Всем привет!
В этой статье — пошаговый разбор создания сценария использования (Use Case) на основе двух совершенно разных примеров: бронирование отеля в современном IT‑сервисе и покупка брюк на рынке 90-х.
Рассмотрим, как формируются эффективные сценарии использования от этапа создания Use Case диаграммы с помощью промта до детализации сценария.
Когда в 2022 году в ИТ-системах Почты России стартовал масштабный проект по импортозамещению, команде BI-направления в дочерней компании «Почтатех» предстояло внедрить отечественную альтернативу привычным зарубежным аналитическим решениям – Luxms BI. О том, как проходил процесс внедрения, с какими трудностями столкнулись и какие возможности открылись перед командой — мы поговорили с Евгением Дрензелевым, техлидом BI-направления в Почтатех.
Далее он расскажет о задачах, которые предстояло решить в процессе импортозамещения, а также о тех выгодах и положительных изменениях, которые были получены в результате.
Сегодня VK — это технологическая компания с комплексом цифровых продуктов и сервисов, объединяющая десятки миллионов пользователей с разными интересами. Среди наших сервисов — ВКонтакте, VK Видео, VK Музыка, Одноклассники, Дзен, RuStore, Почта Mail, а также игровые, образовательные и облачные платформы. Каждый продукт генерирует огромные объёмы контента: видео, статьи, приложения, почтовый трафик, стримы и многое другое.
По мере роста компании и появления новых направлений для каждого крупного продукта мы создавали собственные решения по доставке контента. В итоге внутри VK возникла россыпь частных CDN, что осложняло развитие и сопровождение инфраструктуры. В 2024 году мы решили изменить подход и сделали первые шаги к созданию единой CDN для всей VK. Это инфраструктура, которая сможет эффективно обслуживать все наши сервисы и миллионы пользователей по всей стране.
Меня зовут Андрей Старченков, я руковожу командой разработки единой CDN в VK. В этой статье расскажу, как мы подошли к проектированию единой CDN-инфраструктуры, какие технологии и архитектурные решения используем и с какими вызовами сталкиваемся на этом пути.
Вы начали свой первый проект, используя автоматизацию бизнес-процессов как сервис с Camunda Cloud? Одной из первых задач будет набросать базовую архитектуру вашего решения. Этот блог-пост поможет вам ответить на важные начальные вопросы: как подключить движок выполнения процессов Zeebe к вашему приложению или к внешним системам? Что такое job worker, какую роль он играет и сколько их вообще нужно?
Работа системного аналитика — это постоянный баланс между техникой и бизнесом, между хаосом требований и порядком спецификаций. Аналитик соединяет интересы заказчиков, пользователей, разработчиков и тестировщиков, разбирается в сложных системах и помогает команде двигаться к конечной цели.
Но есть такие незаметные вещи, которые могут сильно всё усложнить. Когнитивные искажения. Они незаметно и постоянно влияют на наши суждения и решения.
В этой статье мы разберем, какие когнитивные искажения могут повлиять на работу системного аналитика, как их распознать и что сделать, чтобы минимизировать их влияние. Реальные примеры и практические советы помогут взглянуть на свою работу по‑новому и укрепить аналитические навыки.
Итак, когнитивные искажения — это не приговор, а вызов, с которым можно справиться. Давайте начнем разбираться!
Многим в детстве было знакомо увлечение компьютерными играми, многие перенесли свои увлечения и во взрослую жизнь, сделав его более осознанным. Фанатом игр (и это я не про казино) я стал лет в 10 и на определенный момент я стал думать, какую пользу я могу вынести в свои текущие проекты, будь то элементы геймификации, удобство пользовательского интерфейса или вопросы командной работы.
При подготовке специалиста в области проектирования Информационных систем, важно учитывать конъектуру применения навыков в дальнейшем. Это может быть либо роль «Проектировщик» в каком‑то из проектов, либо постоянная профессия «Проектировщик ИТ‑продуктов».
Приветствую, дорогой читатель!
