Get PRO
February '25
+181
in 2 channels
Get PRO
January '25
+355
in 0 channels
Get PRO
December '24
+145
in 0 channels
Get PRO
November '24
+127
in 1 channels
Get PRO
October '24
+283
in 0 channels
Get PRO
September '24
+238
in 0 channels
Get PRO
August '24
+323
in 1 channels
Get PRO
July '24
+455
in 0 channels
Get PRO
June '24
+703
in 2 channels
Get PRO
May '24
+829
in 4 channels
Get PRO
April '24
+583
in 2 channels
Get PRO
March '24
+438
in 1 channels
Get PRO
February '24
+702
in 1 channels
Get PRO
January '24
+679
in 2 channels
Get PRO
December '23
+624
in 2 channels
Get PRO
November '23
+246
in 1 channels
Get PRO
October '23
+292
in 1 channels
Get PRO
September '23
+202
in 0 channels
Get PRO
August '23
+270
in 0 channels
Get PRO
July '23
+184
in 0 channels
Get PRO
June '23
+258
in 0 channels
Get PRO
May '23
+327
in 0 channels
Get PRO
April '23
+161
in 0 channels
Get PRO
March '23
+521
in 0 channels
Get PRO
February '23
+863
in 0 channels
Get PRO
January '23
+1 491
in 0 channels
Get PRO
December '22
+82
in 0 channels
Get PRO
November '22
+41
in 0 channels
Get PRO
October '22
+50
in 0 channels
Get PRO
September '22
+288
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 21 July | +1 | |||
| 20 July | +3 | |||
| 19 July | +3 | |||
| 18 July | +3 | |||
| 17 July | +2 | |||
| 16 July | +1 | |||
| 15 July | +5 | |||
| 14 July | +3 | |||
| 13 July | +4 | |||
| 12 July | +5 | |||
| 11 July | +7 | |||
| 10 July | 0 | |||
| 09 July | 0 | |||
| 08 July | +4 | |||
| 07 July | +1 | |||
| 06 July | 0 | |||
| 05 July | +2 | |||
| 04 July | 0 | |||
| 03 July | +2 | |||
| 02 July | 0 | |||
| 01 July | 0 |
Channel Posts
مصطلحات مهمة في عالم الـ System Design 💯 (٦)
.
.
في البوست اللي فات عرفنا إزاي نزود عدد السيرفرات باستخدام الـ Horizontal Scaling، وإزاي الـ Load Balancer بيوزع الـ Requests بينهم.
لكن مع الوقت، المشكلة الحقيقية غالبًا بتكون في قاعدة البيانات نفسها.
تخيل إن عندك ملايين المستخدمين، ومئات الملايين من الطلبات، وكل السيرفرات بتقرأ وتكتب في نفس الـ Database.
في مرحلة معينة هتلاقي إن قاعدة البيانات بقت هي المشكلة الأكبر والأهم...
وقتها بنبدأ نفكر إزاي هنحل المشكلة دي...
———
📌 Replication
أول حل هو إننا نعمل نسخ متعددة من قاعدة البيانات.
يبقى عندنا:
• Primary Database
تستقبل عمليات الكتابة (Write).
• Replica Databases
تستقبل عمليات القراءة (Read).
تخيل إن عندك مكتبة عليها زحمة.
بدل ما الناس كلها تقف على نسخة واحدة من الكتاب، بتعمل نسخ إضافية علشان عدد أكبر من الناس يقدر يقرأ في نفس الوقت.
وده بالضبط اللي بيحصل مع Replication.
الميزة إنك تقدر توزع عمليات القراءة على أكتر من Replica، فتخفف الضغط على الـ Primary Database.
لكن إيه اللي هيحصل لو حجم البيانات نفسه بقى ضخم جدًا، حتى النسخ المتعددة مش كفاية؟
———
📌 Sharding
هنا بنقسم البيانات نفسها.
بدل ما كل المستخدمين موجودين في قاعدة بيانات واحدة، ممكن نقسمهم على عدة قواعد بيانات.
كأن عندك ملف ضخم جدًا، فقسمته على عدة أدراج بدل ما تحطه كله في درج واحد.
الميزة إن كل Shard يشيل جزء من البيانات فقط، وبالتالي الضغط يتوزع.
