Привет, Хабр!

На связи Руслан Остропольский, Директор по производству ИТ в СберЗдоровье. Он расскажет, как команда сэкономила кучу времени и денег и добилась колоссального роста производительности благодаря грамотному подходу к автоматизации UI-тестов.

Микросервисы становятся стандартом для энтерпрайза. Это эффективный подход к построению архитектуры, но и у него есть свои минусы. Например, отсутствие функционала на старте проекта в сравнении с коробочными модульными версиями, сложности с отладкой и поддержанием целостности контура.

Меня зовут Виктор Бирюков, я главный руководитель IT-направления в СберТехе — компании, которая создаёт основные технологические решения для Сбера. В статье я расскажу, как с помощью PaaS-инструментов упростить и ускорить разработку микросервисов так, чтобы в конечном счёте на создание полноценного продукта у вас уходило не больше 15 минут.

У этой статьи будет продолжение. В этой части мы познакомимся с сервисом Platform V DataSpace и напишем frontend-приложение, используя DataSpace как сервис (Backend-as-a-Service3). Во второй статье разберём Platform V Functions, напишем backend-приложение как облачную функцию и разместим наше frontend-приложение также как функцию (Function-as-a-Services4).

Задавшись таким вопросом, новички гуглят рейтинги популярности языков. Кажется логичным, однако большинство исследований о популярности того или иного языка строятся на основе выдачи поисковиков, соцсетей, сайтов с вакансиями и крупных сообществ разработчиков. То есть туда попадает и Google Search, и Twitter, и Reddit — довольно «грязная» выборка.

Чтобы увидеть реальную картину, стоит подумать: почему тот или иной язык внезапно набирает популярность? Иногда причина частого упоминания в интернете не имеет отношения к востребованности языка. Так, например, в ежегодном рейтинге языков программирования Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) за 2020 год язык COBOL неожиданно занял 7-е место по популярности в Twitter. А произошло это потому, что в апреле 2020 года в самый разгар пандемии COBOL часто мелькал в новостях Twitter, когда губернатор Нью-Джерси Фил Мёрфи объявил, что штат отчаянно нуждается в добровольцах, обладающих навыками работы с COBOL. Это объявление вызвало много удивления. Оказалось, что американская система страхования была перегружена из-за всплеска заявок на пособие по безработице, что привело к задержке в обработке дел, так как было недостаточно программистов, знакомых с языком из эпохи динозавров. Это и стало причиной частого упоминания, но сам язык не стал популярнее среди разработчиков.

Технологические прорывы часто случаются в результате совместной работы научного сообщества и бизнеса. Поэтому помимо хороших айтишников, мы приглашаем работать в Сбер учёных и инженеров. Они публикуются в научных журналах и проводят доклады на международных конференциях, которые мы решили собрать в сборник «Наука в Сбере-2021». Сегодня, в День российской науки, мы расскажем про этот сборник и сделаем мини-обзор некоторых статей. 

Так сложилось, что если мы пишем о людях, то почти всегда — о сделавших некий прорывной проект. Сегодня в определённом смысле не исключение. Мы расскажем о ребятах, которые реализовали крупные проекты в своей жизни — сменили сферу деятельности и пришли в IT через «Школу 21». Подробнее о ней написано здесь. 

Мы знаем, что нас читают люди, которые очень хотят, но пока не решаются изменить свою жизнь. Если вы ждали знак, может быть, это он?

На этот раз мы расскажем о событиях далекого прошлого.

А именно про Mundaneum – работающий бумажный интернет Поля Отле. 100 лет назад он уже обрабатывал 1500 поисковых запросов в год со всего мира. Это было за 55 лет до того, как Тед Нельсон представил гипертекст, за 79 лет до рождения Всемирной паутины и на 84 года раньше появления W3Catalog.

Прочитайте несколько принципов работы поисковой системы Поля Отле. Знакомо?

Книга – надёжный, но неудобный источник информации, поскольку требует длительного поиска ответа на конкретный вопрос.

Документы, содержащие ответы на вопросы пользователей, должны быть небольшими, удобного универсального формата.

Документы должны ссылаться друг на друга, раскрывая информацию и дополняя её.

Нужно индексировать разные источники. Не только книги и справочники, но и фотографии, прессу и даже открытки. Соответственно, в результатах поиска могут быть не только текстовые документы, но и медийные.

Запрос пользователя должен быть вначале обработан до универсального, в виде ключевых слов – а по ним уже должен идти поиск.

В соответствии с ними и работал Mundaneum. Это проект, опередивший своё время по всем фронтам – и морально, и технологически. Тем удивительнее, что это была не просто идея, а работающая система. Причём проект действовал с разной мощностью целых 29 лет – с 1910 по 1939-й.

