Все потоки

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков, я СTO Сервисной цифровой платформы в Газпромбанке. За свою карьеру поработал в нескольких компаниях — от стартапов до крупных корпораций — и видел разные архитектурные подходы.

И вот начала копиться усталость от обсуждения, что использовать  — монолиты или микросервисы. Этот вопрос стал преследовать меня на конференциях, в офисе, в личных сообщениях. Я потратил столько времени на обсуждение этой темы, что иногда хочется просто распечатать какой-нибудь емкий ответ на футболке и ходить в ней на все митапы. 

Шутки шутками, но тема действительно важная. Я прошел путь от классических монолитных приложений до сложных микросервисных, проектировал системы, которые работают под большой нагрузкой, и пришел к выводу, что однозначного ответа здесь не существует. И вообще, «монолит или микросервисы» — это неправильная постановка вопроса. 

Недавно сходил c Витей на запись подкаста на эту тему и настолько преисполнился, что  решил в текстовом виде формализировать свое отношение к теме (я гнался за вами три дня, чтобы сказать, как вы мне безразличны, ага), обобщить то, о чем говорили, и попытаться дать ответ на вопрос «когда микросервисы действительно помогают и как не сойти с ума, если вы с ними работаете». Порассуждаю о проектировании, поддержке, DevOps-культуре и попробую немного заглянуть в микросервисную архитектуру.

Всем хорошего дня! На связи с вами Домклик #MLOps, и эта статья будет полезна тем, кто интересуется построением внутренней платформы.

Feature Platform — новый взгляд на решение типовых задач в ML-разработке. Она упрощает работу с данными, системно решает задачи подготовки, хранения и использования фичей, обеспечивает их согласованность между окружениями и ускоряет разработку и внедрение моделей в эксплуатацию.

Как спроектировать такую платформу самостоятельно и что важно учесть в требованиях, чтобы она действительно работала?

"Вселенная - это библиотека, где каждая книга отражает все другие, а Бог - её вечный Читатель и Текст", Хорхе Луис Борхес.

"Реальность - это язык, на котором Вселенная наполняется смыслом", Я.

В истории человеческой мысли появление новых концептуальных моделей всегда открывало новые горизонты понимания. От буддийской философии до гелиоцентрической системы Коперника, от психоанализа Фрейда до теории сложных систем - каждая новая "концептуальная линза" позволяла увидеть реальность в ином свете, выявляя прежде скрытые закономерности и связи. Сегодня в нашем распоряжении множество таких линз: синергетика, структурализм и постструктурализм, холизм, теория коэволюции и бесчисленно прочие.

Проблема в том, что освоение каждой новой концептуальной линзы требует значительных интеллектуальных усилий. Мы должны изучить особый язык, систему понятий, методологию применения. Этот высокий барьер входа ограничивает распространение новых способов мышления и восприятия.

AI меняет не только процессы, но и профессии. Полгода назад для того, чтобы запустить MVP продукта, нужен был не только product owner, но и команда разработчиков. Сегодня прототип может сделать один человек без команды, используя только AI. Вы все еще относитесь к этому со скепсисом, но это уже так.

Меня зовут Сергей Спиренков, я евангелист в KODE и CEO собственных проектов. Последние месяцы я провел внутри этой трансформации — собирая продукты в одиночку, без строчек кода руками, с помощью AI и нового подхода к разработке. В статье поделюсь мнением, как изменится профессия product owner и что ждет разработчиков. И главное: расскажу про AI-инструменты, с помощью которых сам делаю MVP продуктов.

Привет! Меня зовут Даниил Сальников, я руковожу направлением ЦК ПВСК департамента аналитики в Московском кредитном банке. Может звучать сложно, если короче — занимаюсь подбором, улучшением процессов анализа, слежу за карьерным путем аналитиков и многим другим.

Как вы уже поняли из названия статьи, мы обсудим, как люди разных поколений взаимодействуют друг с другом, и как сделать так, чтобы это взаимодействие приносило пользу в работе и профессиональном развитии.

