Если ты стал руководителем в IT, то у тебя большие проблемы – достаточно сложно найти описанные модели организации производства и набора KPI's для CTO и CIO. Задача любого управленца любой отрасли – следить за конкурентами, «state of the art»- примерами и приносить лучшие практики в свою компанию. По своему опыту скажу, что тебе придется завести круг общения и делиться с другими СТО примерами в барах, на встречах, референс-визитах, конференциях.



На Хабре контента про модели управления и метрики мне найти не удалось, а его реально не хватает, поэтому решил поделиться своим опытом.

Пролог

Не так давно я увидел showreel движка, который выглядит более чем конкурентно


В этой статье я максимально кратко расскажу об этом движке и косвенно сравню с прямыми конкурентами.

Немного про историю

Все началось в 2004(!) году с Александра Запрягаева и его opensource проекта.

В 2010 году вышел Heaven Benchmark на основе Unigine.

В 2012 вышла спорная с точки зрения геймплея, но симпатичная OilRush.


В 2017 вышла забавная индюшка

Текущее состояние

10 апреля 2020 вышла Community версия, которую можно, использовать если у вашей компании доход меньше 100к$ или для некоммерческого проекта.

Кажется, что ни один пост сейчас не обходится без упоминаний коронавируса, и эта подборка не станет исключением.

Доброго времени суток!

В этой статье рассмотрим настройку кластера из трех узлов ZooKeeper (служба координации распределенной системы), два из которых — брокеры сообщений Kafka, третий — управляющий.

В результате будет реализована следующая схема компонентов:

CoLab блокнот с примерами.

Возможно сделать скользящее окно (rolling window, sliding window, moving window) по массивам NumPy на языке программирования Python без явных циклов. В данной статье рассматривается создание одно-, двух-, трех- и N-мерных скользящих окон по массивам NumPy. В результате скорость обработки данных увеличивается в несколько тысяч раз и сравнима по скорости с языком программирования С.

Cкользящее окно применяется в: обработке изображений, искусственных нейронных сетях, интернет протоколе TCP, обработке геномных данных, прогнозировании временных рядов и т.д.

Отказ от ответственности: в исходном коде могут быть ошибки! Если вы видите ошибку, пожалуйста, напишите мне.

• Введение
• Скользящее 1D окно по ND массиву в Numpy
• Скользящее 2D окно по ND массиву в Numpy
• Скользящее 3D окно по ND массиву в Numpy
• Скользящее MD окно по ND массиву, где M ≤ N
• Скользящее MD окно по ND массиву для любых M и N

При создании CSS стилей для HTML форм, разработчики часто сталкиваются с невозможностью непосредственно менять внешний вид элементов флажков (checkboxes) и переключателей (radio buttons). Рассмотрим как можно обойти это ограничение при помощи инструментария CSS3 и без использования какого-либо кода JavaScript.

Существует ли в мире очень большая и крупная база данных, которая время от времени не страдает от проблем с производительностью? Держу пари, что их не так уж много. Поэтому каждый DBA (администратор базы данных), отвечающий за PostgreSQL, должен знать, как отслеживать потенциальные проблемы производительности, чтобы выяснить, что на самом деле происходит.

Повышение производительности PostgreSQL после настройки параметров

Многие думают, что изменение параметров в postgresql.conf — это реальный путь к успеху. Однако это не всегда так. Конечно, чаще всего хорошие параметры конфигурации базы данных очень полезны. Тем не менее, во многих случаях реальные проблемы будут возникать из-за странного запроса, скрытого глубоко в некоторой логике приложения. Даже вполне вероятно, что запросы, вызывающие реальные проблемы, не являются теми, на которые вы обратили внимание. Возникает естественный вопрос: как мы можем отследить эти запросы и выяснить, что на самом деле происходит? Мой любимый инструмент для этого — pg_stat_statements, который всегда должен быть включен по моему мнению, если вы используете PostgreSQL 9.2 или выше (пожалуйста, не используйте его в более старых версиях).

Нейронные сети довольно популярны. Их главное преимущество в том, что они способны обобщать довольно сложные данные, на которых другие алгоритмы показывают низкое качество. Но что делать, если качество нейронной сети все еще неудовлетворительное?

И тут на помощь приходят ансамбли...

Что такое ансамбли

Ансамбль алгоритмов машинного обучения — это использование нескольких (не обязательно разных) моделей вместо одной. То есть сначала мы обучаем каждую модель, а затем объединяем их предсказания. Получается, что наши модели вместе образуют одну более сложную (в плане обобщающей способности — способности "понимать" данные) модель, которую часто называют метамоделью. Чаще всего метамодель обучается уже не на нашей первоначальной выборке данных, а на предсказаниях других моделей. Она как бы учитывает опыт всех моделей, и это позволяет уменьшить ошибки.

