Мы все привыкли строить производство софта как конвейер. Продакт берёт идею, отдаёт аналитику. Аналитик пишет требования, отдаёт разработчику. Разработчик пишет код, отдаёт QA. QA проверяет, отдаёт DevOps. DevOps выкатывает в прод.Каждый знает свой участок. Каждый передаёт результат дальше. Лента сама довозит результат до пользователя.Так работало 30 лет. И вот в каждый из этих участков пришёл AI-агент. И конвейер начал барахлить. Починить конвейер? Или заменить? Узнаем!
Конвейер данных (Data Pipeline) - это последовательность шагов для обработки данных. Если данные еще не присутствуют в платформе данных, они поступают в начале конвейера. Затем конвейер обрабатывает данные через ряд этапов, где выход каждого этапа становится входом следующего. Этот процесс продолжается до тех пор, пока конвейер не будет завершен. В некоторых случаях независимые этапы могут выполняться одновременно. Читать далее
Мы в Диасофт несколько лет назад начали строить Digital Q.DevOps — внутренний конвейер сборки, тестирования, доставки и развёртывания, — и сейчас через него проходит больше 2000 развёртываний в сутки. На прошлой неделе собрали внутренний митап с разработчиками, тестировщиками и DevOps-инженерами, чтобы честно разобрать, что в продукте получилось, что до сих пор болит, и куда мы движемся. Читать далее
У нас в Газпромбанке сложилась довольно интересная ситуация. Банк относительно недавно начал активно работать с розницей, которая как локомотив начала тянуть все внутрибанковское IT и менять характер работы всех подразделений. Одна из главных наших проблем (впрочем, как и у…