Привет, Хабр. Меня зовут Владимир Бурмистров, я главный системный аналитик холдинга Т1. В этой статье хочу посмотреть на WebSocket глазами системного аналитика и архитектора: от конкретики протокола HTTP 101 и фреймов до архитектурных решений с API Gateway, sticky‑sessions и формата постановок задач.
Доклад «PROVOKE: системный анализ между соблазнением, манипуляцией и властью» занял первое место. Но всё началось не со слайдов и не с репетиций. Всё началось с прогулки по Москве после первой конференции.
Это история о том, как идея приходит не тогда, когда ты её ищешь, а когда ты просто идёшь и говоришь с людьми. И о том, как решение делать доклад вдвоём принимается за один вечер.
В этой статье я делюсь нашим опытом переноса интеграций с монолита на микросервис: какие решения мы принимали и на что обращали внимание.
Статья будет полезна системным аналитикам, разработчикам и тимлидам, которые планируют или уже реализуют вынос интеграций из монолита в микросервисную архитектуру.
Многие российские компании привыкли к 1С:УПП (Управление производственным предприятием) и активно ее использовали. Но весной 2026 года разработчики прекращают поддержку этой программы. Это значит, что больше не будет ни обновлений, ни исправлений багов, ни технической помощи от создателей.
В I квартале 2027 г. вендор не будет выпускать обновления 1С:УПП кроме тех, которые потребуются для сдачи отчетности за 2026 г. Законодательные изменения, которые вступят в силу с января 2027 г., поддерживаться в УПП не будут. С 1 апреля вендор приостановит любые консультации по конфигурации (письмо 1С №30064 от 09.12.2022).
В прошлой статье я писал о том, что в концепции 1С:ERP 2026 не хватает предметно-ориентированного слоя. После обсуждения стало понятно, что этот вопрос шире одной ERP-системы: если предприятие уже использует LLM, ему нужен не только набор промптов, а общий семантический контур. В первой статье эта тема была обозначена, но, видимо, недостаточно явно. Исправляю. На мой взгляд, именно этот слой в ближайшее время станет одним из самых практичных и недооценённых артефактов ERP-проектов, СМК-проектов, проектов управленческого учёта и корпоративного внедрения LLM.
Проблема не в том, что предприятиям не хватает ещё одного красивого словаря. Проблема в том, что сотрудники уже используют LLM, и остановить эту реку невозможно. Кто-то работает в ChatGPT, кто-то в DeepSeek, кто-то в Gemini, кто-то в корпоративных чатах, кто-то в локальных моделях. Руководитель просит модель подготовить управленческую справку. Финансист просит объяснить отклонение бюджета. Начальник производства формулирует служебную записку. СМК-специалист готовит проект процедуры. Аналитик описывает бизнес-процесс. Консультант пишет черновик ТЗ. Формально всё выглядит полезно: люди быстрее пишут, быстрее структурируют мысли и быстрее получают черновики документов. Но есть одно слабое место: каждый такой чат начинает строить свою собственную версию смысла предприятия.
В обычной переписке это можно терпеть. В ERP-проекте, в СМК, в управленческом учёте и в производственном контуре это уже опасно. Один сотрудник пишет в модель слово «партия» и имеет в виду партию материалов на складе. Другой под партией понимает производственную партию. Третий — партию для контроля качества. Четвёртый — серию изделия. Пятый — объект прослеживаемости. Шестой — аналитический разрез себестоимости. Модель отвечает уверенно, но отвечает внутри того смысла, который она сама восстановила из контекста. Если этот контекст не зафиксирован предприятием, модель начинает угадывать.
В 2025 году мы работали над концепцией прикладного решения «1С Управление предприятием» для учебного курса УЦ №1 фирмы «1С». В основу легла процессная модель дискретного предприятия, которую мы много лет проверяли на реальных проектах. Видеоматериала получилось около 50 часов, а рабочих наработок — ещё больше.
Но в какой-то момент стало понятно: всё в учебную концепцию не войдёт. Хотелось показать и бизнес-предметы, и граф знаний, и объектно-ориентированный управленческий учёт, и связь ERP с будущим интеллектуальным предприятием. Но для входного курса это был бы перегруз.
В статье я рассказываю, что именно осталось за рамками концепции, почему процессный подход оказался правильной границей для учебного входа и зачем теперь отдельно говорить о предметно-ориентированном мышлении в 1С.
Всем привет! Я Светлана Забирова, лид аналитики в Центре разработки и машинного обучения компании «Инфосистемы Джет». В ИТ работаю уже больше десяти лет, из них половину – в заказной разработке.
В одной из недавних статей моя коллега уже делилась опытом, как искусственный интеллект повлиял на результаты одной из наших команд разработки. Сегодня посмотрим на процесс с точки зрения аналитика.
