Когда система зарастает костылями: мысли об архитектуре и способах её лечить
Архитектура редко ломается в одном месте — обычно она тихо зарастает костылями, «временными» решениями и компромиссами. В новой статье нашего корпоративного архитектора «Мысли об архитектуре и о том, как можно побороть в ней проблемы» — разбор того, какие системные проблемы копятся в архитектуре большого банка и что с ними можно сделать на уровне принципов, а не разовых затычек.
Делимся практическим применением архитектурных паттернов. И, конечно, не можем обойти стороной тренды — искусственный интеллект и LLM. Итак, о чём пойдёт речь.
Какой была архитектура до 2020 года.
Накопленные за годы проблемы.
Куда бы хотели прийти.
Автор описывает типичные боли, а затем показывает, куда команда хочет прийти: к более надёжной, предсказуемой архитектуре, где есть ненавязчивый, но прозрачный контроль, понятные границы ответственности и общие правила игры для всех участников. Материал будет полезен архитекторам, техлидам, продактам и всем, кто живёт в сложных системах и хочет не просто латать проблемы, а постепенно вытаскивать четкую архитектуру.
В электронных таблицах часто возникает необходимость захардкодить ячейку, т.е. заменить формулу результатом её вычисления. Кажется, единственный способ это сделать: скопировать ячейку и вставить в неё же только значение:
Правка → Специальная вставка → Только значения
Или, что гораздо быстрее, воспользоваться последовательными сочетаниями клавиш:
Ctrl + C / ⌘ + C (копировать ячейку)
Shift + Ctrl + V / Shift + ⌘ + V (вставить как значение)
Работает как с одиночными ячейками, так и с целыми диапазонами.
Друзья, делюсь новостью, которой горжусь: коллеги запускают премьерный вебинар и впервые подробно покажут DataForge — новую российскую self-service платформу для централизованного управления аналитическими данными.
Я внимательно следила за развитием этого продукта и на некоторых этапах принимала участие в обсуждениях — особенно за те функции, которые лично для меня, как аналитика, принципиально важны: — быстрый сбор и систематизация витрин — возможность видеть и настраивать бизнес-логику — единый подход к расчётам для всех систем без бесконечного ручного труда в Excel
DataForge — это инструмент, который сам собирает и поддерживает Data Mart слой для любых связанных систем. Особенно актуален для тех, кто строит витрины на ClickHouse: автоматическая генерация витрин, согласованность расчётов для всех потребителей данных — и всё это без лишних доработок со стороны разработчиков.
О чём расскажут на вебинаре:
Какие задачи решает DataForge и как ускоряет работу всех подключённых систем, включая BI
Как устроена структура продукта: его место в архитектуре и ключевые компоненты
Демонстрационный атлас Luxms BI: лучшие практики в одном месте
Демонстрационный атлас – удобный набор готовых примеров, который позволяет увидеть и изучить возможности платформы на практике.
Атлас содержит более 40 демонстрационных дэшбордов, каждый из которых показывает конкретную функцию Luxms BI: от стилизации таблиц и условий форматирования до использования write-back, LPE-выражений, расширенного расчетного функционала и многого другого.
Каждый дэшборд – это компактный «мини-кейc». Справа – готовая визуализация, слева – объяснение, из чего она состоит и как настроена. Вы сразу понимаете механику, видите конечный результат и можете повторить его у себя в проекте.
Демоатлас Luxms BI
Все примеры построены на локальных кубах, которые устанавливаются вместе с пакетом. Это значит, что можно изучить структуру данных и свободно экспериментировать с собственными сценариями.
Атлас объясняет, как решить большое количество прикладных задач: как покрасить строки в таблице, как настроить write-back, как выполнить расчет, как скрыть столбец, как настроить действие по клику, как внедрить интерактивные элементы и многое другое.
Готовые решения, собранные в одном месте, делают работу с платформой намного проще, атлас выполняет роль и некого справочника лучших практик, и источника быстрых находок для разработчиков, аналитиков, или тех, кто только начинает знакомство с Luxms BI.
Посмотреть видеообзор и узнать, как получить доступ к демоатласу, можно на нашем сайте.
Зачем становиться IT-ментором и что на самом деле стоит за этим?
