[1/2] Китайская модель. Почему Китай отставал от Запада, а теперь его обгоняет (Рубрика #Economics)
С большим интересом прочитал книгу Владимира Попова, доктора экономических наук, профессора и специалиста по вопросам экономического развития и переходных экономик. Попов долгое время работал в ведущих научно-исследовательских центрах как в России, так и за рубежом. Он зарекомендовал себя как эксперт в области сравнительного экономического развития. Попов особенно прославился исследованиями причин успехов и неудач разных моделей развития - от «шоковой терапии» и постепенных реформ в постсоциалистических странах до феномена восточноазиатского экономического чуда. Его новая книга о «китайской модели» фактически стала итогом многолетнего изучения этой темы, опирающегося и на академические данные, и на личный опыт автора (Попов часто посещал Китай, свободно владеет несколькими языками, включая китайский).
Главная мысль книги - понять истоки и особенности феноменального рывка Китая и Восточной Азии в целом и оценить, насколько "китайская модель" развития конкурентоспособнее западной либеральной модели. Для этого Попов формулирует три ключевых вопроса, вокруг которых строится повествование
1️⃣ Почему Китай (и вслед за ним другие восточноазиатские страны, исторически опиравшиеся на китайскую цивилизационную модель) в XVIII–XIX веках существенно отстал в развитии - не только от стран Запада, но и от некоторых других развивающихся регионов? Что помешало Китаю в ту эпоху угнаться за Европой?
2️⃣ Как получилось, что с середины XX века именно Восточная Азия стала единственным крупным регионом, которому удалось стремительно сократить разрыв с Западом по уровню экономики? Иными словами, что особенного в политике и экономической стратегии Китая и его соседей (Япония, Корея, Тайвань и т.д.), раз они из аутсайдеров превратились в мировых лидеров?
3️⃣ Является ли нынешняя китайская социально-экономическая модель - основанная на приоритете общественных интересов над частными, на так называемых "азиатских ценностях" - более жизнеспособной и конкурентной, чем либеральная западная модель? И чем в перспективе завершится соперничество этих двух систем?
Ответы на эти вопросы автор дает в 6 частях, название которых позволяет оценить направление мысли автора
Часть I. «Почему Запад разбогател раньше Китая, и почему Китай теперь догоняет Запад?» - Историческая ретроспектива периода примерно с XVI по начало XX века, когда произошёл знаменитый "великое расхождение": Европа ушла вперёд, а Китай остался позади
Часть II. «Только социализм спасёт Китай? После революции 1949 года» – о периоде маоистского Китая. После основания КНР в 1949 году страна пошла по социалистическому пути. Здесь разбирается, каких успехов и ошибок достиг Китай во время правления Мао Цзэдуна
Часть III. «Только капитализм спасёт Китай? После 1979: почему Китай ускорился при переходе к рынку, а Россия замедлилась» - центральная часть книги, посвящённая реформам Дэн Сяопина и последующим десятилетиям быстрого роста. Здесь детально разбирается, как Китай внедрил элементы рынка в плановую экономику и добился скачка
Часть IV. «Только демократия спасёт Китай?» - отход Китая от экономики к политическим и институциональным аспектам (примерно современный период, рубеж XX–XXI вв.)
Часть V. «Только Китай спасёт капитализм? 20 лет вперед» - заключительный раздел, смотрящий в будущее. Здесь рассматривается глобальная перспектива: каким может стать мир в ближайшие десятилетия, если китайская модель продолжит набирать влияние.
В общем, книга получилась очень инетерсной и я читал ее в бумаге, чего и вам рекомендую.
А в следующем посте расскажу про шестиэтапную модель развития Китая по Попову и что можно из нее извлечь другим странам.
#Economics #Strategy #Processes #History #PopularScience
С большим интересом прочитал книгу Владимира Попова, доктора экономических наук, профессора и специалиста по вопросам экономического развития и переходных экономик. Попов долгое время работал в ведущих научно-исследовательских центрах как в России, так и за рубежом. Он зарекомендовал себя как эксперт в области сравнительного экономического развития. Попов особенно прославился исследованиями причин успехов и неудач разных моделей развития - от «шоковой терапии» и постепенных реформ в постсоциалистических странах до феномена восточноазиатского экономического чуда. Его новая книга о «китайской модели» фактически стала итогом многолетнего изучения этой темы, опирающегося и на академические данные, и на личный опыт автора (Попов часто посещал Китай, свободно владеет несколькими языками, включая китайский).
Главная мысль книги - понять истоки и особенности феноменального рывка Китая и Восточной Азии в целом и оценить, насколько "китайская модель" развития конкурентоспособнее западной либеральной модели. Для этого Попов формулирует три ключевых вопроса, вокруг которых строится повествование
1️⃣ Почему Китай (и вслед за ним другие восточноазиатские страны, исторически опиравшиеся на китайскую цивилизационную модель) в XVIII–XIX веках существенно отстал в развитии - не только от стран Запада, но и от некоторых других развивающихся регионов? Что помешало Китаю в ту эпоху угнаться за Европой?
2️⃣ Как получилось, что с середины XX века именно Восточная Азия стала единственным крупным регионом, которому удалось стремительно сократить разрыв с Западом по уровню экономики? Иными словами, что особенного в политике и экономической стратегии Китая и его соседей (Япония, Корея, Тайвань и т.д.), раз они из аутсайдеров превратились в мировых лидеров?
3️⃣ Является ли нынешняя китайская социально-экономическая модель - основанная на приоритете общественных интересов над частными, на так называемых "азиатских ценностях" - более жизнеспособной и конкурентной, чем либеральная западная модель? И чем в перспективе завершится соперничество этих двух систем?
Ответы на эти вопросы автор дает в 6 частях, название которых позволяет оценить направление мысли автора
Часть I. «Почему Запад разбогател раньше Китая, и почему Китай теперь догоняет Запад?» - Историческая ретроспектива периода примерно с XVI по начало XX века, когда произошёл знаменитый "великое расхождение": Европа ушла вперёд, а Китай остался позади
Часть II. «Только социализм спасёт Китай? После революции 1949 года» – о периоде маоистского Китая. После основания КНР в 1949 году страна пошла по социалистическому пути. Здесь разбирается, каких успехов и ошибок достиг Китай во время правления Мао Цзэдуна
Часть III. «Только капитализм спасёт Китай? После 1979: почему Китай ускорился при переходе к рынку, а Россия замедлилась» - центральная часть книги, посвящённая реформам Дэн Сяопина и последующим десятилетиям быстрого роста. Здесь детально разбирается, как Китай внедрил элементы рынка в плановую экономику и добился скачка
Часть IV. «Только демократия спасёт Китай?» - отход Китая от экономики к политическим и институциональным аспектам (примерно современный период, рубеж XX–XXI вв.)
Часть V. «Только Китай спасёт капитализм? 20 лет вперед» - заключительный раздел, смотрящий в будущее. Здесь рассматривается глобальная перспектива: каким может стать мир в ближайшие десятилетия, если китайская модель продолжит набирать влияние.
