Книжный куб

Меня часто спрашивают как правильно мотивировать разработчиков, чтобы они работали как для себя, а не как из под палки. Сама постановка вопроса меня немного смущает, но часто вопрошающие добавляют к своему вопросу трехбуквенные аббревиатуры навроде KPI (Key Performance Indicator) и вспоминают, что эти KPI отлично работают в отделе продаж. В этой статье я решил поделиться своими мыслями на заданную тему, используя немного моделей из экономики и теории игр. Надеюсь, что ваше чтение будет интересным и вы узнаете что-то новое. https://apolomodov.medium.com/how-to-motivate-developers-214e2ed9a187

Сегодня fb мне напомнил про книгу "Солярис" Станислава Лема, которую я первый раз прочитал 3 года назад и тогда мне она очень понравилось. Сначала я даже удивился как такая книга прошла мимо меня в детстве, когда я в школьные годы читал по паре научно-фантастических книг в неделю. А потом я понял, что в те времена книга могла мне показаться немного затянутой или даже занудной:) Зато теперь я прочитал ее буквально в один присест. Концепция живого одноклеточного океана и своеобразный контакт людей с его порождениями очень интересны. Книге уже 60 лет, а написана она так, что актуальна и интересна до сих пор. Рекомендую прочитать, если вы еще не читали:) Кстати, мне показалось, что идеи фантомов Соляриса очень похожи на двойников из "Лунной радуги" Сергея Павлова, а конкретно из второй части "Мягкие зеркала", которая была написана почти на четверть века позже. Кстати, "Лунную радугу" я вам тоже рекомендую.

Сегодня вечером в 18.00 по Москве у нас будет очередная трансляция нашего книжного клуба любителей архитектруы. Мы продолжим обсуждать книгу Влада Кононова Learning Domain Driven Design,про которую я уже рассказывал ранее. В фокусе нашей дискуссии будут архитектурные паттерны: layered architecture, port&adapters, CQRS. А также мы рассмотрим паттерны коммуникации, которые стоит использовать для организации взаимодействия компонентов системы. Приходите на трансляцию и задавайте вопросы, мы с удовольствием на них ответим. https://www.youtube.com/watch?v=YWlpHgUhJEI

Сегодня я решил вспомнить книгу "Высший замысел" за авторством Стивена Хокинга и Леонарда Млодинова. Книга мне понравилась. В ней авторы обсуждают вопросы законов, которые упрваляют природой: 1) Каково происхождение этих законов? 2) Бывают ли исключения из этих законов, то есть чудеса? 3) Имеется ли только один набор возможных законов? Дальше идет обсуждение что же такое реальность, причем есть отсылки к фильмам "Матрица" Вачовских и ""Шоу Трумана. В итоге, авторы приходят к заключению, что не существует концепции реальности, не зависящей от картины мира, или от теории. Они называют такой подход моделезависимым реализмом, в котором любая физическая теория или картина мира представляет собой модель и набор правил, соединяющих элементы этой модели с наблюдениями. Причем если каждая модель соответствует наблюдениям, то нельзя сказать какая из моделей более реальная. Поэтому можно использовать более удобную модель. Дальше идут критерии хорошей модели - модель хороша, если она: 1) простая (или "изящная") 2) содержит мало произвольных или уточняющих элементов 3) согласуется со всеми существующими наблюдениями и объясняет их 4) дает подробные предсказания результатов будущих наблюдений, которые могут ее опровергнуть, если они не подтверждаются Хотя изящность нелегко измерить, но она высоко ценится среди ученых, поскольку законы природы предполагают экномное объединение частных случаев в простую формулу. Дальше авторы вспоминают про квантовый мир и используют формализм Фейнмана, чтобы обсудить концепцию альтернативных историй: для любой системы вероятность какого-либо наблюдения составляется из всех возможных историй, которые могли бы привести к данному наблюдению (Кстати, на эту тему рекомендую к прочтению книгу Фейнмана "КЭД — странная теория света и вещества"). А это имеет важные последствия для понимания концепции "прошлого" - согласно квантовой физике, Вселенная не имеет единственного прошлого или единственной истории. Дальше авторы начинают двигаться в сторону теории всего, перечисляя для начала известные фундаментальные природные силы: 1) гравитация 2) электромагнетизм 3) слабое ядерное взаимодействие 4) сильное ядерное взаимодействие Дальше упоминаются теория струн и теория супергравитации, которые являются предпосылками к M-теории, которая имеет следующие свойства: 1) в ней 11 пространственно-временных измерений 2) M-теория может рассматривать не только вибрирующие струны, но и другие многомерные объекты, назваемые p-бранами (p-мерными мембранами) 3) варианты свертки дополнительных пространств определяют точные значения физических констант Интересно, что законы M-теории допускают существование различных вселенных с различными законами, которые определятся тем, как сворачиваются эти дополнительные пространства. Из этого следует вопрос, а как мы оказались во вселенной, где реализовались именно эти законы, если еще есть вариант 10^500 вариантов других законов. Для ответа на вопрос существует 2 антропных принципа: 1) слабый 2) сильный Слабый говорит о том, что сам факт нашего существования ограничивает хаактеристики окружения, в котором мы находимся. Сильный антропный принцип предполагает, что сам факт нашего существования налагает ограничения не только на нашу окружающую среду, но и на возможные форму и содержание самих законов природы. Книга заканчивается тем, что M-теория является общей суперсимметричной теорией гравитации и единственным кандидатом на место полной теории Вселенной и если она конечна, то она будет моделью Вселенной, способной к самопроизвольному возникнованию. И если теория подтвердится, то мы разгадаем Высший замысел.

