Как стать автором
Обновить
164.27
ОК
Делаем продукт, который объединяет миллионы людей
Сначала показывать

Xpath — залог стабильных UI-автотестов на Web и Mobile Web

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров2.8K

Локатор — обязательный элемент любого автотеста, который позволяет системе находить правильный путь к тестируемому компоненту интерфейса. От точности локатора и корректности его оформления зависит не только, смогут ли разобраться с локатором тестировщики и другие коллеги, но и сможет ли в целом автотест безошибочно найти искомый компонент среди множества на странице для выполнения целевой проверки.

Меня зовут Елена Пранова. Я инженер по автоматизации тестирования в ОК. В этой статье я хочу рассказать о том, как мы работаем с локаторами для автотестов: каких принципов придерживаемся, чего стараемся избегать и какие правила выработали на своем опыте.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑17 и ↓-2+19
Комментарии5

Выстраиваем процессы команд разработки: кейс и практические рекомендации

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Количество просмотров1.5K

Работа команды изначально строится вокруг определенных правил и паттернов. Но при увеличении пула задач, их сложности и количества задействованных в проектах команд все нередко начинает скатываться к хаосу, при котором специалисты на местах перестают понимать, что и зачем делают, как выполнять требования и где брать на это время.

Меня зовут Алексей Иванов. Я дизайн-директор в ОК. В этой статье я расскажу о нашем пути от хаоса к структуре в процессах, а также дам практические рекомендации на основе нашего опыта, которые помогут улучшить взаимодействие между командами, сделать работу каждого специалиста комфортнее и эффективнее.

Читать далее
Всего голосов 20: ↑19 и ↓1+18
Комментарии3

Работа с UI-автотестами под Android: от запрета мерджа к особенностям запуска

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров2K

UI-автотесты под Android — отличный инструмент, который позволяет кратно сократить время на проверку разрабатываемых фич и свести к минимуму участие в ручном регрессионном тестировании инженеров по обеспечению качества. Но работать с UI-тестами надо правильно — иначе все может прийти к ситуации, при которой автотесты становятся нестабильными, а их результаты не вызывают доверие.

Меня зовут Эмилия Куцарева. Я — руководитель команды автоматизации тестирования в Одноклассниках (VK). В этой статье я расскажу о нашем подходе к работе с Android UI-автотестами: как устроен запрет мерджа, как смогли стабилизировать тесты, как настроили параметризацию запуска.

Читать далее
Всего голосов 24: ↑24 и ↓0+24
Комментарии5

Расчёт вкусов пользователя для ленты рекомендаций с применением item2vec-подхода

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров1.9K

Ежемесячная аудитория ОК только в России превышает 36 млн человек. Причём это активные пользователи, которые хорошо взаимодействуют с нашим контентом: ставят Классы, комментируют, делают репосты. Залогом активного отклика во многом является формирование новостной ленты с учетом предпочтений каждого конкретного пользователя.

Меня зовут Дмитрий Решетников. Я тимлид команды рекомендаций в Ленте ОК. В этой статье я расскажу, как выглядит наш пайплайн рекомендации в ленте новостей, о месте item2vec в нём и результатах внедрения такого подхода.

Читать далее
Всего голосов 25: ↑25 и ↓0+25
Комментарии4

Анимация в браузерах и как с ней работать

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров4.9K

Многие разработчики умеют создавать красивые и плавные анимации, но далеко не все понимают, как на самом деле они работают и что происходит «под капотом» браузера в момент их отрисовки и запуска. Вместе с тем, работа с анимацией без знания основных нюансов нередко заканчивается появлением лагов и чрезмерным потреблением ресурсов.

Месячная аудитория ОК достигает 36 млн пользователей, и почти половина из них заходит в соцсеть из браузеров — как мобильных, так и десктопных. Поэтому для нас важно, чтобы сайт со всей графикой хорошо работал на любом устройстве и в любом формате. Непрерывная работа над этой задачей позволила нам выработать экспертизу, которой мы готовы поделиться. 

Меня зовут Сергей Чикуёнок. Я ведущий разработчик в ОК. В этом материале я расскажу об основных этапах работы с анимацией для браузеров, ключевых сложностях и вариантах их нативной оптимизации. 

