![](http://webcf.waybackmachine.org/web/20210428140144im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/avatars/d10/924/6d7/d109246d7d7f0eb88eeda1079ffd1ea7.jpg)
Цифровая трансформация завода (ч. 4): автоматические личные кабинеты и чат-боты
![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20210428140144im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/6c6/aa8/18f/6c6aa818f75ae4ac25ed577456329467.png)
Часть 2: Роботизация бизнес-процессов
Часть 3: Волшебные интерфейсы и оживление железа
Часть 4: Автоматические личные кабинеты и чат-боты (в этой публикации)
Часть 2: Роботизация бизнес-процессов
Часть 3: Волшебные интерфейсы и оживление железа
Часть 4: Автоматические личные кабинеты и чат-боты (в этой публикации)
Не всегда более производительное решение - решение, требующее меньше ресурсов при своей работе, - является лучшим. Часто сопутствующие факторы являются более значимыми: предсказуемость поведения при сбоях, скорость восстановления работоспособности после сбоев и т.п. Рассмотрим это на примере систем межсервисного взаимодействия.
Область бизнес-архитектуры в рамках Enterprise Architecture (Архитектура предприятия) — это не только бизнес-возможности и бизнес-процессы. В первую очередь это касается оптимизации ценности (value) для ваших клиентов и усилий в построении организации, в большей степени ориентированной на них.
Когда мы добавляем зависимость в проект, мы подписываем контракт. Зачастую, многие условия в нем «написаны мелким шрифтом». В этой статье мы рассмотрим кое-что, что легко пропустить при подписании трехстороннего контракта между вами, Hibernate и Spring Boot. Речь пойдет о стратегиях именования.
Приложения с течением времени будут разрастаться и без хорошей архитектуры, станут неуправляемыми и сложными в обслуживании. Здесь, в OkCupid, мы решили, что лучший способ обеспечить чистый код и хорошую организацию — это разбить кодовую базу на легко управляемые части. К счастью, Apple создала отличный инструмент, чтобы упростить эту задачу.
Хабр, привет! Меня зовут Николай Бутенко, я руководитель Private Cloud в Mail.ru Cloud Solutions, и сегодня хочу обсудить с вами одно из самых больших заблуждений, с которыми я встречаюсь каждый день. Если вы когда-либо работали с облачными сервисами, то наверняка знаете о распространенном мнении, что перенос приложения в облако является панацеей от всех возможных с ним проблем. Я регулярно сталкиваюсь с такой позицией на встречах с самыми разнообразными заказчиками.
К сожалению, это мнение ошибочно. Часть ответственности лежит и на самом клиенте. Необходимо придерживаться определенных принципов в построении Cloud Native-приложений, чтобы обеспечить их отказоустойчивость, причем как на уровне программного кода, так и на уровне нижележащей инфраструктуры. При этом следует понимать, что даже соблюдение этих принципов не гарантирует полной защиты от всех рисков.
Поэтому если перед вами стоит задача построить на 100% отказоустойчивую и высокодоступную (High Availability, HA) систему, я рекомендую придерживаться подхода Multicloud Native Service, сочетающего лучшее в подходах Multicloud и Cloud Native. Такой подход не сводится только к использованию контейнеров: чтобы приложение могло пережить любой отказ, нужно подумать и об инфраструктуре, в частности использовать не одну, а минимум две независимые площадки, например провайдера публичного облака и частную инфраструктуру.
Я подробно расскажу о преимуществах и вариантах реализации этого подхода, о сложностях, с которыми можно столкнуться при его использовании, и методах их решения, а также о том, какими характеристиками должен обладать идеальный облачный провайдер.
2020 год привнес колоссальные изменения в жизнь людей всего мира, которые естественным образом отразились на всех сферах экономики и бизнеса. Как компания, уделяющая приоритетное внимание интересам и задачам наших клиентов, мы провели исследование и выявили изменения в потребностях IT-служб компаний различных отраслей бизнеса.
В исследовании приняли участие более 200 IT-директоров. Почти все они отметили заметное увеличение нагрузки на IT-инфраструктуру за последний год. Ежемесячные сбои в работе бизнес-критичных систем происходят у 21% компаний, с проблемой потери данных сталкивалось 48% IT-руководителей. Регулярный аудит и тесты систем проводят 35% опрошенных. 52% компаний решают возникшие проблемы силами сотрудников собственных IT-служб. Менее 20% IT-директоров отмечают полную удовлетворенность скоростью и качеством решения задач штатными сотрудниками (14 и 17 процентов соответственно).