Самое обидное, что его нельзя назвать дедушкой интернета и поисковых систем. Mundaneum был заброшен к началу Второй мировой войны, вскоре умер его создатель, а большинство идей не получили дальнейшей жизни и разрабатывались независимо от него другими учеными. Впрочем, обо всём – по порядку.

Новогодние праздники ― время для полезного контента. Если вы уже посмотрели второй сезон «Ведьмака», новую «Матрицу» или очередную часть «Человека-паука», мы можем предложить 10 документалок о технологиях, играх и людях, которые изменили этот мир. 

Добавляйте статью в избранное, смотрите фильмы по ссылкам и делитесь мнением в комментариях. Хороших праздников!

В декабре в отсветах полыхающих дедлайнов бывает трудно разглядеть то, что давало нам вдохновение и помогало двигаться вперёд весь этот год. А ещё труднее распознать вещи, которые могут стать прорывными и, скорее всего, будут иметь долгие позитивные последствия для развития технологий в будущем.

В этой статье мы собрали шесть самых важных, на наш взгляд, трендов, событий и технологий 2021 года в области финтеха, кибербезопасности, digital-маркетинга и других связанных сфер. Ко многим из них имеет отношение и Сбер. Конечно, это далеко не всё, что происходило и двигало нас вперёд. Если вам есть чем дополнить наш список, будем рады пообщаться в комментариях.

Итак, поехали.

Всем привет! Меня зовут Николай Когель, я главный инженер по разработке Управления технологий MIS Департамента ИТ-блока «Финансы» в Сбере.

Сейчас в Сбере существует несколько крупных систем, в которых происходит построение управленческой отчётности и расчёт финансового результата. Как правило, это предполагает обработку огромных массивов исторических данных нетривиальной структуры из различных систем, загружаемых в аналитическое хранилище данных. По этой причине хранилище данных строится на основе MPP-систем, а с недавнего времени в Сбере наряду с Teradata появилась альтернатива в виде GreenPlum.

С профессиями копирайтера и UX/UI-дизайнера сегодня уже знакомы все. Один отвечает за тексты, а другой за визуал, и всё это в конечном счёте сливается в понятный, красивый и удобный сервис. Правильно? Не совсем. В некоторых компаниях, в том числе и в Сбере, над текстами для интерфейсов работают отдельные специалисты – UX-редакторы.

В этой статье расскажем, что это за профессия, чем она отличается от похожих по названию, чем занимаются такие редакторы и что они должны знать и уметь.

Эта статья будет полезна:

• редакторам или копирайтерам, которые хотят развиваться в UX;

• дизайнерам, тестировщикам, разработчикам, словом, всем участникам проектных команд в IT, которые пилят приложения и сервисы;

• и просто всем, кто интересуется современными профессиями.

Ранее наши коллеги уже освещали вопрос необходимости Enterprise Service Mesh в компании. В этой статье мы хотим подробнее рассказать об интеллектуальных сервисах, которые позволяют облегчить жизнь администраторам, повысить надёжность систем и сделать их быстрее.

В настоящий момент наш продукт включает в себя следующие сервисы:

Predictive Colocator – размещает связанные между собой приложения на одинаковых нодах, уменьшает задержку при передаче данных;

Discovery R&L – находит начальные лимиты (limit) и реквесты (request) для любых приложений с целью их гарантированного старта при применяемой конфигурации;

Anomaly Detection – выявляет аномалии в работе элементов облачной инфраструктуры;

Predictive Autoscaler – определяет будущую нагрузку на приложения, заранее поднимает или опускает необходимое количество подов.

В рамках этой статьи кратко рассмотрим некоторые аспекты работы двух сервисов: Predictive Autoscaler и Anomaly Detection.

4 декабря 1948 года считается днём рождения информатики в России. Именно эта дата стоит в авторском свидетельстве № 10475 – патенте на изобретение Исаака Брука и Башира Рамеева. А изобретением этим была ЭВМ, или, если более точно, – АЦВМ («Автоматическая цифровая вычислительная машина»). Это название не прижилось, но изобретение дало старт разработке вычислительных машин в СССР и вызвало интерес к теме автоматизированной обработки данных, который не исчезает и сегодня.

Привет! 

30 ноября отмечается Международный день защиты информации. Наверное, это хороший повод рассказать об одной из самых закрытых служб любой финансовой структуры. Сразу предупредим: вряд ли откроем Америку тем, кто уже работает в этой сфере. А вот тем, кто с ней ещё незнаком, вполне может быть интересно. 

