Всем привет!
В комментариях к предыдущему посту (на Хабре) справедливо заметили, что T-Shape может быть вынужденный.
Это когда есть приложение на редкой технологии, а команда создавшая его разбежалась. Примеры технологий, которые вспомнил: Informatica, Erlang, хранимые процедуры в БД... Или legacy монолит и снова команды уже нет. А точнее остались 1-2 человека. На рынке людей или не найдёшь (редкая технология) или они не тянут распил незнакомого им монолита (второй кейс).
В этом случае оставшиеся члены команды поневоле становятся t-shape-ми.
Случай грустный. При выборе технологий была допущена ошибка, ее приходится исправлять. Но есть и плюсы. Опыт трансформации legacy, да ещё в T-shape режиме - задача очевидно сложная. А бизнесу нужны люди, умеющие решать сложные задачи.
#dev #t_shape
В комментариях к предыдущему посту (на Хабре) справедливо заметили, что T-Shape может быть вынужденный.
Это когда есть приложение на редкой технологии, а команда создавшая его разбежалась. Примеры технологий, которые вспомнил: Informatica, Erlang, хранимые процедуры в БД... Или legacy монолит и снова команды уже нет. А точнее остались 1-2 человека. На рынке людей или не найдёшь (редкая технология) или они не тянут распил незнакомого им монолита (второй кейс).
В этом случае оставшиеся члены команды поневоле становятся t-shape-ми.
Случай грустный. При выборе технологий была допущена ошибка, ее приходится исправлять. Но есть и плюсы. Опыт трансформации legacy, да ещё в T-shape режиме - задача очевидно сложная. А бизнесу нужны люди, умеющие решать сложные задачи.
#dev #t_shape
Всем привет!
Когда заходит речь о разделении обязанностей между разработчиками и DevOps споры возникают в двух моментах - манифесты k8s\Openshift и CI джобы - они же джобы сборки.
Поговорим про первые.
Мое мнение - за манифесты k8s\Openshift должны отвечать разработчики. Почему? А вот почему:
1) liveness\readiness probes - только разработчики знают, по каким URL они находятся. Конечно в мире Spring Boot и Actuator есть некая стандартизация, но не везде и не всегда. Не всегда actuator подходит для healthcheck, но это отдельная тема
2) liveness\readiness timeouts - разработчики точно знают сколько времени старт пода. DevOps-ы могут это время эмпирически определить, но это требует времени)
3) timeouts, circuit breaker, retry - опять же только разработчики могут сказать, реализовали они их на прикладном уровне или требуется настройка на уровне Service Mesh. Могут быть требования корпоративной архитектуры\сопровождения ПРОМ, их определяющие, но опять же не везде и не всегда.
4) куда пишутся логи, какие существуют метрики, где их можно взять. Снова можно повториться, что где-то это стандартизировано, где-то нет.
5) любые другие тонкие облачные настройки - переменные среды, значение параметров в ConfigMap, поддержка graceful shutdown ....
Наверняка DevOps или сопровожденец со всем этим разберется. Но будет ли это эффективно?
#dev #devops
Когда заходит речь о разделении обязанностей между разработчиками и DevOps споры возникают в двух моментах - манифесты k8s\Openshift и CI джобы - они же джобы сборки.
Поговорим про первые.
Мое мнение - за манифесты k8s\Openshift должны отвечать разработчики. Почему? А вот почему:
1) liveness\readiness probes - только разработчики знают, по каким URL они находятся. Конечно в мире Spring Boot и Actuator есть некая стандартизация, но не везде и не всегда. Не всегда actuator подходит для healthcheck, но это отдельная тема
2) liveness\readiness timeouts - разработчики точно знают сколько времени старт пода. DevOps-ы могут это время эмпирически определить, но это требует времени)
3) timeouts, circuit breaker, retry - опять же только разработчики могут сказать, реализовали они их на прикладном уровне или требуется настройка на уровне Service Mesh. Могут быть требования корпоративной архитектуры\сопровождения ПРОМ, их определяющие, но опять же не везде и не всегда.
4) куда пишутся логи, какие существуют метрики, где их можно взять. Снова можно повториться, что где-то это стандартизировано, где-то нет.
5) любые другие тонкие облачные настройки - переменные среды, значение параметров в ConfigMap, поддержка graceful shutdown ....