Уже пару месяцев как прочитал книгу "Экономикс" Майкла Гудвина с иллюстрациями Дэна Бурра. Горячо рекомендую эту книгу, т.к. в ней очень просто, буквально на пальцах, рассказывают об устройстве экономики. В книге рассматривается период с древних времен по настоящее время, а именно по 2012 год, когда было опубликовано первое издание этой книги. Для затравки приведу название всех 8 глав книги - как мне кажется они мотивируют к прочтению: 1. Невидимая рука рынка (далекое прошлое до 1820 года) 2. Полный вперед! (1820-1865) 3. Власть денег (1865-1914) 4. Мир рушится на части (1914-1945) 5. Ружья и масло (1945-1966) 6. Эпоха ограничений (1966-1980) 7. Восстание богатых (1980-2001) 8. Современный мир (2001 - 2012) В общем, книга мне очень понравилась несмотря на то что она достаточно простая, а может и благодаря этому:) И это с учетом того, что я еще со школы ботал университетские учебники по экономике, а после МФТИ еще и в аспирантуре по экономике учился (скорее числился). Кстати, если есть желание погрузиться в экономику с математикой рекомендую курс с edx от Caltech -> https://www.edx.org/course/principles-of-economics-with-calculus Я этот курс прошел с большим удовольствием еще 8 лет назад:)

Сегодня я решил вспомнить про превосходную книгу The Model Thinker и сопутствующий курс Model Thinking на Coursera. В книге представлены модели 3х видов - Упрощенные модели мира — подход максимального воплощения, стремящийся к максимальной достоверности - Математические аналогии — абстрагрование от реальности без цели в достоверности (сферический конь в вакууме) - Исследовательские конструкции — метод альтернативной реальности, намеренно не представляет и не отражает реальность (игра Жизнь) Какой бы не была модель, она должна быть разрешимой, т.е. достаточно простой для применения логики. Одна модель хороша, а комбинация моделей разных типов еще лучше — они позволяют добиться большего и взглянуть на проблему с разных сторон. Активное использование моделей приводит к мышлению моделями, которое автор книги популяризирует так "Модели делают нас умнее. Без них люди страдают от длинного списка когнитивных искажений … Без моделей наша способность учитывать данные ограничена." Подробнее в bit.ly/modelThinkerReview

