Привет, Хабр! Меня зовут Давид, я C#-разработчик в SimbirSoft. В современном программировании эффективное управление ресурсами и контроль за выполнением задач становятся ключевыми аспектами для создания надежных и масштабируемых приложений. В C# одним из важнейших инструментов в для достижения этих целей является механизм Cancellation Token. Эта концепция позволяет разработчикам изящно и безопасно управлять долгосрочными или ресурсоемкими операциями, обеспечивая возможность их отмены по требованию.

В этой статье мы погрузимся в мир Cancellation Token в C#, исследуя его роль, принципы работы и практическое применение. Мы обсудим, как эта технология позволяет разработчикам улучшить производительность и надежность их приложений, а также — как избежать распространенных ошибок при работе с асинхронными операциями. Подробно рассмотрим примеры кода, демонстрирующие использование Cancellation Token в различных сценариях, что сделает наше обсуждение не только теоретически насыщенным, но и довольно практичным для программистов любого уровня.

Всем привет! Меня зовут Артём и я backend-разработчик компании SimbirSoft. На протяжении восьми лет я работаю на Node.js. Сегодня хочу поделиться опытом поиска утечек памяти при gRPC-вызовах в Node.js + Nest.js. В частности, речь пойдет об отладке утечки памяти при взаимодействии между микросервисами. Статья будет полезна backend-разработчикам, которые работают с Node.js и gRPC.

Несмотря на то, что в интернете много материалов про поиск утечек памяти, все реальные примеры сводятся к устранению искусственного глобального массива. Поэтому я решил рассказать о своем опыте.

Одной из задач, которую ставил перед нами клиент,  был поиск и устранение утечки памяти при работе микросервисов. Задача была открыта уже давно, но не было четкого понимания, как ее решать. Судя по описанию, было несколько API, при вызове которых отделы DevOps и QA наблюдали сильный рост памяти при мониторинге системы и тестировании соответственно. В дополнении к REST API присутствовали gRPC-методы.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я Data Science специалист SimbirSoft. Я расскажу, как на одном из проектов мы занимались прогнозированием на месяц вперед с помощью методов NLP, Catboost и тематического моделирования на новостном потоке.

Один из способов достижения экономического превосходства над конкурентами — это получение инструмента, оценивающего ситуацию на рынке сейчас и позволяющего делать точные достоверные прогнозы на будущее. И с помощью искусственного интеллекта, анализа данных, работы с временными рядами можно создать достаточно точный инструмент прогнозирования цен.

К нам обратился заказчик, который занимается продажами удобрений. Ему необходимо было протестировать различные подходы к прогнозированию цен на удобрения. Нашей задачей стало построить бейзлайн-модель и оценить, насколько перспективен подход с использованием новостей. Заказчик хотел, чтобы мы оценили предсказательную силу именно новостей, поэтому мы не использовали признаки из самого временного ряда цен (лаги/сезонность/тренд) и признаки, связанные с рынком.

Нейросети и искусственный интеллект (далее ИИ) развиваются стремительными темпами, и у многих SDET-специалистов появляются опасения о потере работы. И действительно, список задач, которые уже сегодня может выполнить чат-бот, впечатляет.

Подготовка тестовых данных занимает много времени? ИИ сгенерирует для ваших тестов данные любой сложности и в любых форматах.

Не успеваете писать нужное количество тестовой документации? Нейросеть составит чек-листы и тест-кейсы на основе любых входных данных: по текстовому запросу, по скриншоту страницы вашего веб-приложения и даже по блок-схеме бизнес-процесса. 

Возникли трудности при коммуникации с коллегами? ИИ переведет текстом или озвучит вашу речь на любой язык и при необходимости даже переформулирует сообщения, сделав их более конструктивными!

Учитывая перечисленное, может ли ИИ заменить человека в профессии или снизить востребованность SDET-специалистов на рынке? 

Привет! Меня зовут Дария, я SDET-специалист в компании SimbirSoft и недавно задалась этим вопросом. Как известно, лучший способ познакомиться с новыми технологиями и инструментами — «потрогать их руками», чем я и занялась.

В этой статье хочу поделиться результатом своего исследования. 

Привет, Хабр! Меня зовут Макс, я Go-разработчик в компании SimbirSoft. Язык Go (Golang) стремительно набирает популярность, он всё чаще внедряется в существующие программные решения, а также встречается в стеке новых проектов. Высокая производительность и скорость работы – его главные преимущества, поэтому для реализации бизнес-задач он подходит как нельзя кстати. Go легко поддерживается и отлично годится для создания MVP, из-за чего востребованность в нём растёт.

