ИТ наизнанку | Владимир Ловцов

Кто хочет зайти в 1с и работать в огромной корпорации, то это огромный шанс, вот были бы такие школы, когда я искал себе в свое время работу, возможно бы это ускорило мой трек, но небольшая ложка дёгтя, что даже пройдя обучение, тебе никто и ничего не гарантирует)

Понедельник обязан быть прекрасным, доброго утречка!

Аааа, чёрт, вторник)

На повестке дня #MessagePack — ещё один компактный и быстрый бинарный формат, который набирает популярность среди разработчиков. Если JSON кажется тебе слишком громоздким, а Protobuf — сложным, то MessagePack может стать идеальным выбором. Давайте разберёмся, что это такое, когда его использовать и почему это полезно знать аналитику.

Что такое MessagePack?

MessagePack — это бинарный формат сериализации данных, который стремится быть таким же простым, как JSON, но более компактным. С ним данные передаются в виде небольших, упакованных бинарных сообщений, что делает его отличным выбором для приложений, где важна скорость и минимизация объёма передаваемой информации. Плюс, в отличие от JSON, он поддерживает больше типов данных, такие как бинарные строки и расширенные типы, что делает его ещё более универсальным.

Когда MessagePack пригодится?

1. Высоконагруженные системы и микросервисы
MessagePack отлично подходит для систем, где требуется высокая производительность и минимальная задержка. Он часто используется в API, где важно сократить объём передаваемых данных и ускорить обмен.

2. WebSocket и реальное время
В системах с WebSocket-соединениями, где обмен данными происходит в реальном времени, использование MessagePack позволяет значительно снизить задержки и уменьшить нагрузку на сеть.

3. Системы с ограниченными ресурсами
Если работаешь с IoT, мобильными приложениями или другими системами, где ресурсы ограничены, MessagePack помогает эффективно передавать данные, не перегружая устройство.

Пример использования MessagePack

Преобразование данных в формат MessagePack происходит на удивление просто. Вот как это может выглядеть на примере JSON:

{
  "отправитель": "Владимир",
  "текст": "Это пример MessagePack."
}

После преобразования в MessagePack, данные будут занимать меньше места и передаваться быстрее, чем в текстовом формате.

Преимущества MessagePack

- Компактность. Упаковывает данные в бинарном виде, что значительно сокращает размер сообщений по сравнению с текстовыми форматами.
- Производительность. Быстро сериализует и десериализует данные, что ускоряет обмен информацией между системами.
- Простота использования. Легко интегрируется в существующие проекты, особенно там, где уже используется JSON, но хочется ускорить обмен данными.

Почему аналитик должен это знать?

MessagePack — это отличный выбор для тех случаев, когда нужно оптимизировать передачу данных и повысить производительность системы. Для аналитика, проектирующего решения, знание MessagePack поможет предлагать более эффективные варианты передачи данных, особенно в сценариях с ограниченными ресурсами или в высоконагруженных приложениях.

#SA #BA #MessagePack

@it_underside

Если что, то про курс не забыл, в процессе🛠, тут у меня пару проектов идут в параллели, поэтому не всегда нахожу ресурс, но думаю в начале октября запущу 12 занятий по 1,5 часа с эпизодичностью 1-2 раза в неделю. Ссылку скину, а после курса покажу, будет пару платных потоков по автоматизации специализации, как говорю на конференциях - Аналитик 2.0.

На неделе, можно также в антикафе посидеть, если у кого есть желание пишите, пока тут ребят готовых сорваться на поездку не так много, хоть в антикафе посидеть😁. Пишите в комментариях или в лс.

@it_underside
@Vladimir_Lov


Про другие проекты: корпоративные сообщества, b2b продукт, экосист

Всем привет и добрых выходных, они ведь добрые?

Продолжаем наше погружение в мир форматов данных, и на этот раз поговорим о #Protobuf (Protocol Buffers) — формате, который активно используется в высоконагруженных системах, где важны скорость, производительность и компактность данных. Если ты работаешь с микросервисами, распределёнными системами или gRPC, Protobuf должен быть в твоём арсенале. Давай разберёмся, что это такое и как оно поможет тебе в работе.