لكن الـ Sharding بيضيف تعقيد أكبر، لأن التطبيق لازم يعرف البيانات المطلوبة موجودة في أي Shard.
———
📌 Vertical Partitioning
تخيل جدول مستخدمين فيه:
- الاسم
- الإيميل
- رقم التليفون
- الصورة
- العنوان
- إعدادات الحساب
- بيانات إضافية تانية…
مش كل الطلبات محتاجة كل الأعمدة دي.
فممكن نفصل البيانات الأساسية في جدول، والبيانات الأقل استخدامًا في جدول تاني.
وده اسمه Vertical Partitioning.
يعني بدل ما كل Query تقرأ جدول ضخم، تقرأ الجزء اللي محتاجاه فقط.
———
💡 الخلاصة
النهارده عرفنا 3 طرق مختلفة علشان نكبر قاعدة البيانات:
• الـ Replication: إنشاء نسخ متعددة من قاعدة البيانات لتوزيع عمليات القراءة.
• الـ Sharding: تقسيم البيانات على عدة قواعد بيانات مختلفة.
• الـ Vertical Partitioning: تقسيم الأعمدة داخل الجداول لتقليل حجم البيانات المقروءة في كل Query.
دلوقتي نقدر نتعامل مع قواعد بيانات ضخمة جدًا.
لكن… حتى مع كل التقسيم والنسخ دي، لسه فيه مشكلة ممكن تقتل الأداء:
إننا نروح نكلم قاعدة البيانات في كل Request.
وده اللي هنتكلم عنه في البوست الجاي، لما نتعرف على Caching و Denormalization و CAP Theorem.
———
#system_design
| 2 | Mastering Load Balancing in System Design 💯
.
.
#system_design | 420 |
| 3 | Frontend Architectural Patterns 💯
.
.
#frontend | 511 |
| 4 | AI Engineering from Scratch 💯
503 lessons. 20 phases. Every algorithm built from raw math before a single framework gets imported.
https://aiengineeringfromscratch.com | 1 035 |
| 5 | مصطلحات مهمة في عالم الـ System Design 💯 (٥)
.
.
في البوست اللي فات تكلمنا عن Vertical Scaling، وإن أبسط حل لزيادة الضغط هو إننا نقوّي السيرفر الحالي...
لكن تخيل إن عندك تطبيق وعدد المستخدمين زاد جدًا، وكل ما تزود RAM أو CPU تلاقي الضغط بيرجع يزيد تاني.
في لحظة معينة هتوصل لأقصى قدرة ممكنة للسيرفر.
إيه الحل؟
———
📌 Horizontal Scaling
بدل ما نقوّي سيرفر واحد، نضيف سيرفرات جديدة.
يعني لو عندك سيرفر واحد عليه ضغط عالي، ممكن تخلي عندك 2 أو 5 أو 10 سيرفرات يشيلوا الحمل مع بعض.
وده اسمه Horizontal Scaling أو Scale Out.
تخيل مطعم فيه موظف واحد بيستقبل الطلبات.
لما الزحمة تزيد، بدل ما نجيبله مكتب أكبر، نجيب موظفين إضافيين يساعدوه.
نفس الفكرة بالضبط.
الميزة هنا إنك تقدر تزود عدد السيرفرات تدريجيًا حسب عدد المستخدمين.
لكن ظهر سؤال جديد…
لو عندي 10 سيرفرات، الـ Request يروح لمين فيهم؟
———
📌 Load Balancer
هنا ييجي دور الـ Load Balancer.
هو جهاز أو خدمة بتقف قدام كل السيرفرات، وأي Request جديد يوصله، يقرر يبعته لأي سيرفر.
يعني بدل ما المستخدم يختار بنفسه، الـ Load Balancer هو اللي يوزع الطلبات بشكل ذكي.
مثلًا:
- السيرفر الأول مشغول جدًا - ابعت الطلب لسيرفر تاني.
- سيرفر وقع أو فيه مشكلة - متبعتلوش أي Requests.
- عايز توزع الحمل بالتساوي - وزّع الطلبات على كل السيرفرات.
من غير Load Balancer، ممكن سيرفر واحد ينهار من الضغط بينما باقي السيرفرات فاضية.
وده سبب إن أي نظام قابل للتوسع تقريبًا بيستخدم Load Balancer بشكل أو بآخر.
