"Отдайте этот функционал в другую системы - он относится к ним" - ворчал мой собеседник. Ему с пылом отвечали: "Так быть не должно. Мы сами должны его сделать!" Спор грозил затянуться до вечера. Ни одна из сторон не могла привести ни одного настоящего аргумента, почему новый функционал нужно поместить в ту или иную автоматизированную систему.

Проблема была в том, что никто не понимал как правильно делить системы на части и по каким признакам включать в них новые модули. У собеседников не было никакой единой простой методики.

Но методика на самом деле есть, и весьма неплохая. Называется она Предметно Ориентированным Дизайном (Domain Driven Design, DDD). С помощью DDD деление большой системы на (микро)сервисы становится простым и понятным.

Эта статья является конспектом материала Effective Aggregate Design Part I: Modeling a Single Aggregate.

Объединение сущностей (entities) и объектов значений (value objects) в агрегат с тщательно продуманными границами согласованности может показаться простым, но из всех тактических DDD шаблонов, агрегат является одним из самых сложных.

Для начала будет полезно рассмотреть некоторые общие вопросы. Является ли агрегат просто способом объединения тесно связанных объектов с общим корнем (Aggregate Root)? Если да, то есть ли какое-то ограничение на количество объектов, которые могут находиться в графе? Поскольку один агрегат может ссылаться на другой, можно ли перемещаться по агрегатам с помощью этих связей и менять данные объектов, входящих в определенный агрегат? И чем является инвариант и граница согласованности? Ответ на последний вопрос в значительной степени влияет на остальные ответы.

Есть множество способов смоделировать агрегат неправильно. Мы можем спроектировать слишком большой агрегат. С другой стороны, мы можем разделить все агрегаты так, что в результате нарушатся истинные инварианты. Как мы увидим, крайне важно избегать подобных крайностей и вместо этого обращать внимание на бизнес-правила.

Вам нужна аналитика.

Я совершенно уверен в этом, потому что сегодня всем нужна аналитика. Не только продуктовой команде, не только маркетингу или финансам, но и продажам, доставке, сегодня каждому в стартапе нужна аналитика. Аналитика помогает принимать все решения, от стратегических до тактических, как управляющим, так и рядовым сотрудникам.

Это пост о том, как создать аналитику в вашей организации. Речь пойдёт не о том, какие метрики отслеживать (об этом уже написано много хороших постов), а о том, как сделать так, чтобы ваш бизнес их генерировал. На практике выясняется, что на вопрос реализации —  как мне построить бизнес, который добывает данные для принятия решений? —  ответить гораздо труднее.

Кроме огромных репозиториев с источниками для подготовки к интервью, здесь много чего интересного

Я собрал список из десяти отличных репозиториев на Github, которые помогут вам существенно расширить свои знания.

А я его перевел, т.к. показалось, что пост многим будет интересен. Перевод очень вольный: я опустил нерелевантные промо-ссылки и гипер эмоциональные похвалы автора оригинала, чтобы оставить только суть. Еще, обновил цифры, чтобы информация была более актуальной к моменту публикации этого перевода. Итак, перейдем к списку.

WebGL существует уже давно, про шейдеры написано немало статей, есть серии уроков. Но в основной массе они слишком сложные для верстальщика. Даже лучше сказать, что они охватывают большие объемы информации, которые скорее нужны разработчику игрового движка, чем верстальщику. Там сразу начинают с построения сложной сцены, камера, свет… На обычном сайте для создания пары эффектов с фотографиями все эти знания избыточны. В результате люди делают очень сложные архитектурные конструкции и пишут длинные-длинные шейдеры ради очень простых по сути действий.

Все это побудило создать введение в те аспекты работы с шейдерами, которые наиболее вероятно пригодятся в работе именно верстальщику для создания различных 2d-эффектов с картинками на сайте. Конечно с поправкой на то, что сами по себе в дизайне интерфейсов они у нас применяются относительно редко. Мы сделаем стартовый шаблон на чистом JS без сторонних библиотек и рассмотрим идеи создания некоторых популярных эффектов, основанных на сдвиге пикселей, которые сложно сделать на SVG, но при этом они легко реализуются с помощью шейдеров.

Введение

В рамках предыдущих статей мы описали: область применения, методологические основы, пример архитектуры и структуры. В данной статье, я хотел бы рассказать как описывать процессы, о принципах сбора требований, чем отличаются бизнес требования от функциональных, как перейти от требований — к коду. Рассказать о принципах применения Вариантов Использования (Use Case) и как они нам могут помочь. Разобрать на примерах варианты реализации шаблонов проектирования Interactor и Service Layer.

Примеры приведенные в статье даны с использованием нашего решения LunaPark, оно поможет вам с первыми шагами в описанных подходах.

Отделяем функциональные требования от бизнес требований.

Снова и снова случается так, что многие бизнес-идеи на самом деле не превращаются в конечный, намеченный продукт. Зачастую это происходит из-за неспособности понять разницу между бизнес-требованиями и функциональными требованиями, что в конечном итоге, приводит к несоответствующему сбору требований, ненужной документации, задержкам проекта и крупным проектным сбоям.

Или иногда мы сталкиваемся с ситуациями, в которых, хотя окончательное решение отвечает потребностям клиентов, но каким-то образом бизнес-цели не достигаются.

Поэтому крайне важно разделить бизнес-требования и функциональные требования, до того момента, как вы начнете их определять. Давайте разберем пример.

1. Самостоятельное создание схемы.
   
2. Написание прошивки клавиатуры.
   
3. Узнать, как работает протокол USB.

• Часть первая: отрисовка стен
• Часть вторая: населяем наш мир + оконный интерфейс

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.