Что такое Protobuf?

Protobuf — это бинарный формат сериализации данных, разработанный Google, позволяет описывать структуры данных с помощью простых схем и генерировать код для их использования на разных языках программирования. Прелесть Protobuf в том, что он не только компактнее и быстрее JSON или XML, но и поддерживает строгую типизацию, что делает его отличным выбором для сложных и высоконагруженных приложений.

Когда Protobuf пригодится?

1. Высоконагруженные системы и микросервисы
В мире микросервисов важны скорость и эффективность передачи данных. Protobuf обеспечивает быстрое сериализование и десериализование, что значительно снижает задержки и уменьшает объём передаваемых данных.

2. #gRPC
Protobuf является основным форматом данных для gRPC — фреймворка для удаленного вызова процедур, который используется для построения эффективных и производительных API. Если ты работаешь с gRPC, ты неизбежно столкнёшься с Protobuf.

3. Сложные структуры данных
Если тебе нужно передавать сложные структуры с вложенными объектами, массивами и разными типами данных, Protobuf предоставляет мощные инструменты для описания и валидации таких данных через схемы.

Пример схемы Protobuf

syntax = "proto3";

message Сообщение {
  string отправитель = 1;
  string текст = 2;
}

Преимущества Protobuf

🔗Компактность и производительность
Бинарный формат экономит место и ускоряет передачу данных по сравнению с текстовыми форматами.
🔗Строгая типизация и схема
Protobuf гарантирует, что данные будут соответствовать заданной структуре, что снижает вероятность ошибок.
🔗Поддержка многих языков
Protobuf поддерживает генерацию кода для множества языков программирования, что упрощает разработку многоязычных систем.

Почему аналитик должен это знать?

Для аналитика, проектирующего решения, знание Protobuf может стать отличным инструментом при работе с высоконагруженными системами и микросервисами. Понимание, как устроены схемы Protobuf и как использовать этот формат, позволит тебе создавать более эффективные и надёжные архитектуры.

Кроме того, Protobuf — это стандарт де-факто в gRPC и многих других современных технологиях, так что если ты хочешь оставаться на гребне волны и проектировать решения будущего, Protobuf — это то, что нужно добавить в свой арсенал.

Так что продолжай изучать и применять новые инструменты на практике. Чем больше ты знаешь, тем проще решать задачи и добиваться успеха в проектах!

#SA #BA #Protobuf #gRPC

@it_underside

Всем привет!

Мы уже обсудили JSON, XML, YAML и даже добрались до форматов передачи данных в брокерах сообщений. Сегодня на очереди #Avro — формат, который заслуживает отдельного внимания, особенно если ты работаешь с большими данными и хочешь, чтобы всё было эффективно и чётко.

Что такое Avro?

Avro — это формат сериализации данных, который был разработан специально для Apache Hadoop, но быстро стал популярным и за пределами мира больших данных, позволяет эффективно передавать данные между системами, используя компактное бинарное представление и поддерживая схемы данных. Avro не только помогает экономить пространство и снижать задержки, но и обеспечивает согласованность данных при их передаче.

Когда Avro пригодится?

1. Большие данные и стриминговые платформы
Avro часто используется с Apache Kafka, Apache Flink и другими стриминговыми платформами, где важна компактность и скорость обработки данных. Например, если у тебя миллиард событий в секунду, формат данных должен быть лёгким и быстро читаться.

2. Сложные структуры данных
Avro поддерживает сложные структуры, такие как вложенные записи и массивы, что делает его идеальным для задач, где нужно передавать не просто ключ-значение, а сложные объекты с типизацией.

3. Стабильность и эволюция схем
Одно из ключевых преимуществ Avro — это поддержка схем эволюции. Это значит, что ты можешь обновлять структуру данных (добавлять новые поля, изменять типы) без необходимости изменять старые данные. Это особенно важно для больших систем, где схемы данных могут меняться со временем.