لكن حتى بعد توزيع الحمل، فيه مشكلة تانية ممكن تبطّأ النظام…
———
📌 Database Indexing
تخيل إن عندك كتاب فيه 1000 صفحة، وعايز تدور على موضوع معين.
هل هتقرأ الكتاب كله صفحة صفحة؟
أكيد لا.
هتروح للفهرس الأول.
الـ Index في قاعدة البيانات بيعمل نفس الفكرة.
بدل ما الـ Database تفتش في كل الصفوف علشان تلاقي مستخدم أو أوردر معين، تستخدم الـ Index علشان توصل للبيانات بسرعة.
مثلًا لو بتبحث كتير باستخدام email، ممكن تعمل Index على العمود ده هيخلّي البحث أسرع بفرق كبير.
لكن خلي بالك، كل Index إضافي بياخد مساحة، وبيخلّي عمليات الكتابة أبطأ شوية، علشان كده بنعمل Index للأعمدة اللي عليها عمليات بحث كتيرة.
———
💡 الخلاصة
النهارده عرفنا إزاي الأنظمة الكبيرة تتعامل مع زيادة عدد المستخدمين:
• الـ Horizontal Scaling: إضافة سيرفرات جديدة بدل تقوية سيرفر واحد.
• الـ Load Balancer: توزيع الـ Requests على السيرفرات بشكل ذكي.
• الـ Database Indexing: تسريع البحث داخل قاعدة البيانات باستخدام Indexes.
———
دلوقتي بقينا نقدر نشغّل أكتر من سيرفر ونوزّع الحمل بينهم.
لكن إيه اللي هيحصل لو قاعدة البيانات بقت كبيرة جدًا؟
ده اللي هنتكلم عنه في البوست الجاي، لما نتعرف على Replication و Sharding و Vertical Partitioning.
———
#system_design | 727 |
| 6 | Frontend System Design Principles 💯 | 760 |
| 7 | مصطلحات مهمة في عالم الـ System Design 💯 (٤)
.
.
في البوست اللي فات عرفنا إزاي الـ Client يطلب بيانات من السيرفر باستخدام APIs، سواء كانت REST أو GraphQL.
لكن فيه سؤال مهم جدًا…
السيرفر بيجيب البيانات دي منين؟
لما تفتح بروفايل مستخدم، أو تشوف قائمة المنتجات، أو تبحث عن أوردر معين، أكيد البيانات دي لازم تكون متخزنة في مكان ما.
وهنا يظهر دور الـ Database...
———
📌 Databases
الـ Database هي المكان اللي بنخزن فيه البيانات بشكل منظم.
بدل ما التطبيق يعتمد على الذاكرة فقط، بيخزن البيانات بشكل دائم في قاعدة بيانات علشان يقدر يرجع لها في أي وقت.
تخيل عندك متجر إلكتروني.
فيه منتجات، ومستخدمين، وأوردرات، وعمليات دفع.
كل المعلومات دي بتتخزن داخل الـ Database.
ولما المستخدم يطلب حاجة، السيرفر يروح يجيب البيانات من قاعدة البيانات ويرجع النتيجة.
لكن مش كل قواعد البيانات بتشتغل بنفس الطريقة.
وهنا ييجي السؤال اللي بيتكرر كتير في أي Interview…
SQL or NoSQL?
———
📌 SQL vs NoSQL
قواعد بيانات SQL بتكون منظمة في جداول وعلاقات واضحة بين البيانات.
زي مثلًا:
- جدول للمستخدمين
- جدول للطلبات
- جدول للمنتجات
والعلاقات بينهم بتكون محددة بشكل واضح.
أشهر الأمثلة:
- PostgreSQL
- MySQL
- SQL Server
أما NoSQL فبتكون أكثر مرونة.
ممكن تخزن البيانات على شكل Documents أو Key-Value أو Graphs، من غير ما تكون ملتزم بنفس شكل الجداول التقليدي.
أشهر الأمثلة:
- MongoDB
- Redis
- Cassandra
———
طيب أختار إيه؟
لو عندك بيانات مترابطة وعايز معاملات تضمن سلامة البيانات، غالبًا SQL هيكون مناسب.
