Анализ и проектирование систем *

Привет, Хабр! Меня зовут Настя Рыбкина, я бизнес-аналитик в Спортмастер Лаб.

В бизнес-анализ я пришла около 1,5 года назад со сменой профессии, и, честно скажу, было нелегко разобраться поначалу, с чего стоит начать обучение, да просто чем вообще занимается бизнес-аналитик, чем он отличается от системного, потому что многие интерпретируют эти роли по-своему, и как ворваться в эту профессию.

Эта тема всегда актуальна, особенно для тех, кто на пороге смены карьеры или в поиске себя, поэтому мы с коллегами решили провести прямой эфир в "Со-обществе" Спортмастера на тему образования и карьеры для бизнес- и системных аналитиков, куда в качестве гостей позвали наших друзей, основателя STENET school Егора Марюшко и автора и лектора курсов для системных аналитиков Иннокентия Бодрова. Оба наших гостя помимо преподавательской деятельности несут миссию по созданию комьюнити для бизнес-, системных аналитиков, архитекторов и не только, где создают ламповую атмосферу, делятся своим опытом, рекомендуют книги, ресурсы и отвечают на любые вопросы подписчиков.

1. Календарное планирование играет в оптимизацию на стороне клиентов. Оно знает, что нужно производить и когда, чтобы отгрузить заказы максимально оперативно и вовремя.
2. Графикователи же пытаются из этих условий собрать оптимальную загрузку оборудования и, возможно, произвести ещё что-то, что можно присоединить к имеющимся сериям. Они отвечают за максимальную эффективность производства в коротком горизонте.

Привет, Хабр! Я Смолин Максим, разработчик и администратор баз данных в продуктах RPA BluePrism и SaluteRPA в Блоке Технологий Сбербанка, руководитель ИТ-направления. Мы с командой развиваем продукт SaluteRPA — роботизированная автоматизация процессов Сбербанка. Я расскажу, почему нас не устраивала платформа от зарубежного вендора, и почему мы решились на создание собственной платформы роботизации.

В 2017 году в банке начали использовать систему RPA BluePrism. На этапе MVP всё было великолепно, но потом началось много вопросов. ЦПУ (центральное процессорное устройство) сервера БД зашкаливали за 95 %, процессы тормозили и не успевали отрабатывать в нужное время, инциденты сыпались как из рога изобилия. С этого момента началась наша работа по превращению софта, рассчитанного на малый бизнес, в софт уровня предприятия с тысячами роботов. В итоге она привела к написанию собственного продукта SaluteRPA.

Архитектура RPA BluePrism достаточно проработана. Но вот реализация на уровне БД имела много замечаний с нашей стороны. Что-то мы отправляли на переделку вендору, что-то дорабатывали сами, а что-то смогли реализовать только в своём продукте.

Забегая вперёд, скажу, что внедренные нами изменения позволили преодолеть ограничение RPA BluePrism в 100 роботов на одну БД и уверенно держать нагрузку до 500 роботов на одну БД.

Как здорово, что все мы здесь сегодня собрались.

Если очень хочется создать викторину, то почему бы и да! Но на пути будет много увлекательных происшествий. Эта статья на гране сумбурного изыскания лучших паттернов проектирования. Вот что рассмотрено:

• о слоях и взаимосвязях в архитектуре

• формула: 2x реактивность = Riverpod + Cardoteka

• особенности проектирования бизнес-логики

• лучшие паттерны для работы с Cardoteka

• определение репозиториев и про Trivia Api

• настройка github actions для деплоя web и релиза подписанных apk 🎁

И всё это под лязг пластмассовых катан. Прошу, вы устанете, но будет весело!

Эта статья строится на двух простых идеях:

• Каждое решение при проектировании программного продукта определяет пространство возможных вариантов на более поздних этапах. Это критически важно для понимания того, как и в какой последовательности стоит подходить к принятию проектных решений.

• Модули можно использовать для сохранения неопределённости в ключевых узлах, чтобы оставить больше свободы в дальнейшем.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Царев — я системный аналитик, технический интервьюер и ментор.

Системный анализ — одно из популярных направлений в ИТ.