И обсуждать все это мы будем в рамках теории поколений, которую в свое время придумали Нил Хоув и Уильям Штраус, два американских исследователя. Эта теория поможет понять, как нормально работать, когда у вас в департаменте (или команде) коллеги разных поколений, что мотивирует одних и других, почему они по-разному смотрят на одни и те же вещи и из-за чего один и тот же рабочий инструмент может вызывать у них очень разные эмоции.

Думаю, это может пригодиться не только руководителям, но и вообще лидам и наставникам, которые работают с людьми разных возрастов.

Столько написано книг и статей, о том, как правильно вести проекты и передавать их от одних исполнителей другим, но почему-то каждый раз в подобной ситуации появляются какие-то «нюансы». Смена консультанта может означать потерю уникальных знаний и опыта, которые были накоплены в процессе работы над проектом. Также консультанты часто выступают связующим звеном между командой и заказчиком. Их уход может нарушить установленные коммуникации, что приведет к недопониманию и задержкам в принятии решений. Это может затруднить дальнейшую реализацию задач и привести к ошибкам, сбоям в графиках, перерасходу бюджета и неэффективному распределению ресурсов, что негативно скажется на имидже компании в целом.  Это основные проблемы, но вообще этот список может быть очень и очень длинным.

Меня зовут Полина Копруджу, я консультант-методолог в департаменте EPM «Корус Консалтинг». Проект, о котором пойдет речь, был проектом по автоматизации расчета себестоимости произведенной продукции. Как правило, подобные проекты считаются одними из наиболее сложных и неоднозначных, т.к. бизнес – пользователи выбирают самостоятельно в методологиях расчетов себестоимости, какие подходы использовать, какие допущения применять при разработке, и не всегда выбранные подходы совпадают с «общепринятыми».

Сегодня, когда я уже достаточно долго проработала с этим клиентом, увидела все отдаленные последствия наших решений, я для себя сформировала небольшую памятку по передаче проекта.

На что обращать внимание, когда принимаешь проект в середине реализации

Всем привет! Продолжаю свой цикл материалов про создание успешного продукта. В прошлых статьях (часть 1; часть 2; часть 3) я рассказал более чем о 12 рабочих моделях построения продуктовых команд. Сегодня разберем ошибки, которые мешают компаниям развиваться.

Привет Habr! Меня зовут Андрей, системный администратор в электрических сетях, со всеми вытекающими — сети, сервера, пользователи, программы. Как и у всех — какие то скрипты на python для сбора инфы с активки, ежедневного бэкапа конфигов, задач «а добавь вот этот IP в ACL на все устройства»

Везде использую свой модуль для работы с файлами конфигурации. Вы скажете OmegaConf, Dynaconf, да и PYAML никто не отменял. Не торопитесь. Я попросил AI сравнить и воодушевился — а вдруг мой велосипед будет кому то полезен?

Утверждается (хотя, источник этого утверждения остается неизвестным), что туманность NGC 1499 получила своё название за сходство с формой береговой линии штата Калифорния. Но кто именно дал туманности это название — вопрос открытый. Тут есть пара интересных совпадений. Во-первых, если наблюдать эту туманность из центральной части штата Калифорния, то она будет проходить ровно через зенит — географическая широта центра штата и склонение туманности совпадают. Во-вторых, открыл туманность Эдвард Эмерсон Барнард в 1884 году, будучи в то время еще любителем астрономии (он стал сотрудником Ликской обсерватории три года спустя — в 1987 года, а эта обсерватория находится как раз в штате Калифорния).

Но если быть честным, усмотреть силуэт побережья Тихого океана, омывающего штат Калифорния, в едва видимом глазом свечении довольно тусклой туманности, — дело граничащее с преднамеренным умыслом.