لو شكل البيانات بيتغير باستمرار، أو محتاج مرونة أكبر في التوسع، ممكن NoSQL يكون اختيار مناسب.
لكن مع الوقت، حتى لو اخترت النوع المناسب، هتواجه مشكلة تانية…
المستخدمين بيزيدوا، والضغط على السيستم بيزيد...
———
📌 Vertical Scaling
تخيل إن عندك سيرفر واحد، وكل حاجة شغالة عليه.
وفجأة عدد المستخدمين زاد جدًا.
أبسط حل يخطر في بالك إنك تزود إمكانيات السيرفر نفسه.
وده اسمه Vertical Scaling أو Scale Up.
يعني بدل ما تغير النظام كله، بتقوي الجهاز الحالي.
الحل ده سهل وسريع في البداية، لكنه له حدود.
لأن في مرحلة معينة، مهما زودت إمكانيات السيرفر، هتوصل لأقصى قدرة ممكنة، وساعتها هتحتاج تفكر بطريقة مختلفة.
———
💡 الخلاصة
• الـ Database: المكان اللي بيتخزن فيه كل بيانات التطبيق.
• الـ SQL: قواعد بيانات منظمة بعلاقات واضحة بين الجداول.
• الـ NoSQL: قواعد بيانات مرنة تناسب البيانات المتغيرة والتوسع بسهولة.
• الـ Vertical Scaling: تقوية السيرفر الحالي بزيادة الـ CPU أو الـ RAM أو الـ Storage.
———
دلوقتي عرفنا أول طريقة للتعامل مع زيادة الضغط على السيستم.
لكن إيه اللي هيحصل لو السيرفر نفسه وصل لأقصى إمكانياته المسموح بها ومبقاش كافي لوحده؟
ده اللي هنتكلم عنه في البوست الجاي، لما نتعرف على Horizontal Scaling وLoad Balancer وDatabase Indexing.
———
#system_design | 1 370 |
| 8 | #backend | 1 011 |
| 9 | Roadmap to a career as a Backend Developer | 1 |
| 10 | Roadmap to a career as a
Backend Developer | 1 |
| 11 | مصطلحات مهمة في عالم الـ System Design 💯
.
.
في البوست اللي فات عرفنا إن الـ Client بعت الـ Request، والـ Server استقبله، وتكلموا مع بعض باستخدام HTTP/HTTPS.
لكن بمجرد ما الـ Request يوصل للسيرفر، ييجي سؤال مهم...
إزاي السيرفر يعرف المطلوب منه؟
يعني لما تضغط على زرار Login، أو تعمل Search، أو تفتح قائمة المنتجات... إيه اللي بيخلي كل Request يروح للمكان الصح؟
الإجابة هي إن كل وظيفة في التطبيق بيكون لها API.
———
📌 API
الـ API اختصار لـ Application Programming Interface.
الاسم ممكن يخض شوية، لكن الفكرة أبسط من كده بكتير.
تخيل إنك في مطعم.
أنت مش بتدخل المطبخ بنفسك علشان تطلب الأكل، فيه ويتر بياخد منك الطلب، يوصله للمطبخ، وبعدها يرجعلك بالأكل.
الويتر ده هو الـ API.
هو الوسيط بين الـ Client والـ Server.
الـ Client يبعت Request، والـ API يستقبله، يوصله للجزء المناسب في السيرفر، وبعدها يرجع Response.
علشان كده لما تسمع حد بيقول:
"اعمل API للـ Login"
فهو يقصد نقطة دخول يقدر الـ Client يبعتلها بيانات تسجيل الدخول، والسيرفر يتعامل معاها ويرجع النتيجة.
لكن...
هل كل الـ APIs بتشتغل بنفس الطريقة؟
الإجابة لا.
وأشهر طريقة موجودة حاليًا اسمها REST.
———
📌 REST
الـ REST مش لغة برمجة، ولا Framework.
ولكن هي مجموعة قواعد بتنظم شكل الـ APIs.
يعني بدل ما كل Backend Developer يخترع طريقة مختلفة، بقى فيه أسلوب متفق عليه يخلي أي Developer يفهم الـ API بسهولة.
مثلًا...
لو عايز تجيب كل المنتجات، غالبًا هتلاقي Endpoint زي:
GET /products
ولو عايز تضيف منتج جديد:
POST /products
ولو عايز تعدل منتج:
PUT /products/1
الفكرة إن كل حاجة بقت ماشية بنمط معروف.