Но чтобы этот язык программирования был действительно производительным, разработчикам необходимо учитывать некоторые тонкости работы с ним. Иначе ваше приложение станет таким же медленным, как айтишник без чашки кофе :) В этой статье мы с вами на примерах разберём часто возникающие ситуации при работе с Go, а также рассмотрим приёмы, которые позволят повысить производительность кода. Надеюсь, разработчики уровня джуниор и мидл смогут почерпнуть для себя что-то полезное.

Мы начинаем!

Привет! Меня зовут Евгений, я SDET-специалист в SimbirSoft. Хочу поделиться примером того, как я автоматизировал тестирование API, заменив встроенные JDBC-средства на JOOQ. И расскажу, почему считаю это лучшим решением.

Все началось с того, что передо мной поставили задачу автоматизировать тестирование API с проверкой данных в БД. Так как проект только начинался, а я один отвечал за эту часть работы, то надо было сделать всё с нуля. Мне хотелось сделать все идеально (удобно, понятно, масштабируемо, с удобной поддержкой кода). Получилось все, кроме одного — масштабирование сверки данных из БД. Об этом и пойдет речь. А в конце вы найдете ссылку на исходный код.

Привет, Хабр! Меня зовут Евгений, я backend-разработчик SimbirSoft. В этой статье я разберу два варианта решения нетривиальной задачи создания RPC через брокер сообщений RabbitMQ и библиотеку MassTransit. Подробно разберём подключение MassTransit и работу с Saga. Тема будет полезна как для начинающих, так и опытных backend-разработчиков .NET.

Привет, Хабр! Это первая часть обзора по изучению существенных тем Java стека и туториала по их применению. В этой статье вы найдете важные аспекты многопоточности в Java, а также полезные шпаргалки с практическими примерами.

Меня зовут Влад, я Java-разработчик в компании SimbirSoft. Надеюсь, что моя статья будет полезна как начинающим, так и продвинутым Java-специалистам, которые заинтересованы в прокачке своих знаний для успешной подготовки к собеседованиям на боевые проекты.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай, я аналитик компании Simbirsoft. Мне довелось участвовать во многих проектах, и на каждом из них заказчики понимали задачи и роль аналитика по-своему. Поэтому вопрос ролей аналитика на проекте —  мои личные кровь и пот боли: часто в одном лице хотят видеть и разработчика, и продвинутого тестировщика с пониманием процессов автотестирования, и многое-многое другое. Тем не менее, многие требования находят отражение в навыках и интересах аналитика, но эти требования ещё нужно правильно сформулировать при поиске.

В этой статье я расскажу, какие роли выполняют разные специалисты, как меняются их задачи, с кем могут путать разных аналитиков в IT, как их отличить, и чем каждая роль полезна для разных типов проектов. Потому что правильно выбранный аналитик может заменить 2-3 специалистов разного профиля, а неправильно — не сделать ничего.

Этот гайд поможет и заказчикам, и исполнителям. Первым — четко сформулировать желания и потребности. Вторым — разобраться в требованиях первых и лучше понять себя как специалиста.

Иными словами, типология ролей аналитиков призвана предотвратить расхождение интересов специалиста и клиента. Я нередко наблюдал ситуации, когда запросы клиентов не отражали полный список требований, ожидаемых от специалиста на самом деле. Например, при обсуждении выяснялось, что вместо системного аналитика для разработки ТЗ требовался аналитик 1С. Или от аналитика-джуниора по умолчанию ожидались навыки по разработке взаимодействия конкретных систем, довольно редких в отрасли. При этом я не беру в расчет обычные проблемы обычного системного аналитика, когда приходится погружаться в незнакомую предметную область или принимать дела в самом разгаре проекта. 

Всем привет! Немного о себе. Меня зовут Максим, я работаю специалистом по Machine Learning в компании SimbirSoft. Последние два года я углубленно изучал область машинного обучения и компьютерного зрения и сегодня с удовольствием поделюсь с вами опытом разработки личного пет-проекта.

В этой статье я расскажу о своем пути от идеи до реализации своего первого классификатора эмоций. Мы обсудим с вами методы, инструменты и техники, которые я применял в процессе создания своего проекта. Анализ данных, выбор модели, обучение и оценка результатов – каждый этап разработки имеет свои особенности и трудности, о чем я с удовольствием поделюсь с вами.

