Комментарии

Специалисты в этой области часто говорят, что стратегия управления качеством данных — это сочетание людей, процессов и инструментов. Когда люди разбираются с тем, что представляют собой высококачественные данные в их конкретной отрасли и организации, какие меры нужно предпринять, чтобы обеспечить возможность монетизации данных и какие инструменты могут поддерживать и автоматизировать такие меры и действия, проект принесёт желаемые результаты для бизнеса.

Размерности качества данных служат опорной точкой для создания правил обеспечения качества данных, метрик, моделей данных и стандартов, которые должны соблюдать все сотрудники с момента, когда они вводят запись в систему или извлекают массив данных из сторонних источников.

Текущий мониторинг, интерпретация и улучшение данных — ещё одно неотъемлемое требование, способное превратить реактивное управление качеством данных в проактивное. Так как всё движется по замкнутому кругу, пусть это будет круг высококачественных и ценных данных.

Данные — это кровь любой организации и основа её коммерческого успеха. Вероятно, вы слышали подобные лозунги от лекторов на конференциях или в онлайн-заголовках. Но так оно и есть: вам нужно полагаться на точную информацию, чтобы выполнить задачу или создать сервис, будь то планирование оптимального маршрута для доставки суши разным заказчикам или отправка персонализированных новостных рассылок. В первом случае необходимы точные подробности заказа. Во втором случае нужно сегментировать клиентов на основании их активности и интересов. Для этого необходимо собрать и проанализировать соответствующие данные, а для этого потребуются время и усилия.

Изъяны в данных могут привести к различным результатам. Например, клиенту Skyscanner Джеймсу Ллойду на пути из Крайстчёрча (Новая Зеландия) в Лондон предложили подождать в Банкоке 413 786 часов, или 47 лет. Эта история стала виральной благодаря чувству юмора SMM Skyscanner по имени Джен, ответившей на вопрос Джеймса о том, что он может делать все эти годы.

Использование ошибочных данных может приводить к трагическим событиям, особенно в медицинской сфере. Дэвид Лошин в статье The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvement упоминает случай 2003 года с Джесикой Сантиллан, погибшей из-за некачественной сердечно-лёгочной трансплантации. Хирург использовал органы донора с несовместимой группой крови. Ошибочная информация о группе крови вызвала хирургические осложнения, приведшие к смерти.

Низкокачественные данные также могут препятствовать и замедлять интеграцию бизнес-аналитики и прогностической аналитики на основе ML. Руководители компаний США, участвовавшие в опросе Data trust pulse, проведённом PricewaterhouseCoopers, указали, что ненадёжные данные — одно из препятствий к монетизации данных. «Во многих из исторических данных компании, собиравшихся хаотически, могут отсутствовать нужные подробности и точность, необходимые для работы с ИИ и другими технологиями автоматизации», — говорится в результатах опроса.

Так как от использования компанией надёжной информации зависит производительность труда, а иногда и жизни людей, она должна разработать и реализовать стратегию контроля качества данных.

Данные — это кровь любой организации и основа её коммерческого успеха. Вероятно, вы слышали подобные лозунги от лекторов на конференциях или в онлайн-заголовках. Но так оно и есть: вам нужно полагаться на точную информацию, чтобы выполнить задачу или создать сервис, будь то планирование оптимального маршрута для доставки суши разным заказчикам или отправка персонализированных новостных рассылок. В первом случае необходимы точные подробности заказа. Во втором случае нужно сегментировать клиентов на основании их активности и интересов. Для этого необходимо собрать и проанализировать соответствующие данные, а для этого потребуются время и усилия.

Изъяны в данных могут привести к различным результатам. Например, клиенту Skyscanner Джеймсу Ллойду на пути из Крайстчёрча (Новая Зеландия) в Лондон предложили подождать в Банкоке 413 786 часов, или 47 лет. Эта история стала виральной благодаря чувству юмора SMM Skyscanner по имени Джен, ответившей на вопрос Джеймса о том, что он может делать все эти годы.

Использование ошибочных данных может приводить к трагическим событиям, особенно в медицинской сфере. Дэвид Лошин в статье The Practitioner’s Guide to Data Quality Improvement упоминает случай 2003 года с Джесикой Сантиллан, погибшей из-за некачественной сердечно-лёгочной трансплантации. Хирург использовал органы донора с несовместимой группой крови. Ошибочная информация о группе крови вызвала хирургические осложнения, приведшие к смерти.

