Разработка

В докладе расскажу о том, как узнал о FSD, как это изменило мое мышление, как я начал использовать его во всех проектах и как разочаровался в нем. Как решил проблемы FSD и понял, что это уже не FSD.

Делаем из телефона инструмент для решения задач. MDM API в помощь тем, кто хочет отвлечься.

- Что есть BPMN-схемы на примере Camunda

- Зачем тестировать BPMN-схемы

- Тестирование вручную BPMN

- Автоматизированное тестирование бизнес-процессов в изоляции

Работа с базами данных в Kubernetes отличается от работы с stateless микросервисами. При этом, если учитывать особенности работы Kubernetes со stateful-приложениями, мы можем получить хорошую автоматику для запуска тысяч баз данных. Наша платформа DBaaS на базе Kubernetes имеет ряд особенностей и требований к предоставляемым кластерам, в связи с этим есть достаточно большой простор для проблем при вводе в эксплуатацию нового кластера. В рамках доклада обсудим, какие задачи мы решили при эксплуатации баз данных в Kubernetes, из чего состоит DBaaS Kubernetes кластер, как происходит его настройка, и что мы придумали, чтобы сделать приемку кластера легче.

- Как подходить к построению систем на платформе 1С с тысячами и десятками тысяч пользователей

- Какую архитектуру выбирать, какие механизмы использовать.

- Опыт практических внедрений.

Когда речь заходит о Spring Security, редко говорят об Access Control List. Если поискать материал по теме, можно обнаружить, что технология недостаточно раскрыта. Комментарии на Stack Overflow скажут, что использование ACL снижает производительность и приводит к избыточности данных.

Но так ли это на самом деле? Имеет ли это место в современных реалиях? А главное — стоит ли игра свеч?

*Тезисы уточняются

Как известно, дизайн-система способствует повышению эффективности работы команды разработчиков, так как она предоставляет консистентную базу правил и стандартов, благодаря которым разработчики могут быстро принимать решения и сократить время вывода фичи.

Мы пришли к пониманию необходимости создания своей дизайн-системы и выделения под это отдельной команды, чтобы закрыть боли, которые у нас возникли.

За время создания нашей дизайн-системы мы выработали для себя идеальный процесс разработки компонентов. И хотим показать вам полный цикл создания компонента от появления идеи в продуктовой команде разработки до релиза новой версии библиотеки дизайн-системы.

Наша дизайн-система применяется в огромном портфеле продуктов, и мы нашли решения, которые могут удовлетворить функционалу любого из них. Расскажем и покажем, как дизайн-система может быть гибкой, доступной и удобной в использовании.

В своем докладе я расскажу о DI фреймворках и о том, нужны ли они в вашей кодовой базе. Я свяжу это с SOLID, постараюсь наглядно продемонстрировать почему DI может быть полезен и постараюсь поговорить о скорости DI фреймворков. Конечно же, поговорим и о скорости работы DI.

Модератор:

Маргарита Трофимова, директор департамента тестирования и обеспечения качества ITFB

Описание:

Круглый стол будет полезен для широкой аудитории, не только QA, но и разработчикам, продактам и другим коллегам из ИТ-сферы. Совместными усилиями мы взглянем на тренды развития QA и сможем сравнить уровень развития собственных команд тестирования на предмет соответствия актуальным веяниям отрасли.

Основные вопросы:

- У кого больше всех ЗП в тестировании и что сделать, чтобы ее получить?

- Переполнен ли рынок специалистов по тестированию или наоборот компании испытывают острую нехватку кадров?

- Стоит ли сейчас идти в эту профессию, если да, то куда именно?

- Какие инструменты помогают тестировщику в наши дни обеспечивать и контролировать качество?

- Какие перспективы развития инструментов искусственного интеллекта в области QA, и вымрет ли ручное тестирование на фоне популяризации нейронных сетей, ИИ и старой доброй автоматизации тестирования?