В общем, книга получилась очень инетерсной и я читал ее в бумаге, чего и вам рекомендую.
А в следующем посте расскажу про шестиэтапную модель развития Китая по Попову и что можно из нее извлечь другим странам.
#Economics #Strategy #Processes #History #PopularScience
OZON
Китайская модель. Почему Китай отставал от Запада, а теперь его обгоняет | Попов Владимир Викторович купить на OZON по низкой цене…
Китайская модель. Почему Китай отставал от Запада, а теперь его обгоняет | Попов Владимир Викторович – покупайте на OZON по выгодным ценам! Быстрая и бесплатная доставка, большой ассортимент, бонусы, рассрочка и кэшбэк. Распродажи, скидки и акции. Реальные…
👍9❤5🔥4👎1
[2/2] Китайская модель. Почему Китай отставал от Запада, а теперь его обгоняет (Рубрика #Economics)
Продолжая рассказ про китайскую модель развития, расскажу про шестиэтапную модель развития Китая по Попову
1️⃣ Политическая и социальная стабильность
Создание сильной центральной власти, единства страны и базового равенства (недопущение крайних форм неравенства) - то, что Китай реализовал после потрясений первой половины XX века, установив жесткую государственную систему и порядок
2️⃣ Мобилизация инвестиций
Обеспечение чрезвычайно высокой нормы накопления - государство изымает и концентрирует значительную часть прибылей в бюджете и направляет их на централизованные инвестиции в развитие. Исторически это происходило, например, через коллективизацию и госрегулирование при Мао, позволившие направить ресурсы на индустриализацию
3️⃣ Повышение эффективности экономики
Внедрение рыночных механизмов и стимулов технического прогресса, чтобы вложения начали давать отдачу. Этот этап - реформы Дэн Сяопина с конца 1970-х, когда сохраняется сильное государство, но допускается конкуренция, частное предпринимательство, иностранные инвестиции и т.д., что резко повысило продуктивность.
4️⃣ Экономический суверенитет
Защита внутреннего рынка и развитие собственных производств посредством импортозамещения и разумного протекционизма. Китай последовательно выращивал национальную промышленность - от стали и автомобилей до высоких технологий - ограждая её на ранних стадиях от уничтожающей конкуренции извне.
5️⃣ Выход на внешние рынки
Ориентация на экспорт и глобальную конкурентоспособность. Достигнув достаточного промышленного потенциала, Китай сделал ставку на захват внешних рынков - благодаря дешёвой рабочей силе и искусственно заниженному курсу юаня его товары стали сверхконкурентоспособны на мировом рынке, что привело к многолетнему экспорту-буму. Кстати, про это можно почитать историю компании Haier, которую упоминает Попов и книгу о которой я уже разбирал
6️⃣ Адаптивность политики и институтов
Постоянное приспособление системы под меняющиеся условия. Китайские власти гибко реагируют на новые вызовы - будь то мировые кризисы, торговые войны или внутренние социальные проблемы. Меняются приоритеты (например, сейчас больший упор на внутреннее потребление и инновации), усиливается или ослабляется госрегулирование в разных сферах по мере необходимости. Эта адаптивность позволяет модели не застаиваться.
Странам, что хотят повторить китайскую модель развития, нужно искать свой баланс между государственным управлением и рыночными механизмами, опираясь на сильные институты, инвестируя в развитие и действуя стратегически. Именно такой комплексный, этапный подход к развитию, по мнению Попова, может стать рецептом успеха и для других стран.
#Economics #Strategy #Processes #History #PopularScience
Продолжая рассказ про китайскую модель развития, расскажу про шестиэтапную модель развития Китая по Попову
1️⃣ Политическая и социальная стабильность
Создание сильной центральной власти, единства страны и базового равенства (недопущение крайних форм неравенства) - то, что Китай реализовал после потрясений первой половины XX века, установив жесткую государственную систему и порядок
2️⃣ Мобилизация инвестиций
Обеспечение чрезвычайно высокой нормы накопления - государство изымает и концентрирует значительную часть прибылей в бюджете и направляет их на централизованные инвестиции в развитие. Исторически это происходило, например, через коллективизацию и госрегулирование при Мао, позволившие направить ресурсы на индустриализацию
3️⃣ Повышение эффективности экономики
Внедрение рыночных механизмов и стимулов технического прогресса, чтобы вложения начали давать отдачу. Этот этап - реформы Дэн Сяопина с конца 1970-х, когда сохраняется сильное государство, но допускается конкуренция, частное предпринимательство, иностранные инвестиции и т.д., что резко повысило продуктивность.
4️⃣ Экономический суверенитет
Защита внутреннего рынка и развитие собственных производств посредством импортозамещения и разумного протекционизма. Китай последовательно выращивал национальную промышленность - от стали и автомобилей до высоких технологий - ограждая её на ранних стадиях от уничтожающей конкуренции извне.
5️⃣ Выход на внешние рынки
Ориентация на экспорт и глобальную конкурентоспособность. Достигнув достаточного промышленного потенциала, Китай сделал ставку на захват внешних рынков - благодаря дешёвой рабочей силе и искусственно заниженному курсу юаня его товары стали сверхконкурентоспособны на мировом рынке, что привело к многолетнему экспорту-буму. Кстати, про это можно почитать историю компании Haier, которую упоминает Попов и книгу о которой я уже разбирал
6️⃣ Адаптивность политики и институтов
Постоянное приспособление системы под меняющиеся условия. Китайские власти гибко реагируют на новые вызовы - будь то мировые кризисы, торговые войны или внутренние социальные проблемы. Меняются приоритеты (например, сейчас больший упор на внутреннее потребление и инновации), усиливается или ослабляется госрегулирование в разных сферах по мере необходимости. Эта адаптивность позволяет модели не застаиваться.
Странам, что хотят повторить китайскую модель развития, нужно искать свой баланс между государственным управлением и рыночными механизмами, опираясь на сильные институты, инвестируя в развитие и действуя стратегически. Именно такой комплексный, этапный подход к развитию, по мнению Попова, может стать рецептом успеха и для других стран.
#Economics #Strategy #Processes #History #PopularScience
Telegram
Книжный куб
[1/2] Китайская модель. Почему Китай отставал от Запада, а теперь его обгоняет (Рубрика #Economics)
С большим интересом прочитал книгу Владимира Попова, доктора экономических наук, профессора и специалиста по вопросам экономического развития и переходных…
С большим интересом прочитал книгу Владимира Попова, доктора экономических наук, профессора и специалиста по вопросам экономического развития и переходных…
❤8🔥5👍4
[1/2] Про Netflix - Бизнес-планы и оргструктура (Рубрика #Business)
После просмотра подкаста с Элизабет Стоун, техническим директором Netflix, мне стало интересно, а как они в общем поживают, куда смотрит бизнес, как выглядит оргструктура и как выглядит инженерная культура и как дела с архитектурой. В первом посте мы обсудим все кроме архитектуры.
