Анализ и проектирование систем *

Любой, кто хоть раз пытался спроектировать игру, знает про священную троицу вопросов: "Что?", "Как?" и "Зачем?". В теории всё просто: Сначала определяем цель (Зачем?), потом продумываем механики (Как?), а затем облекаем их в контент (Что?). Но это в идеальном мире. В реальности же, на поле боя, наш бедный вопрос "Зачем?" — это самый трусливый солдат. Он первый бежит с поля боя под натиском сирены по имени "крутая идея", под гипнозом конечной картинки в воображении команды, под давлением того самого внутреннего мечтателя, который заглушает голос разума. Добавьте сюда дедлайны, командную динамику или, наоборот, эхо-камеру одиночной разработки — и вот он, наш фундаментальный вопрос, уже пылится на самой дальней полке, рядом с первыми салфеточными-концептами.

Когда речь заходит о производительности BPM-ldb;rf, главным показателем является пропускная способность заданий и таймеров. Проще говоря: чем больше заданий или таймеров выполняется за определённый промежуток времени, тем быстрее смогут продолжать выполнение процессы или кейсы, которые их используют.

Всем привет! Меня зовут Татьяна, я работаю аналитиком в ГНИВЦ. Сегодня мне хочется рассказать вам, почему аналитик является скрытым руководителем проектов и как аналитику реализовать любой проект.

Аналитик часто неосознанно, а иногда и осознанно, может выполнять функции проектного менеджера (руководителя проекта). Почему так происходит? Потому что аналитик проходит все этапы работы проекта, и часто зона ответственности у аналитика и проектного менеджера совпадают.

Современные промышленные предприятия сталкиваются с необходимостью оптимизации производственных процессов, снижения затрат на обслуживание оборудования и минимизации простоев. Одним из наиболее эффективных подходов к решению этих задач является стратегия прогнозируемого и/или предписывающего обслуживания. В глобальном смысле, прогнозируемое обслуживание (англ. Predictive Maintenance, PdM) является частью стратегии развития промышленного предприятия и стратегии эксплуатации промышленного оборудования, в реализации которой используется дополнительное оборудование, программное обеспечение и новые технологии обработки и анализа данных для обнаружения неисправностей оборудования и устройств с целью их устранения до момента выхода из строя. Важную роль в прогнозированном обслуживании играет применение новых информационных и вычислительных технологий, включая технологии искусственного интеллекта (ИИ). Они позволяют современным предприятиям перейти от реактивного или превентивного обслуживания к прогнозируемому, а в перспективе и к предписывающему обслуживанию[1] [[1], [2]]. В свою очередь, технологии ИИ все чаще используют на периферийных устройствах (Edge AI). Это дает возможность обрабатывать данные непосредственно на диагностируемом оборудовании, значительно ускорить процессы сбора и обработки информации, а также принятия решений. Данный подход снижает зависимость от облачных сервисов и стоимость на владение вычислительной инфраструктурой в целом.

Edge AI — это технология, которая позволяет развертывать и использовать алгоритмы и модели ИИ непосредственно на локальных устройствах, таких как датчики, контроллеры или устройства Industrial Internet of Things (IIoT). В отличие от традиционных подходов, где данные для анализа передаются в облако или производственные центры обработки данных, Edge AI обрабатывает информацию непосредственно на месте, что обеспечивает on-line реакцию на внутренние и внешние изменения и снижает затраты на эксплуатацию.

Привет! На связи Серёжа и Маша, и это третья часть в нашей серии обучений по статистике. В прошлых статьях мы разобрали, как оценить среднюю удовлетворенность пользователей и как её сравнить. Сегодня мы научимся анализировать взаимосвязь качественных переменных между собой. 

Меня зовут Артем Москальков, я — ведущий инженер данных в Магнит OMNI. В статье я расскажу о том, как мы оптимизировали производительность кластера в ClickHouse.

Частые мелкие вставки данных через Kafka Sink-коннектор серьёзно замедляли работу ClickHouse из-за огромного числа отдельных запросов. Путём настройки параметров потребителя Kafka и включения объединения партиций удалось сгруппировать записи в крупные блоки, что резко снизило нагрузку на базу и многократно увеличило её пропускную способность.

В крупных компаниях с множеством платформ, например, интерфейсом интернет-магазина и системой обработки данных, часто требуется настроить доступ между системами через единый вход (SSO). Эта статья рассматривает задачу: обеспечить доступ из фронт-системы (reports-frontend) к API отчётов (reports-api) через Keycloak, чтобы JWT-токен содержал роль report_user. В контексте e-commerce это можно представить как интерфейс магазина, где менеджеры запрашивают отчёты о продажах, а Keycloak управляет аутентификацией.