Наверняка DevOps или сопровожденец со всем этим разберется. Но будет ли это эффективно?
#dev #devops
Всем привет!
В продолжение предыдущего поста попробую сам себе возразить.
Предположим, что наши DevOps инженеры так круто настроили pipeline, что все атрибуты, которые должен настроить разработчик, параметризованы и могут быть легко настроены разработчиком. Например, с помощью чартов Helm. Хотя по большому счёту не важно.
Значит ли это, что разработчик может расслабиться и не изучать все эти ваши Deployment, Service, EnvoyFilter, VirtualService и прочие? Мой ответ - нет. И вот почему.
1) если рассуждать дальше, то и Docker разработчику не нужен. Пусть его же DevOps-ы настраивают. А я на Tomcat встроенном запущу. Но вспомним в чем суть Docker - единая среда у разработчиков, тестировщиков и ПРОМа. Что позволяет избежать большой части ошибок, возникающих из-за разницы настроек окружения. Не всех, но большого числа
2) окей, Docker пусть будет. А k8s? Но идея та же. Приложение в облаке ведёт себя по другому, чем в standalone. Его может в любой момент прибить k8s и поднять на другой node. А это ограничивает возможности локального кэширования. В облаке несколько приложений может работать параллельно. Это нужно учитывать, например, при чтении из топика Kafka. Более того число подов может меняться - см. HorizontalPodAutoscaler. Еще момент - по умолчанию у нас ephemeral storage и надеятся на то, что те же логи сохранятся после перезапуска, нельзя. Ещё момент - одно из Cloud Native требований - быстрый старт приложения, опять же из-за потенциального перезапуска в любой момент. На этот момент не всегда обращают внимание, хотя варианты улучшения времени запуска есть, см. серию постов выше. И это я вспомнил навскидку, возможно что-то ещё упустил.
Надеюсь, я вас убедил. Если нет - жду в комментах)
#dev #devops
В продолжение предыдущего поста попробую сам себе возразить.
Предположим, что наши DevOps инженеры так круто настроили pipeline, что все атрибуты, которые должен настроить разработчик, параметризованы и могут быть легко настроены разработчиком. Например, с помощью чартов Helm. Хотя по большому счёту не важно.
Значит ли это, что разработчик может расслабиться и не изучать все эти ваши Deployment, Service, EnvoyFilter, VirtualService и прочие? Мой ответ - нет. И вот почему.
1) если рассуждать дальше, то и Docker разработчику не нужен. Пусть его же DevOps-ы настраивают. А я на Tomcat встроенном запущу. Но вспомним в чем суть Docker - единая среда у разработчиков, тестировщиков и ПРОМа. Что позволяет избежать большой части ошибок, возникающих из-за разницы настроек окружения. Не всех, но большого числа
2) окей, Docker пусть будет. А k8s? Но идея та же. Приложение в облаке ведёт себя по другому, чем в standalone. Его может в любой момент прибить k8s и поднять на другой node. А это ограничивает возможности локального кэширования. В облаке несколько приложений может работать параллельно. Это нужно учитывать, например, при чтении из топика Kafka. Более того число подов может меняться - см. HorizontalPodAutoscaler. Еще момент - по умолчанию у нас ephemeral storage и надеятся на то, что те же логи сохранятся после перезапуска, нельзя. Ещё момент - одно из Cloud Native требований - быстрый старт приложения, опять же из-за потенциального перезапуска в любой момент. На этот момент не всегда обращают внимание, хотя варианты улучшения времени запуска есть, см. серию постов выше. И это я вспомнил навскидку, возможно что-то ещё упустил.
Надеюсь, я вас убедил. Если нет - жду в комментах)
#dev #devops
Всем привет!
Ну что, началось)
https://www.piter.com/collection/all/product/programmirovanie-na-python-s-pomoschyu-github-copilot-i-chatgpt
Ок, ещё одна книжка про ChatGPT. Смотрим аннотацию: «Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее.
Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.». И ещё: « Глава 4 — первая из двух глав, в которых вы научитесь читать код на языке Python. Действительно, Copilot будет писать код за вас, но вам нужно уметь читать его, чтобы определить, будет ли он делать то, что вы хотите. И не волнуйтесь: Copilot поможет вам читать код!»
И это не ролик, не статья, целая книга...
Войти в IT, если с первого раза не получилось) Интересно, на собесах Copylot уже используют?)