И снова здравствуйте. В преддверии старта курса «DevOps практики и инструменты» делимся с вами переводом еще одного интересного материала.

---

Изолированность команд разработки и сопровождения — распространенный источник напряженности и узких мест. Когда команды работают изолировано, время цикла увеличивается, а бизнес-ценность уменьшается. В последнее время ведущие разработчики программного обеспечения научились преодолевать изолированность через коммуникацию и сотрудничество, но перестроить команды это более сложная задача. Как работать вместе при изменении традиционного поведения и взаимодействия?

В сентябре 2019 года команда Почты Mail.ru поддержала технологию WebAuthn. Мы стали первым в мире сервисом электронной почты, который реализовал возможность входа в аккаунт с использованием электронных ключей вместо паролей. Сейчас эта возможность доступна всем нашим пользователям, вы можете привязать электронный ключ к своему аккаунту в настройках и после этого свободно использовать его для входа.



Мы уже писали новость об этом событии здесь, на Хабре. В этой статье я хочу рассказать подробнее о причинах внедрения WebAuthn в наши сервисы и о технических аспектах работы с этой технологией.

В 2012 году на северо-востоке Москвы случился пожар. Загорелось старое здание с деревянными перекрытиями, огонь быстро перекинулся на соседние дома. Пожарные расчеты не могли подобраться к месту — все парковки вокруг были заставлены машинами. Огонь охватил полторы тысячи квадратных метров. Подобраться к гидранту тоже не удавалось, поэтому спасатели использовали пожарный поезд и даже два вертолета. Один сотрудник МЧС погиб в огне.

Как выяснилось позже, пожар начался в доме издательства «Мир».

Вряд ли это название что-то говорит большинству людей. Издательство и издательство, очередное привидение из советских времен, которое уже лет тридцать ничего не выпускало, но почему-то продолжало существовать. В конце нулевых оно было на грани банкротства, но каким-то образом возвращало долги, кому бы и что оно там ни было должно. Вся его современная история — это пара строк в Википедии о чехарде между всякими государственными МГУП ШМУП ФМУП, которые пылятся в папочках Ростеха (если верить Википедии, опять же).

Но за бюрократическими строчками нет ни слова о том, какое огромное наследие «Мир» оставил в Индии и как повлиял на жизнь нескольких поколений.

Designed by fanjianhua / Freepik

В статье «Как авиакатастрофа может улучшить разбор факапов в ИТ» автор поднял интересную тему методов и средств организации безопасности полётов. В частности были перечислены принципы solution without blame, SWOB («решение без обвинений»). В дополнение к этой статье я хотел бы привести отрывок из книги профессора И.С. Шумилова «Авиационные происшествия. Причины возникновения и возможности предотвращения», в котором автор ссылается на т.н. «10 заповедей безопасности полётов» и комментирует каждую из них.

Под катом цитата из книги.

Я не люблю читать книжные рейтинги по двум причинам. Во-первых, чаще всего они представляют собой список книг, отобранных неведомым автором по неведомым критериям. Во-вторых, описания книг больше напоминают рекламные тексты издательств, которым сложно верить.

Из-за этого большинство подобных материалов мало полезны, несмотря на то, что могут содержать толковые книги. Мне давно хотелось написать полезный обзор, который не станет навязывать определенные материалы, а позволит читателю выбрать наиболее подходящие.

В прошлых частях

В первой части я анонсировал серию статей о работах аналитика в предпроекте. Там перечислялись проблемы, решения и принципы, о которых нужно помнить при запуске IT-проекта.

Во второй части я рассказывал про частые проблемы предпроекта.

В прошлой заметке мы обсуждали первую часть базовых принципов:

• Устройство IT-системы и классификация IT-продуктов.
• Уровни V-модели и жизненный цикл системы.
• Взгляд на систему как на финансовый актив.

В этой заметке мы закончим с описанием «как правильно», чтобы дальше обсудить, что делать, если правильно не выходит.

О чём вы узнаете из этой заметки:

• О конусе неопределенности и фазах проектирования.
• О том, как работает оценка.
• О полном составе задач предпроектной фазы и реализуемых при этом ценностях.
• О том, как получить достаточное количество ресурсов на предпроект.

Если вы не хотите ждать следующих частей цикла, можно посмотреть видео моего доклада, на основе которого пишется эта серия статей.

Когда я был начинающим программистом, – а впрочем, и позднее, когда я был начинающим ведущим разработчиком, – я думал, что спрогнозировать сроки, в которые ты что-то сделаешь, абсолютно невозможно. Или же, что хороший прогноз требует очень детальных проектирования и подготовки, примерно таких же по длительности, как и сама задача.