Netflix делает ставку на следующие направления
1️⃣ Основной бизнес стриминга
- Здесь увеличиваются инвестиции в оригинальный контент, развиваются инструменты для кинопроизводства
- Совершенствуется персонализация сервиса и монетизируется совмстное использование (платный шеринг)
- Успешно движется пилотирование прямых трансляций
- Идут работы по приросту подписчиков, например, за счет тарифных планов с рекламой
2️⃣ Рекламный бизнес
- Изначально компания быстро вышла на рынок рекламы вместе с Microsoft
- Спустя полтора года после запуска тарифов с рекламой Netflix объявил о создании собственной ad-tech платформы
- Цель - самостоятельно контролировать рекламные технологии, чтобы предлагать брендам более таргетированные и персонализированные объявления для ~270 млн пользователей.
3️⃣ Рынок видеоигр и облачного гейминга
- Начиная с 2021 года Netflix включил мобильные игры в подписку
- В 2024 году Netflix назначил президента по играм Алена Таскана, экс-руководителя студии Epic Games, чьей целью было сделать так, чтобы "играть на Netflix было так же легко, как стримить кино в пятницу вечером"
- В 2025 году Netflix зашла на рынок облачного гейминга и стартовала интеграции игр непосредственно в приложение Netflix на ТВ: пользователь выбирает игру на экране телевизора, а смартфон используется в роли контроллера. Таким образом, Netflix устранняет лишние препятствия для казуальных игроков
- За первые 10 месяцев 2025 года уже есть результаты - количество загрузок игр выросло на 17% (до ~74,8 млн) по сравнению с аналогичным периодом 2024 года.
Если говорить про оргструктуру, то технологическое подразделение играет стратегическую роль. В январе 2023 года сооснователь Рид Хастингс отошёл от оперативного управления, и руководство перешло к двум со-CEO: Тед Сарандос отвечает за контентное направление, а Грег Питерс - за продуктово-техническое. Грег Питерс ранее многие годы возглавлял development и продуктовую организацию Netflix, и с его повышением до co-CEO технологическая повестка получила ещё более высокий приоритет на уровне высшего менеджмента. В конце 2023 года Netflix обновил высший технический состав
- Появилась позиция CTO и на пост главного технического директора назначили Элизабет Стоун (про подкаст с которой я рассказывал раньше). Стоун пришла в Netflix в 2020 году и руководила командой Data & Insights (департамент продуктовой аналитики и науки о данных). Наверное, это назначение подчёркивает, что компания видит свое будущее в тесном симбиозе технологий и анализа данных
- Параллельно должность Chief Product Officer (CPO) заняла Юнис Ким, отвечающая за пользовательский продукт (интерфейсы, рекомендации, игровой UX и т.д.)
По словам Грега Питерса, эти два лидера “будут возглавлять чрезвычайно важную часть нашего сервиса” - то есть всю техническую платформу и пользовательский опыт, улучшая возможности поиска и открытия контента (фильмов, сериалов и игр) для аудитории. Таким образом, на уровне топ-менеджмента создан тандем, в котором технологии и продукт находятся в фокусе развития Netflix.
Если же говорить про инженерную культуру, то ее отлично описала Элизабет в уже упоминавшемся подкасте. А в следующем посте я расскажу про инфраструктуру и архитектуру Netflix (по-крайней мере про то, о чем они рассказывали публично за последние 10-15 лет).
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software
После просмотра подкаста с Элизабет Стоун, техническим директором Netflix, мне стало интересно, а как они в общем поживают, куда смотрит бизнес, как выглядит оргструктура и как выглядит инженерная культура и как дела с архитектурой. В первом посте мы обсудим все кроме архитектуры.
Netflix делает ставку на следующие направления
1️⃣ Основной бизнес стриминга
- Здесь увеличиваются инвестиции в оригинальный контент, развиваются инструменты для кинопроизводства
- Совершенствуется персонализация сервиса и монетизируется совмстное использование (платный шеринг)
- Успешно движется пилотирование прямых трансляций
- Идут работы по приросту подписчиков, например, за счет тарифных планов с рекламой
2️⃣ Рекламный бизнес
- Изначально компания быстро вышла на рынок рекламы вместе с Microsoft
- Спустя полтора года после запуска тарифов с рекламой Netflix объявил о создании собственной ad-tech платформы
- Цель - самостоятельно контролировать рекламные технологии, чтобы предлагать брендам более таргетированные и персонализированные объявления для ~270 млн пользователей.
3️⃣ Рынок видеоигр и облачного гейминга
- Начиная с 2021 года Netflix включил мобильные игры в подписку
- В 2024 году Netflix назначил президента по играм Алена Таскана, экс-руководителя студии Epic Games, чьей целью было сделать так, чтобы "играть на Netflix было так же легко, как стримить кино в пятницу вечером"
- В 2025 году Netflix зашла на рынок облачного гейминга и стартовала интеграции игр непосредственно в приложение Netflix на ТВ: пользователь выбирает игру на экране телевизора, а смартфон используется в роли контроллера. Таким образом, Netflix устранняет лишние препятствия для казуальных игроков
- За первые 10 месяцев 2025 года уже есть результаты - количество загрузок игр выросло на 17% (до ~74,8 млн) по сравнению с аналогичным периодом 2024 года.
Если говорить про оргструктуру, то технологическое подразделение играет стратегическую роль. В январе 2023 года сооснователь Рид Хастингс отошёл от оперативного управления, и руководство перешло к двум со-CEO: Тед Сарандос отвечает за контентное направление, а Грег Питерс - за продуктово-техническое. Грег Питерс ранее многие годы возглавлял development и продуктовую организацию Netflix, и с его повышением до co-CEO технологическая повестка получила ещё более высокий приоритет на уровне высшего менеджмента. В конце 2023 года Netflix обновил высший технический состав
- Появилась позиция CTO и на пост главного технического директора назначили Элизабет Стоун (про подкаст с которой я рассказывал раньше). Стоун пришла в Netflix в 2020 году и руководила командой Data & Insights (департамент продуктовой аналитики и науки о данных). Наверное, это назначение подчёркивает, что компания видит свое будущее в тесном симбиозе технологий и анализа данных
- Параллельно должность Chief Product Officer (CPO) заняла Юнис Ким, отвечающая за пользовательский продукт (интерфейсы, рекомендации, игровой UX и т.д.)
По словам Грега Питерса, эти два лидера “будут возглавлять чрезвычайно важную часть нашего сервиса” - то есть всю техническую платформу и пользовательский опыт, улучшая возможности поиска и открытия контента (фильмов, сериалов и игр) для аудитории. Таким образом, на уровне топ-менеджмента создан тандем, в котором технологии и продукт находятся в фокусе развития Netflix.
Если же говорить про инженерную культуру, то ее отлично описала Элизабет в уже упоминавшемся подкасте. А в следующем посте я расскажу про инфраструктуру и архитектуру Netflix (по-крайней мере про то, о чем они рассказывали публично за последние 10-15 лет).