Меня только один вопрос мучает: если человек не захотел или не смог освоить язык программирования (фреймворк) - как хорошо он сможет спроектировать сервис или алгоритм?
#llm #dev
Ну что, началось)
https://www.piter.com/collection/all/product/programmirovanie-na-python-s-pomoschyu-github-copilot-i-chatgpt
Ок, ещё одна книжка про ChatGPT. Смотрим аннотацию: «Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее.
Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.». И ещё: « Глава 4 — первая из двух глав, в которых вы научитесь читать код на языке Python. Действительно, Copilot будет писать код за вас, но вам нужно уметь читать его, чтобы определить, будет ли он делать то, что вы хотите. И не волнуйтесь: Copilot поможет вам читать код!»
И это не ролик, не статья, целая книга...
Войти в IT, если с первого раза не получилось) Интересно, на собесах Copylot уже используют?)
Меня только один вопрос мучает: если человек не захотел или не смог освоить язык программирования (фреймворк) - как хорошо он сможет спроектировать сервис или алгоритм?
#llm #dev
www.piter.com
Программирование на Python с помощью GitHub Copilot и ChatGPT.
Книга по программированию с помощью искусственного интеллекта.
Всем привет!
Увидел у коллеги аналитика в канале интересное мнение. Разработка - это синоним унижения, т.к. у вас всегда что-то не будет работать.
С мнением не согласен)
Посыл, что что-то всегда не будет работать - абсолютно верный. Причём сломаться может даже сборка проекта, в котором ещё ничего не меняли. Т.е. разработка ещё не началась, а уже что-то сломалось) Обидно)
Только на мой взгляд такая ситуация - это вызов. И в т.ч. и в этом кайф от разработки.
P.S. Но как я писал ранее в посте примере про внедрение проблемной технологии (крепостное слово Jixb): если решение вызова занимает неделю или две, вместо пары дней, и все это время команда ждёт - вы свернули не на ту дорогу. Не всякие вызовы стоит принимать)
#dev
Увидел у коллеги аналитика в канале интересное мнение. Разработка - это синоним унижения, т.к. у вас всегда что-то не будет работать.
С мнением не согласен)
Посыл, что что-то всегда не будет работать - абсолютно верный. Причём сломаться может даже сборка проекта, в котором ещё ничего не меняли. Т.е. разработка ещё не началась, а уже что-то сломалось) Обидно)
Только на мой взгляд такая ситуация - это вызов. И в т.ч. и в этом кайф от разработки.
P.S. Но как я писал ранее в посте примере про внедрение проблемной технологии (крепостное слово Jixb): если решение вызова занимает неделю или две, вместо пары дней, и все это время команда ждёт - вы свернули не на ту дорогу. Не всякие вызовы стоит принимать)
#dev
Всем привет!
Одна из моих любимых тем: разработка - искусство компромиссов. Поиск по тэгам #dev_compromises и #arch_compromises. Следствие этого подхода, принцип, который я бы назвал - "не все так однозначно".
Вопрос - как вы относитесь к рефлексии в Java?
Досрочный ответ: рефлексия - это плохо, лучше не использовать. Если дошло до рефлексии - значит в архитектуре проблема.
Чтобы лучше разобраться в теме надо ответить на вопрос: а почему плохо?
Ответа два:
1) рефлексия позволяет нарушить принципы ООП и, следовательно, архитектуру приложения. Автор скрыл внутренности класса через private, а мы туда лезем своими "грязными руками")))
2) снижение производительности. Тут частично работает тот факт, что делаются лишние вызовы кода. Но самое главное - JIT компилятор плохо умеет оптимизировать такой код, т.к. он слишком динамический. Изменится может сам класс, который приходит на вход метода с рефлексией
Окей, инкапсуляция нарушается, код работает медленно. Не используем?
А что с поиском аннотаций по коду? Не своих - до них мы еще дойдем - чужих, чтобы получить некие метаданные об объекте. Большинство вариантов вот тут основано на рефлексии https://www.baeldung.com/java-scan-annotations-runtime
Или у нас есть аннотации, созданные с помощью Spring AOP - это проще, чем AspectJ, если у вас используется Spring. А Spring AOP использует динамические прокси, создаваемые в runtime https://www.baeldung.com/spring-aop-vs-aspectj А с помощью чего создается прокси в runtime - правильно, рефлексии.