Участники:

1. Андрей Конушин, председатель Российской коллегии экспертов по тестированию программного обеспечения

2. Александр Александров, «дедушка» русского тестирования

3. Екатерина Ремизова, директор по качеству Simbirsoft

4. Алексей Петров, директор по качеству в Одноклассники

5. Александр Торговкин, руководитель Bytex

6. Константин Синанов, директор отделения IBS

7. Полина Семенюк, руководитель подбора и адаптации персонала ITFB Group

В докладе погрузимся в работу с памятью и производительностью в React.

Расскажу, как понять, что ваш сайт требует слишком много памяти и всегда ли можно жертвовать памятью ради производительности?

Поговорим о том, отчего в React может течь память и как изменится ситуация с выходом React Compiler.

Затронем способы работы с Heap Snapshot: на что обращать внимание и какие для этого есть инструменты.

- Зачем нужен Langchain и почему стоит разрабатывать на нем LLM-приложения

- Способы интеграции приложений с веб-сервисами: обзор различных подходов

- Обзор возможностей связки Langchain и Web

- Практический кейс: интеграция Langchain-приложения в контур клиента

Tarantool — это платформа для in-memory-вычислений, написанная на C/C++ и Lua. Миры Lua и С/C++ очень тесно связаны: у Tarantool есть модули на Lua, модули на Lua могут использовать модули, написанные на C/C++. В процессе исполнения и в Lua-коде, и в C/C+±коде могут возникать исключения, которые иногда необходимо обрабатывать в другом компоненте, может быть написанном на другом языке.

Доклад рассказывает о том, как можно реализовать интероперабельность исключений между двумя языками на примере Lua и C. Разберемся в том, какие есть способы реализации механизма исключений на разных платформах, посмотрим на специфичные для них сложности, а также рассмотрим реализацию интероперабельности на примере LuaJIT, с помощью которого исполняется весь Lua-код в Tarantool.

Разработчикам часто приходится встречаться с оптимизацией различных бизнес-процессов. В докладе спикер расскажет о проблемах медленной вставки данных в БД с использованием Spring, а также о том, как можно ускорить этот процесс от простых настроек до использования кастомных методов PostgreSQL.

Как и на чем лучше строить систему, которая должна работать с пространственными данными?

Современные СУБД позволяют хранить и обрабатывать цифровую информацию о местности, но в чем они значительно уступают геоинформационным системам?

А в чем современные ГИС не дотягивают до возможностей СУБД?

Рассмотрим эти смежные и во многом пересекающиеся технологии, и то, как взять лучшее из обоих.

Поделюсь опытом разумных компромиссов БД и ГИС, которые мы успешно применяем в своих решениях.

- Как компания AdvantShop доставляет обновления приложения множеству клиентов в автоматическом режиме.

- Автоматическое конфигурирование исходников из эталонной мастер ветки под каждого клиента

- Как настроить Fastlane для автоматической публикации в Google Play Market

- Как настроить Fastlane для автоматической публикации в App Store

Как выбрать технологию для создания пользовательского клиента, если вы разработчик на Spring Boot? Java или Kotlin? Использовать проверенные шаблонные движки и HTMX, или писать SPA на React и сидеть за npm документацией?

Обсудим технологии для Spring разработчика: HTMX, Vaadin, Jmix, Kotlin Multiplatform, Jetpack Compose, и сравним, какая из них принесет больше пользы проекту и удовольствия в разработке.

В наше время разработка электроники стала намного проще. Облегчают задачу различные CAD программы, которые автоматизируют работу.

Так же появились онлайн CAD системы, которые помимо разработки, позволяют сразу разместить заказ на производстве.

Развитие микроэлектроники позволяет решать такие задачи, о которых, например, лет 20 назад, даже не задумывались.

С развитием миниатюрных и дешевых процессоров, множество девайсов стали с зачатками «ума». Проще поставить микроконтроллер и написать программку к нему, чем городить логические схемы из десятков дискретных элементов.

Для разработки микропрограмм для контроллеров существуют специализированные среды разработки. Множество кроссплатформенных библиотек, позволяет применять решения для микроконтроллеров от разных производителей.

