Если возникает вопрос об описании архитектуры системы, то есть несколько основных решений где и как это сделать. Среди популярных нотаций для визуализации схемы архитектуры можно выбрать C4, разработанную Саймоном Брауном.

В этой статье я хочу показать пример применения нотации C4, который вы сможете использовать как ориентир в своей работе, а также инструменты для её создания. В частности, выделяю Structurizr.

Статья полезна для системных аналитиков, архитекторов, разработчиков, менеджеров проектов и тех, кто участвует в создании и принятии решений по организации архитектуры проекта.

Сравнительный анализ Apache Kafka и RabbitMQ

В статье поговорим об особенностях, достоинствах и недостатках двух популярных брокеров сообщений. В каком случае использовать тот или иной брокер? Как с помощью брокеров достичь максимальную производительность и гибкость в обработке данных?

Тема будет интересна разработчикам на проектах, где требуется обмен информацией между разными компонентами или системами.

В этой статье мы рассмотрим 10 лайфхаков мобильного UX/UI дизайна, которые помогут создать действительно эффективные и приятные для пользователя мобильные приложения.

Во многих компаниях использование брокеров сообщений является неотъемлемой частью процесса разработки высокопроизводительных систем. И одним из самых популярных на сегодняшний день является Kafka. Kafka — это не только брокер сообщений, но и разделитель журналов. Кроме того, с помощью Kafka мы можем моделировать различные сценарии тестирования. Но чтобы применить это на практике, нам нужен UI инструмент для работы с Kafka. Итак, в сегодняшней теме мы рассмотрим самые популярные UI инструменты и коснемся их функционала и возможностей для тестеров.

Для кого эта статья? Эта статья, также как и первая, рассчитана на людей, работающих в сфере ИТ.  Для разработчиков, тестировщиков, менеджеров разного уровня, аналитиков и т.д. Для расширения кругозора, она также может быть полезна и всем остальным, просто, чтобы иметь представление о том, чем занимается Системный Архитектор.  Пригодится материал и тем, кто планирует развитие своей профессиональной карьеры, и тем, кто выкладывает такого рода вакансию и ищет специалиста в команду.

Что еще? Думаю что надо как то договорится о подаче материала. Здесь, как и в первой статье, я рассмотрю конкретный пример из своей практики, который, как мне кажется, максимально точно иллюстрирует специфику работу данного специалиста. Как и раньше, в заключении, попробую ответить на следующие вопросы: кто такой Системный Архитектор, какими навыками должен обладать и т.д. Поехали? 

И последнее, думаю, надо представится. Меня зовут Владимир Воловиков. Опыт работы в сфере разработки программного обеспечения более 20 лет. В должности Системного архитектора и Программного архитектора, в общей сложности, более пяти лет. Имею четыре международных сертификата. Текущее место моей работы Системный архитектор, Банк ВТБ. 

При реализации потоковой обработки и анализа данных может возникнуть необходимость агрегирования записей для объединения нескольких независимых поток данных или обогащения какой-либо модели данных. Для этой цели может использоваться Kafka Streams, которая позволяет выполнять обработку данных в режиме реального времени. 

В этой статье мы рассмотрим основные компоненты Kafka Streams и теоретические аспекты их использования. Мы будем использовать последние версии технологий, доступных на сегодня: Kafka 3.4.0 и Java 17 в качестве языка программированию. Для снижения входного порога мы будем использовать только нативные возможности Kafka и Kafka Streams, и не будем рассматривать решения с использованием различных фреймворков вроде Spring.

Вопрос выбора СУБД для российской компании или госоргана – вопрос не праздный, тем более сейчас – когда с момента ухода с рынка западных вендоров прошло уже полтора года и пора что-то решать. Но как не запутаться в номенклатуре СУБД и выбрать ту, которая лучше всего подходит? Без ложной скромности скажу: мы в «Кругах Громова» уже немного поднаторели в систематизации, поэтому надеемся, что наша шпаргалка для тех, кто хочет выбрать СУБД, окажется полезной.

Начнем с классики. СУБД делятся на несколько типов. Не будем описывать их подробно, остановимся только на их основном предназначении.

Привет! Меня зовут Настя, я системный аналитик в X5 Tech. В этой статье хочу поделиться своим опытом создания чек-листа для технического задания (далее – ТЗ), какие ошибки совершала на начальных этапах работы над продуктом, и как сформированный чек-лист помогает мне уже на протяжении трёх лет. Такой чек-лист может пригодиться не только для самостоятельной работы над ТЗ, но и как инструмент проверки уже готового документа.

Статья будет полезна, как мне кажется, системным и бизнес-аналитикам, владельцам продуктов и тем, кто работает с разработкой требований.

API (Application Programming Interface, программный интерфейс приложения), является жизненно важным компонентом в современном ландшафте разработки программного обеспечения, обеспечивая строительные блоки для взаимодействия приложений друг с другом. В этой статье рассмотрим пять основных типов API: REST, SOAP, WebSocket, gRPC и GraphQL, чтобы получить более четкое представление об их функциях, особенностях и идеальных сценариях использования.

Apache Kafka де-факто превратился в стандарт потоковой передачи событий для обработки данных на лету. По мере его широкого распространения в отрасли появляются вопросы: «А когда НЕ нужно использовать Apache Kafka? Какие ограничения у этой платформы? В каких ситуациях он не предлагает необходимые возможности? Как понять, что Kafka — неподходящий инструмент для какой-то задачи?»

В статье, перевод которой мы подготовили, автор Kai Waehner постарается ответить на эти вопросы. В отдельных главах приводится объяснение, когда стоит использовать Kafka, когда — нет, а когда — возможно.