Работа IT-ментора — это не только передача знаний, но и неожиданные вызовы, развитие и личные открытия. В статье «Год в роли IT-ментора: неочевидные выводы, цифры и стоит ли оно того» автор делится опытом первого года в роли ментора: сколько времени это занимает, какие трудности возникают, и почему этот путь того стоит.
Сергей Сапрыкин честно рассказывает, как строились отношения с учениками, как менялось собственное понимание технологий и общения, и какие инсайты помогли стать лучше как специалисту и человеку. В материале — реальные цифры и примеры, которые помогут оценить, стоит ли окунаться в менторство тем, кто только думает об этом.
Если любите IT, хотите развиваться и задумываетесь о роли наставника — эта статья даст полезный взгляд «изнутри» и вдохновит на новые шаги в карьере.
Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax, open source-платформу для управления технической документацией. За последние 3 месяца мы сделали много новых полезных функций, коротко расскажу о самых важных.
Интеграция с GitVerse. Теперь в качестве хранилища можно использовать GitVerse. Как подключить GitVerse к Gramax читайте в статье.
Поддержка Gitea. Также добавили поддержку Gitea: доступно подключение в качестве хранилища и использование всех возможностей Gramax.
Экспорт в PDF и DOCX в собственных стилях. Можно настроить вид документа: добавить титульную страницу, оглавление, номера заголовков, собственные шрифты и отступы и так далее. Для DOCX — с помощью стилей, для PDF — с помощью CSS. Применяется при экспорте из приложения, портала документации и в CI/CD.
Предпросмотр загруженных файлов. Теперь при клике на загруженный файл в статье открывается окно предпросмотра. Отображаются файлы форматов DOCX и PDF. Остальные форматы — скачиваются.
Улучшения поиска.
Новое ранжирование. Больший вес дается результатам, в которых искомое слово содержится в названии статьи или в одном из заголовков.
Переход к поисковой фразе. После клика на результат поиска статья откроется на том фрагменте, в котором есть поисковый запрос.
Настройка поисковой выдачи. Для статей можно указать поисковые запросы: если в поиске ввести один из них, статья отобразится выше остальных.
Поиск по свойствам в приложении. Если на статьях установлены свойства — в поисковой строке можно отфильтровать по ним.
Улучшение внешнего вида. Теперь в результатах есть указание на каталог, в котором содержится запрос. А также отображается иерархия заголовков в статье.
Улучшения Gramax Enterprise Server.
Разворачивание с помощью Helm. Добавили новый способ разворачивания Gramax Enterprise Server в Kubernetes.
Тестирование знаний. Реализовали модуль проверки знаний читателей: в статью можно добавить тест с разными типами вопросов. После прохождения статистика пользователей отобразится в панели администрирования.
Поиск по вложенным файлам. Теперь поиск учитывает не только контент статьи, но и контент из PDF и DOCX-файлов.
Делимся записью прошедшего вебинара "Самые необычные применения BI. Решения, которые уже работают".
BI уже давно не только про графики, на его основе создают приложения, интеграционные решения и рабочие инструменты для бизнеса.
Эксперты поделились практическими кейсами использования BI в нестандартных сценариях, а на круглом столе поговорили о тенденциях, качестве данных и о том, почему необычные BI-сценарии становятся новым трендом.
Получился насыщенный вебинар, который вдохновляет искать новые точки применения аналитики!
Показана реализация А/Б-тестов. Рассмотрено использование байесовского моделирования для сравнения конверсий и средних. Дополнительно обсуждаются множественные сравнения и транзакционная выручка на пользователя.
Продолжаем делиться подборками новых курсов этого года. Сегодня — программы направления анализ данных для тех, кто хочет расти в профессии или работать с искусственным интеллектом.
«Обработка естественного языка — NLP» — 2 месяца Разберёте актуальные задачи NLP: NER, генерацию, машинный перевод, QA-системы. Погрузитесь в работу с LLM, научитесь адаптировать модели под бизнес-кейсы и оценивать их качество.
«Мидл системный аналитик» — 4 месяца Изучите на практике востребованные технологии и инструменты: MSA, SOAP API, Apache Kafka, Postman, Swagger и другие, чтобы перейти на следующий уровень в профессии.
«Аналитик SOC» — 4 месяца Научитесь реагировать на угрозы, предотвращать атаки, анализировать события в SIEM, строить цепочки атак и работать с полным циклом реагирования в IRP/SOAR.