По заданному контексту ИИ хорошо справляются с кодом, миграциями, OpenAPI, сценариями и документацией. Но агентная разработка быстро начинает буксовать, если входной артефакт остается большой постановкой в Confluence, Word или Jira без строгой структуры и трассировки. Модель теряет важные условия, смешивает уровни детализации, дублирует требования или додумывает недостающие связи.
ИИ не будет работать лучше, если аналитики просто «начнут промптить». Задача решается уровнем выше: требования должны стать инженерным артефактом. То есть относиться к требованиям нужно так же, как разработчики относятся к коду.
Спецификация должна жить в том же рабочем процессе, где живет код. Даже если физически код и требования находятся в разных репозиториях.
Мы решили проверить подход на одном из пилотных проектов, где было все: аналитика, архитектура, backend/frontend-разработка, тестирование и DevOps.
Как мы перевели аналитику из Confluence/Word в SDD-контур и что из этого получилось, рассказываю под катом.
Кому полезно: бизнес- и системным аналитикам, руководителям команд, архитекторам и разработчикам, которые уже обсуждают SDD, агентную разработку и новые требования к постановкам.
В этой статье я делюсь практическим опытом проектирования интеграционного решения для CRM-системы.
Статья будет полезна системным аналитикам и разработчикам, которые проектируют асинхронные интеграции с внешними сервисами и хотят избежать потери данных.
Новая Entry/Exit System, или EES, задумывалась как один из ключевых элементов цифровой границы Шенгенской зоны: вместо ручных паспортных штампов система должна автоматически фиксировать въезд, выезд и отказ во въезде для граждан третьих стран, приезжающих на короткий срок. Она собирает данные документа, дату и место пересечения границы, фотографию лица и отпечатки пальцев, а с 10 апреля 2026 года, по заявлению Еврокомиссии, стала полностью операционной во всех странах Шенгена, использующих систему.
Парадокс EES в том, что формально это проект автоматизации, но на практике он временно увеличил ручную нагрузку на аэропорты. Старая процедура — штамп в паспорте — была примитивной, плохо пригодной для аналитики и контроля overstayers, но физически быстрой. Новая процедура создает качественно более богатую цифровую запись, но требует первичной регистрации, биометрии, проверки данных, работы киосков, e-gates, национальных пограничных систем, центральной инфраструктуры eu-LISA, приложений предварительной регистрации и обученного персонала на месте. Иными словами, ЕС цифровизировал не одну операцию, а целую цепочку, где пропускная способность определяется самым слабым звеном.
Давайте разберём кейс подробнее:
Финансовые данные в компании обычно уже есть: в 1С, в хранилище, витринах, аналитических кубах. Но в конце отчётного периода аналитики всё равно часто делают одно и то же: выгружают числа в Excel, собирают сводные таблицы, вручную считают отклонения и готовят презентации для руководства. В этой статье покажем, как перевести такой процесс в промышленный контур: создать OLAP-модель, вынести бизнес-логику в семантический слой и получать живые отчёты в Web, Excel и LibreOffice без ручного копипаста. Выгружать данные будем из 1С, но в виду большого количества способов это сделать мы коснёмся этой темы в следующей статье, а здесь сосредоточимся я на возможностях анализа данных.
Статья будет особенно полезна:
- BI-разработчикам;
- архитекторам данных;
- бизнес-аналитикам;
- финансистам;
- руководителям, которым важно быстро получать корректную управленческую отчётность.
В массовом сознании существует два популярных объяснения очевидной деградации веб-технологий. Конспирологическое — корпорации изначально хотели превратить пользователей в источник прибыли и потому сознательно построили системы манипуляции. Это неинтересно, это мы разбирать не будем. Техноутопическое (самое популярное) — сами технологии нейтральны, а все проблемы вызваны исключительно человеческой жадностью. Это тоже слишком просто — конечно, технологии не нейтральны, и тот же ChatGPT это не «просто инструмент» (так могут думать только технари, не читавшие Маклюэна, Мамфорда и вообще гуманитарную теорию про технологии).
Давайте попытаемся выяснить, как все было на самом деле и чем карта отличается от территории. И кто же виноват в том, что «теория мертвого интернета», некогда тоже конспирология, уже почти стала реальностью — когда боты читают статьи, написанные ботами, боты пишут комментарии под этими статьями, чтобы поднять их в выдаче для других ботов.
Модераторы A&PM EVENT 2026 участвуют не только в формировании программы конференции. Они готовят собственные практические форматы: доклады, деловые игры, воркшопы и мастер-классы. В этом году в центре внимания — инструменты аналитика, архитектура решений на 1С, управление проектами и командами, а также современные подходы к решению сложных профессиональных задач.
