Jakhongir Rakhmonov - IT

Agar interviewda "yangi qayta yozilgan APIni qanday qilib xavfsiz tarzda release qilish mumkin?" deb so‘rab qolsa nima deb javob berishni bilasizmi?

Dasturchi sifatida biror ishlab turgan narsani qaysidir sababga ko‘ra qayta yozishga majbur bo‘lamiz. Buni to‘g‘ri qilish esa oson ish emas.

- Balki boshqa tilda qayta yozayotgandirmiz

- Balki texnik qarzdan qutulish maqsadida qayta yozayotgandirmiz

- Balki yaxshiroq algoritm o‘ylab topganimiz uchun qayta yozayotgandirmiz

Sabablari ko‘p bo‘lishi mumkin. 

Lekin yangi kod bu har doim xavf. Ishlab turgan narsani yangi varianti bilan almashtiraman deb qandaydir yangi buglarni foydalanuvchilarga taqdim qilishimiz hech gap emas. Test qilamiz, ha. Lekin productionda, haqiqiy foydalanuvchilar bilan har balo bo‘lishi mumkin. 

Shuning uchun ham yangi yozilgan kod haqiqatda eskisini o‘rnini to‘g‘ri bosa olish-olmasligini bilishning eng zo‘r usuli bu productionda test qilish.

Lekin qanday qilib?

Traffic shadowing yoki traffic mirroring deb ataladigan usul mavjud. 

Unga ko‘ra bizga birorta request kelganda birinchi o‘rinda eski usul yordamida javobini foydalanuvchiga qaytaramiz. Lekin qaytarishimizdan oldin asinxron tarzda yangi usulga ham xuddi shu requestni yuborib qo‘yamiz. Nega asinxron? Foydalanuvchi kutilgandan ko‘proq kutib qolmasligi uchun.

Endi bizda 2 ta javob bor. Biri eski usulda olingan, narigisi esa yangi usulda olingan. Nima qilamiz? Solishtiramiz. Bir xil yoki boshqachaligi haqida xabar beramiz (metrics yuborish orqali).

Agar yetarlicha vaqt davomida yangi variantimiz eskisini bilan bir xil (va bir xil yoki yaxshiroq tezlikda) javob bera olsa, demak uni ommaga taqdim etishimiz mumkin. Havfsiz tarzda. Chunki u juda yaxshi test qilingan. Haqiqiy production trafficda.

Misol uchun, Amazon o‘zining IAM servisining asosida turadigan kutubxonani almashtirganda shu usuldan foydalangan. Ma’lumot uchun IAM sekundiga 1 milliarddan ortiq requestlarni qabul qila oladi. Bu raqam haqida yaxshilab o‘ylab ko‘ring!

@jakhonrakhmonov

Toshkentda biznes-kechki ovqat | 23-sentabr, soat 19:00

O‘zbekistonda biznes uchun AI’ni joriy etish amaliyoti

Servercore kompaniyasi dasturchilar, IT-mutaxassislar va biznes rahbarlarini yopiq biznes-kechki ovqatga taklif qiladi.

Ekspertlar bizneslar bugungi kunda mashinaviy o‘rganish (ML) va AI xizmatlaridan qanday foydalanayotgani haqida so‘zlab berishadi.

➡️ Ro‘yxatdan o‘ting: https://srv.cr/hiodr

Tadbirda quyidagi mavzular muhokama qilinadi:

▪️O‘zbekistondagi kompaniyalarda Servercore imkoniyatlari asosida AI xizmatlarini joriy etish tajribasi

▪️Mahalliy bozor sharoitiga mos IT-arxitekturani tanlash va resurslarni optimallashtirish

▪️AI loyihalarini kengaytirishda uchraydigan muammolar va keng tarqalgan xatolar

Tadbirning rasmiy qismidan so‘ng IT-networking va kechki ovqat bo‘lib o‘tadi. Shuningdek, Servercore’ning ML mutaxassislari bilan Q&A sessiyasi, norasmiy muloqot va tajriba almashish imkoniyati mavjud.