Читать далее
Всего голосов 43: ↑43 и ↓0+43
Комментарии8

Анимация в браузерах и как с ней работать

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров4.9K

Многие разработчики умеют создавать красивые и плавные анимации, но далеко не все понимают, как на самом деле они работают и что происходит «под капотом» браузера в момент их отрисовки и запуска. Вместе с тем, работа с анимацией без знания основных нюансов нередко заканчивается появлением лагов и чрезмерным потреблением ресурсов.

Месячная аудитория ОК достигает 36 млн пользователей, и почти половина из них заходит в соцсеть из браузеров — как мобильных, так и десктопных. Поэтому для нас важно, чтобы сайт со всей графикой хорошо работал на любом устройстве и в любом формате. Непрерывная работа над этой задачей позволила нам выработать экспертизу, которой мы готовы поделиться. 

Меня зовут Сергей Чикуёнок. Я ведущий разработчик в ОК. В этом материале я расскажу об основных этапах работы с анимацией для браузеров, ключевых сложностях и вариантах их нативной оптимизации. 

Читать далее
Всего голосов 43: ↑43 и ↓0+43
Комментарии8

Проверка продуктовых гипотез и немодерируемые UX-исследования c применением внутренних инструментов: кейс команды OK

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров975

Проверка гипотез — неотъемлемая часть работы с продуктом. Но в условиях крупного «живого» проекта, такого как ОК, зачастую возникает не одна, а много гипотез одновременно, которые нужно проверить быстро, без негативного влияния на сервис и с минимальными затратами. 

Для решения таких задач используют разные подходы, в том числе качественные и количественные UX-исследования. При этом количественные исследования часто подразумевают работу с инструментами внешних вендоров, что не всегда оптимально — дорого, есть ограничения по количеству запусков, могут быть проблемы с набором релевантной аудитории. 

Поскольку в нашей продуктовой работе много гипотез, нам было важно уйти от таких ограничений. Мы решили задействовать собственный внутренний  инструмент.

Рассказываем, что получилось в итоге.

Читать далее
Всего голосов 27: ↑24 и ↓3+21
Комментарии0

Hadoop в Облаке: история миграции сотен петабайт

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров3.7K

Миграция с «железа» в облако в большинстве случаев уже не кажется чем-то сложным или удивительным — тенденция на развертывание решений в облаке общая и устоявшаяся. Но если с переносом в облачную среду небольших ИТ-компонентов все просто, то в случае с глобальными системами на сотни петабайт данных все несколько иначе — такие кейсы встречаются редко. 

Меня зовут Михаил Марюфич. Я руководитель Data Platform в ОК, отвечаю за инфраструктуру для Big Data и машинного обучения. В этой статье я расскажу о нашем опыте переноса Hadoop с Bare Metal в облако: с чего стартовали, какие варианты рассматривали, как выстроили миграцию и с чем сталкивались в процессе.

Читать далее
Всего голосов 30: ↑30 и ↓0+30
Комментарии4

Итоги RecSys 2023: разбор знаковых статей прошедшей конференции. Часть 2

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров731

Команда ОК изучила материалы конференции RecSys 2023 и сделала разбор наиболее знаковых из них. Первую часть разбора читайте здесь. И подписывайтесь на наш ТГ-канал ML — это ОК. В канале мы выкладываем разборы интересных статей по теме ML и делимся экспертизой, которую накопили за 12 лет в этой сфере.

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

Итоги RecSys 2023: разбор знаковых статей прошедшей конференции. Часть 1

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.3K

ACM RecSys — международная конференция, на которой эксперты в области рекомендательных систем делятся своими наработками и исследованиями, задавая тренды развития технологий и подходов. Команда ОК изучила статьи конференции RecSys 2023 и сделала разбор наиболее интересных из них. Первая часть разбора — в этой статье (часть 1). Вторая выйдет в ближайшее время. Если вы хотите читать материалы, как только они появляются, подписывайтесь на канал ML-команды ОК. В канале мы выкладываем разборы интересных статей по теме ML и делимся экспертизой, которую накопили за 12 лет в этой сфере.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии0

Как Одноклассники борются с сетевыми эффектами в A/B-экспериментах

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров2.1K

Всем привет! На связи снова отдел продуктовой аналитики Одноклассников. Меня зовут Виктория Гордеева, я руковожу этим отделом, и сегодня я бы хотела поделиться нашими болями при проведении А/B-тестов. 