Низкокачественные данные также могут препятствовать и замедлять интеграцию бизнес-аналитики и прогностической аналитики на основе ML. Руководители компаний США, участвовавшие в опросе Data trust pulse, проведённом PricewaterhouseCoopers, указали, что ненадёжные данные — одно из препятствий к монетизации данных. «Во многих из исторических данных компании, собиравшихся хаотически, могут отсутствовать нужные подробности и точность, необходимые для работы с ИИ и другими технологиями автоматизации», — говорится в результатах опроса.

Так как от использования компанией надёжной информации зависит производительность труда, а иногда и жизни людей, она должна разработать и реализовать стратегию контроля качества данных.

Думаю Вам следует тщательно оценить Аврору, прежде чем рассматривать ее. Запустите экземпляр и настройте тестовый экземпляр вашего приложения и базы данных. Создайте как можно большую нагрузку. Я делал это в своей прошлой компании и обнаружил, что, несмотря на заявления Amazon о высокой производительности, Aurora потерпела сокрушительное поражение. На два порядка медленнее, чем RDS. У нашего приложения был высокий уровень трафика записи.

Наш вывод: если у вас есть вторичные индексы и высокий трафик записи, Aurora не подходит. Могу поспорить, что это хорошо для трафика только для чтения.

(Редактировать: тестирование, которое я описываю, было проведено в первом квартале 2017 года. Как и в случае с большинством сервисов AWS, я ожидаю, что Aurora со временем улучшится. У Amazon есть четкая стратегия: « Выпускать идеи на 70%, а затем повторять ». Отсюда мы должны сделать вывод, что новый продукт AWS достоин тестирования, но, вероятно, не готов к производству в течение как минимум нескольких лет после его представления).

В этой компании я рекомендовал RDS. У них не было специального персонала администратора базы данных, и автоматизация, которую RDS обеспечивает для операций с БД, таких как обновления и резервное копирование, была очень полезна. Вы жертвуете некоторой гибкостью при настройке параметров, но это не должно быть проблемой.

Худшее неудобство RDS заключается в том, что у вас не может быть пользователя MySQL с привилегией SUPER, но RDS предоставляет хранимые процедуры для большинства распространенных задач, для которых вам потребуются привилегии SUPER.

Я сравнил экземпляр RDS в нескольких зонах доступности с набором реплик экземпляров EC2, управляемых Orchestrator. Поскольку для обеспечения кворума Orchestrator требуется три узла, RDS оказался здесь явным победителем по стоимости, а также по простоте настройки и эксплуатации.

Я искал лучшие практики по настройке базы данных в облаке, но мне до сих пор не ясно, какое из следующих решений нам следует использовать?

— Amazon RDS Аврора
— Amazon RDS MySQL
— MySQL в экземплярах EC2

Я считаю, что Amazon Aurora позиционируется как лучшая альтернатива, однако после некоторых исследований кажется, что люди ее не используют. Есть ли в этом проблема?

Архитекту́ра или зодчество, согласно википедии, это искусство и наука строить, проектировать здания и сооружения (включая их комплексы), а также сама совокупность зданий и сооружений, создающих пространственную среду для жизни и деятельности человека.

В той же википедии есть определения того, что такое программная архитектура

Архитектура программного обеспечения (англ. software architecture) — совокупность важнейших решений об организации программной системы, включающая в себя:

— выбор структурных элементов и их интерфейсов, с помощью которых составлена система, а также их поведения в рамках сотрудничества структурных элементов;

— соединение выбранных элементов структуры и поведения во всё более крупные системы;

— архитектурный стиль, который направляет всю организацию — все элементы, их интерфейсы, их сотрудничество и их соединение.

Наиболее понятным, на мой взгляд, кажется определение, которое объединит эти два понятия:

Архитектура ПО (разработка архитектуры ПО), это искусство и наука строить и проектировать программное обеспечение таким образом, чтобы оно удовлетворяло всем заявленным к нему требованиям, а также обеспечивало максимальную простоту доработки, развертывания и масштабирования приложения.

Проще говоря, если мы решили использовать HEAD-FIRST подход (сначала думай, потом делай), то без проработки архитектуры нам не обойтись. Да и в ситуации, когда мы сначала всё сделали, а потом начали думать – к вопросу архитектуры мы тоже придем, только теперь с большим объемом кода, который надо переписывать.