Пример схемы Avro

Вот как может выглядеть схема Avro для сообщения

{
  "type": "record",
  "name": "Сообщение",
  "fields": [
    {"name": "отправитель", "type": "string"},
    {"name": "текст", "type": "string"}
  ]
}

Преимущества

1️⃣Компактность
Бинарный формат данных значительно уменьшает объём передаваемой информации по сравнению с текстовыми форматами, такими как JSON и XML.
1️⃣Производительность
Быстрая сериализация и десериализация данных ускоряют обмен данными в системах с высоким уровнем нагрузки.
1️⃣Гибкость схем
Поддержка схем эволюции позволяет адаптировать структуру данных без нарушения работы системы.

Почему аналитик должен это знать?

Avro — отличный инструмент для аналитиков, работающих с большими данными и распределёнными системами, данное знание позволяет проектировать решения, которые будут эффективно передавать и обрабатывать данные, поддерживать их целостность и готовность к изменениям. Так что, если ты хочешь углубиться в мир данных и оптимизировать свои системы, изучение Avro точно не будет лишним!

Прокачивай свои навыки и будь в курсе современных технологий. Avro — это ещё один шаг к тому, чтобы стать мастером в проектировании и работе с данными.

#SA #BA #BigData #Avro

@it_underside

Всем привет! Продолжаем наше путешествие по форматам данных, и на этот раз поговорим о том, как передаются данные в брокерах сообщений. Брокеры — это сердцебиение современных распределённых систем, особенно в мире микросервисов, и правильный выбор формата передачи данных напрямую влияет на производительность и надёжность твоего решения. Давай разберёмся, какие форматы используются в популярных брокерах сообщений и почему это важно. 🚀

Основные брокеры сообщений и форматы данных

1. Apache Kafka
- Где используется. Kafka — это лидер среди брокеров сообщений для больших данных и стриминговых платформ. Он активно используется для передачи событий, логов и обмена данными между микросервисами.
- Форматы данных
- JSON: часто используется для простоты и удобства.
- Avro: популярен в среде больших данных благодаря своей сжатости и поддержке схем эволюции.
- Protobuf: используется для бинарной передачи данных, когда важны производительность и компактность.
- MessagePack: Ещё один бинарный формат, который можно встретить в Kafka, особенно когда нужен баланс между размером данных и их структурой.

2. RabbitMQ
- Где используется. RabbitMQ — универсальный брокер сообщений, часто используется для задач с высоким требованием к надёжности доставки, в системах с очередями задач и в микросервисах.
- Форматы данных
- JSON: простой и удобный для чтения, часто используется в задачах, где важна простота интеграции.
- XML: используется реже, но иногда встречается в более старых системах или специфических корпоративных интеграциях.
- Protobuf: подходит для тех случаев, когда нужно повысить производительность и уменьшить размер сообщений.

3. Apache ActiveMQ / Artemis
- Где используется. ActiveMQ и его более новая версия Artemis часто используются в корпоративных системах, где требуется поддержка разных протоколов и высокая надёжность.
- Форматы данных
- JSON и XML: оба формата поддерживаются и активно используются в различных сценариях.
- BSON: Иногда применяется в связке с MongoDB и другими системами, поддерживающими этот формат.

4. NATS
- Где используется**: Лёгкий и высокопроизводительный брокер, который часто используется для обмена данными в микросервисах и IoT.
- Форматы данных
- JSON: популярен благодаря простоте.
- Protobuf и MessagePack: используются для минимизации задержек и размера сообщений.

Почему это важно?

Правильный выбор формата передачи данных в брокерах напрямую влияет на производительность системы, её масштабируемость и удобство в поддержке. Лёгкие форматы, такие как JSON, удобны для разработки и отладки, но могут быть менее эффективными в высоконагруженных системах. Бинарные форматы, такие как Protobuf и Avro, обеспечивают лучшую производительность, но требуют больше усилий для настройки и поддержки.

Понимание этих форматов и их особенностей поможет тебе проектировать системы, которые не только отвечают текущим требованиям, но и готовы к будущему росту и изменениям. Так что продолжай изучать и экспериментировать с разными брокерами и форматами данных, чтобы выбрать оптимальные решения для своих проектов!