Почему меня привлекла именно эта тема? Во-первых, я уже решал аналогичную задачу на коммерческом проекте, которая включала распознавание и идентификацию лиц. Кроме того, меня заинтересовала эта задача тем, что она состоит из двух этапов: сначала детекция лица на изображении, а затем классификация эмоций, которые испытывает человек. 

Статья будет полезна начинающим разработчикам в области Computer Vision, а также всем, кому интересна тема машинного обучения. Вы узнаете, с какой стороны подходить к решению задач с распознаванием лиц и что можно для этого использовать (подходы, инструменты и технологии).

Привет, Хабр! Меня зовут Грант, я уже 5 лет занимаюсь backend-разработкой в SimbirSoft, а с 2021 года возглавляю Backend-отдел компании в Краснодаре. В последние несколько лет неоднократно замечаю, что на входном интервью соискатели часто путают принципы разработки. Поэтому в этой статье решил разобрать, как проще их понимать, какие связи между ними прослеживаются, стоит ли учить все или что-то можно пропустить. А еще попробую раскрыть некоторые особенности, какие секреты скрывают популярные принципы разработки.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай, я разработчик С++ в SimbirSoft. В этой статье я хочу поделиться своим опытом применения алгоритмов. 

Каждый из нас знает, что существуют алгоритмы стандартной библиотеки, и что они делают. Но не все и не всегда используют их. Я тоже их не использовал до той поры, пока не узнал, когда их применять.

Все примеры взяты из реального проекта. Чтобы не загромождать примеры, код этих функций был упрощён для лучшего восприятия.

Прежде чем перейти к примерам, необходимо отметить основное преимущество алгоритмов: они позволяют упростить код и повысить читаемость (или самодокументирование, которое позволяет на основании названия алгоритма понять, что делается), обобщить код. Начиная с C++17, алгоритмы могут выполняться параллельно, реализация алгоритма может быть жестко с оптимизирована компилятором по сравнением с обычным кодом.

Привет, Хабр! В 2023 году искусственный интеллект (далее ИИ)  вышел на тот уровень популярности, когда о нем не говорил только ленивый. Все больше компаний активно начали обсуждать свои разработки в этой области, а такие модели как Midjourney, ChatGPT, Gemini (ex-Bard), Bixby и другие стали общедоступными.

В этой статье мы поделимся опытом, как можно эффективно использовать такие модели на примере бесплатной версии ChatGPT. Если вы много слышали о нем, но не знали, как внедрить в свою жизнь, или хотите попробовать новые сценарии использования, этот обзор для вас.

Привет, Хабр! Меня зовут Георгий, я С#-разработчик в SimbirSoft. Хочу рассказать об опыте использования библиотеки Mapster: как он может упростить разработку, сэкономить силы и частично избавиться от рутины маппинга.

Данная статья подойдет и тем, кто только собирается открыть для себя мир автомаппинга, и тем, кто хочет найти для себя альтернативу используемой библиотеки. Для полного понимания, что тут будет происходить желательно обладать базовым пониманием C#, знать о существовании DI и подозревать, что рефлексия не так проста, как кажется.  Ну и LINQ с EF.Core, куда же без них (хотя про них достаточно просто когда-то слышать и примерно представлять, зачем они нужны).

Многие сервисы в различных отраслях генерируют печатные формы счетов, отчётов и прочего в формате PDF. И, конечно, перед специалистами тестирования встаёт вопрос о проверке этих документов.

Обычно получается так, что сам факт генерации документа достаточно несложно покрыть автотестами, а вот проверку содержимого оставляют для ручного тестирования. Однако в подобных документах может быть много незаметных мест, различий и неточностей, которые человек может просто не заметить. Поэтому появляется необходимость проверку этих документов автоматизировать.

В этой статье мы познакомим вас с инструментом, который достаточно просто может закрыть потребность в проверке содержания PDF-файлов. Это инструмент с открытым исходным кодом — pdf-test. Он по сути является обёрткой pdfbox и позволяет из коробки использовать основные мэтчеры, не задумываясь о том, чтобы писать свои или о том, как именно парсить документ. Рассмотрим далее его применение на языке Java.