Да что там AOP - создание бинов из @Configuration - это тоже вызов методов @Bean через рефлексию.
Почему же рефлексию используют и предлагают к использованию, если это такая проблемная технология?
Вернемся к двум ее недостаткам:
1) не надо использовать рефлексию для вызова private методов или доступа к private полям. Если такая задача встала - у вас в самом деле проблемы с архитектурой
2) не надо использовать рефлексию часто и при этом в высоконагруженных приложениях. Тот же Spring использует рефлексию только при старте приложения для инициализации прокси и бинов. И к слову в т.ч. и поэтому старт Spring приложения может быть долгим, и люди с этим борются, см. мой цикл статей про ускорение старта #java_start_boost Более того, разработчикам Spring для поддержки native image пришлось серьезно допиливать его в т.ч. из-за динамических прокси и @Configuration https://docs.spring.io/spring-boot/reference/packaging/native-image/introducing-graalvm-native-images.html
Итого: рефлексию стоит рассматривать как возможность получить метаданные о классе. Помня при этом о производительности.
И если вопрос упирается в производительность - всегда есть альтернативы рефлексии. Это работа с байт-кодом не в runtime:
1) compile time (свой компилятор, см. статью про AspectJ)
2) post-compile time (свой плагин для сборки, см. Jandex для поиска аннотаций https://smallrye.io/jandex/jandex/3.2.2/index.html)
3) load-time (свой агент+classloader, см. статью про AspectJ)
Все варианты сложнее в реализации и подключении к проекту, зато вносят минимальное влияние в runtime.
P.S. Да, если при упоминании о динамических прокси вы вспомнили про задачку с собесов о вложенном @Transactional - это оно. И ответ на этот вопрос не так очевиден https://habr.com/ru/articles/347752/
#java #reflection #dev_compromises
Одна из моих любимых тем: разработка - искусство компромиссов. Поиск по тэгам #dev_compromises и #arch_compromises. Следствие этого подхода, принцип, который я бы назвал - "не все так однозначно".
Вопрос - как вы относитесь к рефлексии в Java?
Досрочный ответ: рефлексия - это плохо, лучше не использовать. Если дошло до рефлексии - значит в архитектуре проблема.
Чтобы лучше разобраться в теме надо ответить на вопрос: а почему плохо?
Ответа два:
1) рефлексия позволяет нарушить принципы ООП и, следовательно, архитектуру приложения. Автор скрыл внутренности класса через private, а мы туда лезем своими "грязными руками")))
2) снижение производительности. Тут частично работает тот факт, что делаются лишние вызовы кода. Но самое главное - JIT компилятор плохо умеет оптимизировать такой код, т.к. он слишком динамический. Изменится может сам класс, который приходит на вход метода с рефлексией
Окей, инкапсуляция нарушается, код работает медленно. Не используем?
А что с поиском аннотаций по коду? Не своих - до них мы еще дойдем - чужих, чтобы получить некие метаданные об объекте. Большинство вариантов вот тут основано на рефлексии https://www.baeldung.com/java-scan-annotations-runtime
Или у нас есть аннотации, созданные с помощью Spring AOP - это проще, чем AspectJ, если у вас используется Spring. А Spring AOP использует динамические прокси, создаваемые в runtime https://www.baeldung.com/spring-aop-vs-aspectj А с помощью чего создается прокси в runtime - правильно, рефлексии.
Да что там AOP - создание бинов из @Configuration - это тоже вызов методов @Bean через рефлексию.
Почему же рефлексию используют и предлагают к использованию, если это такая проблемная технология?
Вернемся к двум ее недостаткам:
1) не надо использовать рефлексию для вызова private методов или доступа к private полям. Если такая задача встала - у вас в самом деле проблемы с архитектурой
2) не надо использовать рефлексию часто и при этом в высоконагруженных приложениях. Тот же Spring использует рефлексию только при старте приложения для инициализации прокси и бинов. И к слову в т.ч. и поэтому старт Spring приложения может быть долгим, и люди с этим борются, см. мой цикл статей про ускорение старта #java_start_boost Более того, разработчикам Spring для поддержки native image пришлось серьезно допиливать его в т.ч. из-за динамических прокси и @Configuration https://docs.spring.io/spring-boot/reference/packaging/native-image/introducing-graalvm-native-images.html
Итого: рефлексию стоит рассматривать как возможность получить метаданные о классе. Помня при этом о производительности.