#SA #BA #Messaging #Брокеры #Protobuf #Avro #Kafka #RabbitMQ #ArtemisMQ

@it_underside

Короче кружки лень делать))

@it_underside

Мы уже обсудили XML, JSON и YAML, а теперь давайте разберёмся, какие форматы данных чаще всего используются при работе с API (ну мало ли у тебя в практике не встречалось интеграций по API). Как ни крути, передача данных через API — основа интеграций между системами, и важно знать, что и в каком виде передаётся. Давай разберёмся, что точно используется в различных типах API: REST, SOAP, GraphQL и WebSocket. 😉

Основные форматы данных для API

1. JSON
✏️Где используется. JSON — это основной формат для REST API и GraphQL API. Он лёгкий, быстро обрабатывается, и его легко читают как люди, так и машины.
✏️Преимущества. Простой и понятный синтаксис, высокая скорость обработки, отличная поддержка в большинстве языков программирования.

2. XML
✏️Где используется. XML активно используется в SOAP API и иногда встречается в REST API, особенно в корпоративных системах, где нужна строгая структура и валидация данных.
✏️Преимущества. Позволяет описывать сложные структуры данных, поддерживает схемы (XSD) для валидации, хорошо подходит для комплексных взаимодействий.

Всё, что перечислю ниже, используется менее часто, но опять же исходя из моей практики и отласли

3. YAML
✏️Где используется. YAML реже используется напрямую в API, но его часто можно встретить в описаниях API (например, OpenAPI/Swagger для REST) и для конфигурационных данных в DevOps.
✏️Преимущества. Простой и удобный для чтения человеком, легко редактировать.

4. Protobuf (Protocol Buffers)
✏️Где используется. В основном используется в gRPC, который становится популярной альтернативой REST API для высоконагруженных и микросервисных архитектур. Подходит для ситуаций, когда важны скорость и компактность передаваемых данных.
✏️Преимущества. Более быстрый и компактный по сравнению с JSON и XML, поддерживает типизацию данных и эффективную сериализацию.

5. MessagePack
✏️Где используется. Иногда используется в REST API и WebSocket API, когда нужно передавать данные в более компактной форме, чем JSON, но при этом сохранять его структуру.
✏️Преимущества. Быстрее и компактнее JSON, сохраняет структуру и типы данных.

Форматы данных в различных типах API

🚨REST API
Основной формат — JSON, иногда используется XML. REST API ценится за гибкость и простоту в использовании.

🚨SOAP API
Основной формат — XML. SOAP API предоставляет высокий уровень безопасности и строгость валидации, что делает его популярным в банковских и корпоративных системах.

🚨GraphQL API
Основной формат — JSON. GraphQL API отличается гибкостью запросов и возможностью получать именно те данные, которые нужны, без лишнего.

🚨WebSocket API
Основной формат — JSON, но иногда используются бинарные форматы, такие как MessagePack, для улучшения производительности и сокращения размера передаваемых данных.

Почему это важно?

Выбор правильного формата данных для API — это не только вопрос удобства, но и производительности, масштабируемости и надёжности системы. Знание, какой формат лучше подходит для твоего проекта, поможет тебе делать правильные архитектурные решения и обеспечивать эффективную работу систем, а также ты можешь проверить своего интервьювера, а знает ли он их и понимает ли? Ну и конечно куда без дизайна систем....

Так что продолжай изучать, пробовать и развиваться, чем больше знаешь, тем проще интегрировать и проектировать решения, которые будут работать как надо, а не как у всех!

#SA #BA #API #REST #SOAP #GraphQL #WebSocket #JSON #YAML #XML #Protobuf

@it_underside

Всем привет! Продолжаем разбирать популярные форматы передачи данных, с которыми аналитикам приходится сталкиваться в своей работе. Мы уже поговорили про XML и JSON, а теперь настало время YAML — формата, который точно не оставит тебя равнодушным, особенно если ты устал от бесконечных фигурных скобок и тегов. 😉

Оффтоп -> На одном из проектов, где мы разработали графовый движок, мы взяли для себя YAML, как раз именно из-за того, что он прост и лЁгок, но словили кучу гемора, если отступы не соблюдали или редактор был в виде блокнота...

