Анализ и проектирование систем *

Привет! Меня зовут Влад, и я разрабатываю сердце витрины Ozon — сервис product-facade. Пару лет назад мы уже делились нашим опытом в этой статье, но с тех пор многое изменилось: выросли нагрузки, появились новые фичи и оптимизации, система стала сложнее и надёжнее.

Прежде чем перейти непосредственно к актуальности кешей, давайте разберёмся, почему это так важно. Представьте: вы добавляете товар в корзину, но что-то пошло не так, и покупку совершить не удаётся — склад больше не возит в ваш ПВЗ. Даже 0.1% таких ошибок — это тысячи недовольных пользователей каждую секунду. А когда что-то массово меняется, разработчики вынуждены расследовать инцидент, чтобы понять, что проблема была всего лишь в устаревших кешах.

В этой статье впервые в русскоязычное ИТ-сообщество привносится информация о подлинном Дне системного аналитика.
Также, опровергается распространенный миф, якобы 24 сентября празднуется День СА — мы увидем, что доказательств этому нет.

Меня зовут Максим Седов, я корпоративный архитектор. Хочу рассказать о  проблемах, с которыми мы (а может быть и вы) сталкиваемся в архитектуре, и подумать, как их можно побороть. Для этого я затрону проблемы, с которыми столкнулась архитектура до 2023 года.

Привет, Хабр!

Я – Сергей, ведущий системный аналитик в Альфа-Банке. В системном анализе 3.5 года.

На предыдущей работе выпала возможность поучаствовать в стажировке внутри компании: меня привлекли к составлению программы, а также я взял под свое крыло одного из стажеров. В итоге успешно провел человека с нуля до технического собеса.

Потом была еще одна стажировка, и в моменте у меня было 2 джуна на постоянном менторстве. А год назад, задумываясь о жизни после Senior и дополнительном заработке, решил взять новую планку в менторстве и выйти на внешний рынок. И это было очень насыщенно!

Решил поделиться этим опытом как есть – как стартовал год назад и почему первая попытка была неудачной, на каких площадках искал менти, как провожу сессии, с какими проблемами приходят, сколько заработал и какие понял неочевидные истины про менторство. Устраивайтесь поудобнее – впереди история целого года моей жизни и бесценный опыт.

Как бывший бизнес‑аналитик, и тот, у кого журнал абсурда, под конец года, начал трещать по швам, хотел бы описать мой самый любимый процесс.
Начинается процесс, как обычно, с благих намерений. С желания сделать идеально. Но где‑то на полпути к «идеально» происходит незаметный и фатальный сдвиг. Цель подменяется процессом. Достижение результата становится не главным, главным становится бесконечная полировка и оптимизация пути к нему.

Это и есть Процесс Вечного Улучшения (ПВУ) — форма перфекционизма, выдающая себя за добродетель.

В программировании мы привыкли торговаться временем против памяти, но есть ещё один, менее очевидный, компромисс — между тем, что система в принципе умеет выражать, и тем, что о ней потом вообще можно строго сказать. Машины Тьюринга, PDA и DFA, Rust и Python, SAT и SMT, системы типов, макросы и метапрограммирование — всё это разные точки в одной и той же решётке «выразительность против разрешимости», просто по разным осям.

В статье разберемся, почему достаточно «мощные» модели и языки неизбежно становятся плохо анализируемыми, почему это не линейный спектр, а набор пересекающихся измерений, и как этот компромисс проступает в очень практичных вещах — от систем типов и статанализа до архитектурных решений в реальных проектах.

Business Capability Map (карта бизнес-способностей) — это один из ключевых артефактов в современных подходах к управлению корпоративной архитектурой, особенно в таких методологиях, как TOGAF, ArchiMate и других архитектурных фреймворках. В данной статье разберемся с определением что же такое бизнес-способность, и приведем пример карты бизнес-способностей небольшого бизнеса в области обучения.

Например, в управлении транспортом статичные данные (например, сет за «типичный вторник») не дают протестировать систему в условиях праздника, крупной аварии, сессии у студентов, скидки 99% на Лабубу в крупном супермаркете и так далее. 

Что мы сделали:

• Стали брать реальные данные с прода, которые выбиваются за стандартные представления.

• Обезличивать их.

• Использовать ML-модель для генерации сценариев, где эти данные увязываются с остальными в системе. Это типа генерации новых данных с усилением трендов и их пересечением.

То есть фактически по модели швейцарского сыра — мы имеем один статичный срез, а затем начинаем ходить в прод и искать новые дырки. Потом соединяем несколько дырок в новом слое и накладываем слои друг на друга, чтобы посмотреть, не будет ли сквозного отверстия. 