Сейчас приложением СберБизнес пользуется множество незрячих и слабовидящих клиентов — юридических лиц. Но так было не с самого начала. Рассказываем о том, как Сберу посчастливилось сделать интернет-банк удобным бизнес-приложением с точки зрения цифровой доступности для людей с ограниченными возможностями.

Говоря о доступности каких-либо сервисов и адаптации среды для людей с ограниченными возможностями, мы довольно чётко представляем себе, что такое физическая доступность. Если мы слышим про доступный офис, то наше сознание быстро рисует ассоциативную картинку о том, что это пандус, отсутствие порогов внутри отделения, удобный лифт, помогающие сотрудники, сурдоперевод. Всё это понятно. Но понятно ли нам, что такое цифровая доступность? Чтобы увидеть весь наш путь к доступному интернет-банкингу, стоит в этом разобраться.

Подумайте о проблеме, которую вы можете решить с помощью Big Data, и задайте себе вопрос: «Что будет, если мы захотим увеличить масштаб в 100 000 раз?» Ответ прост: producer продолжит закачивать сообщения, в итоге на диске закончится место для их хранения.

Log Compaction (сжатие журнала) – стратегия, с помощью которой вы можете решить эту проблему в Apache Kafka – программном брокере сообщений, используемом для ведения журналов событий, чтения данных в непрерывном режиме с периферийных устройств, сбора информации о поведении посетителей на сайте. Большинство систем, использующих Kafka, являются распределёнными и обрабатывают большие объёмы сообщений в реальном времени.

Здесь я постараюсь описать некоторые нюансы работы compacted topic. Если вы хотите разобраться с механизмом log compaction, эта статья для вас.

17 ноября — День географических информационных систем (ГИС). ГИС сегодняшний — это сгусток высоких технологий, которые помогают бизнесу быть инновационным. О них мы и расскажем, но вначале вводная о самих системах.

Тестирование тестированию рознь. Кто-то продолжает тыкать палкой в продукт, кто-то смог автоматизировать максимальное количество тестов. Некоторым удалось познать дзен и двигаться к балансу в процессе управления качеством. Так, в Сбере подход к тестированию уже давно изменился. Это не просто инструменты и автоматизация. Это изменение парадигмы. В команде, в которой мне посчастливилось работать уже 5-й год, мы нашли для себя инструменты, которые позволяют использовать тестирование максимально эффективно, разложить всё по полочкам, осознать зависимости и последовательности. И вот с этими инструментами я хочу вас познакомить. Надеюсь, что материал поможет вам проложить верный курс в океане информации.

Привет всем!

Сегодня у нас день рождения, по этому поводу мы подготовили необычную статью.

В ней мы опишем не технологию, не кейс, не IT-специальность. Вместо этого предадимся ностальгии и вспомним, что значимого происходило за эти годы. Нет, не за все прошедшие 180 лет. Всего лишь с 2010-го, по два события от каждого года. Одно – изменившее мир. Одно – изменившее нас.

Уверены, вы успели забыть многое из того, что с нами случалось. А это было – и до сих пор последствия этих событий так или иначе отражаются на нашей жизни.

Давайте их вспомним?

Как и обещали в первой части кейса, рассказываем о том, какой стек использовала IT-команда Сбера при работе над проектом с большими данными. Для тех, кто её не читал: благодаря этому проекту разработчики научились эффективно взаимодействовать с «бизнесом», пройдя через кризисные точки. Но в этой части речь пойдёт не об оптимизации работы IT-отдела, а о технической изнанке проекта.

Напомним, что в этом блоге мы рассказываем нашим потенциальным коллегам о том, какие проекты, технологии и команды есть сейчас в Сбере и что вас ждёт, если вы к нам присоединитесь. Поэтому сегодня в конце тех-кейса мы немного расскажем про  саму IT-команду на тот случай, если вы размышляете о работе у нас.

Мария Юшанова, Управление распространения данных Департамента SberData

Информацию не пытается собирать только ленивый. Многие компании считают ее своим главным богатством и оружием. И именно данные нужны для развития бизнеса, повышения качества сервиса и разработок новых продуктов.

Однако может возникнуть проблема, когда данные разрознены и нет единого механизма обмена информацией владельцев данных с их потребителями. Например, в Фабрике Данных Сбера более 350 источников данных, 90 аналитических приложений, 270 лабораторий данных, где работают боле 1300 пользователей и обращается около 15 Пб разной информации. Важно было создать решение, которое автоматизирует процессы по работе с данными и позволит пользоваться им в формате self-service.

Именно за эту амбициозную задачу, которую до этого никто не решал, взялась объединенная команда Сбера и ADV/web-engineering, и в этой статье расскажем, что у нас получилось.