Прежде чем говорить об архитектурах ПО, стоит акцентировать внимание на том, что нижеприведенные понятия применимы исключительно в рамках клиент-серверной архитектуры. Если Вы участвуете в разработке автономного приложения, которое осуществляет все вычисления на машине клиента, например, однопользовательского калькулятора, то не нужно называть его монолитом и тем более разбивать на микросервисы.

Наиболее популярное сейчас деление архитектур (по опыту собеседований и общения с коллегами), это деление на монолитную архитектуру и микросервисную. На самом деле такое деление не совсем верно, поскольку:

Во-первых, микросервисная архитектура является подтипом сервис-ориентированной архитектуры.

Во-вторых, во некоторых проектах сейчас используется бессерверная архитектура, но ее мы, в рамках этой статьи рассматривать не будем.

Итак, монолит – это иерархическая архитектура, т.е каждый слой приложения отвечает за свою часть функционала, например: работа с базой, логирование, интерфейс (простота E2E тестирования, простота развертки). Глубоко разбирать монолиты не будем. Отметим, что есть несколько видов наиболее популярных шаблонов монолита:

Model-View-Controller (MVC, «Модель-Представление-Контроллер», «Модель-Вид-Контроллер») — схема разделения данных приложения и управляющей логики на три отдельных компонента: модель, представление и контроллер — таким образом, что модификация каждого компонента может осуществляться независимо.

— Модель (Model) предоставляет данные и реагирует на команды контроллера, изменяя своё состояние.

— Представление (View) отвечает за отображение данных модели пользователю, реагируя на изменения модели.

— Контроллер (Controller) интерпретирует действия пользователя, оповещая модель о необходимости изменений.

Model-View-Presenter (MVP) — шаблон проектирования, производный от MVC, который используется в основном для построения пользовательского интерфейса.

Элемент Presenter в данном шаблоне берёт на себя функциональность посредника (аналогично контроллеру в MVC) и отвечает за управление событиями пользовательского интерфейса (например, использование мыши) так же, как в других шаблонах обычно отвечает представление.

Model-View-ViewModel (MVVM) — шаблон проектирования архитектуры приложения, представленный в 2005 году Джоном Госсманом (John Gossman) как модификация шаблона Presentation Model. Ориентирован на современные платформы разработки, такие как Windows Presentation Foundation, Silverlight от компании Microsoft, ZK framework.

Микросервис – симметричная архитектура. Каждый сервис имеет свою базу и отвечает именно за бизнес-функцию (независимость от стека, масштабируемость, простота модульного тестирования).

Про масштабируемость:

— Монолит — масштабируется не рационально(поднимаем всё) + не всегда возможно, если монолит изначально не писался с учетом масштабируемости

— Микросервисы масштабируются рационально (увеличиваем количество экземпляров только нужных сервисов.)

Вывод: если ваше приложении не разрастется (и Вы в этом уверены), у вас маленькая команда и сильно ограниченные ресурсы — смело выбирайте монолит.

Лайфхак: никто не догадается о том, что монолит, это монолит, если не допускать людей к кодовой базе! :)

Прежде чем говорить об архитектурах ПО, стоит акцентировать внимание на том, что нижеприведенные понятия применимы исключительно в рамках клиент-серверной архитектуры. Если Вы участвуете в разработке автономного приложения, которое осуществляет все вычисления на машине клиента, например, однопользовательского калькулятора, то не нужно называть его монолитом и тем более разбивать на микросервисы.

Наиболее популярное сейчас деление архитектур (по опыту собеседований и общения с коллегами), это деление на монолитную архитектуру и микросервисную. На самом деле такое деление не совсем верно, поскольку:

Во-первых, микросервисная архитектура является подтипом сервис-ориентированной архитектуры.

Во-вторых, во некоторых проектах сейчас используется бессерверная архитектура, но ее мы, в рамках этой статьи рассматривать не будем.

Итак, монолит – это иерархическая архитектура, т.е каждый слой приложения отвечает за свою часть функционала, например: работа с базой, логирование, интерфейс (простота E2E тестирования, простота развертки). Глубоко разбирать монолиты не будем. Отметим, что есть несколько видов наиболее популярных шаблонов монолита:

Model-View-Controller (MVC, «Модель-Представление-Контроллер», «Модель-Вид-Контроллер») — схема разделения данных приложения и управляющей логики на три отдельных компонента: модель, представление и контроллер — таким образом, что модификация каждого компонента может осуществляться независимо.

— Модель (Model) предоставляет данные и реагирует на команды контроллера, изменяя своё состояние.