Joylar soni cheklangan! Oldindan ro‘yxatdan o‘tishni unutmang. Ishtirok etish faqat moderatsiyadan o‘tgandan so‘ng tasdiqlanadi.

Vaqt tez o’tyapti.

Ko'zingizni yumib ochsangiz hafta tugagan bo'ladi.

Odamlar esa telefonda kundan kunga ko'proq "o'tirishmoqda".

Hisob kitob qilsangiz juda bir qiziq statistikaga kelish mumkin.

Agar kuniga 2 soat telefonda o'tirsangiz bu degani yiliga naqd bir oy vaqtingiz shunga ketgan bo'lar ekan.

Ha, to'xtamasdan. Ha, uhlamasdan. Ha, tinmasdan 1 oy telefon ekraniga qarab.

Kuniga 2 soat bo'lsa ham mayli edi. Hozir 3-4 soat telefonga qarash noodatiy hol emas.

Shunday ekan, vaqt tez o'tmasdan nima qilsin yana?

@jakhonrakhmonov

Yandex ML School Uzbekistan AI va ML bo‘yicha bepul bir yillik dasturga qabulni yakunlamoqda

Qabul yopilishiga atigi 1 kun qoldi! Dastur doirasida Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, LLM, Reinforcement Learning yo‘nalishlari o‘rganiladi. Shuningdek, texnologik kompaniyalar mutaxassislari ishtirokida vorkshoplar va netvorking imkoniyatlari taqdim etiladi.

Kimlarga mos: IT, matematika va texnik yo‘nalishlarda tahsil olayotgan talabalar hamda shu sohalarda faoliyat yuritayotgan mutaxassislar.

To‘lov: bepul
Format: Toshkentda oflayn, kechki paytlarda
O‘rinlar soni: 35 ta
Qabul uchun talab etiladi: oliy ta’limning 1–2-bosqichi darajasidagi matematika, algoritmlar va dasturlash bo‘yicha bilimlar.

Ariza topshirish uchun havola. Dedlayn —bugun, 9 sentyabr.

Dasturchi sifatida tanlov qilish vaqti keldi
It is time to make a bet

Oxirgi bir necha yillarda dasturchilar hayoti tubdan o‘zgarib ketdi. Ishimizning kattagina qismini AI agentlar qilib bermoqda. Biz kundalik qiladigan ish esa shu AI agentlar bilan gaplashish bo‘lib qoldi. 

Bu esa quyidagi narsalarni keltirib chiqarmoqda:

1. Brainrot: dasturlash qobiliyatimiz kundan kunga yomonlashib bormoqda. Bu tabiiy. Biror ishni qanchalik kam qilsangiz shu ishni qilish qobiliyatingiz yomonlashib boraveradi. 

2. Satisfaction yo'q: ishimizdan "kayf" olmayapmiz. Oldin maza qilib soatlab biror muammo ustida chalg‘imasdan ishlay olar edik. "Flow state" ga tushar edik. Ishimizdan qoniqish olar edik. Hozir esa shu effektni beradigan ishni AI agentlar qilmoqda.

Kelajakda nima bo‘lishini hech kim bilmaydi. Balki bu narsa yomon emasdir. Balki hozirgi vaqt shunchaki adaptatsiya vaqtidir va keyinchalik bu jarayon yakun topgach ishimiz yana bir bor "kayf" olib kelishni boshlar.

Yoki, aynan shu brainrot va qoniqish yo‘qligi bir necha yildan so‘ng juda katta og‘riqqa sabab bo‘ladi. Yillab sport bilan shug‘ullanmasdan bir kun zalga chiqib tosh ko‘targanda qanday ahvolga tushamiz keyingi kuni? Xuddi shu kabi. Ketib qolgan bilimni qaytarib olish juda qiyin va og‘riqli bo‘ladi. 

Shuning uchun ham menimcha tanlov qilish vaqti keldi.