В составе QA команды мы должны предоставлять высококачественные продукты/услуги и обеспечивать реальную ценность для наших клиентов. Чаще всего компании признают, что они используют неправильную бизнес-модель или испытывают проблемы качеством. Эти ошибки создают пространство для обсуждения, в то время как привлечение QA специалистов, как правило, улучшает конкуренцию и обеспечивает более эффективные процессы тестирования.
Мы должны исключить из наших проектов следующее: "Тестирование может начаться только после того, как кодирование будет завершено", мы должны рассмотреть инновационные способы проведения тестирования на более раннем этапе. Но, как только мы осознаем наше предположение, мы должны двигаться дальше: "Есть ли какой-нибудь способ, которым я мог бы тестировать "по-умному"?". Мы можем переосмыслить нашу деятельность по тестированию и помочь нашей команде.
Снифферы - это инструменты, позволяющие перехватывать, анализировать и модернизировать все запросы, которые через них проходят. Они полезны, когда из потока нужно извлечь какие-либо сведения или создать нужный ответ сервера. Так можно проводить модульное тестирование продукта, в котором есть и бэк, и фронт, и разные команды со своей версионностью.
В этой статье я расскажу об основных функциях снифферов, которые могут быть полезны QA. Попробую не вдаваться в теорию, а сфокусироваться на практике. Наиболее популярными представителями анализаторов трафика сейчас являются WhireShark, Fiddler и Charles Proxy. Об удобстве интерфейсов и функционале каждого из них можно рассуждать долго, учитывая все плюсы и минусы. Но здесь я отдал предпочтение Charles, поскольку сам им активно пользуюсь. Буду рассказывать на его примере.
Вы не поверите, но подавляющее большинство неравнодушных граждан искренне верят в рекламные заявления.
Ну, например, выступление нашего Илончика, что теперь-то в новые электромобили вставят новые, попросту революционные электродвигатели!
— А как на самом деле? —
Как человек и электрик спешу сообщить, что принципам построения и синхронного, и асинхронного электродвигателя - примерно 130 лет с гаком.
И такие двигатели массово выпускались уже после второй мировой по всему миру.
А у первых Тесл были асинхронные двигатели.
В то же время у Лифа, Приуса и пр. — как раз синхронные, потому что они хоть потенциально сложнее, но и в то же время динамичнее.
Интересный факт: КПД электродвигателей массово перевалил за 90% не менее полстолетия назад.
… исходные коды на продукты компании пока недоступны ни для самостоятельного скачивания, ни по запросу, но в скором времени компания намерена их открыть.
Разные пакеты ПО выпускались МЦСТ под различными открытыми лицензиями, и под ними же будет происходить распространение исходных кодов.
Раскрывая исходные коды, компания преследует маркетинговые цели, связанные с продвижением продуктов МЦСТ, а также стремится расширить комьюнити разработчиков ПО под ОС «Эльбрус».
Пару лет назад я рассказывал жене сказки, что когда я буду старым маразматиком, мое ближайшее окружение не будет страдать от этого, ведь за мной будут ухаживать роботы. Новости о прогрессе искусственного интеллекта впечатляли меня (нейросетки то, нейросетки сё), свет в конце тоннеля манил, как и зарплаты специалистов в этой области. Разумеется, я не смог пройти мимо и решил погрузиться в Machine Learning.
Для старта хотелось почитать что-то совсем базовое, но поиск по строкам "машинное обучение для чайников" вменяемых результатов не дал. Все статьи начинались с тривиальных рассуждений, а потом перепрыгивали на загадочные формулы без особых пояснений. Я не сдавался и добыл несколько книг с хорошими отзывами, но получил то же самое, только уже на 600 страниц. Спустя полгода поисков могу сообщить вам следующее: при текущих темпах развития AI я не увижу роботов в старости, для работы с Machine Learning на самом деле не нужна математика, и как минимум одна статья "машинное обучение для чайников" существует, вы ее сейчас читаете.
Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (USFDA) требует, чтобы все новые медикаменты тестировались на животных перед продажей людям. Свиньи — одни из лучших подопытных. Они даже лучше мышей, потому что со свиньями у человека гораздо больше общего. Например, размер, физиологические особенности и генетический состав.
Команда исследователей из Государственного университета штата Айова разработала способ сделать свиней еще более «похожими» на людей. Они уже успешно передали часть компонентов иммунной системы человека свиньям. Это открытие может значительно ускорить исследования в разных областях медицины, включая разработки вакцины против различных видов вирусов, лекарства от рака и методов лечения с помощью стволовых клеток.