— Представление (View) отвечает за отображение данных модели пользователю, реагируя на изменения модели.

— Контроллер (Controller) интерпретирует действия пользователя, оповещая модель о необходимости изменений.

Model-View-Presenter (MVP) — шаблон проектирования, производный от MVC, который используется в основном для построения пользовательского интерфейса.

Элемент Presenter в данном шаблоне берёт на себя функциональность посредника (аналогично контроллеру в MVC) и отвечает за управление событиями пользовательского интерфейса (например, использование мыши) так же, как в других шаблонах обычно отвечает представление.

Model-View-ViewModel (MVVM) — шаблон проектирования архитектуры приложения, представленный в 2005 году Джоном Госсманом (John Gossman) как модификация шаблона Presentation Model. Ориентирован на современные платформы разработки, такие как Windows Presentation Foundation, Silverlight от компании Microsoft, ZK framework.

Микросервис – симметричная архитектура. Каждый сервис имеет свою базу и отвечает именно за бизнес-функцию (независимость от стека, масштабируемость, простота модульного тестирования).

Про масштабируемость:

— Монолит — масштабируется не рационально(поднимаем всё) + не всегда возможно, если монолит изначально не писался с учетом масштабируемости

— Микросервисы масштабируются рационально (увеличиваем количество экземпляров только нужных сервисов.)

Вывод: если ваше приложении не разрастется (и Вы в этом уверены), у вас маленькая команда и сильно ограниченные ресурсы — смело выбирайте монолит.

Лайфхак: никто не догадается о том, что монолит, это монолит, если не допускать людей к кодовой базе! :)

Архитекту́ра или зодчество, согласно википедии, это искусство и наука строить, проектировать здания и сооружения (включая их комплексы), а также сама совокупность зданий и сооружений, создающих пространственную среду для жизни и деятельности человека.

В той же википедии есть определения того, что такое программная архитектура

Архитектура программного обеспечения (англ. software architecture) — совокупность важнейших решений об организации программной системы, включающая в себя:

— выбор структурных элементов и их интерфейсов, с помощью которых составлена система, а также их поведения в рамках сотрудничества структурных элементов;

— соединение выбранных элементов структуры и поведения во всё более крупные системы;

— архитектурный стиль, который направляет всю организацию — все элементы, их интерфейсы, их сотрудничество и их соединение.

Наиболее понятным, на мой взгляд, кажется определение, которое объединит эти два понятия:

Архитектура ПО (разработка архитектуры ПО), это искусство и наука строить и проектировать программное обеспечение таким образом, чтобы оно удовлетворяло всем заявленным к нему требованиям, а также обеспечивало максимальную простоту доработки, развертывания и масштабирования приложения.

Проще говоря, если мы решили использовать HEAD-FIRST подход (сначала думай, потом делай), то без проработки архитектуры нам не обойтись. Да и в ситуации, когда мы сначала всё сделали, а потом начали думать – к вопросу архитектуры мы тоже придем, только теперь с большим объемом кода, который надо переписывать.

Напоминаю, что главная проблема Enterprise Architecture (ЕА) – это отсутствие конкретных примеров этой самой ЕА в открытом доступе. Алхимики их хранят «как зеницу ока», видимо потому, что если их публиковать, то откроется страшный секрет «платья короля» и все скажут: А король то голый!

В основном всем понятно, чем занимаются архитекторы решений, архитекторы по интеграции, системные архитекторы, но у многих возникают вопросы по поводу Архитекторов Предприятий, они же Enterprise Architects.

Архитектура предприятия (EA) — это практика проектирования, планирования и управления общей структурой и работой организации. Она связана с согласованием технологий, процессов и людей организации с ее бизнес-целями и стратегией.

По своей сути EA помогает организациям понять, как взаимосвязаны их различные системы, процессы и отделы, и как их можно оптимизировать для более эффективной совместной работы. Она также помогает организациям адаптироваться к изменениям, предоставляя основу для внедрения новых технологий и процессов контролируемым и стратегическим образом.

EA часто используется для того, чтобы:

— Определять и документировать текущее состояние систем и процессов организации.

— Определять желаемое будущее состояние и создавать дорожную карту для его достижения.

— Определять приоритеты областей для улучшения и модернизации.

— Убедиться, что инвестиции в новые технологии соответствуют бизнес-целям и стратегии.

— Способствовать общению и сотрудничеству между отделами и уровнями организации.