Я использую Архимейт в своей работе уже более 7 лет. Когда я познакомился с этим языком, то он привлек меня тем, что позволял изображать систему в динамике, то есть отображать не только структуру программы, но и бизнес-процессы, которые она автоматизирует, и средства, на которых она развернута. К тому же Архимейт казался очень простым — подумаешь, каких-то 10 стрелок и 20 компонентов. На тот момент я был уже очень опытным программистом и архитектором, у меня был огромный опыт проектирования систем и баз данных, также я на приличном уровне освоил несколько языков программирования. И казалось, что выучить такой простой язык — это дело нескольких часов.

Но как же я был не прав: приличные Архимейт модели у меня стали получаться только через 3 месяца, а спустя год я понял, что всё, что я рисовал ранее — хорошо бы перерисовать. Но вот почему Архимейт оказалось освоить совсем не так просто?

Друзья аналитики и ценители данных!

Меня зовут Виктория и я считаю, что аналитика - это не просто работа, а образ жизни. 10 лет погружения в мир данных научили меня выжимать инсайты из сухих цифр и видеть скрытые закономерности.

Сейчас я также руковожу отделом аналитики в IT-компании и выступаю в роли PM по внедрению BI-систем и построению DWH. Хочу начать делиться своим опытом, фактами и советами о том, как аналитику выстроить карьеру в этой сфере. В будущих статьях смогу подробно рассказать про Data Governance, поделиться опытом внедрения аналитических систем в различных компаниях и о том, как избежать типичных ошибок в аналитике.

Поехали разбираться вместе! Это моя первая статья на Хабре, и я рада поделиться своими знаниями и опытом с этим замечательным сообществом.

Бизнес-аналитик - мастер переговоров или как не сойти с ума, работая с требованиями

Представьте, что вы - бизнес-аналитик в консалтинговой компании, и перед вами стоит задача внедрить систему бизнес-аналитики (BI) для клиента, чей проект продаж страдает от разобщенности и несогласованности. Каждый отдел в этой компании считает ключевые показатели по-своему, используя свои методики и инструменты. Отдел продаж фокусируется на выручке и конверсиях, финансисты - на марже и затратах, а маркетологи оперируют такими метриками, как ROI, CAC и LTV.

И вот вы, вооруженный знаниями и опытом, приходите в эту компанию, чтобы навести порядок и создать единую версию правды с помощью BI-системы. Но это не просто техническая задача - вам предстоит стать дипломатом, переговорщиком и психологом в одном лице, чтобы найти общий язык со всеми заинтересованными сторонами и преодолеть их разногласия.

Привет, Хабр, меня зовут Светлана Уварова, я — ведущий системный архитектор в МТС.

В этой статье я расскажу о том, как может меняться архитектура системы в зависимости от нефункциональных требований к ней, и как важно знать все нефункциональные требования на начальном этапе проектирования системы.

Я работаю архитектором (Solution Architect если быть точным) в аутсорсинговой компании. В ходе работы я занимаюсь такими активностями как: дизайн и внедрение архитектурных решений, аудит систем заказчика и разного рода консультации вокруг архитектуры систем.

Иногда в разговоре с коллегами я говорю «спокойно, действуем ровно по учебнику». Но тут есть большая доля лукавства, т.к. одной книги где были бы собраны базовые принципы я так с ходу назвать не могу. По большей части это сборная солянка из разных книг, личного опыта и историй, рассказанных коллегами. Что-то освещено в одной из книг Фаулера, что-то есть в курсах от AWS.

В статье я решил собрать вместе список общих принципов, которых я стараюсь придерживаться, приступая к очередной задаче.

Архитектор из крупного российского банка, предлагает простое представление, что делает архитектор решений, какими навыками он должен обладать, и как обычно устроен его день.

Кому-то статья поможет развеять основные заблуждения о профессии, кому-то составить карту развития в специальности, а кому-то наконец принять решение, хочет ли он/она быть архитектором решений.

Всем привет! Меня зовут Валентина Ляликова. Я ведущий бизнес-аналитик в X5 Tech и преподаватель направления «Пользовательские истории и критерии приёмки» в Школе бизнес-анализа X5 Tech. 

Большой опыт работы на разнообразных проектах помог сформировать мне список правил, которых я придерживаюсь каждый день при написании User Story и Acceptance Criteria (US+AC). В этой статье хочу поделиться ими с вами и показать на примерах ошибочных вариантов написания документа US+AC, почему так важно применять эти правила в работе.

Целью данной публикации является попытка в тезисной форме напомнить руководителям проектов об основах использования микросервисной архитектуры в проектах создания и внедрения информационных систем, преимуществах таких решений для бизнеса.

Революция в области искусственного интеллекта переформатирует все отрасли нашей жизни, с одной стороны обещая невероятные инновации, а с другой ー сталкивая нас с новыми вызовами. В безумном потоке изменений эффективная обработка данных становится приоритетом для приложений, на основе больших языковых моделей, генеративного ИИ и семантического поиска. В основе этих технологий лежат векторные представления (embeddings, дальше будем называть их Эмбеддинги), сложные представления данных, пронизанные критической семантической информацией.

Эти вектора, созданные LLMs, охватывают множество атрибутов или характеристик, что делает управление ими сложной задачей. В области искусственного интеллекта и машинного обучения эти характеристики представляют различные измерения данных, необходимые для обнаружения закономерностей, взаимосвязей и базовых структур. Для удовлетворения уникальных требований к обработке этих вложений необходима специализированная база данных. Векторные базы данных специально созданы для обеспечения оптимизированного хранения и запросов векторов, сокращая разрыв между традиционными базами данных и самостоятельными векторными индексами, а также предоставляя ИИ-системам инструменты, необходимые для успешной работы в этой среде нагруженной данными.