С момента появления в нашем любимом веб-сервере Angie замечательной функции ACME-челленджа через DNS прошло уже достаточно времени, чтобы оценить все преимущества этого решения. Эта поистине революционная фича подарила нам долгожданную возможность получать wildcard‑сертификаты буквально в несколько кликов.
Однако, как это часто бывает с новыми технологиями, до сих пор у многих пользователей, особенно только начинающих свое знакомство с Angie, возникают вполне закономерные вопросы вроде: «Как правильно это настроить?» или «Как это вообще работает под капотом?». Именно для таких случаев, дорогие друзья, и была задумана эта подробная статья — максимально простыми и понятными словами описать весь процесс настройки от начала и до конца.
История о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасль
Каждая программа начинается с идеи, однако путь от идеи до готового продукта достаточно долог. На этом пути будут поджидать множество сложных вопросов, от решения которых зависит успех. Неверные ответы могут значительно усложнить проект, а правильные сделать эту дорогу легкой.
Цикл статей о проектировании, призван показать один из возможных путей, достижения успеха, через проектирование программного обеспечения с использованием UML (англ. Unified Modeling Language — унифицированный язык моделирования).
В качестве сквозного примера, для всего цикла статей, будет идея создать библиотеку электронных книг для обучения и научной работы. Проектируемая программа не только позволит читать книги, но и делать их конспекты, цитируя и добавляя собственные комментарии.
Это третий принцип. Весь список здесь.
Периодически слышу и вижу в комментариях, что структура папок не должна отображать архитектуру и наоборот. У меня другое мнение. Повторю: это мой опыт, вам он может не подойти. Проверьте, протестируйте.
Я исхожу из того, что код — это продукт, и первый пользователь — это коллега рядом. Он первым будет его смотреть, комментировать, рефакторить. Структура папок и кода — это дизайн продукта. Хороший дизайн соответствует принципу наименьшего удивления. Я делю код по смыслу согласно «решётке», поэтому организую структуру папок 2-я способами в зависимости от проекта:
— Layer Folder Structure (LFS)
— Scope Folder Structure (SFS)
Рост больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ в корне меняет способ создания программного обеспечения. Современные разработчики все чаще полагаются на помощников ИИ (например, ChatGPT, GitHub Copilot) для написания кода, документирования программ и создания тестов. Рутинные задачи, которые когда-то выполнялись вручную — создание шаблонного кода, документирование API или рефакторинг — теперь можно частично передать на аутсорсинг ИИ под руководством человека. Эта тенденция побудила преподавателей заметить, что существующие методы оценки (например, домашние задания по кодированию) становятся неэффективными в эпоху помощников ИИ. Поэтому университетам по всему миру необходимо пересмотреть учебные программы: сохранить строгие основы и при этом научить студентов работать с инструментами ИИ.
В формирующейся парадигме «Водопад 2.0» разработка программного обеспечения становится более структурированной и фазово-управляемой. Каждая фаза стабильна и четко определена — почти как производственная линия или сборочная линия — но общий процесс остается итеративным. Большие языковые модели (LLM) теперь выступают в качестве автоматизированных «членов команды» в этом процессе, помогая экспертам в предметной области на каждом этапе. В результате традиционные артефакты — записи архитектурных решений (ADR), руководства по коду/стилю, документы для новых сотрудников, планы тестирования, конфигурации CI/CD, спецификации API, контрольные списки безопасности и т. д. — должны эволюционировать. В этом рабочем процессе, дополненном ИИ, эти документы становятся как входными данными, так и выходными данными ИИ, помогая направлять генерацию и сохранение знаний. Лучшая практика — хранить их как контролируемые версии, читаемые человеком файлы (например, Markdown в основном репозитории), позволяя ИИ помогать создавать и поддерживать их контент.