EA обычно включает в себя комбинацию подходов «сверху вниз» и «снизу вверх». Подходы «сверху вниз» включают в себя постановку целей высокого уровня и разработку плана их достижения, тогда как подходы «снизу вверх» включают сбор информации и отзывов от заинтересованных сторон по всей организации.

Существует несколько платформ и методологий, которые можно использовать для поддержки EA, в том числе Open Group Architecture Framework (TOGAF), Zachman Framework и Federal Enterprise Architecture Framework (FEAF). Эти рамки содержат общий словарь и набор принципов, которым должны следовать специалисты по АП, и могут помочь организациям обеспечить всеобъемлющий и последовательный характер их усилий по АП.

Эффективное EA требует глубокого понимания бизнес-целей и стратегии организации, а также поддерживающих ее технологий и процессов. Это также требует сильных навыков общения и совместной работы, поскольку специалисты-практики EA должны работать с заинтересованными сторонами по всей организации, чтобы собирать информацию, определять области для улучшения и разрабатывать план достижения желаемого будущего состояния.

В целом, EA является критически важной практикой для организаций, стремящихся оптимизировать свою деятельность, адаптироваться к изменениям и убедиться, что их инвестиции в технологии соответствуют их бизнес-целям. Это помогает организациям понять, как их различные системы и процессы сочетаются друг с другом, и определить возможности для улучшения, что позволяет им работать более эффективно и результативно.

Open Group Architecture Framework (TOGAF) — это широко используемая структура корпоративной архитектуры (EA), которая помогает организациям проектировать, планировать и управлять общей структурой и работой своих систем и процессов. Разработанный и поддерживаемый The Open Group, глобальным консорциумом из более чем 600 организаций, TOGAF спроектирован так, чтобы быть независимым от поставщиков и масштабируемым, что делает его подходящим для организаций любого размера и в любой отрасли.

В основе TOGAF лежит метод разработки архитектуры (ADM), систематический подход к разработке и поддержке архитектуры предприятия. ADM состоит из ряда этапов, которые помогают организациям в процессе определения и реализации своего EA. Эти этапы включают:

— Этап A: Цикл разработки архитектуры. На этой фазе устанавливаются общая структура и цели EA, включая объем и границы архитектуры, заинтересованные стороны и механизмы управления, а также принципы, которыми будет руководствоваться разработка архитектуры.

— Этап B: Бизнес-архитектура. На этом этапе основное внимание уделяется бизнес-целям и стратегии организации, включая бизнес-факторы, влияющие на архитектуру, бизнес-возможности и процессы, необходимые для поддержки этих целей, а также заинтересованные стороны организации и их потребности.

— Этап C: Архитектура данных. На этом этапе рассматриваются требования организации к данным и информации, включая структуры данных и модели, необходимые для поддержки бизнес-процессов, источников и приемников данных, а также политик руководства и управления данными.

— Этап D: Архитектура приложений. На этом этапе основное внимание уделяется приложениям и программным системам, которые поддерживают бизнес-процессы, включая функциональные и нефункциональные требования к этим системам, проектирование и интеграцию этих систем, а также развертывание и эксплуатацию этих систем.

— Этап E: Технологическая архитектура. На этом этапе рассматривается базовое оборудование, программное обеспечение и инфраструктура, поддерживающие архитектуры приложений и данных, включая аппаратные и программные платформы, сетевую инфраструктуру и инфраструктуру безопасности, а также центры обработки данных и облачную инфраструктуру.

— Этап F: Возможности и решения. Этот этап включает в себя определение возможностей для улучшения и инноваций в архитектуре, а также разработку решений и дорожных карт для реализации этих возможностей.

— Этап G: Планирование миграции. На этом этапе основное внимание уделяется планированию и выполнению миграции до желаемого будущего состояния архитектуры, включая идентификацию и управление рисками, зависимостями и заинтересованными сторонами, а также разработку подробного плана миграции.

— Этап H: Управление реализацией. Эта фаза касается руководства и управления архитектурой во время и после внедрения, включая создание процессов управления, мониторинг и измерение архитектуры, а также текущее обслуживание и развитие архитектуры.

TOGAF — это комплексная и гибкая структура, обеспечивающая структурированный подход к архитектуре предприятия. Она помогает организациям понять свои текущие системы и процессы, определить желаемое будущее состояние и разработать план достижения этого состояния. TOGAF широко используется организациями по всему миру и поддерживается большим сообществом практиков и экспертов.

