Всем привет, меня зовут Саша Комбаров, я CEO в веб-студии. Мы делимся регламентами, которые будут полезны менеджерам, аналитикам, дизайнерам, тестировщикам и разработчикам. Сегодня расскажем про еженедельный отчет.
Данную статью меня побудило написать знакомство с несколькими статьями и видео Павла Ахметчанова (этой, например), коего я и приглашаю в первую очередь к дискуссии. :) Изначально ограничился чисто техническим комментарием к статье, но после более глубокого погружения различных прочих комментариев у меня накопилось столько, что я решил оформить их в лонгрид.
В команде продукта не проводят исследования и действуют «по ощущениям»? Не понятно как создавать продукты, которые соответствовали бы ожиданиям клиентов или превышали их? Как встроить исследования в регулярные процессы своими силами, не нанимая новых сотрудников и без большого бюджета?
В кейсе вы найдете ответы на все эти вопросы!
Если вы задумывались, какие практики использовать, чтобы писать код на Go быстро и качественно, этот материал для вас. Руководитель группы разработки подсистем Геннадий Ковалев и эксперт по разработке ПО Даниил Подольский обсуждают пять способов повысить эффективность разработки в команде Go-программистов: они расскажут, как называть переменные, составлять документацию и продумывать архитектуру так, чтобы специалистам в команде и смежных отделах было легко работать с написанным кодом.
Статья будет полезна начинающим специалистам и командам, которые недавно работают вместе. Опытных разработчиков приглашаем в комментарии — расскажите, какие практики для повышения эффективности кода используете вы.
Друзья, привет!
Сегодня мы хотим поделиться маленьким руководством по запуску учета задач в трекере.
Начать вести учет задач — это просто. Для этого потребуется не более 30 минут времени для настройки. Мы подготовили простой гайд из 5 шагов по быстрому запуску.
Рассматривать эту задачу будем на примере таск‑трекера METEOR.
Итак, приступим.
Рассмотрим требования к безопасности информации в средствах контейнеризации, указанные в Выписке из Приказа ФСТЭК России № 118 «Требования по безопасности информации к средствам контейнеризации», приведем разъяснения к каждому требованию. Также в статье проанализируем техническую реализацию требований Приказа ФСТЭК России № 118 на примере ОС Astra Linux Special Edition и программные механизмы реализации в среде ОС.
Вы, наверное, знаете о страхе поэта перед чистым листом - это психологическое состояние человека при необходимости начинать что-то новое. Оно может появляться в различных ситуациях, от рисования до создания музыки, любой деятельности, которая требует креативности и начала без подсказок. За этим страхом прячется нежелание ошибиться или завышенные ожидания, страх критики и негативных оценок, отсутствие ясного понимания с чего начать.
В разработке игр тоже есть похожая проблема, но уже в отношении существующих вещей, и называется она "red barrel", этот термин я несколько раз слышал от своих англоязычных коллег game-дизайнеров. Страхи те же: критика, негативное отношение к изменениям, отсутствие четкого плана действий.
Если в пылу сражения, например в шутере, вы увидите красную бочку, то точно по ней пальнете, потому что 9 игр из 10 предлагают именно такое поведение - красные бочки взрываются. Бочка взорвется и нанесёт урон врагам, которые (совсем вот глупые) мало того, что бочки с ГСМ расставили по уровню, так еще и курят рядом(все знают что курение убивает). Почему бочки стали проблемой расскажу ниже.
Пять лет назад из обычного продакт-менеджмента я перешла в команду с дата-сайентистами. И весь процесс моей работы сильно изменился.
Раньше после определения потребностей пользователя я приходила к команде разработки с готовой задачей и дизайн-макетами. А после разработки забирала готовый продукт, чтобы отдать его в A/B-тест.
В ML все работает иначе. Команда включается уже на этапе исследования, погружается в бизнес-цели и техническую постановку задачи. Именно исследования занимают львиную долю времени дата-сайентистов, и только после начинается разработка.
Ну, или не начинается. Или разработка начинается, но совсем не той идеи, которая была вначале.
Я — Саша Пургина, руковожу развитием продуктов на основе данных в Lamoda Tech. В этой статье я расскажу на примере Lamoda, почему разработка ML-продуктов — это сложность и риск. И приведу примеры ошибок, когда хороший продакт в команде может увеличить шансы на успех, имея определенные знания и навыки.
Серебряной пули не ждите, но пара интересных мыслей должна найтись!
Пожалуй, нет более популярной темы для обсуждения, чем применение Agile в проектах SAP. Несмотря на то, что принципы гибкой разработки были сформулированы ещё в 2001 году [1], их использование в настоящее время становится как никогда востребованным. Связано это в первую очередь с тем, что последнее десятилетие знаменуется массовым использованием информационных технологий (далее – ИТ) в повседневной жизни: порталы государственные услуг, интернет-магазины, электронное правительство и многое другое. Вышесказанное требует как грамотной разработки программного обеспечения (далее – ПО), так и не менее искусного его внедрения.