И если вопрос упирается в производительность - всегда есть альтернативы рефлексии. Это работа с байт-кодом не в runtime:
1) compile time (свой компилятор, см. статью про AspectJ)
2) post-compile time (свой плагин для сборки, см. Jandex для поиска аннотаций https://smallrye.io/jandex/jandex/3.2.2/index.html)
3) load-time (свой агент+classloader, см. статью про AspectJ)
Все варианты сложнее в реализации и подключении к проекту, зато вносят минимальное влияние в runtime.
P.S. Да, если при упоминании о динамических прокси вы вспомнили про задачку с собесов о вложенном @Transactional - это оно. И ответ на этот вопрос не так очевиден https://habr.com/ru/articles/347752/
#java #reflection #dev_compromises
Baeldung
Scanning Java Annotations at Runtime | Baeldung
Learn about scanning Java annotations at runtime.
Всем привет!
Продолжаю читать книгу "Эффективная работа с унаследованным кодом". Наткнулся на интересную мысль, на первый взгляд подтверждающую тезис: разработка - искусство компромиссов.
Мы все используем библиотеки. Когда нужно написать тест (а книга в основном про то, как упростить написание тестов для legacy) - часто в наш класс передаются библиотечные объекты. И тут могут быть две проблемы:
1) объект-синглтон
2) final объект или объект с методами, которые не возможно переопределить.
Эти две проблемы приводят к одному и тому же - мы не можем создать mock, приходится инициализировать для тестов реальный объект из библиотеки. А он может быть "тяжелым", превращающий модульный тест в интеграционный.
Как вариант решения этой проблемы предлагается:
1) для singleton создавать фасад, который разрешает замену объекта через setter, т.е. по сути нарушать суть паттерна singleton
2) для final методов и объектов - убрать final, объявляя их логическими final в документации.
Оба предложения по сути об одном - нарушаем принципы проектирования на уровне языка, зато делаем возможным тестирование кода.
В целом - "соль" в этом есть. Код без тестов опаснее кода, нарушающего принципы проектирования. Но я бы уточнил, что оба метода - это крайние меры. А по хорошему, если вы разрабатываете код, который кто-то когда-то будет тестировать - надо заранее озаботится о тестируемости, и именно:
1) не создавать singleton самому, использовать для этого IoC контейнер. Spring если библиотека внутренняя, и у вас используется Spring, или CDI аннотации в других случаях. Причем это актуально не только для разработчиков библиотек, а для всех.
2) создавать интерфейсы для классов, вынесенных в клиентское API. Есть интерфейс - всегда можно создать mock в тесте без всяких ухищрений. Я против создания интерфейсов всегда и везде https://t.me/javaKotlinDevOps/235, но Java API - это как раз подходящий случай. Одних интерфейсов конечно же мало, нужно еще и четкое разделение на модель и сервисы. Первые можно использоваться AS IS в тестах, вторые часто приходится мокать. Да, спроектировать все правильно не так-то легко, но как говорится - дорогу осилит идущий.
#book_review #ood #dev_compromises #libraries
Продолжаю читать книгу "Эффективная работа с унаследованным кодом". Наткнулся на интересную мысль, на первый взгляд подтверждающую тезис: разработка - искусство компромиссов.
Мы все используем библиотеки. Когда нужно написать тест (а книга в основном про то, как упростить написание тестов для legacy) - часто в наш класс передаются библиотечные объекты. И тут могут быть две проблемы:
1) объект-синглтон
2) final объект или объект с методами, которые не возможно переопределить.
Эти две проблемы приводят к одному и тому же - мы не можем создать mock, приходится инициализировать для тестов реальный объект из библиотеки. А он может быть "тяжелым", превращающий модульный тест в интеграционный.
Как вариант решения этой проблемы предлагается:
1) для singleton создавать фасад, который разрешает замену объекта через setter, т.е. по сути нарушать суть паттерна singleton
2) для final методов и объектов - убрать final, объявляя их логическими final в документации.
Оба предложения по сути об одном - нарушаем принципы проектирования на уровне языка, зато делаем возможным тестирование кода.