Но далеко не все представляют, как правильно готовиться к интервью и проходить их. В этой статье я делюсь собственным опытом и полезными советами, чтобы вам было проще получить работу мечты!

Цифровое образование - это в значительной степени результат последних нескольких лет, хотя оно уже существовало в различных формах несколько раньше. Современное оборудование и средства передачи информации играют важную роль в его развитии. Так,  без стремительного развития компьютеров и Интернета эта форма образования была бы невозможна. Интерактивные занятия, современные электронные учебные курсы, образовательные игры, электронные оценки, порталы образовательных ресурсов, цифровые школьные регистры и системы управления учебным процессом вошли в повседневную жизнь сегодня.

Цель данной статьи - проиллюстрировать контекст цифрового образования, текущее состояние его внедрения, ожидаемые результаты и проблемы, связанные с этим.  В данной статье мы рассмотрим  лучший контент, созданный для MOOCs, чтобы улучшить обучение, где ключевой дополнительной функцией является личное взаимодействие.

Уже на следующей неделе мы проведём онлайн-конференцию Flow 2024. А сегодня открыли все видеозаписи предыдущей Flow 2023. Так что в этом посте можно и увидеть прошлые доклады, и узнать, о чём будут новые.

Привет, Хабр! На связи Надежда Костякова, техлид в ПГК Диджитал. Мы разработали «Оптимизатор ремонтов», инструмент, который позволяет быстро и эффективно формировать план технического обслуживания вагонов. Однако на этапе внедрения столкнулись с проблемой — коллеги неохотно переходили на новую систему, продолжая вести расчеты в электронных таблицах. Сегодня я поделюсь историей о том, как нам удалось развеять их сомнения — и при чем здесь методология change management.

В предыдущей статье цикла о качестве алгоритмов рекомендаций мы рассмотрели свойства, которые необходимы, чтобы рекомендации приносили пользу интернет-магазину на практике. В данной статье мы расскажем как обеспечить эти свойства на примере компонентов одного из алгоритмов.

Лавинообразный рост ЦОД в России требует быстрого внедрения масштабируемых и высокопроизводительных решений, которые соответствуют мировым стандартам и следуют инновационным тенденциям. Среди крупных и надежных мировых производителей стоит выбирать тех, кто предлагает готовые решения для структурированных кабельных систем ЦОД «под ключ».

Важно работать на опережение и внедрять мировые инновационные технологии, позволяющие обеспечить гибкость и адаптируемость инфраструктуры ЦОД к изменяющимся требованиям рынка. Такой подход позволяет российским компаниям быстро реагировать на изменения условий конкуренции и предоставлять своим клиентам высококачественный сервис.

Развитие любой технологии связано не только с возможностями, но и с угрозами. Искусственный интеллект не исключение. В предыдущей статье «Регулирование ИИ (AI)» мы начали погружение в тему угроз ИИ. Эта статья продолжение. Она посвящена теме информационной безопасности и критериям, которым должны будут соответствовать ИИ-решения.

Вы наверняка слышали термин «MACH-архитектура», которая включает в себя Микросервисы, API-First дизайн, Cloud-Native инфраструктуру и Headless фронтенд. На Хабре тема MACH архитектуры практически не поднимается ввиду как сложности полной реализации и того факта, что MACH обычно ассоциируют только с E-Commerce уровня enterprise. Настораживает, что вокруг МАСН много пиара, но очень мало кейсов внедрений. Собственно, данный обзор — об этом.

Всем привет! Мы — Иван и Даниил, ведущие разработчики компании ITFB Group. У компании два собственных продукта — ЕСМ/CSP/BPM-платформа СИМФОНИЯ (документооборот, хранение контента, архив, портал) и система распознавания/обработки документов ITFB EasyDoc. Пару месяцев назад к нам прилетела задача интегрировать ряд функций распознавания из продукта ITFB EasyDoc и оформить их в отдельный модуль платформы СИМФОНИЯ, дабы пользователь всё делал в одном месте и не дрейфовал по разным системам. Однако возникла загвоздка: СИМФОНИЯ — на React, а ITFB EasyDoc — на Vue. Для решения вопроса посерчили различные источники информации и плавно ушли в собственное творчество, поскольку не обнаружили стоящих вариантов с вменяемой технической детализацией. В какой-то момент возникло острое желание поделиться нашими итоговыми наработками на Хабре и заполнить пробелы базы знаний в интернете по этому вопросу. Всем, кому интересно увидеть наше решение, добро пожаловать под кат :-)