Yo AI ni to‘liqligicha qabul qilamiz. AI agentlarga kod yozdirishda davom etamiz. Dasturlash qobiliyatlarimiz tushib ketishini qabul qilamiz. "Kayf" ni esa boshqa joydan qidiramiz. Menimcha bu boshqa joy "domain expert" bo‘lishda. Ya’ni qaysi sohada ishlasangiz o‘sha narsani zo‘r tushunishda. Bu "robotics" bo‘ladimi, "fintech" bo‘ladimi, "database" bo‘ladimi, "edtech" bo‘ladimi. Bu narsa oldin ham juda muhim edi. Shunchaki bundan buyog‘iga yanada muhimlashib borsa kerak.

Yo qandaydir "middleground" topish kerak. Balki "tab, tab, tab" usuli eng ma’qul keladigan usuldir, hozirgi zamon uchun. Ya’ni, oldingidek code yozishda davom etamiz, shunchaki funksiyani yoki birorta class ni yozish vaqti kelganda AI o‘zi to‘ldirib beradi. Natijada "high level" qismini o‘zimiz boshqaramiz, o‘zimiz yozamiz. Mayda-chuydani AIga beramiz. Review qilish ham ancha osonlashadi. Flow state ham yo‘qolmaydi. Tizim qanday ishlashini ham yodimizdan chiqarib yubormaymiz.

Aniq bilmayman. Hech kim bilmaydi. Lekin menga qobiliyatim tushib ketayotgani hech yoqmayapti. 

Shuning uchun ham men keyingi bir necha oy mobaynida o‘zim uchun bir domain tanlab o‘sha domain experti bo‘lishga harakat qilmoqchiman. Code yozishda esa shu "tab, tab" usulidan foydalanib yozmoqchiman. "Flow state" dan chiqib ketmaslik uchun bu jarayon tez bo‘lishi shart. Shuning uchun frontier modellar (Fable, Sol va hokazolar) to‘g‘ri kelmaydi chunki ular yaxshigina sekin ishlaydi. Balki DeepSeek Flash modellar mosroqdir bu ish uchun. 

Ko‘ramiz.

@jakhonrakhmonov

Ish xonada eng muhim narsalardan biri bu hamkasblar o'rtasidagi muloqot va ishonch. Chunki katta va sifatli loyihalarni bir kishi qurmaydi. Jamoa quradi.

Agar siz hamkasbingiz yozgan gaplarni LLM ga tashlab, uning javobini hamkasbingizga yuborayotgan bo'lsangiz siz o'sha ishonchni buzayotgan bo'lasiz. Qo'shimchasiga bu narsa yaqqol ko'rinib turadi.

Bu esa yaxshilik bilan tugamaydi.

@jakhonrakhmonov

Google ga ishonib serverlarini ishlatsang-u tag-tugi bilan o‘chirib yuborsa

Australianing eng katta nafaqa fondlaridan biri bo‘lgan UniSuper kompaniyasi Google ning Private Cloud serverlaridan foydalanar ekan. Ya’ni o‘zlari uchun alohida muhit. Google ning boshqa mijozlari bu muhitni ishlata olmaydilar.

2024 chi yilda bir qiziq insident bo‘lib o‘tibdi. Milliardlab dollar boshqarib turgan UniSuper kompaniyasining muhitini Google adashib o‘chirib tashlabdi. Natijada odamlar kamida bir hafta davomida o‘z mablag‘larini boshqarish imkoniyatini yo‘qotganlar. 

Agar UniSuper kompaniyasining dasturchilari Googledan tashqarida "backup" ya’ni o‘z ma’lumotlarining nusxasini saqlamaganlarida, ancha yomonroq holat yuzaga kelgan bo‘lishi ham mumkin edi.

O‘zi nima bo‘libdi deysizmi?

UniSuper uchun maxsus muhitni sozlash paytida Google muhandislari "ichki tool" dan foydalanishgan. Eng muhim narsa bu yerda ushbu "ichki tool" ni kimdir qo‘lda chaqirishi kerak, ya’ni avtomatlashtirilmagan. Odamlar nima qilishga moyil? To‘ppa to‘g‘ri - xato qilishga.