Цель — не просто нагрузить систему, а протестировать жизнеспособность архитектуры в похожих на реальные условиях. 

Очень упрощая, наши наборы тестов учатся нестандартным ситуациям с прода и включают их и в тестовые выборки данных, и в юнит-тесты, и такие ситуации не только покрываются как частные случаи, но и включаются в сложные сценарии, где 3 малозначимых отказа могут привести к аварии.  

Я думаю, что это будущее тестирования сложных систем, и мы с командой уже затащили это в автоматический пайплайн. 

Привет! Меня зовут Николай Огоров, я Big Data-инженер в Авито. В этой статье я и мой коллега Айк Оганесян расскажем, как обеспечили пользователей инструментами, которые дают им возможность самим создавать витрины в хранилище Авито без привлечения специалистов. Эта история больше про подходы, решения и философию, которые позволяют жить в парадигме, когда потребностей на создание объектов DWH стало сильно больше, чем возможностей Data-инженеров.

Казалось бы, о когнитивных искажениях в разработке и архитектуре уже написано достаточно. В профессиональных блогах и даже в научных публикациях этот вопрос поднимался неоднократно. Но, как показывают мои наблюдения, тема когнитивных искажений и их влияния на принятие решений все еще остается актуальной.

На основе личного опыта, обсуждений на конференциях и историй крупных компаний можно утверждать, что задачи меняются, технологии обновляются, но поведение команд и лидеров остается удивительно стабильным: предубеждения (bias) все так же заставляют нас наращивать усилия там, где правильнее было бы остановиться.

И раз уж эта тема дает о себе знать с регулярной периодичностью, мы предлагаем еще раз вернуться к ней — в формате размышлений и попытки описать нескольких способов снижения влияния когнитивных искажений на принятие решений. 

Эта статья написана по итогам разработки геоинформационной платформы «RndFlow.Кругозор» и конкретной прикладной системы на её основе.

В рамках этой работы нам потребовалось интегрировать в единый программно-аппаратный комплекс большое количество российской и китайской аппаратуры, которая выдаёт в систему информацию географического характера (координаты и параметры объектов) в реальном времени. При этом аппаратура, как правило, так же требует и дистанционного управления – частично тоже в реальном времени, как результат активности оператора, частично в режиме настройки и введения в эксплуатацию.

Состояние аппаратуры и канала связи с ней является критичным параметром работоспособности системы в целом, и, следовательно, тоже непрерывно мониторится.

Сама система представляет из себя интеграционную платформу, которая поддерживает

Привет, Хабр! Давайте знакомиться! Меня зовут Дима. Я много лет работаю системным аналитиком.

За моими плечами – десятки проектов по разработке и внедрению программного обеспечения, где я не только проектировал, но и проводил ревью процессов других аналитиков и специалистов заказчика. Кроме того, регулярно проводил обучение по нотации BPMN (Business Process Model and Notation).

В процессе работы я активно изучал статьи, книги, стандарты и проходил курсы по проектированию процессов. Для маленьких учебных задач с несколькими операция и условиями эти материалы были очень полезны. Но когда дело доходило до реальных бизнес-процессов – они не помогали.

Именно поэтому в нескольких статьях я решил поделиться своим практическим опытом и размышлениями по проектированию схем бизнес-процессов в нотации BPMN. Надеюсь, что они помогут аналитикам и тимлидам быстрее изучить нотацию BPMN и начать правильно её использовать.

Проанализировав много статей по BPMN на хабре, сайтах онлайн школ и редакторов моделей процессов я увидел, что большинство начинается однотипно с того, какой это классный стандарт, как он необходим каждой компании. Чтобы внести небольшое разнообразие и не повторяться я, начну рассматривать BPMN с его недостатков. Я уверен, что аналитикам и тимлидам, которые хотят внедрять новый инструмент, хочется в первую очередь понять его ограничения и недостатки.

Отдельно хочу обратить внимание на ловушку, в которую попадают даже опытные аналитики и тимлиды при работе с BPMN на реальных проектах. Если у них не получается отобразить процесс элегантно, то появляются сомнения «Если BPMN так хвалят во всех статьях, и он используется всеми специалистами, значит проблема во мне и моих профессиональных способностях?!». В этой и следующих статьях по проектированию процессов я постараюсь развеять эти сомнения, чтобы у аналитиков, попавших в такую ситуацию, было больше шансов сохранить веру в себя, не выгореть и успешно завершить проект.

