Как обещал)

Кто уже видел — давайте вспомним вместе, а кто ещё не успел — самое время посмотреть!

Делимся мемным видео с закрытия ArchDays, чтобы добавить осеннему дню немного яркости и улыбок. Смотрите сами и делитесь настроением ☀️

Проектируем собственный рекламный движок
Денис Токарев
Яндекс.Еда

Я всегда просматриваю все выступления ArchDays и в этом году первым просмотрел выстуление Дениса.

Помимо того, что кому-то может быть интересно узнать как устроена Яндекс.Еда изнутри, это отличное выступление, в котором есть:

▪️Примеры численно определенных атрибутов качества в связке с бизнес-целями. Здесь вы найдете, например, объяснение, почему API должен отдавать результат за 50ms, а не за секунду или 500ms в контексте продукта
▪️Пример выбора наиболее подходящего решения из нескольких альтернатив
▪️Практическое применение некоторых архитектурных тактик, например Fallback и тактик позднего связывания на примере конфигурации алгоритмов

Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=YBxi8msb3Ys

Архитектор и ИИ: Управляем старым техдолгом и создаем новый.
Руслан Серкин
МТС Web Services

Это выступление хорошо тем, что демонстирует как развивается инженерия. Настоящая инженерия – она скучная. Скучная не в том плане, что ей скучно заниматься, а в том, что она часто лишена громких лозунгов, развивается не очень быстро, зато надежно. Как это выгдядит? Есть некоторое видение далекого будущего, но чтобы к нему прийти мы берем небольшие задачи, решаем их, анализируем результаты, доволим до рабочего состояния. Затем на этих кубиках строятся следующие и так далее. Собственно, так и появляются большие, сложные, надежные и в том числе инновационные решения.

В выступлении Руслан рассматривает как ИИ помогает в работе с тремя видами техдолга:
▪️Долг по незнанию (когда ИИ знает всё, но не знает вашу компанию)
▪️Долг непоследовательности (когда в компании много решений, но они не согласованы друг с другом)
▪️Долг документации (много сделали, надо описать)

Однако во время отбора докладов именно вторая его часть триггернула, а она о том, что «бесплатный сыр только в мышеловке» и несмотря на то, что ИИ помогает работать с одними видами техдолга, он привносит новые (часть из которых совершенно новые):
▪️Долг черного ящика (зависимость от эффективной, но непонятной системы)
▪️Долг слепого контекста (технически безупречное решение, нежизнеспособное в реальных условиях)
▪️Долг сверхоптимизации (особенно преждевременная оптимизация, которая лишает маневременнности)
▪️Долг версии модели (то, что сегодня паттерн, в новой версии модели может стать антипаттерном, несмотря на то, что хорошо решает задачу)

В выступлении даны рекомендации о том, как работать с новым техдолгом и роли архитектора и, если выйти на уровень чуть выше, то мы увидим, что это во многом про нейросимволический подход и построение формальных онтологий поверх LLM для управления ей.

Смотреть: https://www.youtube.com/watch?v=FLELAI1rqIw