Что такое YAML?

YAML (YAML Ain't Markup Language) — это язык сериализации данных, который создан для удобного чтения и написания человеком. YAML широко используется для написания конфигурационных файлов, и его прелесть в том, что он не пытается выглядеть как XML или JSON. Он проще, понятнее и позволяет сосредоточиться на данных, а не на синтаксисе.

Когда это пригодится?

1. Конфигурационные файлы
YAML идеально подходит для описания настроек в приложениях и системах. Если ты работаешь с DevOps, то наверняка уже видел его в файлах Kubernetes, Ansible или Docker Compose. Простой формат и возможность использования комментариев делают его незаменимым.

2. CI/CD пайплайны
Во многих инструментах автоматизации, таких как GitLab CI/CD, Jenkins или CircleCI, YAML используется для описания пайплайнов. Удобный синтаксис позволяет легко управлять настройками и добавлять новые шаги в процесс.

3. Декларативные конфигурации
В мире микросервисов YAML часто применяется для описания инфраструктуры как кода (Infrastructure as Code), например, в Terraform или AWS CloudFormation.

Пример YAML-документа

сообщение:
  отправитель: Владимир
  текст: "Это пример YAML-документа. Рад знакомству!"

Выглядит дружелюбно, да? Никаких лишних кавычек или скобок — только чистые данные, но не забывай - отступы!

Почему аналитик должен это знать?

YAML — это про удобство и читаемость. Когда ты работаешь над проектированием решений или настройкой систем, YAML поможет тебе не утонуть в сложных форматах и сосредоточиться на сути данных. Его простота делает его отличным выбором для конфигурационных файлов и описания настроек, особенно когда нужно быстро внести правки.

#SA #BA #YAML

@it_underside

Продолжаем разбираться с форматами передачи данных, которые встречаются на пути аналитика. Сегодня на очереди JSON — формат, который уже давно стал неотъемлемой частью современного мира IT и почти вытеснил XML там, где это было возможно. Но не спеши с выводами, JSON — это не просто замена, а мощный инструмент, который стоит изучить и правильно использовать.

Что такое JSON?

JSON (JavaScript Object Notation) — это лёгкий формат обмена данными, который был создан для простого обмена информацией между клиентом и сервером. Он понятен и человеку, и машине, а главное, его просто читать и писать. Это не просто альтернатива XML, это язык, который позволяет сохранять данные в структурированном виде и легко их передавать.

Когда это пригодится?

Если ты работаешь с современными приложениями или сервисами, то JSON — твой верный спутник. Вот где и почему он полезен:

1. RESTful API и веб-сервисы
JSON стал стандартом для передачи данных в большинстве API. Быстрый, лёгкий и понятный формат отлично подходит для обмена данными между сервером и клиентом. Если ты проектируешь решение, которое должно взаимодействовать с другими системами через API, JSON будет твоим лучшим другом.

2. Хранение данных
В приложениях, где нужно сохранять настройки, JSON отлично подходит для конфигурационных файлов. Плюс, многие базы данных, такие как MongoDB, работают с JSON-подобными структурами (BSON), что позволяет удобно хранить и манипулировать данными.

3. Форматирование данных на фронтенде
Работаешь с веб-интерфейсами? JSON просто незаменим при передаче данных между фронтендом и бэкендом. Он легко встраивается в JavaScript, и с ним удобно работать в любых клиентских приложениях.

Пример JSON-документа

{
  "сообщение": {
    "отправитель": "Владимир",
    "текст": "Это пример JSON-документа. Рад знакомству!"
  }
}

Почему аналитик должен это знать?

Для аналитика JSON — это не просто формат данных, это универсальный ключ к миру современных систем. Когда ты проектируешь решения, знание JSON позволяет тебе эффективно взаимодействовать с разработчиками, проверять API, понимать, как организованы данные и как они передаются между компонентами системы.

Так что добавляй этот инструмент в свой арсенал и будь на шаг впереди!

#SA #BA #JSON

@it_underside

Всем здрасти и доброго дня!