Федеральная структура архитектуры предприятия (FEAF) — это структура, используемая федеральным правительством США для разработки и поддержки архитектуры предприятия (EA). Разработанный Управлением управления и бюджета (OMB), FEAF призван помочь агентствам федерального правительства привести свои технологии, процессы и людей в соответствие с их миссией и целями.

FEAF состоит из пяти основных компонентов:

— Эталонная модель: это общий словарь и набор принципов, которые обеспечивают основу для остальной части FEAF. Он включает в себя набор стандартных определений и понятий, а также основу для организации и классификации различных компонентов архитектуры.

— Эталонная бизнес-модель (BRM): это представление бизнес-процессов и возможностей федерального правительства, организованное вокруг набора стандартных бизнес-функций. Он обеспечивает общее понимание деловой деятельности и процессов правительства и помогает агентствам выявлять возможности для улучшения и инноваций.

— Эталонная модель данных (DRM): это представление требований к данным и информации федерального правительства, включая структуры данных и модели, необходимые для поддержки бизнес-процессов, источников и приемников данных, а также политик управления данными.

— Техническая эталонная модель (TRM): это представление базовой технологической инфраструктуры федерального правительства, включая аппаратные и программные платформы, сетевую инфраструктуру и инфраструктуру безопасности, а также центры обработки данных и облачную инфраструктуру.

— Эталонная модель услуг (SRM): это представление услуг, предоставляемых федеральным правительством, включая функциональные и нефункциональные требования к этим услугам, проектирование и интеграцию этих услуг, а также развертывание и эксплуатацию этих услуг.

FEAF обеспечивает структурированный подход к разработке и поддержке корпоративной архитектуры для федерального правительства. Она помогает агентствам понять свои текущие системы и процессы, определить желаемое будущее состояние и разработать план достижения этого состояния. FEAF также помогает агентствам гарантировать, что их инвестиции в технологии соответствуют их миссии и целям, и способствует общению и сотрудничеству между департаментами и уровнями правительства.

FEAF поддерживается набором инструментов и ресурсов, в том числе Методом разработки архитектуры на основе FEAF (FEAF-ADM), который обеспечивает систематический подход к EA, и Методологией архитектуры федеральных сегментов (FSAM), которая обеспечивает руководство по разработке и поддержание архитектур сегментов, которые представляют собой специализированные структуры EA, ориентированные на определенные области или области правительства.

Zachman Framework — это инструмент, используемый для организации и классификации архитектуры предприятия. Это матрица, состоящая из шести строк и столбцов, где каждая ячейка представляет определенный аспект архитектуры. Строки представляют шесть вопросов «wh» (who, what, where, when, why, and how): кто, что, где, когда, почему и как; а столбцы представляют шесть категорий: контекста, мотива, масштаба, перспективы, реализации и эволюции.

Zachman Framework часто используется, чтобы помочь организациям понять и задокументировать их текущую архитектуру, а также спланировать будущие изменения и разработки. Это помогает обеспечить учет всех аспектов архитектуры и наличие четкой линии связи между различными заинтересованными сторонами.

Одним из ключевых преимуществ Zachman Framework является то, что он обеспечивает общий язык и структуру для обсуждения и документирования архитектуры предприятия. Это может помочь уменьшить путаницу и недопонимание, а также упростить взаимодействие и эффективную совместную работу различных групп и отделов.

Однако есть некоторые критические замечания в адрес Zachman Framework. Некоторые утверждают, что он может быть слишком жестким и негибким, и что он может неадекватно отражать сложность и динамичный характер современных предприятий. Другие отмечают, что это лишь один из многих инструментов, который можно использовать для понимания и управления архитектурой предприятия, и что важно также учитывать ряд других подходов и сред.

В целом Zachman Framework — ценный инструмент для организации и понимания архитектуры предприятия, но важно использовать его в сочетании с другими инструментами и подходами, чтобы обеспечить всеобъемлющий и эффективный подход к управлению архитектурой.

На самом деле, помимо базовых трех существует много разных подходов.

Для проектирования высокопроизводительного адаптивного веб-приложения с помощью сервисов AWS можно следовать таким рекомендациям:
— Использовать Amazon CloudFront и Amazon S3 для размещения веб-приложения. CloudFront распределяет контент по глобальной сети кэширования, обеспечивая низкую задержку и высокую пропускную способность.
— Применить AWS AppSync для создания API приложений. Сервис позволяет развёртывать бессерверные серверные части GraphQL в облаке AWS и обеспечивает кэширование данных на стороне сервера.
— Использовать AWS MSK для получения различных событий из приложений-источников событий. Сервис потоковой передачи данных AWS предназначен для управления инфраструктурой и операциями Apache Kafka.