وده السبب إن أغلب الـ APIs اللي بنتعامل معاها النهارده هي REST APIs.
لكن مع الوقت، بدأت تظهر مشكلة.
أوقات الـ Client بيحتاج جزء صغير من البيانات، والسيرفر يرجع بيانات أكتر بكتير من اللي محتاجها.
وأوقات تانية يحتاج بيانات من أكتر من API علشان يقدر يعرض شاشة واحدة.
ومن هنا ظهر مفهوم جديد.
———
📌 GraphQL
الـ GraphQL جه يحل المشكلة دي.
بدل ما السيرفر يقرر إيه البيانات اللي هترجع، الـ Client هو اللي يحدد بالضبط هو محتاج إيه.
يعني لو شاشة فيها اسم المستخدم وصورته بس.
مش لازم السيرفر يرجع الإيميل، ورقم التليفون، والعنوان، وتاريخ الميلاد، وباقي البيانات.
الـ Client يطلب الاسم والصورة فقط.
والسيرفر يرجع الاسم والصورة فقط.
وده بيقلل حجم البيانات اللي بتتنقل، وبيخلي بعض الشاشات أسرع، خصوصًا في التطبيقات الكبيرة.
لكن ده مش معناه إن GraphQL أحسن من REST في كل الحالات.
كل واحد له استخداماته، واختيار واحد منهم بيعتمد على طبيعة النظام اللي بتبنيه.
———
💡 الخلاصة
النهارده عرفنا إزاي السيرفر بيفهم المطلوب منه.
- الـ API: هي نقطة التواصل بين الـ Client والـ Server، وكل Feature في التطبيق غالبًا بيكون لها API.
- الـ REST: أسلوب شائع لبناء الـ APIs باستخدام قواعد وأنماط متفق عليها.
- الـ GraphQL: بيدي الـ Client حرية يحدد البيانات اللي محتاجها بالظبط، بدل ما يستقبل بيانات زيادة.
دلوقتي بقينا عارفين إزاي الـ Client يطلب البيانات من السيرفر.
لكن... السيرفر بيجيب البيانات دي منين أصلًا؟
وده اللي هنتكلم عنه في البوست الجاي، لما نتعرف على Databases، وSQL vs NoSQL، وVertical Scaling. | 1 544 |
| 12 |  +2No text... | 717 |
| 13 | مفهوم الـ End-to-End Test 💯
.
.
خلال رحلتك في عالم البرمجة، ممكن تكون اشتغلت على Feature كبيرة، وكنت متأكد إن الـ code شغال زي الفل. وكتبت Unit Tests، وكل الـ functions بتـرجّع اللي المفروض ترجعه. بعد كده جربت الـ app بإيدك، كل حاجة ماشية حلو… بس لما رفعت الكود على الـ staging أو الـ production، فجأة فيه حاجات وقعت ومش شغاله...
المشكلة هنا إن اللي أنت اختبرته مش كفاية... أنت اختبرت أجزاء صغيرة، لكن معملتش اختبار للرحلة كاملة من أول ما الـ user يفتح الـ app لحد ما يوصل لهدفه.
وهنا بييجي دور الـ End-to-End Testing (E2E)...
———
🎯 يعني إيه End-to-End Test؟
الـ End-to-End Test ببساطة هو نوع من أنواع الـ Testing اللي بيحاكي تصرفات الـ user الحقيقية.
بنختبر الـ system كـ “صندوق أسود” من غير ما نهتم بالتفاصيل الداخلية، إحنا بس عاوزين نتأكد إن الـ app بيشتغل زي ما الـ user متوقع بالضبط، من أول خطوة لآخر خطوة.
يعني بنبدأ من الـ UI، ونتفاعل مع الـ buttons والـ forms والـ links، وبنشوف هل الـ backend بيرد زي ما المفروض؟ هل الـ database اتحدثت؟ هل النتيجة اللي ظهرت للمستخدم منطقية؟
———
📌 إمتى تستخدم الـ E2E؟
- لو بتسلم Feature مهمة جدًا، زي عملية دفع أو تسجيل دخول.
- لو الـ app فيه flows معقدة أو steps كتير وبتعتمد على بعض.