Xullas, shu ichki toolni ishlatayotgan paytida bir parametrini to‘ldirish yodlaridan chiqib qolgan. Natijada ushbu muhitning o‘chirilish sanasi ma’lum bir sanaga belgilab qo‘yilgan. Shu sana kelganda esa - boom. Hamma narsa o‘chib ketgan, replicalar ham.

Eng yomon tarafi, bu narsa ichki tool orqali qilingani uchun hech kimga hech qanday eslatish yuborilmagan.

Yaxshi ham UniSuper dasturchilari Googledan tashqarida backuplarini saqlagan ekanlar. Bu ishni ancha osonlashtirgan. Shunda ham bir necha kunlar, haftalar davomida ikkita kompaniya dasturchilari birga ishlab sistemani va eng asosiysi ma’lumotlarni qayta tiklaganlar.

Googledagilar esa albatta o‘sha ichki toolni yo‘qotib, to‘liq avtomatlashtirib yuborishgan.

Google tomonidan yozilgan blog post: https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/details-of-google-cloud-gcve-incident/

UniSuper tomonidor yozilgan blog post: https://www.unisuper.com.au/about-us/media-centre/2024/a-joint-statement-from-unisuper-and-google-cloud

@jakhonrakhmonov

Juda yomon ish qilib qo’ydim.

Bu vaziyatdan qanday chiqib ketishni bilmayapman.

Agar odamlar bilib qolsa nima deydi? Hamkasblarim bilsa nima deydi?

Managerim bilib qolsaku haydab yuborsa kerak.

Uyatdaman. Uydagilarga ham hali aytganim yo’q.

Ichimga sig’mayapti. Shuning uchun sizlar bilan bo’lishmasam bo’lmaydi.

Kecha….


Bir ishni qilish uchun….


Kodni o’z qo’llarim bilan yozdim 😱


AI ishlatmadim 😱


Endi odamlarga qaysi yuz bilan qarayman. Bilmadim.

Bir gap bo’lar.

@jakhonrakhmonov

Suniy intellektni yangi narsalar o'rganishda ko'p ishlatyapman ohirgi paytlar.

Ayniqsa Claude artifactlar yarata olgani uchun undan "custom tutorial" lar qilib berishini so'rayapman.

Odatda biror kishi blog post yoki tutorial yozganda siz, ya'ni reader, haqida hech qanday ma'lumotga ega emas. Tahmin qilishi mumkin holos.

U degani postlar/tutoriallar siz uchun to'g'ri kelmasligi mumkin. O'ta qiyin yoki o'ta oson bo'lishi mumkin.

AI esa sizga moslasha oladi.

Men odatda Claudega nimani o'rganishni hohlayotganimni va ayniqsa qayerga ko'proq e'tibor berishlikni aytaman. Kerak bo'lsa visual elementlar qo'shishini so'rayman. Eng muhimi "first principles" ga asoslanga holda tushuntirib berishini so'rayman.

Chunki shu usulda o'rganish menga juda yoqadi. Yani biror narsa qilinganda aynan nimaga shunday qilinganini tushungim keladi.

Shunday promptan so'ng AI odatda menga yoqadigan va to'g'ri keladigan post yaratib beradi. Osonroq va tezroq o'rganaman.

@jakhonrakhmonov

Har bir dasturchi bilishi shart bo'lgan xavfsizlik asoslari.

Encryption, Hashing, TLS, etc.

Stream. 18:30 da.

https://www.youtube.com/watch?v=WsIyJPR-XFE

30 daqiqalarda "System Design Asoslari" mavzusida gaplashamiz.

Ko'rishguncha.

https://youtube.com/live/AAz4WPLzl60

O'zbek dasturchilariga qiyin

Ko'pchiligimiz hammaga "ho'p aka, bo'ldi aka" deb o'rganib qolganmiz. "Yo'q" deyishga qiynalamiz. Men ham shunday bo'lganman.

Manager kelib "mana bu ishni qilib bera olasanmi?" desa "ha qilib beraman" deb ko'p aytar edim. "Qancha vaqt ketadi?" deb so'rasa 1 hafta deyishni o'rniga "2 kun ketadi aka" der edim.

Natijada nima bo'lgan? Charchab qolganman.