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software
Telegram
Книжный куб
Netflix's Engineering Culture (Рубрика #Engineering)
Посмотрел подкаст про инженерную культуру Netflix, где Элизабет Стоун, технический директор компании, делилась своими мыслями (в Netflix 3.5к инженеров и это 25% сотрудников компании). Последние информацию…
Посмотрел подкаст про инженерную культуру Netflix, где Элизабет Стоун, технический директор компании, делилась своими мыслями (в Netflix 3.5к инженеров и это 25% сотрудников компании). Последние информацию…
👍8❤7🔥5
[2/2] Про Netflix - Инфраструктура, архитектура и AI (Рубрика #Engineering)
Продолжая рассказ про Netflix, надо рассказать про технические основы компании.
Netflix целиком работает в облаке и использует передовую распределённую архитектуру. Все серверные системы Netflix развернуты на AWS - компания завершила полный переход в облако Amazon в 2016 году и с тех пор не владеет собственными дата-центрами. Сегодня инфраструктура Netflix насчитывает сотни и тысячи микросервисов, работающих в нескольких регионах AWS и обслуживающих более 230+ млн аккаунтов по всему миру. Приложения разделены по функциональным сервисам (от профиля пользователя и системы рекомендаций до системы платежей или каталога видео), которые общаются друг с другом через API. Такой переход на микросервисную архитектуру был начат ещё в 2009–2012 годах, когда Netflix разрезал свою монолитную систему на отдельные сервисы для повышения масштабируемости
Netflix построил целый набор внутренних платформенных решений поверх AWS, чтобы упростить жизнь своим разработчикам. Среди них
- Собственная система оркестрации Titus (внутренний проект, потом open source). Titus интегрирован с AWS (управляет EC2-инстансами), позволяя инженерам деплоить свои сервисы в контейнерах без необходимости вручную оперировать виртуальными машинами.
- Собственная система CD Spinnaker (внутренний проект, потом open source). Она работает поверх Titus и автоматизирует развёртывание микросервисов сразу по всем регионам (мульти-регионные деплойменты)
- Собственный API Gateway Zuul (внутренний проект, потом open source). В обновлённой версии Zuul 2 он построен на неблокирующей Netty и выдерживает огромные объемы соединений, выступая первым рубежом масштабирования
- Собственный circuit breaker Hystrix (внутренний проект, потом open source). Интересно, что внутри Netflix от него потом отказались
- Практика chaous engineering и инструменты Chaos Monkey, Simian Army: Latency Monkey, Chaos Kong и др.
Архитектура данных Netflix распределена и масштабируема
- Apache Cassandra используется для высоконагруженных онлайн-хранилищ, где огромные объемы и требуется горизонтальное масштабирование
- Поверх различных хранилищ Netflix реализовал абстрактный слой KV Storage, унифицирующий доступ для разработчиков и инкапсулирующий детали репликации данных
- Для кеширования часто запрашиваемых данных (профили, списки рекомендаций и пр.) в нескольких датацентрах применяется собственный сервис EVCache (поверх memcached)
- Потоковые данные обрабатываются через стриминговую платформу Mantis (внутренний проект, потом open source). Платформа способна в реальном времени фильтровать и агрегировать миллионы событий
- Для пакетных задач big data используется комбинация решений: Keystone - стриминг поверх Kafka, и Genie - оркестратор задач в Hadoop/Spark кластерах (последний релиз в open source был 3 года назад)
- В 2020-х Netflix открыла исходники Conductor - своего оркестратора бизнес-воркфлоу для микросервисов
- В 2024 году выложила в open-source и новую версию оркестратора data/ML-пайплайнов Maestro.
Хотя вычислительные сервисы Netflix работают в AWS, для доставки видео-трафика компания построила собственную CDN-сеть Netflix Open Connect. Эта инфраструктура решает задачу стриминга гигантских объёмов данных (сотни Tbps) с оптимальным качеством. Open Connect представляет собой флот физических caching-апплиансев, которые Netflix устанавливает в узлах интернет-провайдеров по всему миру
Если говорить про AI/ML, то
- Опыт пользователя персонализирован, рекомендации, обложки фильмов
- При помощи AI/ML оптимизируется инфраструктура сервисов, чтобы снизить косты
- AI используется для производства контента, а также, например, для создания трейлеров
В итоге, видно почему Netflix считается технологической компанией.
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software
Продолжая рассказ про Netflix, надо рассказать про технические основы компании.
Netflix целиком работает в облаке и использует передовую распределённую архитектуру. Все серверные системы Netflix развернуты на AWS - компания завершила полный переход в облако Amazon в 2016 году и с тех пор не владеет собственными дата-центрами. Сегодня инфраструктура Netflix насчитывает сотни и тысячи микросервисов, работающих в нескольких регионах AWS и обслуживающих более 230+ млн аккаунтов по всему миру. Приложения разделены по функциональным сервисам (от профиля пользователя и системы рекомендаций до системы платежей или каталога видео), которые общаются друг с другом через API. Такой переход на микросервисную архитектуру был начат ещё в 2009–2012 годах, когда Netflix разрезал свою монолитную систему на отдельные сервисы для повышения масштабируемости
Netflix построил целый набор внутренних платформенных решений поверх AWS, чтобы упростить жизнь своим разработчикам. Среди них
- Собственная система оркестрации Titus (внутренний проект, потом open source). Titus интегрирован с AWS (управляет EC2-инстансами), позволяя инженерам деплоить свои сервисы в контейнерах без необходимости вручную оперировать виртуальными машинами.
- Собственная система CD Spinnaker (внутренний проект, потом open source). Она работает поверх Titus и автоматизирует развёртывание микросервисов сразу по всем регионам (мульти-регионные деплойменты)
- Собственный API Gateway Zuul (внутренний проект, потом open source). В обновлённой версии Zuul 2 он построен на неблокирующей Netty и выдерживает огромные объемы соединений, выступая первым рубежом масштабирования
- Собственный circuit breaker Hystrix (внутренний проект, потом open source). Интересно, что внутри Netflix от него потом отказались
- Практика chaous engineering и инструменты Chaos Monkey, Simian Army: Latency Monkey, Chaos Kong и др.
Архитектура данных Netflix распределена и масштабируема
- Apache Cassandra используется для высоконагруженных онлайн-хранилищ, где огромные объемы и требуется горизонтальное масштабирование
- Поверх различных хранилищ Netflix реализовал абстрактный слой KV Storage, унифицирующий доступ для разработчиков и инкапсулирующий детали репликации данных
- Для кеширования часто запрашиваемых данных (профили, списки рекомендаций и пр.) в нескольких датацентрах применяется собственный сервис EVCache (поверх memcached)
- Потоковые данные обрабатываются через стриминговую платформу Mantis (внутренний проект, потом open source). Платформа способна в реальном времени фильтровать и агрегировать миллионы событий
- Для пакетных задач big data используется комбинация решений: Keystone - стриминг поверх Kafka, и Genie - оркестратор задач в Hadoop/Spark кластерах (последний релиз в open source был 3 года назад)
- В 2020-х Netflix открыла исходники Conductor - своего оркестратора бизнес-воркфлоу для микросервисов
- В 2024 году выложила в open-source и новую версию оркестратора data/ML-пайплайнов Maestro.