Привет, Хабр! Меня зовут Людмила, я SDET-специалист в компании SimbirSoft. Свои школьные и студенческие годы я провела в студенческом аэрокосмическом конструкторском бюро, занимаясь проектированием малых космических аппаратов и разработкой софта и алгоритмов для них. 

Именно интерес к космосу постепенно привел меня к работе в IT. И хотя сейчас большую часть своего времени я уделяю автоматизации  тестирования, тема проектирования спутников до сих пор остается для меня интересной, тем более что эти сферы пересекаются. А как именно — я опишу в статье, показав процесс создания спутника с точки зрения типичного программиста. Проведем параллели между космосом и IT, затронув и программирование, и тестирование.

При автоматизации нагрузочных тестов специалисты рано или поздно приходят к мысли о том, как сравнивать результаты проводимых тестов. И не только сравнивать, но и демонстрировать результаты команде и бизнесу. Часто сравнение результатов нагрузочных тестов напоминает игру «найди 10 отличий» на почти одинаковых картинках. И если для специалистов в тестировании производительности это не проблема, то для коллег, не погруженных в теорию, это может стать таковой. Тут необходим какой-то простой и наглядный индикатор, который легко позволит определить — показатели стали лучше или хуже в процессе работы над проектом.

Меня зовут Олег, я инженер по исследованию производительности в SimbirSoft. Для обобщения результатов тестов я предлагаю рассмотреть использование индекса APDEX (Application Performance inDEX).

Привет! Меня зовут Николай, я разработчик 1С в компании SimbirSoft. 

Зачастую при тестировании или анализе данных возникает необходимость сформировать стандартные бухгалтерские отчеты с определенным набором значений, а иногда в отборе требуется сравнить значение реквизита с множеством вариантов. К сожалению, в форме отбора не предусмотрены средства по загрузке значений из внешнего источника. Когда мне потребовалось проанализировать отчет с отбором более 10 000 позиций номенклатуры, я задумался о том, как автоматизировать процесс заполнения отбора. Оказалось, что реализовать это не так сложно. В своей статье я продемонстрирую способ решения этой задачи. 

Кому будет полезно? 

1С-разработчикам и другим 1С-специалистам, сталкивающимся с необходимостью импорта тысяч и десятков тысяч значений вручную.

Например, на создание 100 значений может уйти полчаса, но если требуется загрузить более 10 000, то это может занять дольше времени, и есть риск допустить ошибку, поскольку человеческий фактор никто не отменял.

Если автоматизировать импорт значений, тогда бухгалтеры или другие менеджеры смогут самостоятельно производить загрузку новых значений без привлечения разработчика.

Привет, Хабр! Меня зовут Юлия, я старший аналитик-проектировщик компании SimbirSoft. Работаю в сфере IT более 10 лет, в моем портфолио создание более 20 IT-систем для различных проектов: флагмана металлургии, медицинского проекта (6 стран присутствия), автомобилестроительной компании, онлайн-кинотеатра, сервиса доставки еды, сервиса рекламных объявлений и многих других.

Эта статья будет интересна всем тем, кто так или иначе сталкивался с проектированием новых IT-систем или оптимизацией существующих с точки зрения аналитики и/или дизайна. 

Дизайн-концепция – это то, как будет выглядеть интерфейс будущей IT-системы. Она отражает не только дизайн, но и конструктивные особенности (основную функциональность для достижения бизнес-целей). При этом дизайн-концепция не требует тщательной проработки макетов для всех экранов. Достаточно отобразить основную парадигму проектирования интерфейсов, которая будет однозначно понятна заказчику и команде разработки. Как это сделать – будет подробно описано в данной статье.

Кто может выполнять проектирование дизайн-концепции? Любой IT-специалист, который владеет аналитическими и дизайн-инструментами, имеет опыт в проектировании IT-интерфейсов и обладает навыками для проведения UI/UX-исследований.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, я SDET-разработчик из компании SimbirSoft. Я расскажу о том, как мы с коллегами на одном проекте настроили автоматизацию 40% smoke-тестов — за полтора месяца и в два этапа. Опишу ход работы и основные возможности автоматизации на проекте. Клиент был крайне ограничен в сроках и планировал отдать часть наших задач команде собственных разработчиков, но в итоге все работы выполняли SDET-специалисты — я расскажу, почему это лучший вариант из возможных.

Статья будет полезна SDET-разработчикам, QA-специалистам, project-менеджерам и тимлидам на проектах, где планируется или внедряется автоматизация тестирования.