Кому будет полезно?

Аналитики: Узнаете, как составлять заявки (например, в Jira) на настройку Keycloak, координировать с командами и проверять JWT в DevTools, чтобы избежать ошибок, таких как отсутствие роли в токене.

Разработчики: Познакомитесь с примером кода для React-фронтенда и Node.js-бэкенда, реализующим OIDC и PKCE.

Архитекторы: Поймёте, как Keycloak поддерживает SSO, масштабируемость (через PostgreSQL или Active Directory) и безопасность (PKCE, HTTPS).

Что внутри?

Теория: Объясняем SSO, OpenID Connect (OIDC), компоненты Keycloak (realms, хранилища, PKCE) и как JWT с ролью report_user обеспечивает доступ.

Практика: Показываем проект с React (reports-frontend), Node.js (reports-api) и Keycloak, запущенный через Docker Compose. Код включает realm-export.json, App.tsx, server.js, ReportPage.tsx.

Аналитика: Рассказываем, как аналитик формирует заявки на настройку Keycloak и координирует работу с админами, разработчиками и DevOps.

Я сделал расширение для хрома, чтобы документировать сваггер спецификации. Полезно для ситуаций, когда код уже написан и используется, а на описание API не хватает ресурсов. По задумке должно экономить тонны тупого монотонного ручного труда. Попробовать воспользоваться можно здесь. Код лежит здесь.

Вторая часть посвящена проблеме адекватности обоих двойников и путей её решения. Именно неадекватность модели – это основная преграда, о которую спотыкаются практически всё, выдаваемое сегодня за «Цифрового двойника».   

В первой части [DT1] были рассмотрены проблемы современного «Цифрового двойника» \ Digital Twin (ЦД \ DT) и общие подходы к его идентификации, в первую очередь, его «Трехкомпонентный состав DT» («три кита» двойника): реальный объект (физический двойник, «физик», Physical Twin, PT), его модель (собственно сам DT) и обратная связь – как передача эксплуатационных данных объекта в контекст его модели (в идеале двухсторонний обмен). В идеале должен быть не только двухсторонний обмен по эксплуатационным данным, но и обмен по состоянию самой структуры объектов (синхронизация структуры), что будет подтверждать актуальность используемой модели (структурную адекватность обоих двойников). 

В большинстве случаев предлагаемые «примеры DT» представляют собой незамысловатый ребрендинг привычных (обычных) систем, т.е. скорее являются Pseudo Digital Twin \ Digital Impostor, а не Digital Twin, при этом даже имея все три компонента DT могут содержать модель не адекватную своему физическому близнецу («as-is» vs «as-really-is").

Кроме маскирования под DT обычных SCADA - систем и CASE \ BPMS типа ARIS (см. первую часть [DT1]), включая Enterprise Architecture (EA, архитектура предприятия как цифровой двойник предприятия), красивую вывеску «DT» прикручивают к системам:

- ERP, например, dia$par,

Недавно под одной из моих статей на Habr разгорелся спор («Как малому бизнесу автоматизировать продажи с минимальными вложениями на базе 1С»). Один читатель отметил, что за решение типовой задачи по 1С франчайзи запросил 4000 рублей в час, тогда как в другой облачной системе аналогичное действие обошлось бы в 500 рублей. Другой участник дискуссии возразил свое мнение касательно озвученной проблеме:
“Вы действительно считаете, что если задача решается за 5 минут, она должна стоить 333 рубля? Это как у врача: зашёл, получил диагноз за минуту, но платишь всё равно за приём”.

Этот пример оказался показательной иллюстрацией куда более широкой и глубокой темы: Должна ли стоимость ИТ‑услуг определяться временем, трудоёмкостью, квалификацией или ценностью результата?

Всем привет! Наверняка у вас были ситуации, когда нужно быстро найти что-то в длинном документе-договоре, инструкции или отчёте. Сегодня я покажу, как сделать своего помощника, который будет отвечать на такие вопросы автоматически. Соберем RAG с нуля: загрузим документы, "нарежем" их на куски, проиндексируем в векторной базе данных Qdrant и подключим LLaMA.

Если вы увидели незнакомые слова — не пугайтесь, далее я расскажу об этом подробно.

Как говорил один великий: нет такой вещи как плохая реклама (PR). Любая реклама хорошо, хуже только отсутствие рекламы.