Хотя вычислительные сервисы Netflix работают в AWS, для доставки видео-трафика компания построила собственную CDN-сеть Netflix Open Connect. Эта инфраструктура решает задачу стриминга гигантских объёмов данных (сотни Tbps) с оптимальным качеством. Open Connect представляет собой флот физических caching-апплиансев, которые Netflix устанавливает в узлах интернет-провайдеров по всему миру
Если говорить про AI/ML, то
- Опыт пользователя персонализирован, рекомендации, обложки фильмов
- При помощи AI/ML оптимизируется инфраструктура сервисов, чтобы снизить косты
- AI используется для производства контента, а также, например, для создания трейлеров
В итоге, видно почему Netflix считается технологической компанией.
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software
Telegram
Книжный куб
[1/2] Про Netflix - Бизнес-планы и оргструктура (Рубрика #Business)
После просмотра подкаста с Элизабет Стоун, техническим директором Netflix, мне стало интересно, а как они в общем поживают, куда смотрит бизнес, как выглядит оргструктура и как выглядит…
После просмотра подкаста с Элизабет Стоун, техническим директором Netflix, мне стало интересно, а как они в общем поживают, куда смотрит бизнес, как выглядит оргструктура и как выглядит…
👍10❤5🔥5
Стратсессия в Ереване (Рубрика #Strategy)
Улетел на 3 дня в Ереван, чтобы с коллегами поговорить про результаты и стратегию отдела, что занимается на всю компанию продуктовой аналитикой, a/b экспериментами, расчетом метрик и т.д. Это очень важные темы, которые позволяют крупной комапнии оптимизировать свои продукты и процессы опираясь на данные, а не на мнения самых высокооплачиваемых людей (HiPPO, Highest Paid Person's Opinion). Именно поэтому нашу систему для экспериментов мы назвали HiPPO:) Кстати, с Андреем Цыбиным, руководителем отдела мы уже записывали серию подкаста "Code of Leadership", где мы обсуждали часть про продуктовую аналитику (систему Statist), а вскоре запишем новую серию про a/b платформу. Но вообще, наша a/b платформа основывается методологически на книге Доверительное a/b тестирование (Trustworthy Online Controlled Experiments), что написали - Ron Kohavi (Fellow & VP @ Microsoft), Diane Tang (Fellow @ Google), Ya Xu (head of DS @ LinkedIn).
В начале стратсессии я рассказал про важность работы с данными и получения инсайтов на примере Netflix - они в 2023 году на появившуюся позицию CTO назначил руководителя блока Data & Insight. Этим руководителем была Элизабет Стоун (про подкаст с которой я рассказывал раньше). Собственно, для нашей компании с большим количеством зрелых продуктов, экосистемных эффектов, разным подходам при работе с сегментами, эти подходы важны не меньше, чем тому же Netflix. Ну и во время стратсессии мы планируем провести сессию event storming, которая позволяет пошарить понимание процессов работы над экспериментами, статистикой и так далее. Это позволит нам понять как дальше улучшать user experience наших коллег при работе в этом домене.
P.S.
Последний раз в Ереване я был 2 года назад, когда на открытии нашего офиса рассказывал про RnD в крупных компаниях. С тех пор я заметил, что парк машин обновился и в такси приезжают новенькие BYD:)
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software #Metrics #Strategy
Улетел на 3 дня в Ереван, чтобы с коллегами поговорить про результаты и стратегию отдела, что занимается на всю компанию продуктовой аналитикой, a/b экспериментами, расчетом метрик и т.д. Это очень важные темы, которые позволяют крупной комапнии оптимизировать свои продукты и процессы опираясь на данные, а не на мнения самых высокооплачиваемых людей (HiPPO, Highest Paid Person's Opinion). Именно поэтому нашу систему для экспериментов мы назвали HiPPO:) Кстати, с Андреем Цыбиным, руководителем отдела мы уже записывали серию подкаста "Code of Leadership", где мы обсуждали часть про продуктовую аналитику (систему Statist), а вскоре запишем новую серию про a/b платформу. Но вообще, наша a/b платформа основывается методологически на книге Доверительное a/b тестирование (Trustworthy Online Controlled Experiments), что написали - Ron Kohavi (Fellow & VP @ Microsoft), Diane Tang (Fellow @ Google), Ya Xu (head of DS @ LinkedIn).
В начале стратсессии я рассказал про важность работы с данными и получения инсайтов на примере Netflix - они в 2023 году на появившуюся позицию CTO назначил руководителя блока Data & Insight. Этим руководителем была Элизабет Стоун (про подкаст с которой я рассказывал раньше). Собственно, для нашей компании с большим количеством зрелых продуктов, экосистемных эффектов, разным подходам при работе с сегментами, эти подходы важны не меньше, чем тому же Netflix. Ну и во время стратсессии мы планируем провести сессию event storming, которая позволяет пошарить понимание процессов работы над экспериментами, статистикой и так далее. Это позволит нам понять как дальше улучшать user experience наших коллег при работе в этом домене.
P.S.
Последний раз в Ереване я был 2 года назад, когда на открытии нашего офиса рассказывал про RnD в крупных компаниях. С тех пор я заметил, что парк машин обновился и в такси приезжают новенькие BYD:)
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software #Metrics #Strategy
❤15🔥7👍3
10x engineer - Midlife crisis (Рубрика #Humor)
Вышел свежий скетч про кризис среднего возраста легендарного 10x инженера, где юмор построен на иронии и сарказме в отношении стереотипов и типичных ситуаций из жизни разработчика, который считается гиперпродуктивным, но при этом ведет себя эксцентрично. Мы видим примеры абсурдности технологического мира, гиперболизации умственных способностей, чрезмерного цинизма и отчуждение героя от обычных людей (он зовет их NPC - неигровыми персонажами). Вот несколько примеров шуток
Один из популярных комментариев под видео звучит так "The new season of Mr. Robot looks different, but I'll take it" и действительно послевкусие от видео похоже на сериал Mr. Robot, чей первый сезон вышел 10 лет назад.
#Software #Engineering #Humor #Productivity
Вышел свежий скетч про кризис среднего возраста легендарного 10x инженера, где юмор построен на иронии и сарказме в отношении стереотипов и типичных ситуаций из жизни разработчика, который считается гиперпродуктивным, но при этом ведет себя эксцентрично. Мы видим примеры абсурдности технологического мира, гиперболизации умственных способностей, чрезмерного цинизма и отчуждение героя от обычных людей (он зовет их NPC - неигровыми персонажами). Вот несколько примеров шуток
- Look at all these NPCs sinking their souls into whatever cloud has the brightest gradient. They don't even know. I'm really big intelligent. I see what's going on.
- NPCs using free products, thinking it's freedom, giving up their brain, their liberty, seeking connection. They don’t even know there’s a zero day in their connection.