Для настройки производительности можно использовать следующие методы:
— Кэширование. 15 Например, кэширование в памяти и интеграция с сервисами AWS DynamoDB или Amazon ElastiCache помогут снизить нагрузку на API GraphQL и сократить время отклика.
— Пакетирование и свёртывание. Встроенные функции пакетной обработки и отложенной обработки AWS AppSync позволят объединить несколько запросов и мутаций в один запрос, сокращая задержку.
— Шаблон загрузчика данных. Его можно реализовать для пакетной обработки и кэширования запросов к базе данных, снижая нагрузку на базу данных и увеличивая время ответа.
— Регулирование и ограничение запросов. Это поможет предотвратить перегрузку API AWS AppSync и гарантировать справедливое использование и управление ресурсами.
— Сжатие. AWS AppSync предлагает возможность сжимать ответы API, повышая скорость загрузки и скачивания полезного контента.

Для разработки высокопроизводительного адаптивного веб-приложения с помощью сервисов AWS рекомендуется обратиться к специалисту.

Очень интересная статья, верно, благодаря бессерверным предложениям AWS повышаются возможности разработки, снижается нагрузка на управление, а развернутые приложения могут воспользоваться различными возможностями из коробки, такими как высокая доступность, производительность и оптимизация затрат.

AWS Lambda, API Gateway, DynamoDB — это примеры отличных бессерверных предложений

Здраво организованные процессы непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) важны в любой парадигме разработки ПО, но, когда речь заходит о микросервисных приложениях, эффективный, точный и быстрый процесс CI/CD критически важен. MOA могут проходить ревизию в темпе сотен обновлений ежедневно, поэтому один микросервис, сборка которого запаздывает, может стать узким местом и затормозить весь процесс релиза.

Наилучший способ от этого перестраховаться – дать тестированию конвейера CI/CD тот же приоритет, что и любому другому высокоуровневому режиму тестирования. Выявление и исправление таких проблем как замедленная сборка микросервисов из-за артефактов в коде, медленное предоставление сред выполнения, в которых хостятся микросервисы, а также медленное поднятие уже развернутых микросервисов – необходимые предпосылки для обеспечения работоспособности конвейера CI/CD. Даже если микросервис сложен как шаттл, от него будет мало пользы, если вы не сможете быстро развертывать и пускать в ход операционные единицы.

Микросервисы – это настоящий джокер. Микросервисно-ориентированные приложения обеспечивают гибкость и скорость, необходимые для вывода новых фич в онлайн практически с молниеносной скоростью. Большие предприятия, занятые поддержкой миллионов пользователей, усвоили это уже сегодня, но день ото дня все больше компаний берут на вооружение этот архитектурный стиль, когда их приложения достигают масштабов, сравнимых с размерами всего веба.

Хотя многие компании всерьез пытаются внедрить дух микросервисно-ориентированной архитектуры в свои процессы разработки, для тестирования этих MOA зачастую применяются практики, исходно предназначенные для монолитных приложений. Это недальновидный подход.
Напротив, компании должны осваивать современные приемы тестирования, рассчитанные на обеспечение независимости микросервисов и динамичности тех приложений, в которых эти микросервисы используются. Когда командам разработчиков и тестировщикам удается синхронизированно подходить к воплощению принципов, лежащих в основе проектирования микросервисных приложений, вся компания в гораздо большей степени может опираться на сильные стороны микросервисов.

Аналитика сайтов – важная часть при работе с интернет-ресурсами, она помогает находить ошибки и проблемы в работе сайта, выбирать продуктивные инструменты, отказываться от бесполезных рекламных площадок и сервисов.

Параллельная работа по анализу конкурентов позволяет определить сильные стороны своей компании, формировать уникальное торговое предложение, выделяться среди похожих брендов.

Существует огромный выбор инструментов для оценки эффективности работы вашего сайта, а также ресурсов ваших конкурентов. В зависимости от целей вы можете выбирать бесплатные сервисы или расширять функционал с помощью платных ресурсов.

Аналитика сайтов – важная часть при работе с интернет-ресурсами, она помогает находить ошибки и проблемы в работе сайта, выбирать продуктивные инструменты, отказываться от бесполезных рекламных площадок и сервисов.

