Git стал стандартом де-факто в мире разработки программного обеспечения. Это мощная система контроля версий, которая позволяет командам эффективно сотрудничать, отслеживать изменения и управлять кодовой базой. Новичку Git может показаться сложным из-за обилия команд и концепций. Однако правда в том, что для выполнения 90% повседневных задач достаточно уверенно владеть небольшим набором ключевых команд.

Системный аналитик как термин в США почти не используется. Если вы просто наберёте "System Analyst", то в 9 из 10 случаев увидите совсем не то. Либо вакансии из финансового сектора, либо вообще нечто около-административное.

Так кто же тогда делает ту работу, которую в России выполняет системный аналитик?

Почему так сложно пройти первые System Design Интервью? Какие есть подводные камни? Оказывается, что не все понимают базовый алгоритм прохождения, а также нюансы движения по основным этапам.

Меня зовут Владимир и я senior backend в геораспределенной HighLoad системе. Которая выдерживает пиковые нагрузки в млн RPS. Моя страсть System Design. Я успешно прохожу интервью в BigTech компании, а также готовлю учеников. Выделил ТОП-5 ошибок у новичков и готов поделиться их разбором. Подробности под катом.

Системные и бизнес‑аналитики ежедневно пишут десятки требований, юскейсов и спецификаций. На каждый документ уходит 2–3 часа: собрать факты, договориться об уровне детализации, причесать стиль. Акроним КОМПОЗИТОР превращает ChatGPT, GigaChat, Deepseek и другие чат-боты на основе больших языковых моделей из капризного собеседника в штатного аналитика: он раскладывает промт на 10 чётких блоков, которые добавляются итерациями, или «слоями», и автоматически устраняют типичные ошибки — размытые формулировки, «галлюцинации» и несогласованность.

Современная разработка ПО – это почти всегда про распределенные системы. Микросервисы, облака, глобальный охват – все это стало нормой. Но за красивыми диаграммами и модными словами скрывается фундаментальная сложность. Как заставить кучу разрозненных компонентов работать вместе надежно? Как гарантировать, что данные, размазанные по сети, останутся корректными и доступными? Эта головная боль знакома любому, кто проектировал системы сложнее калькулятора, будь то в требовательном финтехе, динамичном e-commerce или где-либо еще.

И вот тут на помощь (или, скорее, для обозначения поля боя) приходят три понятия: ACID, BASE и теорема CAP. Может показаться, что это сухая теория, но игнорировать их – все равно что выходить в море без компаса и карты. Эти концепции описывают фундаментальные компромиссы, с которыми приходится иметь дело каждому архитектору. Понимание их – не гарантия успеха, но его необходимое условие. Давайте погрузимся в их суть и посмотрим, как они влияют на реальные архитектурные решения.

Архитектура программного обеспечения — основа, от которой зависят качество, производительность и масштабируемость систем. В статье шаблон от экспертов в области архитектуры программного обеспечения с типовыми описаниями и примерами архитектурных представлений. Шаблон доступен для скачивания.

Какие автомобильные компании Китая самые сильные и крупные? Какие марки самые популярные? Кто кого производит? Кто кем владеет? Кто с кем конкурирует? Раскладываем по полочкам, как устроена автомобильная индустрия Китая. После этой статьи у вас сложится цельная и понятная картинка.

Прогуливаясь по обычной парковке, вы окажетесь в море чёрных, белых и серебристых автомобилей. Включите Netflix дома или посмотрите фильм в кинотеатре — и на обоих экранах вы увидите одинаково выцветшую цветокоррекцию. Взгляните на логотипы крупнейших компаний мира — и заметите, как палитра становится всё беднее.

Всё это указывает на одно: цвет исчезает из нашего мира.

У простого обывателя равно как и у человека ещё недавно связанного тем или иным образом с распространенными понятиями: ERP и MES, а также менее распространенными APS (advanced planing and scheduling) и S&OP (sales & operation planning) в последнее время может случиться диссонанс от того, что ещё недавно пытались тем или иным способом встраивать и прикручивать к этому ML(machine learning) &DS(data science). А после этого и вовсе пришли новые люди и стали говорить про IIoT платформы сбора данных и Digital Twin (цифровой двойник). Обещая очередную серебряную пулю против всех бед.

ЕгоВ каких то статьях прошлого я встречал мнение, что ERP и MES тесно жить под одной крышей. А изучая новую методологию Demand driven столкнулся с главной мыслью, что сформированный в ERP системе план — актуален ровно на момент формирования. После запуска — его нужно перепланировать. Из этой замечательной методологии я вынес главную мысль — адаптивность.

Адаптивность должно быть во всем и везде (особенно когда в нагрузку читаешь про VUCA и SPOD состояния реальности). Адаптивность нужно обеспечивать как‑то иначе, больше актуальных данных, возможность перепланировать на лету при этом умея отделить уже запущенное в работу от не запущенного. А что из запущенного безболезненно приостановить.