- Everyone's just mind control, you know, AI is coming. They don't even know.
- Look at all these NPCs sitting there walking, getting controlled. We're not NPC. I'm not NPC. You and me, brother.
- Sometimes they realize the force behind everything is nothing but people. Simple people. A human conversation can give you hope.
Один из популярных комментариев под видео звучит так "The new season of Mr. Robot looks different, but I'll take it" и действительно послевкусие от видео похоже на сериал Mr. Robot, чей первый сезон вышел 10 лет назад.
#Software #Engineering #Humor #Productivity
YouTube
10x engineer - Midlife crisis
Look at all these NPCs 2025.
Not an ad.
Inspired & Music by @omalleyrock Slugs - https://www.youtube.com/watch?v=wYrNjPGgAAA
Not an ad.
Inspired & Music by @omalleyrock Slugs - https://www.youtube.com/watch?v=wYrNjPGgAAA
1😁6👍3🔥2
EventStorming (Рубрика #Architecture)
Сегодня провел день в роли фасиллитатора сессии event storming, которая была посвящена домену a/b экспериментов. Это было занимательно и утомительно:) Этот подход придумал Alberto Brandolini для того, чтобы пошарить знания между экспертами доменной области и разработчиками максимально эффективно.
Сама техника представляет из себя воркшоп из следущего набора шагов (часто глубина проработки может быть не такой детальной)
- Unstructured exploration — на этом шаге в режиме брейншторма все участники группы самостоятельно накидывают на доску domain events
- Timelines — сгенерированные на предыдущем шаге domain events выстраиваются в хронологическом порядке, начиная с happy path
- Commands — на этом шаге добавляются commands, которые описывают что именно триггерит событие или поток событий. У части команд есть actor, который и запускает выполнение команды
- Policies — на этом шаге идет разбор команд, которые не имеют actor. У таких команд есть policy, когда запускается такая команда, обычно она завязана на наступление какого-то другого domain event
- External systems — на этом шаге модель расширяется внешними системами, которые не являются частью домена, что разбирается, но которые участвуют в процессе, например, исполняют command или получают нотификации о domain events
- Aggregates — когда все команды и события на месте, участники могут начать задумываться об оптимизации и выделении aggregates, которые получают команды и генерируют события
- Bounded contexts — на последнем шаге время посмотреть на всю картину. Группы тесно связанных aggregates являются естественными кандидатами на определение границ для bounded contexts
На приложенных фотографиях
1. Кусочек получившейся сегодня схемы - ребята отлично поработали, собрали timeline сложного процесса, выделили actors и проработали разделение на bounded contexts
2. Примерная поэтапная схема проведения воркшопа
P.S.
У автора подхода есть книга, которая уже много лет написана на 70%. Я ее даже как-то читал:)
Есть куча выступлений с описанием подхода:
- с конференции GOTO в 2018
- с конференции DDD Europe в 2019
- с конференции USI Events в 2021
#DDD #Architecture #Processes #EventStorming
Сегодня провел день в роли фасиллитатора сессии event storming, которая была посвящена домену a/b экспериментов. Это было занимательно и утомительно:) Этот подход придумал Alberto Brandolini для того, чтобы пошарить знания между экспертами доменной области и разработчиками максимально эффективно.
Сама техника представляет из себя воркшоп из следущего набора шагов (часто глубина проработки может быть не такой детальной)
- Unstructured exploration — на этом шаге в режиме брейншторма все участники группы самостоятельно накидывают на доску domain events
- Timelines — сгенерированные на предыдущем шаге domain events выстраиваются в хронологическом порядке, начиная с happy path
- Commands — на этом шаге добавляются commands, которые описывают что именно триггерит событие или поток событий. У части команд есть actor, который и запускает выполнение команды
- Policies — на этом шаге идет разбор команд, которые не имеют actor. У таких команд есть policy, когда запускается такая команда, обычно она завязана на наступление какого-то другого domain event
- External systems — на этом шаге модель расширяется внешними системами, которые не являются частью домена, что разбирается, но которые участвуют в процессе, например, исполняют command или получают нотификации о domain events
- Aggregates — когда все команды и события на месте, участники могут начать задумываться об оптимизации и выделении aggregates, которые получают команды и генерируют события
- Bounded contexts — на последнем шаге время посмотреть на всю картину. Группы тесно связанных aggregates являются естественными кандидатами на определение границ для bounded contexts
На приложенных фотографиях
1. Кусочек получившейся сегодня схемы - ребята отлично поработали, собрали timeline сложного процесса, выделили actors и проработали разделение на bounded contexts
2. Примерная поэтапная схема проведения воркшопа
P.S.
У автора подхода есть книга, которая уже много лет написана на 70%. Я ее даже как-то читал:)
Есть куча выступлений с описанием подхода:
- с конференции GOTO в 2018
- с конференции DDD Europe в 2019
- с конференции USI Events в 2021
#DDD #Architecture #Processes #EventStorming
1👍16❤8🔥6
«Экономика не выживет»? Тревожный звонок для России / Олег Вьюгин о налогах, рубле и ипотеке (Рубрика #Economics)
Иногда я смотрю нашу передачу "Деньги не спят", в которой ведущие с гостями обсуждают экономические темы очень динамично и наглядно. А конкретно этот выпуск был интересен тем, что в нем обсуждались текущее состояние и перспективы российской экономики на 2025-2026 годы. Для разбора этой темы в гости к Рине Ахмадулиной пришел Олег Вьюгин - заслуженный экономист, профессор ВШЭ, бывший первый замглавы Минфина и ЦБ РФ, экс-председатель наблюдательного совета Мосбиржи. Они говорили больше часа и успели обсудить множество тем, среди которых основными были следующие
📉 🧾 Налоговое давление и стагнация
В экономике сохраняется высокая налоговая нагрузка, признаки стагнации и риска недобора налогов, несмотря на их повышение, бюджет "затянут"
📈 🏭 Высокая ставка и проблемы бизнеса
Ключевая ставка остаётся высокой, её снижение в ближайшие месяцы маловероятно, что увеличивает проблемы предприятий, провоцируя рост проблемных кредитов.
🏦 💰 ФНБ и бюджет
Средства ФНБ не планируют тратить для покрытия дефицита бюджета - рассчитывают на альтернативные источники дохода, но в случае серьёзного недобора возможен пересмотр.
💹🇷🇺 Состояние рубля
Крепкий рубль - результат снижения импорта и устойчивого экспорта; курс стабилен и его искусственное ослабление не планируется.
🤑 🏦 Банковский сектор
Банки - главные бенефициары инфляции и высокой ставки, однако их доходы сократятся при замедлении инфляции. Дополнительные налоги на банки не рассматриваются, чтобы не создавать дополнительных рисков для системы.
🏭⚠️ Отрасли под риском
Под ударом - угольная промышленность, металлургия, автопром. Устойчивы - премиум-недвижимость, ритейл. IT и медицина также теряют льготы, развитие затруднено.
