Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Событийная архитектура: что менеджеру нужно знать до принятия решения
События и очереди сообщений решают реальные проблемы координации между сервисами. Они также вносят сложность, которую легко недооценить на уровне плана проекта.
Разрыв между экспериментом и продакшном: почему ML-модели не добираются до работы
Большинство ML-проектов дают хорошие результаты в эксперименте и плохо работают в производственной среде. Разбираю, почему это происходит.
Когда хорошая модель портится: дрейф, обнаружение и бизнес-цена
Модель, прошедшая все тесты при запуске, может незаметно деградировать за несколько месяцев. Понимание причин помогает решить, сколько стоит вложить в мониторинг.
Аналитика в реальном времени: когда это работает, а когда это дорогой театр
Стриминговые данные и дашборды в реальном времени стали модным требованием. Разбираю, когда это решает настоящую проблему.
Где ломается RPA: потолок сложности процессов
Роботизация бизнес-процессов даёт быстрые результаты на простых и стабильных потоках. Когда в процессе появляются исключения, она начинает стоить больше, чем экономит.
Автоматизация склада: что скрывается за показателями скорости комплектации
Разбираю, как считать экономику складской автоматизации и почему скорость подбора заказов - не главный показатель.
Привязка к облачному провайдеру: реальные компромиссы
Привязка к вендору не всегда плохо. Вопрос в том, обмениваете ли вы гибкость на что-то реально нужное или просто на более низкий прайс сегодня.
Неожиданный счёт из облака: что обнаруживают компании через год после миграции
Почему стоимость облака оказывается выше прогнозов - и что можно сделать до того, как это станет проблемой.
Colonial Pipeline: когда кибератака останавливает физическую инфраструктуру
Атака на Colonial Pipeline в мае 2021 года показала, что граница между ИТ-безопасностью и операционной безопасностью исчезла.
Data mesh: что это значит для руководителей, не для инженеров
Концепция data mesh набирает популярность. Разбираю, что за ней стоит и когда она имеет смысл для реального бизнеса.
GPT-3 год спустя: что реально изменилось для бизнеса
Год после выхода GPT-3 - хороший момент, чтобы отделить реальные изменения от шума и понять, где языковые модели уже работают.
API-first или интеграционные спагетти: выбор, который делает архитектура
Почему способ, которым системы компании разговаривают друг с другом, определяет скорость роста и стоимость изменений.