Как правило большой проект или задача всегда может быть разбита на логические завершённые части, которые могут быть отдельно протестированы и выпущены на прод. Благодаря этому результат более предсказуем и надёжен, чем если бы всё выкатывалось сразу.
Если говорить про интеграционные тесты, то они взаимодействуют с кластером, где подняты реальные компоненты и базы данных, но только с фейковыми данными. Скорость достигается за счёт того, что выделено достаточно ресурсов под этот кластер, а сами тесты запускаются в параллель.
Под внешним экспертом я имел в виду разработчика из другой команды разработки, но внутри компании. У нас разработчики переходят между командами. Поэтому в соседних командах зачастую есть эксперты по кодовой базе.
Типовая текучка для текущего состояния индустрии. Полагаю, что стресс возникает из-за больших и сложных релизов в которых потенциально много что может пойти не так. В нашем случае, при простых и небольших релизах - результат более предсказуем.
Большие проекты поступают в команду уже с проработанным техническим решением от системных аналитиков. Далее один из разработчиков команды проводит декомпозицию проекта. Разработчик нарезает задачи и добавляет деталей, которых нет в техническом решении, потому что оно достаточно высокоуровневое. Затем строится квартальный план работ и составляется диаграмма Ганта, учитывающая основные вехи проекта. Команда берёт в работу эти задачи и разбивает их на спринты. Если проект на несколько команд, то ничего кардинально не меняется.
В своей работе мы используем собственные нейронные сети, а по open source LLM готовим материал с примером кейса использования и сравнением качества результатов. Так что, следите за блогом, скоро выйдет статья.
Как правило большой проект или задача всегда может быть разбита на логические завершённые части, которые могут быть отдельно протестированы и выпущены на прод. Благодаря этому результат более предсказуем и надёжен, чем если бы всё выкатывалось сразу.
Если говорить про интеграционные тесты, то они взаимодействуют с кластером, где подняты реальные компоненты и базы данных, но только с фейковыми данными. Скорость достигается за счёт того, что выделено достаточно ресурсов под этот кластер, а сами тесты запускаются в параллель.
Под внешним экспертом я имел в виду разработчика из другой команды разработки, но внутри компании. У нас разработчики переходят между командами. Поэтому в соседних командах зачастую есть эксперты по кодовой базе.
Типовая текучка для текущего состояния индустрии. Полагаю, что стресс возникает из-за больших и сложных релизов в которых потенциально много что может пойти не так. В нашем случае, при простых и небольших релизах - результат более предсказуем.
Большие проекты поступают в команду уже с проработанным техническим решением от системных аналитиков. Далее один из разработчиков команды проводит декомпозицию проекта. Разработчик нарезает задачи и добавляет деталей, которых нет в техническом решении, потому что оно достаточно высокоуровневое. Затем строится квартальный план работ и составляется диаграмма Ганта, учитывающая основные вехи проекта. Команда берёт в работу эти задачи и разбивает их на спринты. Если проект на несколько команд, то ничего кардинально не меняется.
Про количество релизов это скорее фанфакт) У нас нет цели делать много релизов, скорее мы стремимся делать их быстро
В своей работе мы используем собственные нейронные сети, а по open source LLM готовим материал с примером кейса использования и сравнением качества результатов. Так что, следите за блогом, скоро выйдет статья.