💵 📊 Долговой рынок и инвестиции
Банки переводят заёмщиков на облигационный рынок, инвесторам стоит быть осторожнее, особенно в уязвимых отраслях. Большие портфели - в недвижимости, облигациях, немножко - в акциях, золоте.
🏡 🔑 Перспективы ипотеки и недвижимости
Рынок недвижимости устойчив, цены в Москве растут за счёт сокращения объёмов новостроек и управления ценами.
#Economics #Management
Иногда я смотрю нашу передачу "Деньги не спят", в которой ведущие с гостями обсуждают экономические темы очень динамично и наглядно. А конкретно этот выпуск был интересен тем, что в нем обсуждались текущее состояние и перспективы российской экономики на 2025-2026 годы. Для разбора этой темы в гости к Рине Ахмадулиной пришел Олег Вьюгин - заслуженный экономист, профессор ВШЭ, бывший первый замглавы Минфина и ЦБ РФ, экс-председатель наблюдательного совета Мосбиржи. Они говорили больше часа и успели обсудить множество тем, среди которых основными были следующие
В экономике сохраняется высокая налоговая нагрузка, признаки стагнации и риска недобора налогов, несмотря на их повышение, бюджет "затянут"
Ключевая ставка остаётся высокой, её снижение в ближайшие месяцы маловероятно, что увеличивает проблемы предприятий, провоцируя рост проблемных кредитов.
Средства ФНБ не планируют тратить для покрытия дефицита бюджета - рассчитывают на альтернативные источники дохода, но в случае серьёзного недобора возможен пересмотр.
💹
Крепкий рубль - результат снижения импорта и устойчивого экспорта; курс стабилен и его искусственное ослабление не планируется.
Банки - главные бенефициары инфляции и высокой ставки, однако их доходы сократятся при замедлении инфляции. Дополнительные налоги на банки не рассматриваются, чтобы не создавать дополнительных рисков для системы.
🏭⚠️ Отрасли под риском
Под ударом - угольная промышленность, металлургия, автопром. Устойчивы - премиум-недвижимость, ритейл. IT и медицина также теряют льготы, развитие затруднено.
Банки переводят заёмщиков на облигационный рынок, инвесторам стоит быть осторожнее, особенно в уязвимых отраслях. Большие портфели - в недвижимости, облигациях, немножко - в акциях, золоте.
Рынок недвижимости устойчив, цены в Москве растут за счёт сокращения объёмов новостроек и управления ценами.
#Economics #Management
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
«Экономика не выживет»? Тревожный звонок для России / Олег Вьюгин о налогах, рубле и ипотеке
Новый выпуск «Деньги не спят» в наших лучших традициях — местами страшный, но интересный!
В гостях — Олег Вьюгин, заслуженный экономист, банкир, профессор Высшей школы экономики. В прошлом занимал должности председателя наблюдательного совета Мосбиржи,…
В гостях — Олег Вьюгин, заслуженный экономист, банкир, профессор Высшей школы экономики. В прошлом занимал должности председателя наблюдательного совета Мосбиржи,…
1👍6👎6🔥4❤2👀2
Отличный рассказ про опыт Т-Банка о внедрении AI в процессы разработки. Для любителей можно почитать карточки, а подробности есть в статье Коли Бушкова
👍3
Forwarded from Код Желтый
За последний год мы систематически внедрили ИИ-инструменты во все этапы жизненного цикла разработки и активно делимся нашим опытом, проблемами и их решениями. Например, недавно рассказывали про то, как измерять продуктивность инженеров. А вчера открыли запись на early access к нашему ИИ‑агенту для разработчиков.
Сегодня делимся, как ИИ уже помогает нам в разработке, какие технологии используем и каких результатов достигли.
#AI4SDLC
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍2🔥1
How AI will change software engineering (Рубрика #Engineering)
Посмотрел интересное интервью Martin Fowler о том, что реально меняется для инженеров и тимлидов из‑за LLM и coding‑агентов. Мартин давал интервью Гергели Орошу в рамках подкаста Pragmatic Engineer. Сам разговор получился плотным (в самый раз для просмотра на 2x скорости) и ключевыми тезисами были следующие
🤖 AI - крупнейший сдвиг в разработке со времён высокоуровневых языков
Фаулер ставит нынешнюю волну ИИ в один ряд с переходом от ассемблера к Fortran/C: это новая парадигма работы с кодом, а не “ещё один инструмент в IDE”.
🎲 Код становится недетерминированным - нужно мыслить “допусками”
LLM не гарантирует одинаковый результат на один и тот же запрос. Фаулер предлагает заимствовать из классической инженерии мышление про допуски и запас прочности: заранее решать, где вариативность допустима, а где нужна жёсткая детерминированность и дополнительные проверки (особенно в безопасности).
👩💻 Тесты важнее, чем когда‑либо
Тесты теперь страхуют и людей, и модель. Любой сгенерированный LLM код должен проходить такой же, а лучше - более жёсткий, набор автотестов, статического анализа и quality‑checks. Без этого “ускорение” от ИИ превращается в отложенный технический долг. На эту тему рекомендую почитать книгу "AI Engineering" и конкретно главы "Evaluation Methodology" и "Evaluate AI Systems", что я уже разбирал в подкасте с обзором книги
🤖 AI + детерминированные инструменты > AI в одиночку
Один из ключевых паттернов: LLM генерирует черновой код, а предсказуемые инструменты делают массовые и безопасные трансформации - миграции, рефакторинги, форматирование.
👾 LLM особенно полезны для легаси и рефакторинга
AI показывает отличные результаты в рефакторинге старых монолитов, демонстрируя понимание странных зависимостей, генерируя первые варианты рефакторинга и миграций (например, на новый фреймворк или архитектурный паттерн). Но именно люди решают, куда систему развивать и какой “целевой дизайн” считать приемлемым.
💯 Vibe coding - режим прототипов, а не продакшена
Vibe coding - это создание решения, когда вы в основном говорите с агентом/IDE, почти не читая получившийся код. Это даёт огромную скорость для прототипов и одноразовых проектов, но переносить такой код в прод без ревью и тестов - гарантированные баги, уязвимости и проблемы с поддержкой.
📚 Список ключевых навыков инженера не поменялся
Несмотря на хайп вокруг ИИ, по мнению Фаулера, всё ещё решают: понимание домена, умение строить абстракции и архитектуру, делать осознанные trade-offs коммуницировать с бизнесом и командой. LLM усиливают сильных инженеров, но не подменяют сами навыки.
🔁 Agile по‑прежнему про обратную связь и обучение - просто цикл стал быстрее
Основные принципы Agile (короткие итерации, работа с заказчиком, постоянное обучение) остаются валидными. LLM‑инструменты лишь ускоряют цикл “придумал → набросал → проверил → переписал”, но не заменяют живую обратную связь, парное программирование и ретро.