A/B-тесты во многих кейсах сопровождаются разными проблемами — высокой дисперсией в метриках, недостаточным количеством пользователей, некорректной работой «сплитовалки». Для ОК наиболее частой проблемой было нарушение предпосылки SUTVA (Stable Unit Treatment Value Assumption) — из-за большой активности аудитории нам было сложно исключить сетевые эффекты (Network effect) с влиянием одного участника эксперимента на другого. Об этом и поговорим :) 

Читать далее
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии3

Обзор современных подходов персонализации диффузионных нейронных сетей

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение16 мин
Количество просмотров2.8K

Задача персонализации text-to-image модели состоит в донастройке предобученной нейронной сети так, чтобы она могла генерировать изображения заданного объекта в выбранных сценах. Несмотря на то, что подходы к решению этой задачи существуют, для их применения в высоконагруженных системах необходимо решить ряд проблем: большое время дообучения, высокие требования к видеопамяти, неспособность точно захватывать детали целевого объекта и др.

Меня зовут Сергей Михайлин. Я разработчик группы машинного обучения в ОК. В данной статье дан обзор современных подходов к персонализации text-to-image моделей на базе открытой архитектуры Stable Diffision. Мы приводим технические подробности каждого подхода и анализируем его применимость в реальных высоконагруженных системах. На основании собственных экспериментов по персонализации text-to-image моделей мы выделяем список возникающих при решении этой задачи проблем и перспективных способов их решения.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0+10
Комментарии0

Работа с A/B-тестами в крупной соцсети: подробно об A/B платформе Одноклассников

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров2.8K

ОК — социальная сеть, которой ежемесячно пользуется более 36,5 млн уникальных пользователей из России. Наш продукт имеет сложную архитектуру, включает десятки сервисов и инструментов, которые мы постоянно совершенствуем и добавляем новые. Чтобы в процессе выкатки обновлений не появились сбои в работе этого механизма, а продуктовые цели были достигнуты, мы активно работаем с A/B-тестами. 

Меня зовут Евгения Лушпина. Я продуктовый аналитик в ОК. В этой статье я расскажу об A/B платформе ОК, сценариях ее применения и поделюсь, как у нас устроен процесс анализа экспериментов.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0+10
Комментарии3

Новый взгляд на аналитику ошибок в production, или Работающая альтернатива Crashlytics

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров3.4K

Небольшое предисловие от команды ОК: Последний пост на Хабре от Одноклассников был написан ещё в декабре прошлого года. Мы пропали отсюда на 8 месяцев, но это не означает, что за это время с Одноклассниками ничего не происходило. Нами по-прежнему пользуется несколько десятков миллионов человек ежемесячно, мы по-прежнему один из самых высоконагруженных сервисов на Java в мире. Мы обновили позиционирование, отсняли десятки эпизодов собственных шоу, отказались от оценок под фото :)

Мы решили вернуться на Хабр после долгого отсутствия и сразу с рассказом о своем проекте, который назвали Tracer. О том, что это, рассказывает руководитель направления Android-разработки в проекте ОК Кирилл Попов.

Ошибки и сбои в работе мобильного приложения — беда для любого разработчика, которая непременно тянет за собой ворох проблем в виде ухудшения UI, потери лояльности и оттока аудитории, а также смещения фокуса с написания продуктового кода на исправление багов. Вместе с тем, часто полностью исключить проблемы невозможно. Поэтому, чтобы обеспечить предсказуемую работу прода и свести ущерб от сбоев к минимуму, важно своевременно проводить аналитику ошибок. Но есть кейсы, когда классических решений со стектрейсами ошибок не достаточно, чтобы понять что и, главное, почему идет не так. В таких и многих других сценариях поможет Tracer — модульный инструмент для аналитики ошибок в мобильных приложениях от OK.Tech, технической команды ОК, который можно настроить под определенную задачу и который может решать конкретные проблемы.