Внедрение различных беспроводных технологий в микроконтроллеры, позволило обеспечивать связь между устройствами на расстоянии. При этом особых знаний в программировании не требуется.

Совсем недавно автоматизации подвергались только высокотехнологичные производства, сейчас автоматизация идет широким шагом в массы. Появилось новое направление: Умный дом.

Появление специализированных сообществ в социальных сетях позволяет разработчикам быстрее понять потребность в тех или иных устройствах.

— Практика использования ML-моделей для работы с играми, где DAU исчисляется тысячами

— В каких задачах используем ML? Где начинается ML? И где он заканчивается?

– Что лучше — своя ML-разработка или готовые решения?

А также расскажу о пяти моделях, которые используем мы:

— Model 1: InnoRan - Optimove (ML кластеризация)

– Model 2: PhycoTypes (ML кластеризация)

— Model 3: Finance Models (Прогнозирование)

– Model 4: Innova LM (обработка естественного языка)

— Model 5: CHEATER-KILLER

1. Коротко о языке запросов 1С и о структуре данных для демонстрационного примера.

2. Кортеж, домен, отношение в результатах запросов 1С.

3. Ссылочные и не-ссылочные объекты метаданных в 1С. Как "выглядит" ссылка.

4. Ключи в реляционной алгебре. Ключи для разных объектов метаданных 1С.

5. Синтаксис и результат основных операций реляционной алгебры на примерах запросов 1С: выборка, проекция, декартово произведение, объединение, разность, пересечение, соединение (экви-, естественное, тэта- ), деление.

6. Некоторые дополнительные операции (переименование, расширение, подведение итогов).

Такие конструкции и концепты языка python как глобальные переменные, декораторы и аннотации типов вместе с интерпретируемостью и инструментами рефлексии позволяют создателям фреймворков включать в него различные способы определения каркаса web-сервиса. Популярный FastAPI и уже зрелый Flask тяготеют к декларативности.

Роутинг, валидация, документация и инициализация приложения завязаны на модификацию view-функций с помощью декораторов и аннотаций. С такого подхода стартуют многие проекты, однако так ли он хорош в приложениях с десятками эндпоинтов, которые содержат средства для аутентификации, документирования, поддержания обратной совместимости, разграничения областей видимости и пр.?

При разрастании кодовой базы приложения, составленного при помощи аннотаций и декораторов, возможны следующие трудности: конфликты внешних зависимостей, сложности тестировании приложения, где необходимы кастомные подключения к внешним зависимостям или эмулирование аутентификации.

В докладе выделим преимущества и недостатки декларативного и императивного подхода в определении скелета web-сервиса. Сопоставив их с масштабами приложений и обсудим, в каких моментах будет выгодно отойти от идиоматического подхода фреймворка. Также, на примере Flask и FastAPI покажем, как извлекать преимущества из обоих стилей, для этого посмотрим исходный код фреймворков и решения, принятые их создателями.

Структура приложения

Структура фичи

Навигация

Тема

DI

Data Flows

1. Введение в платформу 1С:

- История и развитие платформы.

- Основные цели и задачи, которые решает 1С в бизнесе.

2. Обзор функционала платформы:

- Разнообразие решений и конфигураций (1С:ERP, 1С:Управление торговлей и др.).

- Ключевые особенности и преимущества использования.

3. Структура интерфейса 1С:

- Компоненты интерфейса: меню, панели инструментов, рабочие области.

- Как проще ориентироваться в системе.

4. Практическая часть:

- Участники выполняют задачи с использованием платформы.

- Обсуждение результатов.

1. Зачем публиковать библиотеки?

2. Структура Node Package Manager (npm):

- Основные компоненты npm: CLI и репозиторий npm.

3. Инструменты инициализации библиотеки.

4. Настройка TypeScript

5. Модули ES Modules (ESM), CommonJS (CJS), Universal Module Definition (UMD)

6. Управление зависимостями с помощью команд `npm install`, `npm update` и `npm uninstall`.

7. Сборка библиотек с помощью Webpack или Rollup.

8. Публикация библиотеки.

9. Лицензирование.