🧠 ИИ не отменяет необходимость самому учиться программировать
Фаулер подчёркивает: разработка - это всегда процесс обучения. Если постоянно “аутсорсить” мышление ИИ, не формируется внутренняя модель системы, и команда быстро прилетает в maintenance‑cliff: код есть, понимания нет. Инструменты могут ускорять, но не могут “выучить за вас”.
🚀 Совет тимлидам: начинайте с низкорисковых сценариев
Внедрять ИИ лучше начать с документации, тестов, сниппетов, миграций и работы с легаси, а не с критических бизнес‑флоу. Параллельно вкладываться в автотесты, observability и инженерную культуру - тогда выгода от ИИ не будет одноразовым “демо‑эффектом”.
🌱 Совет джунам: не становитесь просто “операторами промптов”
Для начинающих разработчиков ИИ - отличный репетитор: можно просить объяснить незнакомый код, показать альтернативные решения, придумать упражнения. Но если ограничиться промптами и никогда не разбираться в том, что под капотом, - роста до middle/senior не будет. Нужны свои попытки, ошибки и рефакторинги.
#Architecture #Software #AI #Engineering #ML #Data #SystemDesign
Посмотрел интересное интервью Martin Fowler о том, что реально меняется для инженеров и тимлидов из‑за LLM и coding‑агентов. Мартин давал интервью Гергели Орошу в рамках подкаста Pragmatic Engineer. Сам разговор получился плотным (в самый раз для просмотра на 2x скорости) и ключевыми тезисами были следующие
Фаулер ставит нынешнюю волну ИИ в один ряд с переходом от ассемблера к Fortran/C: это новая парадигма работы с кодом, а не “ещё один инструмент в IDE”.
LLM не гарантирует одинаковый результат на один и тот же запрос. Фаулер предлагает заимствовать из классической инженерии мышление про допуски и запас прочности: заранее решать, где вариативность допустима, а где нужна жёсткая детерминированность и дополнительные проверки (особенно в безопасности).
Тесты теперь страхуют и людей, и модель. Любой сгенерированный LLM код должен проходить такой же, а лучше - более жёсткий, набор автотестов, статического анализа и quality‑checks. Без этого “ускорение” от ИИ превращается в отложенный технический долг. На эту тему рекомендую почитать книгу "AI Engineering" и конкретно главы "Evaluation Methodology" и "Evaluate AI Systems", что я уже разбирал в подкасте с обзором книги
Один из ключевых паттернов: LLM генерирует черновой код, а предсказуемые инструменты делают массовые и безопасные трансформации - миграции, рефакторинги, форматирование.
AI показывает отличные результаты в рефакторинге старых монолитов, демонстрируя понимание странных зависимостей, генерируя первые варианты рефакторинга и миграций (например, на новый фреймворк или архитектурный паттерн). Но именно люди решают, куда систему развивать и какой “целевой дизайн” считать приемлемым.
Vibe coding - это создание решения, когда вы в основном говорите с агентом/IDE, почти не читая получившийся код. Это даёт огромную скорость для прототипов и одноразовых проектов, но переносить такой код в прод без ревью и тестов - гарантированные баги, уязвимости и проблемы с поддержкой.
📚 Список ключевых навыков инженера не поменялся
Несмотря на хайп вокруг ИИ, по мнению Фаулера, всё ещё решают: понимание домена, умение строить абстракции и архитектуру, делать осознанные trade-offs коммуницировать с бизнесом и командой. LLM усиливают сильных инженеров, но не подменяют сами навыки.
🔁 Agile по‑прежнему про обратную связь и обучение - просто цикл стал быстрее
Основные принципы Agile (короткие итерации, работа с заказчиком, постоянное обучение) остаются валидными. LLM‑инструменты лишь ускоряют цикл “придумал → набросал → проверил → переписал”, но не заменяют живую обратную связь, парное программирование и ретро.
🧠 ИИ не отменяет необходимость самому учиться программировать
Фаулер подчёркивает: разработка - это всегда процесс обучения. Если постоянно “аутсорсить” мышление ИИ, не формируется внутренняя модель системы, и команда быстро прилетает в maintenance‑cliff: код есть, понимания нет. Инструменты могут ускорять, но не могут “выучить за вас”.
Внедрять ИИ лучше начать с документации, тестов, сниппетов, миграций и работы с легаси, а не с критических бизнес‑флоу. Параллельно вкладываться в автотесты, observability и инженерную культуру - тогда выгода от ИИ не будет одноразовым “демо‑эффектом”.
🌱 Совет джунам: не становитесь просто “операторами промптов”
Для начинающих разработчиков ИИ - отличный репетитор: можно просить объяснить незнакомый код, показать альтернативные решения, придумать упражнения. Но если ограничиться промптами и никогда не разбираться в том, что под капотом, - роста до middle/senior не будет. Нужны свои попытки, ошибки и рефакторинги.
#Architecture #Software #AI #Engineering #ML #Data #SystemDesign
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
How AI will change software engineering – with Martin Fowler
Martin Fowler is one of the most influential people within software architecture, and the broader tech industry. He is the Chief Scientist at Thoughtworks and the author of Refactoring and Patterns of Enterprise Application Architecture, and several other…
👍33❤11🔥7
Minecraft в режиме творчества (Рубрика #ForKids)
Minecraft в нашей жизни уже давно - когда-то в него рубился мой старший сын Паша, которому уже девятнадцать, потом покорял Minecraft средний сын Максим, которому сейчас десять, а последний год Vайнкрафтом увлекается мой младший сын Кирилл, которому недавно исполнилось 5. Кирилл слушает аудиосказки про майнкрафт, смотрим разборы блоггеров, даже торт на день рождения у него был в стиле майнкрафта. Но мне стыдно призняться, что я в Minecraft не слишком много понимаю. Именно поэтому я решил купить Кириллу (и себе) книжку "Minecraft в режиме творчества, где изложена база по этой игре, а также рассказывается как спланировать постройку, как подобрать цветовую гамму, как правильно подобрать освещение и так далее. В общем, мне понравилось читать эту книгу сыну на ночь - я сам узнал многое про майнкрафт, а он про то, как проектировать и планировать выполнение строительных проектов:))
#ForKids #ForParents
Minecraft в нашей жизни уже давно - когда-то в него рубился мой старший сын Паша, которому уже девятнадцать, потом покорял Minecraft средний сын Максим, которому сейчас десять, а последний год Vайнкрафтом увлекается мой младший сын Кирилл, которому недавно исполнилось 5. Кирилл слушает аудиосказки про майнкрафт, смотрим разборы блоггеров, даже торт на день рождения у него был в стиле майнкрафта. Но мне стыдно призняться, что я в Minecraft не слишком много понимаю. Именно поэтому я решил купить Кириллу (и себе) книжку "Minecraft в режиме творчества, где изложена база по этой игре, а также рассказывается как спланировать постройку, как подобрать цветовую гамму, как правильно подобрать освещение и так далее. В общем, мне понравилось читать эту книгу сыну на ночь - я сам узнал многое про майнкрафт, а он про то, как проектировать и планировать выполнение строительных проектов:))
#ForKids #ForParents
👍12🔥7❤5👎1