Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
Kubernetes: что хайп замалчивает об операционной стороне
Kubernetes решает реальные задачи на масштабе. Он также создаёт новую операционную поверхность, к которой большинство команд не готовы. Реалистичный взгляд до принятия решения.
API-first: стратегическое решение, а не техническое
Почему подход API-first - это не про разработку, а про архитектуру бизнеса, и как он влияет на гибкость компании через три-пять лет.
Качество данных: четыре метрики, которые реально работают
Большинство программ по качеству данных заходят в тупик из-за абстрактных метрик. Вот четыре конкретных измерения, которые рано выявляют проблемы и связаны с бизнес-результатами.
Почему ML-команды постоянно перестраивают одни и те же пайплайны
Скрытая стоимость машинного обучения в масштабе - не модели, а дублированная работа по инжинирингу признаков, которую каждая команда делает независимо. Что такое feature store и нужен ли он вам.
Событийная архитектура: когда помогает, а когда создаёт шум
Практический разбор event-driven подхода - какие задачи он решает, где добавляет сложность без пользы и как понять, нужен ли он вам.
Машинное обучение в продакшене: разрыв между пилотом и масштабом
Почему ML-пилоты часто не превращаются в рабочие системы, и что нужно сделать иначе с самого начала.
Бюджет ИТ: три слоя, которые большинство планов сваливают в один
ИТ-бюджеты разваливаются, когда расходы на эксплуатацию, изменения и инвестиции смешаны в одну строку. Разделение делает разговор с руководством значительно честнее.
Модернизация legacy ИТ: карта рисков для руководителя
Как думать о модернизации устаревших систем, не разрушив бизнес-процессы, которые на них держатся.
Утечка Equifax: что это означает для компаний с персональными данными
Разбор инцидента в Equifax и практические выводы для руководителей российских компаний, которые работают с персональными данными клиентов.
PostgreSQL как основная база данных: что изменилось для бизнеса
Почему PostgreSQL перестал быть нишевым выбором и что нужно проверить перед тем, как сделать его основой корпоративной архитектуры.
Data lake: вопросы, которые нужно задать до начала строительства
Почему концепция data lake часто превращается в data swamp, и какие вопросы стоит задать до того, как тратить бюджет.
Микросервисы против монолита: когда разделение оправдано
Почему переход на микросервисную архитектуру не является автоматически правильным решением и как определить, готова ли к этому ваша команда.