В этом большом материале я хочу поразмышлять на тему того, как из базового MVP стартапа сделать не просто продукт - а целую экосистему. Подумать над монетизацией и юнит-экономикой, посчитать затраты на разработку и потенциальные заработки. Все расчеты в материалах не достоверные, они показывают логику таких расчетов, а не реальную прибыль на проекте.

В истории каждой производственной компании однажды наступает День Х момент качественного перехода. Сначала на предприятии появляются локальные островки автоматизации отдельных задач, функций, подразделений. Между этими островками продолжают курсировать люди, но уже не только с распечатками, а еще и с флешками. Бизнес растет, производство расширяется, открываются новые филиалы. А люди с флешками уже не ходят, а бегают. И тогда находится вовлеченный человек, который говорит, что все задачи по автоматизации производства можно покрыть одним решением. На деле это звучит примерно так: “Нам срочно нужен MES!”

И тут начинается самое интересное. Если вопрос о внедрении решен положительно, ответственный человек на предприятии оказывается перед выбором: разработать такое решение самостоятельно (инсорс, аутсорс), или использовать вендорское решение (своими силами или при помощи интегратора). В статье рассмотрю плюсы и минусы каждого из этих подходов.

В статье я расскажу о том, как мы построили систему для получения, анализа и сохранения утечек паролей. Рассмотрим архитектуру нашей системы, опишем основные компоненты и расскажем о нашем опыте использования ScyllaDB для задач оперативной загрузки большого количества накопленных утечек.

df.head() — с этого момента вы начинаете работу с данными и полагаетесь на увиденное? Я тоже. Так мы наступаем в феномен what you see is all there is («что вижу, то пою, что не вижу, не спою» — вольный перевод). У ограниченного набора данных, возможно, отсортированного, мы видим ещё более ограниченный набор данных. Мы сами этого не понимаем, но дальше нашу работу строим только на увиденном. 

Как починить себя? Принять как данность, что все подвержены когнитивным искажениям. От них нельзя избавиться полностью. Можно «пойти на компромисс: научиться распознавать ситуации, в которых возможны ошибки. И стараться избегать серьёзных ошибок, если ставки высоки». В этой фразе скрыт рецепт для нас: понимаем, где происходят значимые действия во время работы с данными → пробуем распознать «ситуации, в которых возможны ошибки» → придумываем, как можно избежать этих ошибок. 

Я работаю с данными почти 20 лет, и из них семь набирала и растила джунов, три — наставник в Практикуме на курсе «Аналитик данных». По работам начинающих аналитиков (чужие ошибки проще увидеть, чем свои) я пробовала понять, где происходят «значимые действия» и «возможны ошибки» во время предобработки данных. В этой статье предложу свои варианты борьбы.

Если вы задаётесь такими вопросами, как «точно ли я занимаюсь тем, что нравится?» или «как сменить сферу деятельности?», тогда эта статья однозначно для вас. В ней я поделюсь:

• тем, как я выбрал свою первую профессию программиста;

• почему решил сменить её и ушёл в системный анализ;

• насколько мой опыт разработки помог мне в новой сфере;

• сложно ли менять профессию и проходить собеседования;

• какие выводы я сделал из пройденных трудностей и совершённых ошибок.

Я, Игорь Олянич, системный аналитик компании Intaro, сейчас проведу вас по своему пути из разработки в аналитику и поделюсь опытом, который мне удалось получить. Присаживайтесь поудобнее.

Архитекторы городов рассматривают город как единую систему с множеством противоречивых целей, каждая из которых развивается со временем, и пытаются создать наилучшее возможное решение, которое может масштабироваться и быть устойчивым к сбоям. Звучит знакомо?