Сегодня обсудим XML — формат данных, который многие считают устаревшим, но который до сих пор не сдаёт свои позиции. Ты, как аналитик, проектирующий решения, наверняка сталкиваешься с задачами, где важно обеспечить правильное хранение и передачу данных. И вот здесь XML может оказаться весьма полезным, а уж если распиливаешь легаси - точно!

Вместе разберёмся, где и почему XML всё ещё актуален, как его правильно использовать и на что обратить внимание, чтобы не потеряться в этом, на первый взгляд, запутанном мире тегов и атрибутов. Готов? Тогда приступим!

Что такое XML?

XML — язык разметки, который помогает структурировать информацию так, чтобы её легко было читать как людям, так и машинам. Это как JSON, только для тех, кто помнит dial-up интернет и первые Nokia.

Когда это пригодится?

Ты, как аналитик, наверняка знаешь, что информация — это важно, но ещё важнее, чтобы её можно было легко обработать и понять. Здесь-то на сцену и выходит XML. Какие сценарии использования?

1. Конфигурационные файлы
Многие приложения и серверы до сих пор едят XML-файлы на завтрак, обед и ужин для настройки своих параметров. Так что если тебе нужно настроить Apache сервер или разобраться в устройстве Enterprise JavaBeans (не путать с кофейными бобами!), знание XML обязательно пригодится.

2. Web-сервисы
Не все до сих пор перешли на JSON, так что для работы с SOAP и некоторыми RESTful API без XML никуда.

3. Обмен данными между системами
Многие корпоративные системы до сих пор используют XML для экспорта и импорта данных. Это как дедушкин метод, но работает!

Пример XML-документа

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<сообщение>
    <отправитель>Владимир</отправитель>
    <текст>Это пример XML-документа. Приятно познакомиться!</текст>
</сообщение>

Почему аналитик должен это знать?

XML дает тебе суперсилы в мире данных. С его помощью можно легко описать структуру информации, что очень ценно при анализе данных, особенно если ты работаешь в среде, где приняты "винтажные" технологии.

И помни, хороший аналитик — как хороший археолог, всегда готов к работе с артефактами древности!

#SA #BA #XML

@it_underside

Я тут понял, что времени на бесплатные консультации не хватает, за 3 месяца провел порядка 10 штук, где помогал делать резюме, готовиться к собеседованиям, решать нестандартные кейсы, а также, конечно, "челенджить" план развития и менторить. Ранее вбрасывал свой открытый календарь для бронирования. Поэтому если нужна консультация или помощь по любому вопросу, где я обладаю компетентностью, обращайтесь, но правда уже платно, за подробностями в лс.

https://calendar.app.google/F7HNbtf8UjcxDVQa8

@Vladimir_Lov

Конфликты на работе и как с этим мириться или выйти на бой с коллегой?
Сейчас я управляю пятой командой за мою карьеру и конфликты это то, ьез чего не бывает взаимодействия инфивидов вообще. В IT-командах, как и везде, конфликты случаются, и это нормально. Важно понимать, какие они бывают и как с ними справляться. Вот небольшой ЛикБез(это моё мнение и оно усеченно до рамок поста) для твоей команды — кратко и ясно⬇️⬇️⬇️

1. Конфликты из-за задач и ролей
Когда непонятно, кто за что отвечает, или задачи пересекаются. Например, два разработчика думают, что они лиды одного и того же модуля. Решение? Четкое распределение ролей и задач, обсуждение приоритетов на планировании.

2. Конфликты стилей работы
Все мы разные: кто-то любит планировать, а кто-то — работать в режиме “пожара”. Такие разногласия могут вызвать трения. Пример, один разработчик хочет документировать всё, а другой считает это пустой тратой времени. Тут поможет открытый разговор и нахождение баланса — у всех есть сильные стороны.

3. Конфликты ожиданий и недопонимания
Когда кажется, что тебя не услышали, или ты понял задачу иначе. Например, тебе сказали “поправь баг”, а ты ещё и UI решил переделать. Чтобы таких ситуаций не было — не стесняйся переспрашивать и уточнять!

