Терминология IT

Забудьте о том, что Docker — это некий таинственный инструмент исключительно для DevOps-инженеров. В современном мире разработки Docker стал таким же незаменимым швейцарским ножом, как Git или ваш любимый редактор кода. Он позволяет любому разработчику писать код, который будет одинаково работать на машине коллеги, на тестовом стенде и в продакшене, забыв о кошмаре "а у меня на машине все работает". Если вы еще не погрузились в мир контейнеризации или вам нужен удобный источник команд, эта статья — ваш экспресс-билет.

Эта статья - пошаговая инструкция для тех аналитиков, кто без скиллов в BI пытается к утру сделать бизнес-метрики в Grafana, имея только доступ к ней. Надеюсь, что гайд поможет быстро настроить дашборд по бизнес-метрикам и найти варианты устранения ошибок, которые возникает в работе начинающего аналитика в данной сфере.

В сегодняшнем же материале мы разберем все инструменты, которые понадобятся вам для того, чтобы купить криптовалюту, безопасно ее хранить, обменять или положить в стейкинг для дополнительного заработка. Поехали!

Содержание:

1. Инструменты, которые нужны для пользования криптовалютами. Зачем они вам?

1.1 Как купить криптовалюту?

1.1.1 Покупка криптовалюты через централизованную биржу (CEX) с помощью P2P с банковской карты.

1.1.2 Покупка криптовалюты с помощью онлайн крипто обменника.

1.1.3 Гайд по покупке криптовалюты через BestChange.

1.1.4 Покупка крипты с помощью оффлайн крипто обменника.

1.2 Где хранить криптовалюту?

1.3 Где обменивать криптовалюту?

2. Криптокошельки. Кастодиальные, некастадиальные, горячие и холодные кошельки. Для чего нужны криптокошельки и какие вам понадобятся?

2.1 Кастодиальные или биржевые кошельки.

2.2 Некастодиальные крипто кошельки.

2.3 Горячие и холодные криптокошельки.

3. Криптобиржи. Для чего нужны криптовалютные биржи. Централизованные и децентрализованные биржи.

4. Мосты. Для чего нужны кроссчейн-мосты в крипте?

5. Выводы и тизер следующей статьи из серии «Крипта для чайников». 

На связи сообщество MediaMetriqa и сегодня мы начинаем цикл статей «Крипта для чайников», который будет посвящен той минимальной базе знаний, которой просто необходимо обладать для заработка на криптовалюте. 

Цель данного цикла статей состоит в том, чтобы охватить все области крипты и бесплатно дать читателям те знания, за которые сейчас берут огромные деньги в интернете. За четыре года в рынке у нас накопилось достаточно экспертизы, чтобы собрать всю базу воедино и сформулировать все таким образом, что прочтение этой серии статей заменит вам любой курс по крипте. Здесь не будет каких-то конкретных проектов, монет, советов по типу «что купить, чтобы сорвать сотни иксов», здесь будет фундаментальная база, без которой я никому не советую связываться с криптой как со сферой заработка. 

В первой статье мы рассмотрим - для чего вообще вам может понадобится криптовалюты и какие здесь есть способы заработка (спойлер - их гораздо больше, чем вы думаете), базовые понятия в блокчейне (как работает блокчейн, что же такое криптовалюта с технической точки зрения и что ее делает ценностью) и краткую историю развития криптовалют (ее обязательно нужно знать, чтобы понимать ценность как самого Биткоина, так и других криптовалют, а также их принципиальные отличия).

Вы задумали создать платформу, но не знаете, с чего начать? Сегодня «платформой» называют всё — от облачных сервисов до экосистем вроде Apple. Но чтобы не потратить годы и миллионы впустую, важно выбрать тип, который решит ваши задачи, а не будет данью моде. Как не запутаться? Давайте разберёмся.

Представьте, что вы попали в 1825 год и пытаетесь объяснить крестьянину, что через 200 лет люди будут общаться через «невидимые волны», а железные ящики станут умнее всех академий. Представили что он сделает своим указательным пальцем у виска? ИТ — это не случайность, а закономерный итог 5000 лет изобретательства. Разберемся, как мы дошли от камешков до квантовых процессоров и почему назад пути нет.

