Некоторое время назад под брендом ВТБ состоялось объединение трех крупных банков: ВТБ, экс-ВТБ24 и экс-Банка Москвы. Для внешних наблюдателей объединенный банк ВТБ сейчас работает как единое целое, но изнутри все выглядит гораздо сложнее. В этом посте мы расскажем о планах по созданию единой сети объединенного банка ВТБ, поделимся лайфхаками по организации взаимодействия файрволов, стыковке и объединению сетевых сегментов без прерывания сервисов.
В одном из предыдущих постов мы начали рассказ о своем частном облаке. В крупных компаниях проекты подобного масштаба — это легаси и неожиданные сюрпризы в процессе миграции. Сегодня мы хотим поделиться своим опытом миграции разных систем и показать небольшой кусочек нашей инфраструктуры, густо усеянный грифами «ДСП» и всевозможными NDA.
Даже если вы объединяете сети и инфраструктуры хотя бы двух продуктовых магазинов, это легко может вылиться в непростую задачу. Внезапно всплывут разные нюансы, связанные с организацией сети — например, с замурованным в неизвестной подсобке D-Link'ом, который работает, делая вид, что он ядро сети. Когда речь идет о компаниях масштаба ВТБ и ВТБ24, все выходит на новый уровень — прибавляются требования со стороны огромного количества отделов, руководителей, служб безопасности… О том, как мы с этим справились, расскажем под катом.
Меня зовут Андрей Аврамчук, я старший продюсер спецпроектов в Хабре, принёс не ответ на главный вопрос, а пока только новый сезон на Хабре — «Машинное обучение», который мы проводим совместно с ВТБ с 1 по 31 марта. Будем искать вместе, и да поможет нам магия ML.
UPD. Сезон закончился, итоги можно посмотреть в этой статье.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Лукашкин, я директор по управлению проектами в управлении цифровой трансформации ДИТ ВТБ. Много лет занимаюсь финтехом и инновациями в финансовой сфере. Конечно, уделяю много времени изучению лучших российских и зарубежных финтех-практик. В мире есть несколько знаковых мест, куда ездят посмотреть на инновационную инфраструктуру и культуру. Одно из таких признанных мест — Сингапур.
Мне удалось побывать и познакомиться с инновационной инфраструктурой этой удивительной страны в рамках специального тура для ВТБ, организованного коллегами из Generation S, с которыми мы делаем корпоративный акселератор для стартапов. В этом посте я хочу поделиться своими впечатлениями о поездке, оценить финтех-инфраструктуру Сингапура с разных сторон, рассказать, как работают с инновациями в этой стране, да и вообще поделиться самым интересным о тех местах, где побывал.
Big Data-мания имеет под собой реальное основание. Объемы данных, которые собирают компании, стремительно растут, и бизнес при их грамотном анализе может получить большое конкурентное преимущество. Как «причесать» систему, в которой распределенные по разным хранилищам данные соседствуют с зоопарком малофункциональных инструментов для их обработки? Мы в банке ВТБ перешли на Hadoop, внедрив единую экосистему от Teradata по технологии QueryGrid. Нашей болью, муками, собственно интеграцией и результатами мы хотим с вами поделиться.
В честь Дня программиста мы решили немного расслабиться и перечитать любимые рассказы Айзека Азимова. И тут нас ждало открытие: оказывается, писатель-фантаст более полувека назад достаточно точно описал многие реалии современной разработки. Как это возможно, спросите вы? Давайте разберёмся вместе.
СУБД растут и размножаются, скрипты автоматизации становятся все сложнее и многочисленнее, и времени на все это уходит все больше и больше. В таких условиях рано или поздно администратор приходит к светлой мысли: нужно что-то менять. В этом посте мы на своем примере расскажем, как решить вопрос, если вы имеете дело с базами Oracle разных мастей и расцветок.
Традиционно внедрение VDI как способа доступа к консолидированным ресурсам связано со значительными финансовыми затратами на старте. Но наш кейс отлично демонстрирует причины, по которым VDI набирает популярность. С учетом накопленного опыта, для нас это было единственное оптимальное решение, позволяющее перейти к управляемой стандартизованной инфраструктуре, которая позволяет снизить затраты на ее модернизацию в будущем.
Давным-давно, в далёкой-далёкой галактике 1 марта Хабр объявил начало сезона «Машинное обучение», и вот настало время подводить итоги. За чтением хардкорных конкурсных текстов месяц пролетел незаметно. Мы узнали много интересного о нейросетях и неочевидных способах взаимодействия с ними, пополнили свою коллекцию туториалов и в очередной раз убедились в актуальности темы Machine Learning для читателей Хабра.
Мы не получили ответ на главный вопрос Вселенной, жизни и всего такого, но зато нам известен лучший автор сезона ML. Впрочем, у него были достойные соперники, их тексты привлекли много внимания и породили холивары в комментариях. Под катом наградим победителя новым макбуком, познакомимся с участниками сезона, пофлудим о Machine Learning и обсудим перспективы этого направления.
В современном мире невозможно быть энциклопедистом. Со времён Вольтера и Дидро человечество накопило слишком много знаний, и они не поместятся в одну голову. Однако это не значит, что не стоит даже пытаться. Как говаривал Козьма Прутков, «специалист подобен флюсу». А флюс — штука нездоровая.