4. Конфликты из-за стресса и перегрузок
Дедлайны, переработки, баги в проде — всё это накаляет атмосферу. Вспомни, как кто-то срывался на стендапе. В такие моменты важно давать друг другу выдохнуть и помнить, что все мы люди, и всем нужен отдых.

5. Личные конфликты
Просто не сошлись характерами — бывает! Например, один постоянно шутит, а другому такие шутки не нравятся. Тут главное — уважать личные границы и не брать всё на личный счёт.

Как разруливать конфликты?
🟢Говори прямо, но без обвинений. Вместо “ты никогда не делаешь вовремя” попробуй “мне важно, чтобы мы соблюдали сроки”.
🟢🟢Слушай другого. Иногда достаточно просто выслушать, чтобы сгладить ситуацию.
🟢🟢🟢Ищи компромисс. В конфликте не всегда есть правые и виноватые, иногда нужно просто найти середину.
🟢🟢🟢🟢Поддерживай коллегу. Может, ему сегодня особенно тяжело, и твоя поддержка будет на вес золота.

Вообщем, конфликты — это не конец света, а возможность что-то улучшить в команде. Главное — не бояться обсуждать и решать их вместе. В конце концов, все мы на одной лодке и гребем в одну сторону!

@it_underside

Хотел сказать, что в прошлом году, а нет, год назад — время летит слишком быстро... В общем, на конференции Analyst Days я поднял тему, которая остается актуальной и по сей день: нашим отечественным компаниям часто не хватает одной простой, но крайне важной вещи — горизонтальной связанности сотрудников и чем больше организация, тем глубже становятся разрывы между подразделениями и командами, это приводит к тому, что разные команды, часто даже не подозревают о существовании друг друга или проводимых работах, разрабатывают одни и те же модули и решения. В итоге, получается замкнутый круг — «чертово колесо», когда мы как обезьяны повторяем друг за другом одно и тоже.

Вот вам пример из реальной жизни, когда в компании требуется работать с витринами данных, то вместо того, что использовать один загрузчик, начинают писать собственные, реально? И это не один человеко-день работы, который можно списать на погрешность. Или вот еще, при разработке продуктов, которые содержат схожие функции, зачастую можно встретить идентичные куски кода. Раз за разом компании тратят ресурсы на одно и то же.

К чему я это все?

Если бы сотрудники больших компаний могли взаимодействовать друг с другом горизонтально, делиться знаниями и наработками, это привело бы к значительной экономии бюджета. А это, в свою очередь, позволило бы направить сэкономленные средства на разработку новых продуктов или улучшение существующих.

Почему я так уверенно об этом говорю?

Я провел длительное исследование в различных компаниях и IT-отраслях для собственного проекта. На его основе я предложил проект, частью которого стали технологические сообщества. И знаете, эффект оказался впечатляющим — финансовые выгоды были ощутимы. Однако не все так радужно: смена куратора из топ-менеджмента практически приравнялась к полной остановке инициативы.

Этот опыт показывает, насколько важно поддерживать и развивать горизонтальные связи внутри компании. Ведь экономия ресурсов и создание более эффективных решений — это не просто цифры на бумаге, а реальная возможность для роста и развития компании.

Просто мысли)) о интерпрайзе, берюзовых компаниях, сообществах и оптимизации работы

#enterprise #берюзовыеКомпании #ИТсообщеста

@it_underside

Пообщавшись с ребятами, понял, что есть желающие поучаствовать в открытом обучении системного аналитика, кто за? Что хотелось бы?

В продолжении прошлого поста, забрасываю небольшое и легкое чтиво, как размышление, пишите комменты! А вот и мини-статья

@it_underside

Что думаете про график? Читаю статейки по монолитам и микросервисам, что интересно, полно всякой ерунды и непонятных измышлений, которые выдаются за истины. Перед проектированием любого решения просто нужно думать и все! И тогда проблем не будет, а ещё важно не ошибиться в выборе системного аналитика, который будет проектировать "правильно" решение) Читайте книжки по архитектуре, будет проще проектировать)))

@it_underside

Как вам?