- لو عاوز تتأكد إن الـ integration بين الـ frontend والـ backend شغال تمام.
- وقت الـ release، علشان تطمن إن الـ system ككل شغال سليم من الأول للآخر.
———
🛠 أشهر أدوات الـ End-to-End Testing
- الـ Cypress: سهل، واضح، بيشتغل على المتصفح، وبيخليك تـ debug بسهولة.
- الـ Playwright: سريع وبيدعم browsers كتير، وممتاز للـ automation.
- الـ Selenium: قديم وتقيل شوية، بس لسه ناس بتستخدمه عشان مرن وبيشتغل بلغات مختلفة.
———
⚙️ أمثلة على Scenarios ممكن نعملها E2E Test
- مستخدم بيسجل في الموقع، بيرجعله confirmation message.
- مستخدم بيدخل بيانات كريدت كارد وبتتم عملية الدفع.
- مستخدم بيعمل login وبيتنقل على الـ dashboard.
- مستخدم بيبعت فورم contact us وتوصله رسالة تأكيد.
———
💡 ليه الـ E2E Tests مهمة؟
- بتمنع الـ regressions اللي ممكن تحصل بعد تغييرات كبيرة.
- بتكشف bugs مش ممكن تكتشفها بالـ Unit أو الـ Integration tests.
- بتديك confidence إن الـ system ككل شغال زي ما المفروض.
- بتساعد الفريق كله (frontend, backend, QA) يكونوا مطمنين قبل أي release.
———
⚠️ بس خلي بالك...
الـ E2E Tests تقيلة في الـ execution، وبطيئة مقارنةً بالأنواع التانية.
فعشان كده بنكتب منها بس الـ critical flows، مش كل حاجة.
كمان أي تغيير بسيط في UI ممكن يكسرها… فلازم تكتبها بشكل كويس وقابل للصيانة.
———
💡 نصائح لو هتبدأ تكتب E2E Tests:
- ابني test لكل user journey مهمة.
- حاول تعزل الـ data اللي بتستخدمه في التست (استخدم mocks أو test accounts).
- حافظ على naming واضح وسهل في الـ tests.
- شغّلها في CI/CD pipeline عشان تمسك المشاكل قبل ما توصل للناس.
———
الـ E2E Testing هو خط الدفاع الأخير، اللي بيأكد إن كل حاجة ماشية تمام من منظور المستخدم.
وكمان هو اللي بيخليك ضامن إن الـ feature اللي تعبت فيها مش هتبوظ لما تطلع production. | 781 |
| 14 | https://youtu.be/I75VQWGIZYI | 702 |
| 15 | مصطلحات مهمة في عالم الـ System Design 💯
.
.
في البوست اللي فات بدأنا رحلة الـ Request، وتكلمنا عن الـ Client-Server Architecture، وإزاي الـ Client بيبعت الـ Request، ودور الـ DNS في تحويل اسم الموقع إلى IP Address علشان يوصله للسيرفر الصحيح.
لكن هل معنى كده إن كل Request بيروح مباشرة للسيرفر؟
الإجابة في أغلب الأنظمة الكبيرة هي: غالبًا لا.
قبل ما الـ Request يوصل للسيرفر، غالبًا بيعدي على محطة في النص. والمحطة دي ممكن يكون لها أكتر من وظيفة، زي إنها تحمي السيرفر، أو توزع الضغط، أو حتى تسرّع الاستجابة.
وده ياخدنا لأول مفهوم النهارده...
---
4- Proxy
الـ Proxy ببساطة هو وسيط بينك وبين السيرفر.
بدل ما جهازك يتواصل مع السيرفر بشكل مباشر، بيبعت الـ Request للـ Proxy الأول، وهو اللي يتعامل مع السيرفر نيابة عنك.
طب ليه نعمل كده؟
تخيل إنك في شركة، وكل الموظفين اللي فيها بيستخدموا الإنترنت من خلال شبكة الشركة. بدل ما كل جهاز يظهر على الإنترنت مباشرة، كل الطلبات بتعدي على Proxy Server. كده الشركة تقدر تراقب الترافيك، تمنع مواقع معينة، أو حتى تخزن بعض البيانات لتسريع الوصول ليها.