Меня зовут Константин Воронцов, я завкафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ. Сегодня хочу рассказать вам, как найти золотую середину между этими крайностями. Почему дата-сайентисту неплохо бы знать Платона и уметь строить отношения с людьми, не забывая, впрочем, про дискретную математику и Python. Ещё расскажу, где всему этому научиться.
Сфера финтеха переживает взрывной рост. Здесь появляются сервисы, которые постепенно меняют ландшафт финансового мира. На этом поле со стартапами сотрудничают и конкурируют IT-лидеры, банки, операторы связи. Все вместе они создают новую инфраструктуру, стандарты и экосистемы. Финтех стремительно трансформируется: пора проверить, замечаем ли мы изменения.
Наша история началась с, казалось бы, несложной задачи. Нужно было настроить аналитические инструменты для data science специалистов и просто аналитиков данных. С таким заданием к нам обратились коллеги из подразделений розничных рисков и CRM, где исторически высока концентрация data science-специалистов. У заказчиков было простое желание — писать код на Python, импортировать продвинутые библиотеки (xgboost, pytorch, tensorflow и пр.) и запускать алгоритмы на данных, поднятых с hdfs-кластера.
Вроде бы все просто и понятно. Но подводных камней оказалось так много, что мы решили написать об этом пост и выложить готовое решение на GitHub.
А вообще нормально ли нашим сотрудникам работается с внутренними системами? В небольшой компании это вопрос простой, всех сотрудников и их системы IT-служба знает почти наизусть. Но нашим айтишникам сложновато запомнить 20 тысяч человек — а именно столько в ВТБ используют IT-сервисы в работе. Мы задали всего один вопрос, но и этого было достаточно для получения большого количества информации о наших пользователях. В этом посте мы поделимся своим опытом организации массового опроса удовлетворенности — надеемся, он пригодится и вам.
Когда речь заходит об участии банка в каком-либо масштабном проекте, все сразу представляют гигантские финансовые потоки. На самом деле современный банк может поделиться не только деньгами, но и технологиями. Пример – история, как ВТБ помог Мосгортрансу изменить систему общественного транспорта Москвы.
Привет, Хабр! Я Павел Наумов, лидер стрима «Мобильный банк» в ВТБ. Полтора года назад мы собрали команду, чтобы доработать банковские приложения для iOS и Android. Первоначально речь шла об их «перекраске», но в итоге пришлось переписать половину унаследованного кода и сделать новые приложения с новым микросервисным бэкендом. Попутно мы сократили сроки релизов с 1,5 месяцев до 2 недель. С чем нам пришлось столкнуться, как мы решали проблемы и какие уроки из этого вынесли, мы с ребятами из команды рассказываем под катом.
Современный мир помешан на скорости. Представьте, что вы живете в мире, когда заявка о выдаче пластиковой карты или кредита подается в привычном мессенджере, почти мгновенно одобряется и вы тут же получаете запрошенный продукт. Представьте также, что такой «контакт» в чате может стать заменой приложения для мобильного банкинга. Не полной, конечно, но забрав на себя процентов 60 часто используемых функций типа извещения о балансе, перевода денег друзьям и оплаты в магазине. Именно так уже сейчас происходит в Азербайджане, где все это стало возможным благодаря нашей разработке.
Под катом мы расскажем, как появилась идея создания такого бота, как он разрабатывался, развивался и продвигался.
Банк России постоянно разрабатывает новые требования к представляемой коммерческими банками информации и два раза в год вносит изменения в нормативные документы о порядке формирования и представления форм отчетности. Когда отчеты в банке хранятся в разных системах, вносить регулярные изменения неудобно. Так что мы наладили единую систему, в которой можно быстро обновлять нужные критерии и оптимизировать процесс сбора отчетности. В этом посте мы расскажем, как это делали.
Вы идете в банк за кредитом на развитие бизнеса, на покупку авто или на другие цели. Давать или не давать – в каждом случае специалисты банка решают этот вопрос индивидуально, принимая во внимание кредитную историю клиента, размер его дохода и другие факторы. Казалось бы, система кредитования давно настроена и исправно работает. Можно ли придумать что-то новое в этом отношении? Мы в рознице ВТБ отвечаем на этот вопрос утвердительно. Исследования подтверждают: данные о клиентском поведении, которые имеются в распоряжении банка, задействованы далеко не полностью, и в этом направлении использование IT дает очень хороший эффект!
Как мы интегрируем IT в бизнес и какие преимущества получают клиенты – читайте под катом.
IT-департаменту ВТБ несколько раз приходилось сталкиваться с нештатными ситуациями в работе систем, когда нагрузка на них многократно возрастала. Поэтому появилась необходимость разработать и опробовать модель, которая предсказывала бы пиковую нагрузку на критичные системы. Для этого IT-специалисты банка настроили мониторинг, проанализировали данные и научились автоматизировать прогнозы. Какие инструменты помогли спрогнозировать нагрузку и получилось ли с их помощью оптимизировать работу, мы расскажем в небольшой статье.