Итак, у нас есть данные, и есть требования к ним. От кого? От тех, кто будет ими пользоваться. Если те, кто ставит задачу говорят что "данные плохие" и не могут сформулировать критерии к качеству данных, им можно их подсказать, подсмотрев в предыдущей статье. Таким образом, управление качеством данных - это, в первую очередь, методология, которая обеспечивает некий уровень качества в отношении выбранных данных.

Управление качеством данных - это постоянный процесс. Да, для начала неплохо разобраться с уже имеющимися данными, но наша задача сделать так, чтобы все новые данные, попадающие в систему, проверялись, валидировались, насыщались и, в итоге, соответствовали предъявляемым к ним требованиям. Управление качеством, кстати, является важной частью управления Нормативно-Справочной информацией, MDM (Master Data Management).

Как же сделать так, чтобы данные попадали в системы уже "чистыми"? Думаю, что самый оптимальный способ - это правильно настроить поля ввода, не допуская ввод заведомо некорректный значений, а также предлагать автозаполнение по возможности: например, выбор адреса доставки предлагать из КЛАДР, а данные о компании автоматически заполнять используя специальные сервисы. Таким образом, и людям надо будет вводить меньше информации, и вероятность ошибки будет гораздо меньше.

При подготовке статьи что главное? Источники! А что может быть источником надежнее, чем стандарты ISO? Давайте посмотрим, есть ли стандарты "качества данных"? Есть! ISO/TS 8000 и даже соответствующий ГОСТ 56214. Что ж, читаем определения:

3.1.3 качество (quality): Степень соответствия совокупности присущих характеристик объекта требованиям (3.1.2).

Примечания: 1 Термин "качество" может применяться с прилагательными, такими как "плохое", "хорошее" или "превосходное".

Так. Хватит ГОСТов на сегодня. Итак, есть данные, у них есть качество - характеристика, показывающая степень пригодности данных к использованию, и которое может быть "плохим", "хорошим" или "превосходным". На самом деле, есть 7 основных качественных характеристики: точность, полнота, непротиворечивость, достоверность, своевременность, уникальность и доступность.

AI-платформы и инструменты активно развиваются, предлагая решения для различных задач: от генерации текста и изображений до автономных систем и бизнес-аналитики. Локальные решения, такие как Stable Diffusion и LLaMA, позволяют использовать ИИ без подключения к интернету, что особенно важно для задач, требующих конфиденциальности и высокой производительности. Выбор платформы зависит от конкретных задач, бюджета и технических возможностей.

Что такое «Каталог Данных»? Это список «чистых» и готовых к использованию данных, которые можно использовать для интеграции или формирования витрин данных – Datamart для построения отчетности или дашбордов, или для предоставления аналитикам и бизнес-пользователям («Гражданским Аналитикам») для самостоятельно (Self-Service) аналитики, когда они смогут самостоятельно построить необходимую им отчетность, не прибегая к помощи специалистов по управлению данными или, тем более, ИТ-отдела, для которого управление данными и разработка отчетности явно не является приоритетной задачей.

Каталогизация данных, в свою очередь предполагает наличие программного продукта для хранения списка каталогизированных данных и их описания (метаданных) — «Каталога Данных».

Но дело в то, что еще до формирования каталога данных и проектов по очистке данных должны быть другие проекты: в первую очередь я говорю про бизнес-глоссарий, в котором бизнес расписывается кровью, что означает тот или иной показатель.

Если говорить про Data Governance, то это, в первую очередь, не продукты, а огромная методология управления жизненным циклом данных, и только потом – технологии. Близко к идеалу считается методология DAMA-DMBOK, и у любого специалиста по данным это должна быть настольная книга. К сожалению, в подавляющем большинстве случаев, когда люди начинают задумываться про управление данных, она попросту неприменима, так как она показывает «правильное» управление данными больших предприятий, до неё еще надо «дорасти», при этом точечно применяя сначала простые приемы, с возможностью расширения методик управления данными как «вширь», на другие отделы, так в «вглубь» на все процессы, связанные с управлением данными (Data Management): получением («добычей»), обработкой, хранением, извлечением и использованием информации. Без подобного управления жизненным циклом данных получим картину как в последнем исследовании Makves, что 40% данных никогда не используется: к ним не зафиксировано ни одного обращения за 5 лет.
Найти «Ценность в данных» становится искусством, так как на предприятии растут «Кладбища данных» вместо «Хранилищ данных».