В последнее время я все чаще и чаще сталкиваюсь с мнением о том, что тимлид не должен писать код. И, если лет эдак 15 назад это была просто шутка, то сейчас это мнение становится чуть ли не мейнстримом в индустрии. Поэтому я хочу чётко сформулировать свой взгляд на этот вопрос.
Меня зовут Султанов, и я тимлид (тяжелый вздох). Стараюсь делать разработку эффективной. Иногда даже получается.
Вместо предисловия
Agile. Кругом Agile. Наверное не осталось людей, команд и организаций, которые работают не по Agile. Слово «SCRUM» прочно вошло в жизнь разработчика. Я уже и не помню, была ли разработка иной. А когда спрашиваешь, почему у вас в организации насаждается Agile, в ответ получаешь либо цитату из эпиграфа, либо, если человек более откровенен, слова "так все делают". Ну не может же быть, чтобы миллионы мух ошибались то, что делают все, было ошибочным?
Но, как известно, есть некоторые особенные люди, которые могут попытаться проверить, ошибаются ли мухи верно ли то, что делают все? Приятно, черт возьми, ощущать себя особенным!
Для начала попробуем подсчитать стоимость ритуалов SCRUM
Я, как руководитель команды разработки, имею возможность видеть время, затрачиваемое командой на все активности. Вообще-то это одна из обязанностей руководителя разработки – контролировать командные затраты времени. И я могу довольно точно посчитать, во что обходятся команде ритуалы SCRUM. Можем посчитать вместе:
- дейли митинг, он же стендап митинг. Вообще-то он должен занимать до 15 минут, но моя команда обычно хорошо если укладывается в 30 минут. Каждый день.
- планирование работ на будущий спринт. Тот самый процесс, где мы всей командой весело играем в карты. Обычно это занимает минимум 2 часа в спринт. Включает в себя декомпозицию задач из беклога, оценку и распределение. Да, в моей команде распределение проводится на планировании, нет такого, что на доске висят задачи, и сотрудники берут какую хотят.
Мы существуем в мире, где слова «мы не Яндекс» часто становятся прикрытием для многих предпринимателей, у которых что‑то зудит в работе с командой. Или с поиском талантливых людей в неё.
В основе некоторых быстрых методов оценки лежит интересный принцип, который называется “мудростью толпы”, его еще называют коллективным разумом.
Принцип подробно описан в книге Джеймса Сьюрвикки "Мудрость толпы". В ней рассмотрены многочисленные исследования и примеры, подтверждающие эффективность мудрости толпы в различных сферах - от финансовых рынков и научных исследований до политических решений и общественных мероприятий. Согласно этому принципу коллективное мнение группы людей может быть точнее и эффективнее, чем мнение отдельных экспертов. Так можно учесть более широкий спектр информации, знаний и опыта, что приводит к лучшим и более точным прогнозам и решениям.
Я решил проверить действие метода в реальной жизни...
В 98 году в школе, где я учился, компьютер был только у директора. Наш учитель биологии, замечательный мужик, который по ночам подрабатывал админом в компьютерном клубе через дорогу, был единственным человеком, который шарил как этот ящик вообще работал. Я там тоже периодически зависал, поэтому в какой-то момент получил доступ к директорскому компу, под видом чистки и настройки. Все попытки заинтересовать меня программированием заканчивались включением SimCity, Caesar или Settlers и парой часов упорных тренировок в мобами. Позже, уже закончив универ, я работал в различных конторах, писал код для проектов не связанных с игростроем, но постоянно мечтал о создании игр. Пробовал заниматься маленькими играми для себя, да только в 2006 году бесплатные движки, такие как Unity и Unreal, ещё не существовали. В итоге получалось в основном писать свои движки с нуля и делать разные демки, которые благополучно забыты.
Свою карьеру в игровой индустрии мне довелось начать в компании EA в качестве программиста игрового движка, того самого Unity, но заниматься приходилось в основном низкоуровневыми оптимизациями. Так я быстро понял, что мне нравится игровой дизайн больше, чем программирование (мне по-прежнему нравятся оба направления, поэтому в какой-то момент я и перешел в AI). И хотя программистам особо не доверяли ни создание уровней ни дизайн игр, зато в рабочее время можно было спокойно изучать как функционирует и то и другое, да еще и денег за это платили. Причем изучать не только со стороны редактора, но и изнутри. Стать профессиональным игровым дизайнером у меня не вышло, но разбирать как этот самый дизайн в играх был сделан нравится и сейчас.