Попробую быть кратким ... Можно начать с оригинальной статьи, и некоторые, детальные комментарии, и уже потом этот текст (хотя… можно и не тратить время) ...

То, что эта статья чистый черный Пиар – вне всяких сомнений. И то, что автор пытается любой ценой очернить ...

В этой статье я хочу показать, что из себя представляет System Design. На примере простого и очень популярного на собеседованиях сервиса «Сокращатель ссылок», мы рассмотрим стадии System Design и в конце у нас будет готова схема системы со всеми расчетами.

Маркетинг при продажах крупным корпорациям это не классические продажи B2B, это целая спецоперация и пропаганда. А еще использование мягкой силы на государственном уровне. Не верите? Тогда читайте непридуманные истории.

Большинство компаний так или иначе заявляют о себе в интернете — делают сайты, ведут соцсети, покупают рекламу и размещаются у блогеров. Все это требует вложений и иногда — немаленьких, поэтому бизнесу нужен инструмент, который позволял бы отслеживать, насколько эффективно расходуются деньги и какие каналы приводят больше всего людей. Веб-аналитика — это именно такой инструмент. 

Веб-аналитика — это способ понять, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они пришли и что делали. Она помогает отследить путь от первого посещения до целевого действия и оценить эффективность разных маркетинговых активностей. 

В этой статье мы расскажем про основы, которые надо знать, чтобы начать эффективно выстраивать веб-аналитику в своей компании: источники данных, способы сбора, метрики и особенности разных каналов привлечения клиентов. 

В эпоху цифровизации промышленности всё больше компаний понимают: стандартизация программного обеспечения — это не просто формальность, а мощный инструмент для управления рисками, сокращения затрат и повышения стабильности работы производства.

Сегодня автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) становятся всё более «программно-ориентированными». Если раньше основным считались контроллеры и оборудование, то сейчас главная ценность — это софт: логика процессов, алгоритмы управления, интерфейсы операторов и интеграция с другими уровнями автоматизации.

В этой статье расскажу, как стандартизация программного обеспечения помогает эффективнее обслуживать АСУ ТП и какие реальные выгоды она приносит предприятиям.

Всем привет! Продолжаем делиться тем как мы разрабатываем наш инструмент моделирования. К предыдущей статье было много вопросов о том можно ли модели хранить и редактировать в текстовом виде, как насчёт architecture as code, code first и т. д. Мне хотелось бы написать, что мы добавили эту фичу в текущем релизе, но нет, пока есть только такая демка с исходниками. И в этой статье я расскажу как она сделана, как запилить свой предметно‑ориентированный язык (DSL) и текстовый редактор для него.

Всем привет! Я Женя Белодед, ex-арт-директор в Студии Райт. К нам пришел клиент — CSI, разработчик IT-решений для автоматизации ритейла. Его запрос — обновить интерфейс касс самообслуживания CSI K, которыми будут пользоваться покупатели в 90 торговых сетях России и СНГ.

Сегодня о важности проектирования в контексте и о том, как окружение интерфейса и его эргономика все меняют. Спойлер: без факапов не обошлось, но они сделали нас сильнее! Погнали!

Привет, Хабр! На связи Олег Оболенский, я руководитель направления проектирования и разработки VK Tech. В компании я отвечаю за разработку корпоративного ПО, а мои команды также оказывают комплекс профессиональных услуг по адаптации наших решений к бизнес-требованиям заказчиков. Мы реализуем облачные и гибридные проекты любой сложности и масштаба, переносим данные, поддерживаем наши сервисы, помогаем оптимизировать затраты на ИТ, управлять виртуальной инфраструктурой. Из каждого сложного внедрения мы стараемся выносить пользу, чтобы обогащать продукты новыми возможностями. Кейс, про который мы сегодня расскажем, будет на стыке работ сразу нескольких подразделений.

Как получить прозрачность в бизнес-процессах, если архитектура строится на микросервисах и событийных потоках? В своей статье Бернд Рюкер, сооснователь Camunda, делится практическими подходами к отслеживанию и управлению процессами в распределённых системах. Он объясняет, как переход от простого мониторинга событий к полноценной оркестрации помогает лучше понимать происходящее, своевременно реагировать на инциденты и сохранять контроль над сложными бизнес-операциями. В статье разбираются плюсы и минусы различных подходов — от Elastic-подобного мониторинга до использования движков рабочих процессов, а также рассматривается важность баланса между оркестрацией и хореографией.