Современные VPN-решения имеют два серьёзных недостатка. Во-первых, их необходимо устанавливать на каждое устройство в доме, что может быть проблематично, особенно если устройства работают на разных операционных системах. Некоторые из них просто не поддерживают нужный VPN-клиент. Во-вторых, при использовании VPN периодически приходится отключать его для доступа к локальным ресурсам. Ситуация усугубляется тем, что многие сервисы ограничивают доступ по белым спискам стран.

Я долгое время жил в этом хаосе. Сначала я ставил VPN на телефон, потом на ноутбук, потом на телевизор... В какой-то момент их стало столько, что я уже не знал, какой включен, какой отключен, где подписка закончилась, а где опять надо искать новый сервер. Рабочий VPN переставал работать в самый неподходящий момент – например, когда я пытался оплатить что-то онлайн или посмотреть видео.

В какой-то момент я понял, что больше не хочу с этим возиться. Нужно решение, которое избавит меня от этой рутины раз и навсегда. Так я пришёл к умной маршрутизации на роутере с Xray. Теперь все устройства в доме автоматически получают доступ туда, куда нужно, без переключений, танцев с бубном и бесконечных подписок.

Абсолютно легальные инструменты за смешные деньги могут позволить вам: звонить всем активным клиентам ваших конкурентов, построить десяток эффективных мошеннических схем, или даже позвонить предполагаемому любовнику вашей девушки/жены, а заодно проверить где она была вчера вечером! Обнаружил я это в ходе одного из расследований утечек заявок клиентов. И я твердо уверен, что такого быть не должно. Инструмент использующийся в статье эффективнее всех утечек вместе взятых, нашими данными не должны так легко легально торговать практически в режиме онлайн. Можно найти любого и позвонить любому из нас. Почему и как это работает, какие риски это несет и как этому противодействовать?

Введение

Привет Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я разработчик и системный аналитик. Когда я только начинала свой путь в айти, мне казалось, что опытные специалисты будто всегда были опытными, а дорасти до их уровня практически невозможно. Оказалось, что джуна отделяет от мидла (а то и выше) только усердная работа, и определенное количество лет, на протяжении которых нужно всегда искать возможности развития, решать новые задачи и не думать о том, что нерешенная с первого раза задача всегда останется нерешенной.

Мой путь в системном анализе, как и в других направлениях, шел именно так. В этой статье я поделюсь своим опытом, расскажу о том, что может помочь начинающему специалисту освоить все необходимые навыки и начать решать практические задачи.

Мы очень много говорим о проектах, с которыми работают бизнес-аналитики, о заинтересованных лицах, которые принимают решение, что проекту “быть” или, наоборот, обрубают проект на стадии поиска финансирования. Но откуда же берутся эти проекты и как сделать так, чтобы проект получил одобрение от лиц, принимающих решения в компании?

Чтобы не быть голословными и снова показать вам, как методики бизнес-анализа применяются на практике, мы решили рассказать, как создавалась одна школа бизнес-анализа, чтобы на ее примере вы могли увидеть, как начинается любой проект в компании, в том числе проекты по разработке ПО.

История начинается еще с тех времен, когда БА школа запускалась в рамках крупной компании, покинувшей пределы РФ после всем известных событий. Школа создавалась изначально как сервис, позволяющий внешним слушателям обучаться бизнес-анализу с нуля, а компании - пополнять ряды аналитиков “свежей кровью”. Дело в том, что на рынке бизнес-аналитиков спрос на специалистов в какой-то момент сильно обогнал предложение. А для того, чтобы переманить уже обученные кадры из других компаний, необходимо было покрыть достаточно большие зарплатные ожидания этих самых кадров. Поэтому было придумано эти самые кадры “создавать”!

Итак…начало…

Пока вы смотрите на обновляемую в реальном времени иконку курьера, который едет к вам с хлебом и колбасой, оплачиваете в 1 клик подписку для просмотра любимых сериалов в день их выхода и генерируете неповторимое поздравление на Новый Год с помощью LLM в пару нажатий кнопок на клавиатуре - мои коллеги пишут синей ручкой бесконечные записи в бумажные журналы, звонят друг другу по стационарному телефону с вопросом "Что выполнено за сегодня?" и спрашивают у коллег-водителей, как доехать до места работы и реально ли вообще это сделать на конкретной машине в текущих погодных условиях.

В современном мире данных нагрузка на базы данных стремительно растёт. Когда один сервер перестаёт справляться с объёмом запросов, встаёт вопрос о масштабировании: как эффективно распределить нагрузку, сохранив высокую производительность и доступность?

Существует множество стратегий решения указанной проблемы. Сегодня мы разберем самые популярные из них — репликацию, партициривание и шардирование. Рассмотрим их принципы, плюсы и минусы, а также лучшие практики применения. Понимание этих техник поможет разработчикам и архитекторам строить отказоустойчивые, масштабируемые и высокопроизводительные системы хранения данных.