Позднее, конечно, я обнаружил, что по теме прогнозов написано несколько умных книжек, которые в сумме с некоторым опытом делают оценку задач хоть и неблагодарным, но и небезнадёжным занятием. Самым удобным способом, конечно, является оценка по аналогии: когда ты уже делал нечто подобное, ты довольно точно знаешь, каких усилий эта задача потребует. Но как быть в ситуации, когда опыта сравнительно немного или аналогии брать неоткуда, а оценить все же хочется?

В одной из команд, где я работал, мы придумали оригинальный метод для предварительной оценки задач. Метод синтезирует некоторые известные из литературы приёмы, но в приведённой форме, пожалуй, никем не описан. Концепция была следующей: объективность (связь с измеримыми показателями); интегрируемость с Agile; повторяемость; быстрота оценки (меньше 0.5% от объема задачи); доступность для начинающих разработчиков. Я буду рад обсудить нашу идею и не исключаю, что кому-то из Хабрааудитории она придётся по душе.

Если пройтись по зарубежным сайтам с запросом «product requirements document», то можно найти креативные и убедительные статьи про то, что техническое задание (ТЗ, PRD) умерло. Отчасти с этим нужно согласиться — при разработке продукта с нуля прототипирование выглядит гораздо интереснее и эффективнее, чем тома записей заказчика, порой ну очень непрофессиональные. Однако, если речь идёт о доработке базовой системы, то дело принимает совершенно другой оборот. Мы сталкиваемся и с доработкой, и с заказной разработкой, поэтому на ТЗ собаку съели, если повар нам не врёт. В общем, сегодня — о тех самых классических технических заданиях, которые пишутся на доработку купленного и установленного программного обеспечения. Короче, о наболевшем.

Совсем недавно я стала счастливым обладателем сертификата PMP — Project Management Professional. И в этой статье я хочу поделиться своим опытом со всеми, кому предстоит этот экзамен, кто еще только думает сдавать или не сдавать, ну и с теми кому просто интересна эта тема.

Завтра состоится технологическая конференция SQLSaturday, которая пройдет в Москве с 10.00 до 18.00 в гостинице “Золотое Кольцо” по адресу Смоленская ул., д.5. Если вы не успели зарегистрироваться на конференцию, мы организуем онлайн-трансляцию открытия конференции и всех треков мероприятия. Трансляция будет доступна на сайте конференции. Присоединяйтесь, регистрация не требуется!


У Вас будет уникальный шанс прослушать почти два десятка докладов по ключевым темам платформы управления данными от признанных экспертов индустрии, включая:
• Особенности практического применения In-Memory OLTP в SQL Server 2014.
• Примеры использования AlwaysOn для обеспечения катастрофоустойчивости приложениий MS.
• Принципы и методика консолидации серверов БД MS SQL Server на предприятии.
• Анализ производительности Windows приложений на примере SQL Server.

Отдельный блок докладов будет посвящен классической и продвинутой бизнес-аналитике, включая:

• Мобильную бизнес-аналитику: Datazen и Power BI.
• Обзор сценариев использования продвинутой аналитики (Azure ML).
• Профилирование SSAS с помощью расширенных событий (XEvents).

И, конечно же, мы приоткроем завесу над SQL Server 2016, представив его революционные технологии, устанавливающие новые стандарты в области хранения, обработки и визуализации данных.

Про то, что такое Scrum и с чем его едят написаны миллионы статей. Однако большинство из них предполагают, что до скрама существует некий вакуум, либо наоборот жесткая среда с ведением процессов по PMBOK и др. Множество авторов пишут про «нулевой спринт» в начинающимся проекте, про подбор идеальной команды, про выбор длины спринта, однако в свое время я не нашел большого количества статей про внедрение Agile методологий в существующую среду, в которой до этого не было методологий, но уже были сложившиеся традиции.

Два с половиной года назад, когда мы с командой (точнее её тогда еще не было) начинали разрабатывать наш продукт, мы не задумывались о методологиях, процессах и прочих, казавшихся нам тогда не нужными, бюрократических вопросах. Время шло, продуктов становилось больше, команда росла. Постепенно, все начали понимать, что образовывается некий хаос, который все сложнее контролировать, а главное, который серьезно ограничивает наши возможности. На самом деле, незаметно для нас ситуация приближалась к критической.

Под катом длинная реальная история внедрения Scrum в процес разработки, который переживал не лучшие времена. Надеюсь эта история будет вам интересна и, возможно, поможет вам решиться или решить какие-то проблемы.