«Инженер по глубокому обучению нейросетей» — 2 месяца Прокачаете фундаментальные навыки Deep Learning. Научитесь работать в PyTorch, обучать нейросети, проектировать архитектуры и устранять неполадки в моделях.
«Компьютерное зрение — CV» — 2 месяца Освоите методы сегментации и детекции объектов, обучение и адаптацию генеративных моделей, работу с мультимодальными данными и новыми архитектурами CV.
Пятница – самое время для осеннего дайджеста! Что было интересного этой осенью, вспоминаем вместе!
Главное событие сезона. Больше, чем конференция.
11 сентября провели нашу масштабную ежегодную конференцию! Красная дорожка, попкорн, вспышки фотокамер и классная энергетика. Всем спасибо, кто провел этот день с нами! А кто пропустил, могут посмотреть выступления в записи:
Глобальное обновление в ОАО «РЖД». Провели одно из самых масштабных обновлений этой осени: крупнейший транспортный холдинг страны перешёл с Luxms BI v 4 на v10. Система «Рабочее место руководителя» с более чем 5000 пользователей обновилась без простоев и с полной обратной совместимостью, подтвердив надежность Luxms BI в одном из самых сложных ИТ-ландшафтов страны.
Запустили BI-Академию Luxms. Бесплатные учебные материалы по работе с Luxms BI с возможностью проверить свои знания на практике. Начните изучать нашу платформу в удобном формате.
Там же прошёл ЗдравСтат Хакатон. В рамках соревнования молодые специалисты создавали прототипы систем мониторинга качества медицинских услуг, а визуализировали результаты на платформе Luxms BI
На хабре выпустили три статьи из цикла «Больше, чем BI: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». Собрали то, что нас самих вдохновляет, и то, что мы чаще всего видим в успешных проектах наших клиентов и разделили их на 4 части, о трех уже рассказали:
Узнай, как проходит рабочий день антифрод-аналитика в международной продуктовой IT-компании!
В блоге karpov.courses вышла статья с участием Владимира Сыропятова, антифрод-аналитика Garage Eight. В ней Вова рассказал, где учился и как пришел в профессию; как он строит свой рабочий день и какие задачи решает на работе.
Polymatica BI представляет обновление платформы, которое сделает вашу аналитику эффективнее, а совместную работу — проще. Приглашаем убедиться в этом на бесплатном демонстрационном вебинаре 9 декабря в 11–00 (Мск).
Расскажем о ключевых изменениях, покажем новые возможности в действии и ответим на ваши вопросы.
На вебинаре вы узнаете:
✅ ETL
Собирайте датасеты из нескольких источников в новом ETL‑конструкторе прямо в Dashboards
Трансформируйте данные без единой строчки кода
Работайте с данными гибче: объединяйте таблицы по нескольким ключам, используйте расширенные No‑code и SQL‑настройки
✅ Визуализация
Раскрывайте скрытые закономерности с новым виджетом «Тепловая карта» (Heatmap)
✅ Коллаборация
Обсуждайте идеи прямо на дашборде с помощью системы комментариев
Организуйте работу: используйте теги и «избранное» для быстрого поиска
Кому будет полезно:
Бизнес‑ и дата‑аналитики: автоматизируйте рутину и создавайте яркие отчеты быстрее
Руководители: узнайте, как новые функции помогут вашей команде принимать более обоснованные решения
09 декабря 11:00 (Мск), онлайн, бесплатно, требуется регистрация
Официальный глобальный релиз FineBI 7.0 в прямом эфире!
GlowByte приглашает на вебинар FanRuan, на котором будет представлена новая версия платформы FineBI 7.0.
В новом релизе разработчики усилили три основных направления: управление данными, работу с инсайтами через ИИ и гибкость self-service аналитики. FineBI 7.0 помогает бизнес-подразделениям двигаться быстрее, а ИТ – сохранять прозрачность и контроль.
📈 FineBI 7.0 – это:
Быстрая сборка дашбордов – пользователи могут самостоятельно создавать и обновлять аналитические витрины без долгих циклов согласования.
AI-интерфейс на естественном языке – задавайте вопросы обычными словами и находите инсайты, которые раньше были скрыты за сложными выборками.
Единые правила данных и доступов – вся аналитическая среда остается согласованной: структуры данных, права, политики и процессы управления.