Hozir esa birinchi aytadigan gapim "ozgina vaqt bering, o'ylab ko'ray lekin katta ehtimol bilan darxol kirisha olmayman. Zarur bo'lsa boshqa odamga ayting" deyman.

Sizga ham maslahatim shu. "Yo'q" ko'proq deyish.

@jakhonrakhmonov

Urush va Amazon

Yaqin sharqda nimalar bo'layotganidan xabaringiz bor. Raketalar uyoqdan buyoqqa uchib yuribdi afsuski.

Ularning biri AWS ning bir data-centeriga ham yetib borgan ko'rinadi.

Eslatib o'tish kerak AWSda regionlar mavjud. Har bir region esa Availability Zone larga bo'lingan.

Aynan shu holatda biror bomba yoki raketa AWSning Middle East regionidagi mec1-az2 Availability Zone data-centeriga tushgan ko'rinadi.

Natijada, ushbu data-centerda ishlayotgan servislar ishida uzilishlar kuzatilgan.

Lekin shu servislarning ko'pchiligi tez orada yana ishlashni boshlagan. Data center hali ham yonayotganiga qaramasdan.

Sababi esa aynan shu regionlar va AZ larning ko'pligida. Barcha AWS servislar deyarli barcha regionlarda ishlaydi.

Birorta regionga nimadir bo'lsa servislar avtomatik tarzda "weight-away" qilishadi. Yani buzilgan regionga trafik jo'natish to'xtatiladi. Data center ishga qaytganda yana trafik qaytib keladi.

@jakhonrakhmonov

Nvidia da ish boshlaganimda jamoada AI skeptik lar ko‘p edi. Hozir esa ularning soni...

O‘tgan yilning Avgust oyida Nvidia da ish boshlaganimda jamoamizdagi eng tajribali dasturchilar orasida AI skeptiklar yetarlicha edi. Ularni Linkedinda kuzatar ekanman "AI instrumentlarni ishlatish yaxshilikka olib kelmaydi" degan ma’nodagi postlar yoki kommentlarni ko‘p ko‘rar edim.

Oradan mana yarim yildan sal ko‘proq vaqt o‘tdi.

Ular yozayotgan postlar va kommentlar ma’nosi "AI toollar juda foydali. Kim qanday maqsadlarda ishlatyapti?" ga o‘zgarganini sezish mumkin. Men taniganlar orasida faqat bir dona skeptik qoldi. Yana yarim yillarda xabar olamiz.

Kelajakda nima bo‘ladi deysizmi? Uzoq kelajakda nima bo‘lishini men ham boshqalar ham bilmaydi. Yaqin kelajakda nima bo‘lishi esa menimcha aniq.

Oldin deyarli barcha korxonalar ishlashingiz uchun macbook yoki boshqa laptop berar edi. JetBrains IDE kabi instrumentlarini sotib olib berar edi. Endi shu sotib olib beriladigan instrumentlar ro‘yxatiga Claude Code, Cursor, Codex kabi AI toollar kirishi aniq.

@jakhonrakhmonov

Microsoft AI boshlig’i 1.5 yil ichida AI ko’pchilik, balki xatto barcha, white-collar ishlarini avtomatlashtiradi debdi yaqinda.

Bilmadim.

Yoki men qanaqadir bubble da yashayman yoki bular.

Balki men AI ga qiziqmaydigan joyda (Nvidia) ishlarman? Balki oldin ishlagan joylarim (AWS) AI ga qiziqmagan?

Ishimizni to'liq avtomatlashtirishga yaqin ham kelmagan bu instrumentlar.

@jakhonrakhmonov

🔴 Stream - 30 daqiqalardan so'ng 🔴

https://www.youtube.com/live/XnHCTB31nvg

Oldingi streamlarda "Claude Code" ga o'xshash "Shrek Code" agentini yozishni boshlagan edik.

Agentimiz fayllar bilan ishlashni biladi, kod yoza oladi. Lekin unda ichki "yashirin" ma'lumotlar haqida ma'lumot yo'q.