Привет! Меня зовут Мария Шпак, я лидер команды collection стрима моделирования розничного бизнеса в Департаменте анализа данных и моделирования банка ВТБ. Наша команда занимается разработкой моделей машинного обучения для различных процессов, в совокупности служащих для финансового урегулирования. Основной заказчик этих моделей – соответствующий департамент банка, целью которого является помощь клиентам, допустившим просрочку платежа или находящимся в графике, но имеющим риск просрочки (Pre-Collection). Наши коллеги предлагают клиентам различные инструменты урегулирования этой проблемы и в большинстве случаев добиваются скорейшего возврата клиента в график платежей и в статус добросовестного заемщика. Оптимизация стратегий финансового урегулирования предполагает учёт разных параметров ситуации клиента: причины возникновения просрочки, степени серьезности возникших у него проблем, а также наиболее удобных и эффективных способов установить с ним контакт.

У моего девятилетнего сына диабет 1-го типа. Его нужно всё время контролировать, и это дико неудобно как для него самого, так и для родителей. И у меня появилась идея — создать простые умные часы с одной-единственной функцией: уметь тактильно уведомлять пользователя, например, при приближении опасной гипогликемии или затяжной гипергликемии. Чего удалось добиться и как работают часы в итоге?

Одни пушистики толкают нас к риску и достижениям, другие — к стабильности и безопасности. Как выбрать «правильного» зверя для рекламы.

Привет, Хабр! Мое имя Александр Коваль, я разработчик IoT-сервисов в МТС Web Services. Сейчас ScyllaDB поддерживает ограниченное количество функций, в том числе агрегационных. В стандартном наборе: min, max, count, avg. Но ее функциональность расширяется двумя типами пользовательских функций: скалярными (scalar functions) и агрегационными (aggregate functions). Первые работают со значениями одной строки, а вторые — нескольких. Реализовать такие функции можно на Lua или Rust.

В процессе работы с агрегационными функциями можно столкнуться с тем, что ScyllaDB и Java-драйвер по-разному обрабатывают пустые значения. В этом посте я расскажу, как это можно решить относительно просто и без сложных дополнительных телодвижений. Для примера возьму код на Lua и покажу, как он реализуется в виде функции ScyllaDB.

Дисклеймер: этот материал написан на основе личного опыта — все решения получены методом проб и ошибок. Конструктивные предложения и советы по их улучшению приветствуется. Код с примерами и ссылки на ресурсы можно найти у меня в репозитории GitHub.

Наконец-то состоялся официальный релиз OpenIDE – независимой российской среды разработки, которую совместно создают «Группа Астра», Axiom JDK и Haulmont.

Проект стартовал как open source-инициатива в конце прошлого года и всего за полгода прошёл путь от идеи до стабильной версии. В числе ключевых фич — поддержка Java 24 уже "из коробки", собственный маркетплейс плагинов и "многоязычность".

В статье — ключевые достижения, проблемы, а также планы по развитию OpenIDE и её экосистемы.

Ваш планинг — фикция? Перестаньте гадать на кофейной гуще: как декомпозировать сложную задачу и оценить сроки, нырнув прямо в код. Инструмент и методика внутри.

Всем привет! Меня зовут Анастасия Шмалько, я лидер команды «Персонализация контента» в кластере Кампании продаж Сбера. В нашем кластере создаётся контент разных видов, но сегодня я расскажу о рекламных SMS. А точнее, о том, как с помощью машинного обучения мы составляем более личные послания каждому адресату. Это помогает нам чаще достигать главной цели — заинтересовать человека, чтобы он перешёл по ссылке и оформил продукт (наши клиенты — это ИП и собственники бизнеса). 

Сегодня официально выпустили очередную версию Kubernetes — 1.33. Собрали все 64 изменения в одном материале. Из основных нововведений: упорядоченное удаление ресурсов в пространстве имён на основе логических зависимостей и соображений безопасности, декларативная валидация для нативных API-типов, расширение механизма CredentialProvider, доступ подов к информации о топологии кластера, изменение алгоритма выдержки CrashLoopBackOff, обязательная аутентификация при извлечении private-образов из репозиториев и многое другое.

Привет, Хабр!

В этой статье разберёмся, зачем в Go существуют два способа создавать значения — make и new, чем они отличаются, как они работают и когда выбирать каждый из них.