Кого возьмут в аналитики в 2026 году? Узнай на вебинаре c хэдом продуктовой аналитики Garage Eight
Рынок аналитики меняется быстрее, чем успевают обновляться вакансии. AI стал нормой, требования растут и конкуренция становится выше. Так что если ты тоже хочешь начать карьеру аналитика или выйти на новый уровень именно под запросы 2026 года, заглядывай на эфир наших партнеров karpovꓸcourses с Олегом Игнатовым, Head of Product Analytics в Garage Eight.
Когда? 4 декабря, 19:00 мск
5 причин принять участие в вебинаре: > узнаешь, какие навыки и знания действительно востребованы работодателями в 2026; > поймешь, на что смотрят сегодня нанимающие менеджеры и каких ошибок стоит избегать; > получишь четкий план, как построить карьеру с нуля; > заберешь с собой карьерный гайд и бонусы от karpovꓸcourses; > это бесплатно!
Первый шаг в аналитику. Узнай, как пройти путь от стажировки до оффера!
Сергей Доментий, reliability-аналитик международной IT-компании Garage Eight, заглянул на интервью в гости к Михаилу Серёгину, сооснователю karpov.cоurses. Они поговорили о том, как начать свою карьеру в аналитике и собрать портфолио без опыта.
Смотри и узнаешь:
> как Сережа начал свою карьеру; > чем занимается reliability-аналитик и какие вообще аналитики у нас работают; > почему в Garage Eight позиции продуктового и дата-аналитика — это не одно и то же; > как Сережа собеседует специалистов в команду; > какой подход к учебе поможет пополнить свое CV кейсами и потом устроиться на работу.
Одно из лучших мест для жизни и работы в моем личном рейтинге - это Бангкок🇹🇭 и вот почему:
1. Недорогие апартаменты с отличными условиями. При долгосрочной аренде $250 - $600 в зависимости от района и размера.
2. Вкусная локальная кухня. $2 - $3 за большое блюдо.
3. Отличная погода. Всегда тепло, но при этом не так жарко, как на Пхукете - ощущается, как теплый сентябрь.
4. Большое мультикультурное комьюнити диджитал номадов, предпринимателей, фрилансеров со всего мира. Тайцы, японцы, китайцы, европейцы, индийцы и др. - все говорят на английском.
5. Город контрастов. 200+ современных небоскребов отлично сочетаются с атмосферой "старой Азии" - кучей палаток с уличной едой, тук туками, храмами.
6. Отличный сервис. Можно найти все, что хочешь.
Я провела месяц в Бангкоке и несколько дней из них в True Digital Park - одном из самых больших тех- и стартап-хаб в Южной Азии.
True Digital Park - это по сути город внутри города с концепцией WORK – LIVE – PLAY – LEARN:
- Коворкинги - как платные, так и бесплатные, доступные любому желающеиу
- Игровые зоны для расслабления в перерывах от работы
- Бесплатный sky track - 540 метров беговой дорожки на высоте
- Многоуровневые зелёные зоны с большим количеством садов
- Digital & AI Research Center - инновационный центр с роботами
- Офисы команд Google, Huawei, 7-Eleven и других
- И многое другое
Если хотите прочувствовать азиатскую диджитал атмосферу - я сделала полный обзор True Digital Park тут.
И если интересны такие посты про места для жизни и удалённой работы - жмите🔥.
5 ошибок в А/Б-тестах, которые убивают валидность результатов!
Встречай коллаб от Вовы Сыропятова, антифрод-аналитика Garage Eight, и Юрия Борзило, автора телеграм-канала «Борзило». Вместе они собрали типичные ошибки, которые искажают результаты даже самого перспективного теста. Текстом описали их внизу, а формат в удобных карточках с визуализациями можно забрать у нас в канале.
Ошибка №1: Оценка значимости эффекта «на глаз»
На глаз сложно отличить реальный эффект от случайного колебания метрики. > Непонятно, это значимое отличие или нет. > Можем выкатить фичу с отрицательным эффектом. > Манипуляция итогами эксперимента. > Будем думать, что наши теории верны, а на деле — нет.
Чтобы отличить случайный эффект от реального, нужно использовать статистический подход и стат критерии для оценки. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Рекомендую фиксировать порог значимости до начала эксперимента — это защищает от соблазна подогнать интерпретацию под желаемый результат. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Ошибка №2: Ранняя остановка A/B тестов (Peeking)
Пример ошибки: 1) Каждый день проверяем, есть ли стат значимая разница между вариантами, и, когда есть, сразу стопаем. 2) Собрали нужный объем выборки, но нет стат значимости, — продолжаем держать.