Рассказываем, с какими темами выступят модераторы и кому будет полезно их послушать...
Сегодня разберемся, что такое кросс-фильтрация в Apache Superset и какую неожиданную опасность она может нести.
В статье описан практический опыт интеграции ERP‑системы с 1С. В материале я рассказываю:
• почему мы выбрали микросервисную архитектуру
• зачем в одной интеграции использовали и GraphQL, и REST API
• как строили маппинг данных для разных конфигураций 1С
• как работает формат EnterpriseData и почему он сложный, но универсальный
• и на какие грабли мы наступали — чтобы вы на них не наступали.
Статья для тех, кто проектирует или сопровождает интеграции с 1С, ищет практические подходы и хочет избежать типичных ошибок.
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Куба встает на путь капитализма, Набиуллина вернулась и чуть-чуть снизила ставку, британцам делают интернет по паспорту, Илон Маск продолжает неистово богатеть и покупает Cursor в SpaceX, в слитой финотчетности OpenAI нашли рекордные убытки, а виртуальные очки от Snap поразили всех своей всратостью.
Систему менеджмента качества на предприятии часто воспринимают слишком узко: как набор обязательных процедур, журналов, форм, регламентов, протоколов, подписей и документов для аудита. В такой логике СМК существует рядом с реальной деятельностью предприятия: производство работает, склад принимает, закупки закупают, сервис обслуживает, ERP фиксирует документы, а система качества как будто отдельно ведёт свои формы и подтверждения.
Но у СМК есть гораздо более серьёзный потенциал. Она может быть не документальной надстройкой над предприятием, а живой инженерной моделью качества. Такой моделью, которая показывает, какие предметы качества регулируются, какие требования к ним предъявлены, какие процедуры должны быть выполнены, где в бизнес-процессах возникают события качества и какие доказательные записи подтверждают результат.
Проблема многих СМК не в том, что в них есть документы. Документы нужны. Проблема в другом: документы часто не соединены в предметную систему. Есть протокол, но не всегда видно, какой СМК-предмет он подтверждает. Есть журнал, но не всегда понятно, какое событие качества в нём зафиксировано. Есть процедура, но не всегда ясно, какая доказательная запись должна возникнуть после её выполнения. Есть архив, но не всегда понятно, какие требования реально закрыты, а какие только предполагаются закрытыми.
Именно здесь начинается предметно-ориентированный инженерный подход к СМК. Его суть в том, что система качества должна строиться не от папки документов, а от предметов качества, требований, единичных документированных процедур, событий качества, доказательных записей, реквизитов, статусов, маршрутов, приёмки и архива. То есть СМК должна отвечать не только на вопрос «какие документы у нас есть?», а на более строгий вопрос: какие предметы качества мы обязаны доказательно удерживать, какими событиями качества они подтверждаются и какие записи можно предъявить как доказательство?
В результате одного из множества обсуждений инфоповодов про поднятие цен на подписки и тредов связанных с экономикой моделей возник вопрос о цене токена:
Ниже какой цены токен в принципе не может стоить?
По идее в сухом остатке мы платим за амортизацию железа и электричество умноженное на время работы сервера и это, конечно же, не “реальная цена токена”, скорее нижняя граница, эдакий бэдрок, ниже которого токен физически не может стоить. Чтобы упростить расчёт решил не учитывать обучение моделей, зарплаты, аренду, маркетинг, юридические услуги и прочие прелести бизнеса.
Но давайте обо всём по порядку.
🕹️ Подключение бота к бирже за час, а не неделю
Подключение торгового бота к бирже обычно отлаживается так: пишешь адаптер, запускаешь live и ждёшь торгового сигнала, чтобы поймать баг — а сигнала может не быть сутками. А в алготрейдинге мы делаем именно так.
Статья содержит руководство, как оптимизировать временные затраты на отладку интеграции в биржу
Как устроен Data Mesh, какие требования подход предъявляет к бизнесу и почему большинству российских компаний сегодня зачастую важнее построить зрелое DWH, чем пытаться перейти к распределенной архитектуре данных
Хабр, Привет! Пожать заветную сотку, добрать белка, закрыть углеводное окно и просто попозировать после тяжелой потной тренировки — всё это не пустые значимые вещи для любого посетителя зала, который старается держать режим. Спортпит сейчас — это какая‑то генеративная машина по случайным наборам цифр (могут меняться в день по несколько раз). Уже устаёшь мониторить не только то, что показывает на весах, но и на маркетплейсах! Мне как человеку имеющему базовые знания в дате хочется понять почему и как этот беспредел работает. Есть ли в этих акциях хоть что‑то отдаленно походящее на правду и смысл в мониторинге? Постараюсь выяснить пошагово и понять как это всё безобразие работает и работает ли.