Привет всем! 

Хочу поблагодарить каждого, кто высказал конструктивную критику в адрес моего предыдущего поста про расчет электрики для частного дома. Благодаря вам я избежал целой кучи ошибок и успел вовремя переделать проект. После прочтения комментов стало ясно, что нужно было тщательнее учить матчасть. В итоге я несколько дней штудировал тему расчетов электрики, и теперь готов поделиться всем, что узнал.

Работаете с ИИ-ассистентом и чувствуете, что он вас не понимает? Ломает архитектуру, пишет код мимо кассы, а на простые вопросы отвечает какой-то ерундой?

Спокойно. Скорее всего, дело не в нём. Давайте разберёмся, где кошка зарыта.

Привет, Хабр! В предыдущем материале мы упомянули, что при работе с текстовыми корпусами embedding-модели не всегда оптимальный инструмент. В этой публикации на примере задачи поиска релевантных документов по запросу рассмотрим ограничения такого варианта решения, разберем на практике гибридный подход и оценим его эффективность.

Меня зовут Вадим Скляров, я аналитик компании MWS, и уже по традиции мы будем разбираться в технической задаче с позиции системного и бизнес-анализа:

— сформулируем основные моменты, которые нужно знать и описать, прежде чем передать проект команде разработки;

— рассмотрим, как быстро проверить подходы к решению.

Работая в Heavy Digital, можно увидеть, как твой код управляет реальным оборудованием, — результат можно не только измерить, но и увидеть своими глазами и потрогать руками. Появляется ощущение материальности труда: твоя работа влияет не на цифры в отчётах, а на производство, экономику и людей вокруг.

Эта история начинается для главного героя там, где заканчивается привычный мир поверхностных и скоростных релизов, «игрушечных» проектов и вечной гонки за охватами и востребованностью. В свой первый рабочий день на заводе он оказался вовлечён в расследование аварийного инцидента и увидел, как цифровые решения управляют дронами, предотвращают аварии и распределяют ресурсы. Если вам интересно — заходите под кат.

Привет, Хаброжители! Овладейте искусством дизайна архитектур и станьте успешным архитектором решений. Книга, написанная опытными техлидами AWS Саурабхом Шриваставой и Ниланджали Шривастав, выходит за рамки традиционных руководств для подготовки к сертификации. В ней вы найдете подробную аналитику и описания передовых методов, предназначенных для удовлетворения конкретных потребностей клиентов и решения проблем, с которыми сталкиваются современные архитекторы решений.

Привет, Хабр! Уверен, у вас тоже такое бывало: сидишь в проде, сервис падает, а нужного ответа нет ни в Confluence, ни в старых чатах. В итоге бесконечный скролл в «телеге», повторы вопросов в почте и потерянные часы на поиски того, что кто-то уже когда-то решал. Мы уперлись в эту проблему лбом и поняли, что нам нужен инструмент, который аккумулирует знания и делает доступными. 

Меня зовут Денис Селков, я техлид разработки внутреннего Q&A‑портал МТС DevTools Stack. С помощью этого продукта мы упорядочили накопление знаний, и в этом материале я покажу, что дает такая относительно простая механика и как ее можно прокачать с помощью ИИ-инструментов. 

С помощью электронного документооборота физические лица могут получать госуслуги, устраиваться на работу, поступать в ВУЗ, оформлять кредиты, не выходя из дома. Организациям данный механизм позволяет сокращать издержки, связанные с созданием, обработкой и пересылкой документов. Электронный документооборот ускоряет и упрощает процесс обмена документами между компаниями и государственными органами. Более того, подключение к системам ЭДО сейчас нужно не только для удобства, но и в отдельных случаях является необходимостью: некоторыми документами можно обмениваться только в электронном виде. Системы ЭДО требуется для работы с маркированными товарами, прослеживаемостью, маркетплейсами и электронными торговыми площадками, для сдачи отчетности в ФНС и в другие государственные структуры.

Всем привет, меня зовут Алексей Чубуков. Я аналитик из команды поиска и назначений водителей в Яндекс Такси. В нашей команде мы оптимизируем алгоритмы, которые помогают находить водителей на заказы оптимальным способом, чтобы пользователи быстрее получали машины, а водители бóльшую долю времени проводили с пассажирами. 

В статье я расскажу про виртуальную очередь заказов, которую мы сделали в приложении Яндекс Go. Напомню кратко, как устроен поиск водителей в Такси, поговорим про предпосылки внедрения очереди, посмотрим на то, как устроена очередь и, наконец, обсудим результаты.