Сейчас зачастую под Data Governance имеют в виду две части, это Data Quality – управление качеством данных, и Data Linage – «понять, откуда пришли данные, как они изменялись и можно ли им доверять». Если данные методологии использовать «в лоб», то это очень сильно замедлит разработку и перегрузит команду по управлению данными.

В первой статье мы разобрали, что такое платформа в целом. Теперь между нами есть контекст и можем задаться вопросом «Как начать строить такую платформу в своей компании?». Собрать «снизу», как энтузиасты-разработчики, или спустить директиву «сверху», как решило руководство? Давайте разберёмся, какие бывают варианты

BPMN — нотация, предназначенная для моделирования бизнес‑процессов. В ней нет эталонного и единственно правильного способа смоделировать процесс. Вариантов описания много. При этом описываемые процессы будут с разными уровнями оптимальности и глубины.

Нотация — это свод знаков и правил их использования при описании процессов, или, другими словами, язык моделирования. Пользователи нотации, владея ее языком, находятся в едином информационном поле, что упрощает понимание.

BPMN считается гибкой нотацией, но как и у любого языка, у нее есть свои ключевые правила и элементы, которые, для полноценной коммуникации в рамках нотации, нужно знать.

Главное преимущество BPMN в том, что она понятна и бизнес‑аналитикам, и программистам, и обычным сотрудникам — все могут смотреть на одну и ту же схему и понимать, как должен работать процесс.

В главе 1 мы разобрались что такое API, и составили представление о двух сторонах, задействованных в API: сервере и клиенте. Разобравшись с тем, кто это делает, мы готовы глубже изучить, как эти две стороны взаимодействуют. В контексте мы сначала рассмотрим человеческую модель общения и сравним ее с компьютерной. После этого мы перейдем к особенностям общего протокола, используемого в API.
В главе 2 мы больше узнаем про протоколы

Структура мини-курса Мини-курс API-интерфейсы для самых маленьких.

Привет хабр! Если вы находитесь в поиске работы по вакансиям из заголовка, то, скорее всего, встречали вакансии, где работодатель явно не понимает (или лукавит), кого именно он ищет. В одной должности требуют UX-дизайн, управление продуктом и даже бизнес-аналитику. Т.е., HR-ы ждут прихода универсала, который и продукт придумает, и интерфейс нарисует, и еще командой будет управлять, при этом согласившись на KPI (по сути, штрафы за неудачи с продуктом). Если не хотите перегружать себя обязанностями «за того парня», стоит хоть наискосок пробежаться взглядом по статье.

Или почему все хотят стать «платформой», даже если не знают, как это работает

Вы замечали, что сегодня все компании — от гигантов типа Netflix до маленького стартапа по записи калорий и БЖУ — вдруг стали «платформами»? Это не просто хайп. Платформенная инженерия — как кислород для цифрового бизнеса: незаметно, но критично. Но что это такое, и почему без нее теперь как без рук? Давайте разбираться без заумных терминов.

Если коротко, то платформенная инженерия - это когда решив, что у вас есть гениальная идея, которая нанесёт непоправимую пользу компании, вы занимаетесь только ею, а не погибаете на этапе логирования, мониторинга, авторизации пользователей и прочих функций, который часто ctrl+c ctrl+v из проекта куда у вас есть доступ.

Если чуть дольше, то...

SD-WAN не появилась одномоментно — она представляет собой развитие нескольких сетевых технологий и уходит корнями в 80-е годы. Обсудим, как появилась концепция SD-WAN и что такие решения могут предложить бизнесу. Материал подойдет управленцам, желающим разобраться в теме, и начинающим специалистам.

Ранее мы в beeline cloud рассказывали, зачем нужен WAF.

Вам доводилось слышать или говорить эту фразу? Ну, ту что в названии поста.

Само ее существование вызывает у меня вопросы. Но еще больше вопросов у меня к тем, кто считает, что эта фраза бывает уместна. Или, более того, используют её для подчеркивания неосведомленности собеседника.

В статье я рассказываю о процессе сдачи экзамена ISTQB Foundation Level в удаленном формате. Поделюсь опытом подготовки, регистрации, проверки оборудования и самих экзаменационных шагов. Узнаете, как проходит экзамен, какие были нюансы и как удалось успешно сдать тест.