Параллельная работа по анализу конкурентов позволяет определить сильные стороны своей компании, формировать уникальное торговое предложение, выделяться среди похожих брендов.

Существует огромный выбор инструментов для оценки эффективности работы вашего сайта, а также ресурсов ваших конкурентов. В зависимости от целей вы можете выбирать бесплатные сервисы или расширять функционал с помощью платных ресурсов.

SEO-анализ сайта является важной составляющей успешного продвижения в поисковых системах. Он позволяет выявить проблемы на сайте, определить его сильные и слабые стороны и разработать стратегию для улучшения его позиций в поисковых результатах.

При проведении SEO-анализа сайта необходимо уделить внимание таким аспектам, как технические ошибки, качество контента, внутренняя и внешняя оптимизация, анализ конкурентов и сбор семантического ядра. Для этих целей можно использовать различные инструменты, такие как Google Analytics, Яндекс.Метрика, SEMrush, Ahrefs, Screaming Frog и другие.

После анализа сайта можно сделать выводы о текущем состоянии сайта, его возможностях и потенциале для улучшения. На основе этих выводов можно разработать список улучшений и технические задания для их реализации.

Однако стоит помнить, что SEO-анализ должен проводиться регулярно, так как поисковые алгоритмы и требования поисковых систем постоянно меняются. Поэтому регулярный анализ сайта поможет сохранить и улучшить его позиции в поисковых результатах.

SEO-анализ сайта является важной составляющей успешного продвижения в поисковых системах. Он позволяет выявить проблемы на сайте, определить его сильные и слабые стороны и разработать стратегию для улучшения его позиций в поисковых результатах.

При проведении SEO-анализа сайта необходимо уделить внимание таким аспектам, как технические ошибки, качество контента, внутренняя и внешняя оптимизация, анализ конкурентов и сбор семантического ядра. Для этих целей можно использовать различные инструменты, такие как Google Analytics, Яндекс.Метрика, SEMrush, Ahrefs, Screaming Frog и другие.

После анализа сайта можно сделать выводы о текущем состоянии сайта, его возможностях и потенциале для улучшения. На основе этих выводов можно разработать список улучшений и технические задания для их реализации.

Однако стоит помнить, что SEO-анализ должен проводиться регулярно, так как поисковые алгоритмы и требования поисковых систем постоянно меняются. Поэтому регулярный анализ сайта поможет сохранить и улучшить его позиции в поисковых результатах.

Трудно сказать наверняка, но есть некоторые предположения:

— Упрощение и стандартизация интеграций. Пока идёт этап интеграции всего со всем, но скоро насыщение будет достигнуто, и останется только упрощать интеграцию до 1 клика и добавлять тонкие настройки в интерфейс вместо текущих скриптов и вебхуков.

— Замена маркетинговых метрик на бизнес-метрики. Т.е. из инструмента маркетолога система превращается в инструмент для всех — маркетолога, аналитика, РОПа, генерального директора, собственника бизнеса. Дашборды должны гибко настраиваться под каждого сотрудника.

— Увеличение точности данных за счёт более сложных моделей атрибуции и разделения алгоритмов по рыночным нишам/ портретам клиента. Модель атрибуции должна быть умной, на основе воронки и всех имеющихся данных. Представьте, что мы оцениваем вклад рекламного источника, в том числе анализируя записи разговоров клиента с менеджером. После одной рекламы звонок был по делу и привёл к продаже. После другой — звонок был, но к продаже не привёл. Алгоритм мог бы распознать голос и проанализировать с той или иной степенью достоверности, виноват ли менеджер, или, например, реклама обещала что-то не соответствующее действительности.

— Помимо имеющихся метрик, можно ввести коэффициент лояльности — % влияния рекламы на повторную покупку. От 0 (повторную продажу делает только реклама) до 100% (повторная продажа совершается независимо от рекламы). Коэффициент зависит от отрасли, известности бренда, его программ лояльности и, конечно, уникальности продукции.

— Не забываем добавлять k-factor, т.е. рекомендации — банальный «сарафан». Если средний ваш клиент приводит ещё 0,5 клиента, неверно это игнорировать при подсчёте эффективности маркетинга. ROMI и LTV нужно считать с его учётом.

— Помимо предоставления набора дашбордов, BI-системы движутся в сторону поиска на естественном языке. Т.е. системы должны двигаться в сторону интеллектуальности и из маркетингового инструмента превращаться в бизнес-инструмент.