Над открытыми мирами не довелось работать, ну кроме, разве что, Cuisine Royale, которая, как бы, не совсем честный открытый мир, но задачи анализа технических решений в других играх и движках, чтение соответствующих лекций и статей помогают понимать какие решения были приняты дизайнерами при разработке, и главное зачем это было сделано. При погружении в новую игру, эти решения еще не так очевидны, но когда набегаешь под сотню часов в Witcher 3 или Zelda, эти паттерны становятся видны и легко ловятся взглядом. Хочу заметить, что ни та ни другая игра не ставят исследование в качестве основной цели. Квесты в Witcher рассказывают уникальные истории, а Зельда, как бы это не показалось странным, акцентируется на боевке и системе крафта. И что еще заметно, в этих играх не обязательно сильно исследовать окружающий мир. Дизайн уровней и компоновка golden path построены так, что игры ведут игрока за ручку, и он все равно оказывается возле важных областей или сюжетных квестов. А когда появилась возможность покопаться в движке и уровнях Metro: Exodus, то конечнo, с интересом начал разбираться с доступными материалами.
Опять будет много текста и картинок
Погружение в мир контейнеризации с докером — это путь к оптимизации развёртыванию приложений, а также ключ к упрощению жизни разработчиков и системных администраторов. Меня зовут Андрей Аверков, в IT c 2008 начинал пусть с аналитика-проектировщика IT систем, 11 лет в роли разработчика и последние годы на руководящих должностях. Сейчас я тимлид команды разработки из 9 человек в группе компании Кокос. Мы занимаемся созданием и поддержкой CPA платформ (gdeslon.ru, fxpartners.ru, ads.mobisharks.com), а также проектом по генерации лендингов — lpgenerator.ru. У нас большой опыт в разделении продуктов на части, поэтому, сегодня мы собрали самое основное и необходимое для работы с Docker. В нашей шпаргалке вы найдете все необходимое для успешного старта с докером: от базовых концепций и установки до продвинутых техник работы с контейнерами.
Вопросы карьерного роста и профессионального развития всегда актуальны, особенно в ИТ. HR-специалисты часто сталкиваются с выбором кандидатов на руководящие позиции в IT и всё чаще задают вопросы, связанные со способами развития сотрудников. И это хорошо.
В этой статье я не стремлюсь провести глубокий академический анализ, а скорее предлагаю размышления, основанные на личном опыте и наблюдениях за IT-индустрией.
Цель статьи — исследовать, что на самом деле означают понятия «рост» и «развитие» в контексте профессиональной жизни IT‑специалиста и как эти аспекты влияют на выбор при найме на руководящие должности.
Привет, Хабр! Меня зовут Олег Бондарь, я архитектор решений в CDEK. В этой статье расскажу о стандартах — сводах правил и требований, которые позволяют всем участникам процесса быть в общем контексте, действовать единообразно и совершать меньше ошибок. Кроме того делают взаимодействие между людьми и системами немного проще.
Статья будет полезна менеджерам проектов, разработчикам, тестировщикам, аналитикам и другим IT‑специалистам. Поговорим о способах выработки и применении стандартов, их влиянии на проектирование, разработку, тестирование и стабильность системы в целом. Для примера возьмем ERP CDEK, которая ежедневно обеспечивает работу десятков тысяч пользователей, нескольких сотен тысяч клиентов и позволяет нам обрабатывать до полумиллиона заказов в день.
Внедрение практически любой ERP-системы требует как ее донастройки, так и доработки. Важное место в ходе имплементации имеют именно программные доработки, занимающие львиную долю проекта по сравнению с активностями кастомизации. От того, как правильно вы подойдете к вопросу планирования и реализации доработок, зависит успех ERP-проекта. Согласно статистике проектов внедрения, более 40% бизнес-потребностей пользователей требуют программной доработки, следовательно качественное планирование работ на проекте немыслимо без унифицированного подхода к оценке плановых трудозатрат на реализацию [1]. В связи с этим, в этой статье хотелось бы затронуть вопрос плановой оценки трудозатрат доработок и донастроек корпоративной информационной системы.
Начнем с основ: потребности заказчика в информационной системе покрываются или ее доработкой, или ее донастройкой, или уже реализованы и не требуют дополнительных усилий. Первые два исхода задают Gap-область, последняя – Fit (рис. 1). Все доделки Gap-области можно классифицировать согласно RICEFS подходу [2], что представляет собой сокращение от англоязычных слов: Report, Interface, Conversion, Enhancement, Form и S (отчет, интерфейс, программа обработки данных, расширение, печатная форма и настройка). Введя термин сложности (низкая, средняя, высокая и очень высокая), можно построить элементарный Оценщик (от английского Estimate, оценивать) [3]. В нем для каждой пары «Тип разработки – сложность» эмпирически задаются плановые трудозатраты для этапов проектирования и разработки, то есть ресурсы функциональных консультантов на фазе дизайна и разработчиков для этапа разработки (табл. 2). Более сложные формы оценщика включают дополнительные параметры: новая разработка или модификация имеющейся, %-переиспользования, а также оценку трудозатрат не только для фаз проектирования и реализации, но и этапов анализа, теста и перехода.