В целом - "соль" в этом есть. Код без тестов опаснее кода, нарушающего принципы проектирования. Но я бы уточнил, что оба метода - это крайние меры. А по хорошему, если вы разрабатываете код, который кто-то когда-то будет тестировать - надо заранее озаботится о тестируемости, и именно:
1) не создавать singleton самому, использовать для этого IoC контейнер. Spring если библиотека внутренняя, и у вас используется Spring, или CDI аннотации в других случаях. Причем это актуально не только для разработчиков библиотек, а для всех.
2) создавать интерфейсы для классов, вынесенных в клиентское API. Есть интерфейс - всегда можно создать mock в тесте без всяких ухищрений. Я против создания интерфейсов всегда и везде https://t.me/javaKotlinDevOps/235, но Java API - это как раз подходящий случай. Одних интерфейсов конечно же мало, нужно еще и четкое разделение на модель и сервисы. Первые можно использоваться AS IS в тестах, вторые часто приходится мокать. Да, спроектировать все правильно не так-то легко, но как говорится - дорогу осилит идущий.
#book_review #ood #dev_compromises #libraries
Telegram
(java || kotlin) && devOps
Всем привет!
В коде я часто вижу раздражающий меня паттерн - интерфейс с одной реализацией.
Почему так делается и когда так делать не стоит?
Для начала - когда полезны интерфейсы:
1) соблюдение принципа инверсии зависимостей, буква D из SOLID. См. ht…
В коде я часто вижу раздражающий меня паттерн - интерфейс с одной реализацией.
Почему так делается и когда так делать не стоит?
Для начала - когда полезны интерфейсы:
1) соблюдение принципа инверсии зависимостей, буква D из SOLID. См. ht…
Всем привет!
Прочитал сегодня хороший пост (английский): https://korshakov.com/posts/death-of-best-practices
Чем же он хорош?
Иллюстрирует 2 мысли, про которые я топлю в своем блоге (и топлю в целом):
1) разработка - искусство компромиссов. Важно не абсолютное следование ... микросервисной архитектуре, принципам Single Responsibility или Dependency Inversion. Нет никакой магии в цифре 80% когда мы говорим о покрытии кода тестами. Денормализация таблиц из той же оперы. Важно выдавать результат, требуемый бизнесов. На код-ревью можно поспорить о принципах, но Pull Request должен быть влит в течение дня
2) быстрые, а следовательно частые релизы - наше все. Или по-менеджерски - Deployment Frequency и Lead Time (а это две грани одной и той же идеи). Это позволяет быстро править баги и уязвимости, адаптироваться к изменениям архитектуры и нормативным требованиям, проводить бета и A\B тестирование, соблюдать сроки выхода фичей.
Что спорно в посте - кликбейтный заголовок. Читать "Чистый код" или "Мифический человеко-месяц" - это не зло. Зло - следовать догматически отдельным идеям из этих книг, не разбираясь, что хотел сказать автор, и не адаптируя их к текущему проекту.
P.S. Тоже что ли кликбейтные заголовки начать делать)
#principles #dev_compomisses
Прочитал сегодня хороший пост (английский): https://korshakov.com/posts/death-of-best-practices
Чем же он хорош?
Иллюстрирует 2 мысли, про которые я топлю в своем блоге (и топлю в целом):
1) разработка - искусство компромиссов. Важно не абсолютное следование ... микросервисной архитектуре, принципам Single Responsibility или Dependency Inversion. Нет никакой магии в цифре 80% когда мы говорим о покрытии кода тестами. Денормализация таблиц из той же оперы. Важно выдавать результат, требуемый бизнесов. На код-ревью можно поспорить о принципах, но Pull Request должен быть влит в течение дня
2) быстрые, а следовательно частые релизы - наше все. Или по-менеджерски - Deployment Frequency и Lead Time (а это две грани одной и той же идеи). Это позволяет быстро править баги и уязвимости, адаптироваться к изменениям архитектуры и нормативным требованиям, проводить бета и A\B тестирование, соблюдать сроки выхода фичей.
Что спорно в посте - кликбейтный заголовок. Читать "Чистый код" или "Мифический человеко-месяц" - это не зло. Зло - следовать догматически отдельным идеям из этих книг, не разбираясь, что хотел сказать автор, и не адаптируя их к текущему проекту.
P.S. Тоже что ли кликбейтные заголовки начать делать)
#principles #dev_compomisses
Chaotic good engineering
Death of Best Practices
And why "clean code" is not the best way to build