Появление мощных LLM превращает разработку программного обеспечения в более структурированный конвейерный или водопадный процесс. Вместо того, чтобы многие разработчики итерировали короткими спринтами, конвейер с поддержкой LLM может разбить работу на стабильные фазы (требования, проектирование, реализация, тестирование), которые идут последовательно. Как отмечает один эксперт, «кодирование перешло от творческого поиска к модели производственной линии», и ИИ помогает сделать каждую фазу более предсказуемой. В этой парадигме «Waterfall 2.0» эксперты в предметной области (например, менеджеры по продуктам, дизайнеры) напрямую подключаются к потоку разработки с помощью подсказок ИИ, и отдельные шаги фиксируются, но все еще адаптируются с течением времени. Результатом является в основном линейный сквозной процесс — анализ, генерация историй, кодирование, QA — который по-прежнему включает циклы обратной связи по мере необходимости.
Например, конвейер Waterfall 2.0 может начинаться с глубоких требований и исследований, а затем передаваться LLM, который генерирует пользовательские истории и спецификации тестов. Затем система будет проходить циклы ATDD (приёмочные тесты)/BDD(поведенческие тесты)/TDD (используя синтетические данные обучения), использовать ИИ для написания основной части кода и, наконец, запускать автоматизированные тесты и шаги по исправлению. На практике ИИ может сканировать заметки со встреч для составления пользовательских историй и даже создавать фрагменты кода из простых подсказок. Хотя на бумаге это выглядит линейно, общая гибкость сохраняется: как замечает Аджит Джаокар, у нас будут «теперь фазы, которые будут более стабильными», даже если команды будут переходить между ними.
Рост числа продвинутых LLM (таких как ChatGPT, Claude, Gemini) меняет разработку программного обеспечения. Сегодня один разработчик, вооруженный ИИ, может придумать, закодировать и запустить полнофункциональные приложения или MVP за долю традиционного времени.
Очередной раз разрабатывая и оптимизируя архитектуру не вполне стандартного проекта, для чего у AI, ожидаемо, нет готового шаблона, а только «лоскутки» чужих решений, решил зафиксировать свой ход мыслей и последовательность этапов в решении нестандартной задачи. Чтобы абстрактную программистскую «чуйку» зафиксировать в более чёткий и осознанный «свод правил».
Представьте, что у вас есть некая система, которая работает определённым образом. У неё есть свой API, свои архитектурные принципы, рекомендуемые подходы к разработке и т.п. С другой стороны, у вас у самого есть видение своего будущего проекта, его архитектуры и того, как бы вы хотели управлять функционалом, предоставляемым «некой системой». Видение есть, а вот уверенности, что так можно – нету. Вот, делюсь своим подходом, как я поступаю в таких ситуациях.
Приложения тормозят. Пользователи уходят. Бизнес недоволен. Знакомая картина? Часто корень зла – медленный доступ к данным. Кеширование может стать спасательным кругом. Но это не серебряная пуля. Неправильно настроенный кеш – источник новых проблем, иногда похуже старых.
31 декабря в два часа дня в нашей семье состоялся внеочередной стендап, на котором было принято решение произвести деплой семьи в новую квартиру до наступления Нового Года. Ремонт квартиры, за исключением таких мелочей как шкафы и шторы, был уже закончен, альфа-тестирование произведено. Да и располагается она в 200 метрах от старой, так что релиз выглядел безопасным. К концу новогодних праздников бета-тест квартиры был признан успешным, откат релиза не потребовался.
Всем привет! Это команда Яндекс Практикума. Делимся подборкой полезных материалов для изучения SQL от экспертов курса «Специалист по Data Science».
В этой подборке вы найдёте ресурсы, которые помогут освоить основы, потренироваться в написании запросов и расширить знания о работе с базами данных. Многие из них интерактивные, что позволяет сразу перейти к практике и углубиться в интересующие темы.
Материалы подойдут как тем, кто изучает SQL с нуля, так и всем, кто хочет освежить или систематизировать знания.
BIM (информационное моделирование зданий) — подход, который позволяет создавать цифровые копии объектов ещё до того, как они будут построены. Применяется при строительстве дорог, мостов, гражданских и промышленных объектов. С прошлого года использование BIM-технологий стало обязательным для застройщиков, занимающихся капитальным строительством. А с января 2025 года на эти технологии должны перейти и при возведении малоэтажных домов. В этой статье мы расскажем о некоторых масштабных проектах, реализованных в нашей стране с использованием технологии BIM.
