Несмотря на то, что сейчас SAP не продает и не поддерживает свои продукты в России, многие крупные отечественные компании — от федеральных банков до промышленных гигантов — продолжают ими пользоваться. Причины, по которым SAP все еще актуален в России, очевидны: это развитая, проверенная временем платформа с широкими возможностями интеграции и автоматизации бизнес-процессов. Но это не самое главное.

В масштабах больших компаний переход на альтернативные решения потребует колоссальных временных и финансовых затрат. Полный отказ от SAP и миграция на другие системы могут привести к значительным простоям в работе и, как следствие, существенным финансовым потерям. Поэтому в текущих условиях бесперебойная работа SAP-систем стала уже не рядовой технической задачей, а вопросом выживания бизнеса.

Привет, Хабр! На связи Володин Михаил, ведущий инженер по нагрузочному тестированию, и Смирнов Вадим, старший инженер по нагрузочному тестированию в IBS. В этой статье мы поделимся своим опытом НТ SAP BW для одного из крупнейших российских банков.

Стандартный совет — жестко разделять профессиональное и личное — звучит разумно, но подходит не всем. У меня, например, четкой границы нет. Могу додумывать рабочую задачу вечером, читать профильную литературу в выходной или быстро глянуть почту в отпуске. При этом нет ощущения, что работа высасывает все ресурсы. Все дело в интересе и правильной расстановке приоритетов.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Ковтун, я управляющий партнер направления «Разработка и тестирование» в IBS. Большая часть моего дня — встречи, управленческие задачи и постоянное переключение между разными вопросами. Расскажу, что помогает мне сохранять работоспособность при такой нагрузке, и в конце соберу главное в чек-лист.

Ключевые идеи, благодаря которым сегодня мы с помощью ИИ рисуем картинки, распознаем образы, пишем тексты и обеспечиваем безопасность на предприятиях, были заложены до появления терминов «искусственный интеллект», «нейросеть» и домашних компьютеров.

Описанная Норбертом Винером кибернетика в 1950‑е годы сперва была воспринята в СССР как лженаука, целью которой якобы была дегуманизация человека и замена трудящихся на машины. Но вскоре советские математики исправили это досадное недоразумение и нашли способ применять теорию управления и передачи информации на благо общества. «Обеление» молодой науки привело к всплеску междисциплинарных исследований: совместно работали математики, физики, врачи‑психиатры, биологи.

В статье рассмотрим на примере ряда выдающихся ученых и изобретателей создание фундамента, на котором стоят машинное обучение, вычислительная лингвистика и управление сложными системами. А биографии покажут, что из этих людей можно было бы делать гвозди — и не было бы их прочнее.

Привет, Хабр! Меня зовут Данил Кравченко, я разработчик 1С в IBS. Через руки моего отдела проходит много строительных проектов. Так уж повелось, что в стройке интерфейсы для табличных частей часто создаются на основе деревьев, что вызывает определенные сложности у разработчиков. Я сам совсем недавно собрал полный комплект шишек на эту тему и хотел бы поделиться способами решения типовых проблем. А в конце вы найдете ряд рекомендаций, соблюдение которых позволит свести эти проблемы к минимуму.

Представьте себе производство, где смена длится круглые сутки, никто не опаздывает на работу, а освещение большую часть времени попросту не нужно. Звучит как рекламный образ из презентации о фабрике будущего. Но именно так Xiaomi описывает свой завод в Пекине. Правда, если разобраться в деталях, картина оказывается гораздо интереснее маркетинговых лозунгов.

Сразу после получения очередной порции информации кажется, что ты хорошо ее обработал, но уже через неделю в голове остаются только обрывки. Формально знание существует, но где оно? В заметках? В переписке с кем-то? Это нормальное свойство памяти: мы забываем материал, если не возвращаемся к нему постоянно. Но такой подход означает, что существующее знание, увы, недоступно.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Меньшиков, я старший разработчик в IBS. Как и все, я читаю по работе статьи, смотрю видео, хожу на митапы — сохраняю ссылки и оставляю для себя заметки. Уже больше года использую Obsidian как рабочую систему для заметок, идей, подготовки докладов, чтения и проектной документации.