وده مجرد استخدام واحد. فيه استخدامات تانية كتير للـ Proxy حسب نوعه، وهنقابل نوع مهم جدًا قدام وهو Reverse Proxy.
لكن حتى لو فيه Proxy، أو مفيش، يفضل فيه سؤال مهم...
ليه بعض المواقع بتفتح في ثانية، ومواقع تانية بتحس إنها بطيئة؟
---
5- Latency
كتير بنربط بطء الموقع بسرعة الإنترنت، لكن ده مش السبب الوحيد.
فيه حاجة اسمها Latency، وهي الوقت اللي بيستغرقه الـ Request علشان يروح للسيرفر، والـ Response يرجع تاني.
كل ما المسافة بينك وبين السيرفر كانت أكبر، أو كان فيه عدد كبير من الأجهزة في الطريق، أو الشبكة نفسها بطيئة، كل ما الـ Latency تزيد.
عشان كده ممكن يكون عندك إنترنت سريع، لكن موقع معين لسه بيفتح ببطء، لأن المشكلة مش في سرعة التحميل، المشكلة في الوقت اللي البيانات بتستغرقه علشان توصل وترجع.
وده واحد من أكبر التحديات في الـ System Design، لأن تحسين الـ Latency بيأثر بشكل مباشر على تجربة المستخدم.
طيب... بعد ما الـ Request وصل للسيرفر، هو بيتكلم معاه إزاي أصلًا؟
---
6- HTTP / HTTPS
لما شخصين بيتكلموا مع بعض، لازم يكون فيه لغة مشتركة بينهم.
ونفس الفكرة بتحصل بين الـ Client والـ Server.
اللغة أو البروتوكول الأشهر اللي بيتواصلوا بيه هو HTTP.
هو اللي بيحدد شكل الـ Request، وشكل الـ Response، وإزاي البيانات تتبعت وتترجع.
لكن مع الوقت، بقى مهم إن البيانات تكون محمية أثناء انتقالها، خصوصًا لما تبعت Password أو بيانات بطاقة بنكية.
ومن هنا ظهر HTTPS.
هو ببساطة نفس HTTP، لكن مع إضافة طبقة تشفير بتحافظ على البيانات أثناء انتقالها، بحيث لو حد اعترضها، ميقدرش يفهم محتواها.
علشان كده هتلاقي معظم المواقع دلوقتي بتستخدم HTTPS، وهتشوف علامة القفل جنب اسم الموقع في المتصفح.
---
💡 الخلاصة
- الـ Proxy: وسيط بين الـ Client والـ Server، وله استخدامات كتير زي الأمان، والتحكم، وتحسين الأداء.
- الـ Latency: الوقت اللي الـ Request والـ Response بيستغرقوه في الرحلة، وكل ما قل، تجربة المستخدم كانت أفضل.
- الـ HTTP / HTTPS: البروتوكول اللي بيتواصل بيه الـ Client مع الـ Server، وHTTPS بيضيف طبقة تشفير لحماية البيانات.
دلوقتي بقينا عارفين إزاي الـ Client بيتواصل مع الـ Server.
لكن... لما السيرفر يستقبل الـ Request، إزاي بيعرف المطلوب منه؟ وإزاي التطبيقات بتتواصل مع بعضها؟
ده اللي هنتكلم عنه في البوست الجاي، لما نتعرف على APIs و REST و GraphQL.
---
#system_design | 1 386 |
| 16 |  +2Fading Out Long Text 💯 | 790 |
| 17 | مصطلحات لازم تكون عارفها في عالم الـ System Design 💯
.
.
الـ System Design من أكثر المواضيع اللي ممكن تحس إنها كبيرة ومخيفة في البداية.
كل شوية تسمع مصطلحات غريبة زي Load Balancer وSharding وCaching وMessage Queue، ومش عارف إزاي كل المفاهيم دي مرتبطة ببعض.
سواء كان هدفك تحضر لـ System Design Interviews، أو تبني أنظمة تستحمل ملايين المستخدمين، إن شاء الله في السلسلة دي هنشرح 30 مفهوم في عالم الـ System Design بطريقة بسيطة وعملية، والأهم إننا هنربط كل مفهوم باللي بعده، بحيث في النهاية تكون الصورة الكبيرة بقت واضحة.
