Добро пожаловать обратно, друзья. Если вы читали первую часть, то знаете, как мы выстраивали периметр, прикрывали тылы и готовились к штурму. Теперь переходим к самому интересному – к продукту. К тому самому «цифровому космолету», который должен был перевернуть рынок пассажирских перевозок.

Но как это часто бывает в больших проектах, эпичный концепт столкнулся с не менее эпичной реальностью. Легаси-инфраструктура с которой мы столкнулись и на которой нам предстояло строить этот самый «космолет», в реале оказалась сложнее и неповоротливей, чем мы могли себе представить. Распределённая архитектура, множество стыковочных узлов, кривые сторонние сервисы, языковые и культурные барьеры внутри команд, а главное – жёсткие рамки Waterfall. Всё это требовало не просто инженерной смекалки, а умения балансировать между интересами разных игроков, не теряя фокуса на конечном пользователе.

В этой части я проведу вас через наш интеграционный лабиринт. Расскажу, как мы собирали команду, выстраивали процессы, договаривались со стороной интегратора и проектировали идеальное API. Какой путь мы успели пробежать за 8 месяцев хардкора. И как я впервые столкнулся с «обстоятельствами непреодолимой силы». В финале я дам вам 10 правил работы с госами, которые мы вынесли из этого опыта и могут оказаться полезными, если вы окажетесь в подобной ситуации.

Если вы не читали первую часть – рекомендую вернуться. Там о том, как мы выстраивали юридическую защиту и внедряли практически полноценный Agile под маской Waterfall. Это не просто «история», это набор инструментов, который помогал нам не сойти с ума. Но если вам ближе продуктовое мясо и детали реализации - добро пожаловать прямо сюда. Читать мою историю можно в любом порядке.

Приготовьтесь, отправляемся. Следующая станция – «прод».

ВЕБИНАР| 23 сентября в 11:00| РЕГИСТРАЦИЯ

Часто компании начинают с одного направления, например, с нормализации данных или внедрения MDM, но впоследствии вынуждены возвращаться к уже выполненным этапам. Причина в отсутствии комплексного плана развития НСИ и понимания оптимальной последовательности работ.

На вебинаре 23 сентября в 11:00 эксперт SOFROS Яна Журавлёва покажет, как определить оптимальную последовательность внедрения решений в зависимости от текущего состояния данных, ИТ‑ландшафта и задач бизнеса.

На вебинаре разберем:
1. как понять, когда достаточно нормализации данных, а когда уже необходимо внедрение MDM;
2. в каких случаях начинают с интеграционной платформы DATAREON Platform;
3. почему параллельный запуск всех трех компонентов — самый рискованный, но при наличии плана и экспертизы — самый быстрый сценарий;

Вебинар будет полезен: руководителям и специалистам по НСИ, бизнес‑аналитикам и архитекторам данных, руководителям цифровой трансформации, ИТ‑специалистам, участвующим в проектах управления данными

Регистрируйтесь и забронируйте место заранее по ссылке
Количество мест ограничено.

Я довольно активно использую ИИ в разработке примерно с конца 2024 года.

Наверное, многие слышали оценки в духе: «ИИ ускоряет разработчика на 20–30%». Возможно, для каких‑то привычных задач это и неплохая метрика.

Но недавно у меня случился кейс, который вообще плохо укладывается в эту систему координат.

За один очень плотный рабочий день — примерно 11 часов от идеи до боевого переключения — удалось исследовать закрытый Windows‑компонент, восстановить недокументированный бинарный протокол, разобраться с особенностями криптографии, написать совместимую реализацию на Java, сформировать регрессионный корпус из реального трафика, завернуть всё в контейнер, развернуть в Kubernetes, провести независимое ревью и переключить production.

И вот после такого слова про «+30% производительности» начинают казаться немного смешными.

Честно говоря, это пока самый впечатляющий кейс разработки с AI, который у меня был. Восторг скрывать не буду:)

Привет, Хабр! Если судить по новостям, то до повсеместного распространения автономного транспорта осталось совсем чуть-чуть: Waymo расширяет парк роботакси в США, Baidu через Apollo Go возит пассажиров в двух десятках китайских городов, а Volvo и Einride готовят автономные грузовики к серийной эксплуатации на автомагистралях. Пилотные проекты идут один за другим, растут показатели безопасности, а инвесторы вкладывают миллиарды. Но время идет, а прорыва все нет и нет.

Легковой автомобиль когда-то точно так же буксовал не из-за плохих моторов, а потому что дорог с твердым покрытием, заправочных станций и правил дорожного движения еще попросту не существовало. Потребовались десятилетия на то, чтобы с нуля построить всю эту инфраструктуру. Сегодня автономный транспорт оказался ровно в той же точке. И в этой статье разберем, что же ему мешает.

Java-синтаксис на 8-битных микроконтроллерах? Без виртуальной машины?

Исторически в эмбеддеде правит Си. Но Си — это вечные malloc/free, утечки памяти, выходы за границы массива и дебаг с осциллографом.

Я разрабатываю vm5277 — монолитный тулкит и язык J8B с Java-подобным синтаксисом. Он компилирует строгий ООП-код напрямую в нативный, оптимизированный ассемблер.

Что под капотом:

Управление памятью: через Reference Counting (new без free и без Garbage Collector).

Полиморфизм интерфейсов: спрятан во Flash (без оверхеда в ОЗУ).

Типы данных: встроенный 16-битный примитив fixed (Q7.8) вместо тяжелого float.

Оптимизация: тотальный Dead Code Elimination (в прошивку идет только то, что реально вызвано).

Проект в стадии суровой Альфы. Код открыт на GitHub, десятки примеров (от мигания диодом до драйверов периферии).