За последнее время вокруг Obsidian сформировалась целая экосистема ИИ-плагинов. Одни помогают искать информацию по смыслу, другие общаться с собственной базой знаний, третьи — быстрее обрабатывать статьи, встречи и документацию. В этой статье хочу поговорить про пять конкретных инструментов, которые помогают мне не терять знания и возвращаться к тому, что я уже когда-то понял или придумал. Сначала поговорим про сами плагины, а потом и про сценарии их использования.

Проектная документация редко становится предметом гордости команды. Обычно это сотни артефактов, разрозненные системы, ручная синхронизация и ощущение, что половина работы уходит не на разработку, а на обслуживание процесса. Мы попробовали изменить эту логику: не отказаться от привычных инструментов, а собрать вокруг них единый контур проектирования. Рассказываем, что из этого получилось.

Привет, Хабр! Мы — Анастасия Назарец, Артем Вожаков и Антон Филин из отраслевого центра компетенций IBS в машиностроении. В этой статье расскажем, почему решили сделать собственную систему проектирования прикладных решений при живой «1С:СППР» и как новая комплексная система реализации проектов улучшила не только нашу жизнь, но и жизнь заказчиков.

Довольно часто процессы тестирования внутри крупных продуктов, рассчитанных на миллионы конечных пользователей, превращаются в «черный ящик». Каждый участник процесса разработки видит лишь свой узкий участок: аналитики уверены в точности и полноте требований, разработчики уверены в коде, инженеры по функциональному тестированию — в отсутствии багов в своих подсистемах, администраторы — в настройках сервера. Всем участникам кажется, что все работает нормально, но это ощущение бывает обманчивым. 

Именно с такой ситуацией мы столкнулись на одном из проектов. Заказчик, крупная компания с высоконагруженным продуктом, обратился к нам с запросом о проведении аудита процессов тестирования.  Внутренние отчеты и метрики говорили о том, что система стабильна, но сам заказчик, выступая в роли конечного пользователя, видел обратное: продукт работал далеко не так гладко, как обещали графики и выводы в отчетах. Поэтому он решил, что внешняя экспертная оценка поможет подсветить то, что прячется, возможно, на самом видном месте.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Володин, я ведущий инженер отделения нагрузочного тестирования. В этой статье расскажу о реальном кейсе, когда по отчетам с продуктом все хорошо, а пользователи все равно жалуются. Нам с командой нужно было дать объективную оценку: достаточно ли текущих методов, подходов и инструментов, где скрываются слепые зоны, необходимо ли что-то менять. 

У меня получилось что-то вроде инструкции по проведению аудита нагрузочного тестирования. Процесс состоит из пяти основных этапов. Разберем, как проверить методологию, инструменты и саму философию подхода к нагрузке, чтобы понять, нужно ли что-то менять — и если да, то как.

Новости про очередной этап «развития ИИ» выходят чуть ли не каждый день. И со временем меняются не только ИИ-инструменты, но и отношение к ним у ИТ-специалистов, их представление о назначении таких инструментов. Эта статья — о сдвиге понимания роли искусственного интеллекта в работе архитектора ПО. 

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Брейман, я доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и старший преподаватель Учебного центра IBS. 

Недавно я пересматривал вебинар «Генеративные нейронные сети в работе архитектора ПО», который сам же и проводил год назад. Слушать собственные мысли из прошлого — опыт специфический. С одной стороны, идеи кажутся логичными, с другой — сейчас я остро вижу, насколько за этот год изменилось понимание того, как ИИ на самом деле встраивается в инженерные процессы.

Технологические прогнозы — штука ненадежная: иногда кажется, что даже прогнозы погоды ошибаются реже. В 1994 году, например, вышел фильм «Патруль времени» с Ван Даммом в главной роли. Действие происходило в 2004-м: герой садился в машину, командовал: «Домой», и автомобиль сам ехал по маршруту. И вот на дворе уже 2026 год, а шанс встретить на дороге такую машину все еще ниже, чем бывшую одноклассницу в одной очереди в кофейне.

Чего уж говорить про самозавязывающиеся кроссовки и скейты на магнитной подушке из «Назад в будущее 2», которых ждали в 2015 году. Поэтому здесь сосредоточимся не на прогнозах, а на технологиях, которые уже работают на благо людей и бизнеса, расскажем, как в разных отраслях применяются автономные летательные аппараты и роботизированные системы, а также что изменилось в этих сферах за последние годы.