Почему это ошибка? Мы будем часто находить значимую разницу метрик между вариантами, где этой разницы нет.
Чтобы избежать ошибки, рекомендую строго фиксировать объем выборки и длительность А/Б-теста, принимать решение только 1 раз по окончании А/Б-теста. А также использовать методы последовательного тестирования. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Полезно визуализировать динамику метрики во времени — это помогает отличить стабильный эффект от временного всплеска в моменте теста. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Ошибка №3: Усреднение без учета сегментов
Будем часто упускать хорошие решения, так как не найдем отличий в А/Б.
Важно определять значимые сегменты и находить сегменты, в которых поведение и метрики сильно отличаются. А также запускать и оценивать А/Б-тесты по ключевым сегментам. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Положительный эффект в одном сегменте может компенсироваться отрицательным в другом, и в среднем мы увидим ноль — хотя решение рабочее. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Ошибка №4: Игнорирование сезонности
Не учитываем день недели, праздники или сезонные колебания при запуске и оценке теста.
Полезно сначала посмотреть на историческую сезонность метрики за последние месяцы — это поможет выбрать правильное время для теста. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Можно попасть в ситуацию, когда мы не успеем собрать нужное число пользователей в А/Б-тест, если мы не учли меняющуюся сезонность. Из-за этого срок А/Б-теста увеличится, а релиз придется отложить. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Ошибка №5: SRM (Sample Ratio Mismatch)
Соотношение пользователей между группами сильно отличается от запланированного.
Может быть технический баг в системе экспериментов. Одна из групп может содержать специфичных пользователей. Невозможно доверять результатам теста. Придется останавливать и перезапускать эксперимент.
Рекомендую автоматизировать проверку SRM — встроить алерт, который срабатывает при отклонении соотношения групп более чем на 1–2% от запланированного. Это позволит быстро выявить и исправить проблему. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Перед тем как запускать на А/Б-платформе реальные эксперименты, стоит проверить ее и убедиться, что она корректно формирует группы.
Чтобы оценить, соответствует ли фактическое деление трафика на группы и плановое, можно использовать критерий хи-2. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
В Альфе множество сквозных процессов и точек взаимодействия между системами и людьми. BI-инструменты хорошо справляются с агрегацией данных и построением отчетности, но они редко отвечают на вопрос: как на самом деле протекает процесс, где он замедляется и почему возникают отклонения. Чтобы получить объективную картину мы применяем Process mining — технологию, которая позволяет построить модель реального исполнения бизнес-процесса на основе логов событий.
Статья будет полезна тем, кто занимается оптимизацией бизнес-процессов, внедряет процессную аналитику или отвечает за цифровую трансформацию в организациях. Переходите по ссылке и читайте наш кейс!
Открыли конкурс на позиции продуктового аналитика и data-аналитика для студентов Karpov.Courses
Каждый день (мы не преувеличиваем) к нам в Garage Eight прилетают вопросы: «а есть ли у вас обучения?» «а можно ли без опыта устроиться?» И вот наконец мы отвечаем — «да, можно». 11 декабря у наших партнеров, Karpov.Courses, стартует курс «Аналитик данных».
За 5,5 месяцев учебы ты освоишь новые скилы, разберешься с SQL и Python, прокачаешься в А/Б-тестах и пополнишь свое портфолио 10+ проектами. А главное, что студенты этого потока смогут принять участие в конкурсе на трудоустройство к нам в международную продуктовую IT-компанию Garage Eight. Все подробности — на сайте.
Представлен сервис BookGraph, который создаёт умную карту на основе вашей библиотеки и подскажет, что ещё можно почитать. Просто добавьте в сервис свои любимые книги и увидите взаимосвязи между ними по жанрам, темам и авторам, а самое главное — найдёте новые связи и идеи книги, который вам могут зайти. Интерфейс интерактивный: можно искать, фильтровать, визуально «пролистывать» карту своей библиотеки. При этом работает полностью бесплатно.
Ранее вышел сервис для книголюбов Book Recommendations. Автор проекта спарсил 3 млрд отзывов на произведений со всего мира и сделал рекомендательную систему. Всё просто: пишите любимую книгу, а вам за секунду прилетает целый список того, что можно почитать дальше.