Bugun ichki ma'lumotlar bilan context qurib berishni, zamonaviy so'zlar bilan aytganda RAG (Retrieval Augmented Generation) qo'shamiz.

Dasturchilikda vaqtinchalik yechimdan ko'ra doimiyroq narsa yo'q bo'lsa kerak.

@jakhonrakhmonov

Tahminan 20-30 daqiqalarda stream.

"Google Image Search" ga o'xshash bo'lgan, albatta ancha kichikroq variantini Pythonda yozib ko'ramiz.

Bugungi kunda juda hype bo'layotgan Vector va Embeddings kabi tushunchalar haqida o'rganamiz, mental model quramiz. Odatdagidek amaliy kod yozish orqali.

Ko'rishguncha.

https://www.youtube.com/live/gxbGC-LnJjI

Katta katta loyihalar qurmoqchi bo‘lgan har bir dasturchi "distributed systems" nimaligini bilishi shart.

Umuman olganda, distributed systems bu ma’lum bir vazifani bajarish uchun har xil aloqa kanallari orqali bir biri bilan muloqot qilib, o‘zaro hamkorlik qiladigan elementlar guruhidir. Elementlarga misol qilib telefon kabi jismoniy qurulmalarni yoki browser kabi dasturiy protseslarni keltirish mumkin.

Qo‘pol qilib aytganda bir guruh komponentlar biror ishni bir biri bilan bir balo qilib gaplashib bajarsa shuni distributed systems deyilar ekan.

Ho‘p, nimaligini tushundik.

Qiyinlashtirib nima qilamiz? Nega bizga o‘zi bu distributed systems degan balo kerak?

Juda yaxshi savol.

Birinchidan, shunaqangi loyihalar borki ular bitta komponentning ishdan chiqishiga bardoshli bo‘lishi shart. Masalan, Dropbox siz unga jo‘natgan fayllaringizni bir nechta serverlarda nusxalarini saqlaydi. Agar bitta serverda saqlaganda va u serverga nimadir bo‘lganda bu siz uchun va Dropbox uchun yaxshilik bilan tugamagan bo‘lar edi.

Ikkinchidan, shunaqangi loyihalar borki ularga kelayotgan "yuk" shunchalik kattaki bir dona serveringiz qanchalik kuchli va katta bo‘lmasin bunday darajani yakka eplay olmaydi. Masalan, Google sekundiga butun dunyodan bir necha yuz minglab so‘rovlarni qabul qiladi. Bitta server buni ko‘tara olishi mumkin emas.

Uchinchidan, shunaqangi loyihalar borki ular shunaqangi tez ishlashi kerakki bitta server bilan eplashning ilojisi yo‘q. Masalan, Netflix juda katta sifatdagi filmlarni har bir foydalanuvchiga juda tez yetkazib berish uchun dunyo bo‘ylab serverlar joylashtirib qo‘ygan. Bitta serverda bo‘lganida faqatgina shu serverga yaqin bo‘lgan foydalanuvchilargina bemalol ishlatgan bo‘lar edi xolos.

Va nihoyat, ba’zi bir loyihalar tabiatan "distributed system" dir. Masalan, internet. Siz internetga telefoningiz, kompyuteringiz yoki planshetingizdagi browser orqali kirasiz va u dunyodagi boshqa milliardlab uskunalar bilan birgalikda bitta "distributed system" ni tashkil qiladi. Ya’ni bitta uskuna bilan internet internet bo‘lmagan bo‘lar edi, to‘g‘rimi?

Ho‘p, nimaga kerakligini tushundik. Bunday tizimlarni qanday quramiz?

Juda yaxshi savol.

Bunga endi ancha harakat qilish kerak. Bitta postda tushuntirib bo‘lmaydi. Yillar ketadi xullas.

@jakhonrakhmonov

Live stream davomida "ShrekAgent" nomli AI Agentimizni yozib chiqdik.

Ohirida o'zimiz yozgan agent keyin o'zininig o'yinlarini yozib berdi.

Video uchun havola: https://youtu.be/0aFH6jRe2PM

Code uchun havola: https://github.com/rahmonov/demo-coding-agent

@jakhonrakhmonov