Что может быть общего у разработчика из крупной московской ИТ-компании и пенсионерки из Вологодской области? Ну, например, они оба регулярно пользуются SSO — технологией единого входа. Разработчик входит под одной учеткой во все корпоративные рабочие системы, а пенсионерка авторизуется через «Госуслуги» — чтобы записаться к врачу, проверить пенсию или оплатить коммунальные услуги. Об этом и поговорим, в смысле, об SSO, а не о «Госуслугах».

Привет, Хабр! Я Денис Радостев, старший  backend-разработчик в IBS. В этой статье расскажу о Blitz Identity Provider, российской платформе управления цифровой идентичностью, которая обеспечивает единый вход — SSO, многофакторную аутентификацию и централизованное управление пользователями, и как ее можно интегрировать с приложениями Java по протоколу OAuth 2.0. Покажу ключевые настройки Blitz IDP и моменты, которые важно учитывать на стороне Java-приложения.

А вместо заключения расскажу про наш собственный кейс, связанный с синхронизацией пользователей между Blitz IDP и нашей старой БД для самописной авторизации.

Юнит-тесты в PostgreSQL, как и в других базах данных, не являются обязательными для CI/CD, но они крайне важны и фактически становятся стандартом. С помощью этих юнит-тестов мы уже нашли и исправили много ошибок в функциях на уровне БД, а также сократили загрузку ручных тестировщиков.

Привет, Хабр! В этой статье мы, старший разработчик Анастасия Цацкина и старший инженер-тестировщик Владимир Белинский из IBS, расскажем о нашем опыте внедрения юнит-тестирования на уровне БД.

Зимой клубника в Великобритании долгое время была почти экзотикой. Полки супермаркетов заполнялись импортом из Северной Африки и Ближнего Востока по заоблачным ценам. Для большинства руководителей это просто рыночный факт. Для Джеймса Дайсона — задача, которую можно решить инженерно. Рассказываем, как у производителя пылесосов появился один из самых необычных агропроектов в Европе: ферма, где клубнику выращивают в подвесных конструкциях, собирают с применением роботов и сохраняют в идеальных условиях с помощью собственной энергетики.

Когда в третий раз за год реализуешь интеграцию ERP с внешней системой и ловишь себя на мысли «мы это уже делали», возникает закономерный вопрос: почему каждый проект на платформе 1С до сих пор начинается почти с нуля? В какой момент все согласились, что интеграции, миграция, нормативно-справочная информация и контроль доступа — это обязательно кастом? Мы решили, что изобретать велосипед каждый раз крайне неэффективно, и попробовали изменить сам подход.

Привет, Хабр! Мы, Артем Вожаков и Анастасия Назарец, представители отраслевого центра компетенций IBS в машиностроении. В этой статье расскажем, как пришли к идее универсальных модулей 1С, что именно в них заложили и какие эффекты получили на реальных проектах.

Не представляет сложности разработать интеграционный поток и «соединить два API». Настоящая работа начинается там, где в единую экосистему нужно связать десятки разнородных сервисов, каждый со своей логикой, форматом данных и графиком обновлений. В корпоративных средах любая нестабильность интеграции бьет по ключевым процессам, а последствия могут измеряться не только потерянными часами, но и потерянными клиентами. Чтобы enterprise-ландшафт работал как часы, нужны особые подходы к проектированию, устойчивые архитектурные решения и способы сохранять контроль над всей интеграцией на любом ее этапе.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Чиграй, я архитектор ПО с 10-летним опытом проектирования и разработки корпоративных информационных систем. За это время повидал немало — как лучшие практики в индустрии, так и простые ошибки, грозящие превратиться в полный провал проекта. В этой статье разберу методологию проектирования интеграционных решений от обследования до внедрения, а также поделюсь шаблонами артефактов, которые можно использовать в работе. Надеюсь, информация будет полезна как практикующим системным аналитикам и разработчикам интеграций, так и руководителям интеграционных проектов. Погнали!