يلا نبدأ بأول 3 مفاهيم. 🚀
---
1- Client-Server Architecture
خلينا نبدأ بسؤال بسيط.
دلوقتي لو فتحت LinkedIn، أو دخلت على YouTube، أو حتى عملت Search على Google... إيه أول حاجة بتحصل؟
اللي بيحصل إن التطبيق أو المتصفح عندك بيبعت Request لجهاز تاني موجود في مكان ما على الإنترنت، والجهاز ده بنسميه Server. السيرفر يستقبل الطلب، ينفذه، وبعدها يرجعلك Response فيه البيانات اللي طلبتها.
ببساطة، جهازك هو الـ Client لأنه بيطلب الخدمة، والسيرفر هو اللي بيقدمها.
الفكرة دي اسمها Client-Server Architecture، وهي تعتبر الأساس اللي معظم تطبيقات ومواقع الإنترنت مبنية عليه.
لكن هنا يجي سؤال منطقي...
إحنا عرفنا إن فيه Server، لكن جهازك عرف يوصل للسيرفر ده إزاي؟
---
2- IP Address
كل جهاز متصل بالشبكة بيكون له IP Address على الشبكة اللي متصل بها، وممكن يتغير (Dynamic IP) أو يكون ثابت (Static IP).
العنوان ده هو اللي بيميز كل جهاز عن غيره، ومن خلاله الأجهزة تعرف تبعت Requests لبعض.
يعني قبل ما جهازك يبعت أي Request للسيرفر، لازم يكون عارف عنوانه.
لكن هنا ظهرت مشكلة كبيرة...
مستحيل نحفظ IP Address لكل موقع بندخله.
تخيل إن بدل ما تكتب google.com، كل مرة تكتب رقم طويل زي:
142.250.190.78
أكيد محدش هيقدر يحفظ كل الأرقام دي.
طيب إحنا ليه بنكتب أسماء مواقع سهلة، وفي الآخر الطلب بيوصل للمكان الصح؟
---
3- DNS
هنا ييجي دور الـ DNS.
ممكن تعتبره دليل الأسماء على الإنترنت.
زي ما عندك في الموبايل اسم "محمد"، لكن الموبايل في الحقيقة مخزن رقم تليفونه، الـ DNS بيعمل نفس الفكرة.
أنت بتكتب اسم سهل زي google.com، والـ DNS بيعمل Name Resolution (تحويل اسم الدومين إلى IP)، وغالبًا النتيجة بتكون موجودة في DNS Cache، فمش كل مرة بيبحث من الصفر.
بعدها جهازك يعرف يبعت الـ Request للسيرفر الصح.
كل الخطوات دي بتحصل في أجزاء من الثانية، وأنت غالبًا مش بتحس إن فيه حاجة حصلت.
وده واحد من الأسباب اللي بيخلي استخدام الإنترنت سهل بالنسبة لينا، لأننا بنتعامل مع أسماء سهلة بدل أرقام معقدة.
---
💡 الخلاصة
رحلة أي Request على الإنترنت بتبدأ بـ 3 مفاهيم أساسية:
- الـ Client-Server Architecture: جهازك (Client) بيبعت Request، والسيرفر (Server) بينفذه ويرجع Response.
- الـ IP Address: هو العنوان اللي بيميز كل جهاز على الإنترنت، وبدونه الأجهزة مش هتعرف تتواصل مع بعض.
- الـ DNS: بيحوّل أسماء المواقع اللي إحنا بنكتبها إلى IP Address، عشان جهازك يعرف يوصل للسيرفر الصح.
---
دلوقتي عرفنا إزاي الـ Request خرج من جهازك، وإزاي عرف يوصل للسيرفر.
لكن... هل كل Request بيروح للسيرفر مباشرة؟
ولا ممكن يعدي على جهاز تاني في النص قبل ما يوصل؟
ده اللي هنتكلم عنه في البوست الجاي، لما نتعرف على Proxy، وLatency، وHTTP/HTTPS.
---
#system_design | 1 254 |
| 18 | Introducing Claude Sonnet 5
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5 | 1 168 |
| 19 |  No text... | 703 |
| 20 | NestJS Full Course for Beginners in 2026 | Build a Production-Ready API 💯
https://youtu.be/Q6NpiIp-6WM | 700 |