Читать далее
Всего голосов 35: ↑35 и ↓0+35
Комментарии6

Избранные статьи о рекомендательных системах с конференции KDD 2022

Время на прочтение19 мин
Количество просмотров1.9K

Предлагаем вашему вниманию разбор конференции KDD 2022 от ML команды Одноклассников. Такие разборы стали традицией, и в этот раз нам опять помогали коллеги из ВК, за что им большое спасибо. Мы подготовили краткое изложение восьми статей из области рекомендательных систем. Как нам кажется, эти статьи отражают текущие тенденции в науке о рекомендациях. Все меньше предлагается новых архитектур, и больше внимания уделяется корректной постановке задачи: как учесть долгосрочные эффекты рекомендера, скорректировать смещения и надежно завести это все в продакшен. Наши изложения не претендуют на полноту, но, прочитав их, вы поймете, о чем идет речь в статьях, и при желании изучите их подробнее. Надеемся, что вам понравится!

Читать далее
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+8
Комментарии2

Оптимизация сервинга нейросетей

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров4.1K

Я работаю ML-инженером в OK и последнее время занимался оптимизацией скорости инференса нейросетей, поэтому сегодня расскажу о них. И не просто о нейросетях, а о нейросетях в продакшене. 

Читать далее
Всего голосов 18: ↑18 и ↓0+18
Комментарии3

Девять избранных статей с конференции NeurIPS 2021. Часть 2

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.4K

Мы продолжаем разбирать статьи с конференции NeurIPS 2021, крупнейшей конференции по машинному обучению. Первая часть разбора была посвящена около-рекомендательным статьям. Во второй части мы собрали работы, не объединенные общей тематикой: они просто показались нам интересными.

Читать разборы
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+8
Комментарии0

Девять избранных статей с конференции NeurIPS 2021. Часть 1

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров2.6K

В Одноклассниках мы регулярно проводим разборы научных конференций и делимся  результатами этих разборов. В этот раз хотим поделиться статьями с NeurIPS 2021. NeurIPS – крупнейшая конференция по машинному обучению: в этом году было подано 9000 статей, 2300 из которых попали в основную программу конференции.  Охватить такой объем материала сложно, но мы выбрали статьи, которые показались нам самыми интересными, и подготовили для вас их краткое изложение.

Нам помогали ребята из нескольких подразделений VK, и разбор получился слишком длинным для одной статьи на хабре. Поэтому разбор будет состоять из двух статей. Это первая часть, она посвящена рекомендациям.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑15 и ↓0+15
Комментарии0

Разбор статей конференции RecSys 2021

Время на прочтение21 мин
Количество просмотров3.7K

Привет, Хабр! Прошедший год был богат на интересные научные результаты в области рекомендательных систем. Крупнейшая конференция по рекомендательным системам RecSys 2021 в этом году приняла рекордные 49 статей в основную программу, 3 – в трек воспроизводимости и 23 исследования – в late breaking results.

В традиционном разборе RecSys в Одноклассниках в этом году приняли участие коллеги из других проектов VK. Вместе мы выбрали 10 самых интересных на наш взгляд статей и сделали их конспекты, а теперь как и в прошлом году, делимся ими с вами.

Вперед к статьям
Всего голосов 16: ↑15 и ↓1+14
Комментарии4

Как мы оптимизировали сетевой шейпер Linux в облаке с помощью eBPF

Время на прочтение18 мин
Количество просмотров14K

Меня зовут Леонид Талалаев, я занимаюсь разработкой внутреннего облака Одноклассников one-cloud, про которое уже рассказывали на Хабре. 

Одноклассники – высоконагруженная социальная сеть, и оптимизировать под высокие нагрузки нам нужно не только сервисы, но и инфраструктуру, на которой они работают. Нередко «узким горлышком» становится сама операционная система и, в частности, механизмы распределения ресурсов ядра Linux. 

В облаке на одном физическом сервере могут одновременно работать десятки контейнеров, конкурирующих за ресурсы. Чтобы обеспечить надежную и эффективную работу, необходимо управлять распределением ресурсов между контейнерами.

Для управления сетевым трафиком до недавнего времени мы использовали решение на основе дисциплины Hierarchical Fair Service Queue из Linux Traffic Control. Сегодня пойдет речь про проблему масштабирования в Linux Traffic Control, известную как root qdisc locking. И про то, как нам удалось ее решить, переделав управление сетевым трафиком с использованием eBPF.

Читать далее
Всего голосов 50: ↑50 и ↓0+50
Комментарии18
1
23 ...

Информация

Сайт
oktech.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
201–500 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Юля Новопашина