Не так давно в нашем блоге была статья о том, как искусственный интеллект помогает разбирать логи 1C. В этой — поговорим о задачах архитекторов ПО. LLM и диффузионные модели уже способны генерировать варианты архитектур, оценивать компромиссы и предлагать решения быстрее, чем это возможно вручную. Пора разобраться, насколько глубоко ИИ может встроиться в рабочие процессы архитектора ПО — и стоит ли ему там оставаться.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Брейман, я доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и по совместительству старший преподаватель Учебного центра IBS. В этой статье расскажу про большие языковые модели в приложении к работе архитектора ПО. Вместе мы посмотрим, насколько хорошо GPT понимает ИТ-архитектуру и сможет ли уже сегодня заменить архитектора.

Как правило, разработчики, да и тестировщики не всегда могут заранее предусмотреть, какие именно некорректные входные данные придут в их веб-приложение. Привычные методы тестирования — ручные, интеграционные и даже unit-тесты — хорошо справляются с ожидаемыми сценариями. А вот для проверки непредсказуемых нужны другие подходы.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Ломай, я младший системный инженер отдела DevOps в IBS. В этой статье расскажу о фаззинге как о мощном инструменте тестирования безопасности веб-приложений. Поговорим об истории и развитии подхода, о доступных инструментах и двух вариантах реализации в CI/CD.

Каждый запрос к большой языковой модели — это не «магия в облаке», а тысячи графических процессоров, системы охлаждения, трансформаторные подстанции и водяные контуры. Пока мы генерим мемы, обсуждаем скорость ответов или количество пальцев на картинках, растет потребление воды и энергии. Разбираемся, о каких цифрах идет речь — и что с этим делать.

Сам по себе искусственный интеллект — безусловно, одно из самых полезных технологических достижений последних лет. Он помогает автоматизировать рутинные задачи, ускоряет исследования, упрощает доступ к знаниям и меняет работу в самых разных отраслях — от разработки ПО до медицины. В этой статье речь не о том, чтобы отказаться от ИИ или объявить его новой экологической угрозой. Но, как и любая крупная цифровая инфраструктура, будь то облачные сервисы или стриминговые платформы, системы искусственного интеллекта опираются на вполне материальную основу. Чтобы обучать и обслуживать современные модели, нужны центры обработки данных, вычислительные кластеры и сложные системы охлаждения. Все это требует электроэнергии и воды — и по мере роста популярности ИИ его экологический след становится все заметнее.

Первый формат своей диаграммы Генри Л. Гант разработал аж в 1910 году — на бумаге. Сейчас ленточные диаграммы строят в специальных приложениях, сервисах для управления проектами, типа Trello или Jira, конечно же, в Excel, и в том числе в нашем любимом 1C. Об этом и поговорим.

Привет, Хабр! Меня зовут Мирослава Косенко. Я  разработчик 1C в IBS. В этой статье расскажу, как диаграмма Ганта помогает визуально планировать, контролировать и анализировать процессы, будь то производство, проектные задачи или цепочки этапов в учетных подсистемах. Разберемся, что из себя представляет диаграмма и какие проблемы она помогает решать. Посмотрим на реальные примеры использования и обсудим нетиповые кейсы, а также шаг за шагом разберем, как создать и настроить диаграмму Ганта в 1С. Особое внимание уделим нюансам разработки: какие элементы доступны, как они взаимодействуют, какие подводные камни возникают и как их обходить.

Статья будет полезна аналитикам, консультантам и разработчикам, планирующим внедрять диаграмму Ганта в своих проектах или улучшать уже существующие решения.

Почти каждый разработчик рано или поздно задается вопросом: «Я уже Middle или все еще уверенный Junior?» Опыт растет, задач становится больше, стек шире — но вместе с этим появляется и иллюзия, что раз ты пишешь на Java каждый день, значит, язык знаешь. На практике же границы между грейдами проходят не по количеству лет в профессии и не по числу реализованных фич. Они проходят по глубине понимания: платформы, архитектуры, производительности, работы с данными и собственных ограничений.

Привет, Хабр! Меня зовут Любовь Кулева, я руководитель отдела разработки и методологии Учебного центра IBS. В 2025 году мы выпустили три полноценные «дорожные карты развития» — для системного аналитика, для архитектора ПО и для бизнес-аналитика. В этой статье поговорим про джавистов: что на самом деле стоит за грейдами и какие компетенции формируют профессионала на каждом этапе.