Сегодня я решил вспомнить про книгу "Как писать нон-фикшн. Расскажите о сложных темах миллионам" за авторством Энн Джензер. Ощущения от прочтения когда-то были приятные - автор хорошо пишет книги в общем и книги о написании книг в частности:) Сама книга состоит из трех частей: 1. Понять читателя 2. Как объяснять абстрактные понятия 3. Как писать нескучно В первой части автор последовательно в главах отвечает на вопросы: 1. Ваш читатель - кто он? 2. Как быть с читателем, которого мы не видим и не можем получить сразу обратную связь (как при публичных выступлениях) 3. Сколько им нужно знать? 4, Что они уже знают? 5. Как быть со сложной публикой? Во второй части Энн переходит к практическим советам как просто объяснять сложное: 6. Любопытство - ваш союзник 7. Абстрактное и конкретное 8. Метафоры и сравнения 9. Повествование 10. Сила повтора А в третьей части рассказывается о том, как подать материал так, чтобы читатель не соскочил с кручка и дочитал написанное: 11. Интонация и стиль 12. Образы и образные выражения 13. Авторитет, искренность и скромность 14. Юмор 15. Как найти свой уникальный стиль В общем, книга хороша для тех, кто планирует излагать свои мысли текстом, например, в виде статей, эссе или даже книжек.

Сегодня я решил вспомнить отличную и главное простую книгу книги “Визуализируйте работу” (“Making Work Visible”). Она рассказывает про улучшение рабочих процессов и может служить введением в Kanban подходы, которое на пальцах показывает их пользу. Эта простота и наглядность зашла мне до такой степени, что я когда-то написал краткое саммари по этой книге. А вообще книга состоит из трех частей, посвященных 1) основным расхитителям времени 2) способам их выявления 3) и метрикам, которые позволят оценить насколько ваша борьба с ними эффективна Подробнее можно прочитать в обзоре https://apolomodov.medium.com/review-making-work-visible-8ff41a044f9b

В продолжении вчерашней темы про SRE я решил написать расшифровку своего древнего выступления про культуру postmortems:) Сам доклад был 2.5 года назад и описывал то, , как мы за несколько лет выстроили работу с инцидентами у себя в привлечении Tinkoff. Для того, что доклад был не таким скучным я поделился несколькими историями об инцидентах, которые произошли в командах “моего друга”. В итоге, получилась статья, которую можно прочитать по ссылке https://apolomodov.medium.com/postmortems-or-how-we-learn-from-our-fuckups-b57836b35e61

Сегодня я решил вспомнить про книгу Google "Engineering Reliable mobile applications" или как я ее для себя называю Mobile SRE Book, где SRE - это site reliability engineering:) Спасибо Google за популяризацию SRE практик и целую пачку книг на тему построения надежных сервисов. Книга, про которую я решил сегодня вспомнить, вышла около 3х лет назад и очень качественно подсветила особенности мобильных приложений, которые важны с точки зрения SRE: 1) Scale — масштаб может быть значительным, устройств миллиарды, а моделей устроств тысячи и не всегда ясно в чем именно проблема 2) Control — контроль над нативными приложениями очень ограничен, т.к. в отличие от серверных приложений мы зачастую не можем форсировать загрузку нового бинарника и не контролируем устройство, на котором развернуты приложения 3) Monitoring — в условии такой вариативности нам стоит собирать отдельные метрики, а не их комбинации, которых слишком много. Плюс надо учитывать сайд эффекты логгирования в виде потребления трафика и батареи 4) Change Management — в отличие от деплоя server side приложений в мобильном мире мы не можем сделать roll back, поэтому надо релизиться аккуратно и возможен только roll forward Ну и дальше в книге разбирается как делать мобильные приложения надежными с учетом этих особенностей Краткое содержание книги можно прочитать в моем обзоре https://bit.ly/mobileSREbook А полная версия книги доступна здесь - https://www.oreilly.com/library/view/engineering-reliable-mobile/9781492057444/

Обложка и пример битых страниц из книги

Сегодня я решил вспомнить книгу "Статистика и котики" за авторством Владимира Савельева, котрая превосходна по замыслу и содержанию - в книге очень простым языком описываются сложные вещи:) Кажется, что именно в таком стиле надо делать введение в статистику - уж я то знаю, т.к. я еще в школе изучал самостоятельно теорвер, в университете дискретную математику, теорвер, матстаты, теорию массового обслуживания, случайные процессы и вот это все. В университете эти преденты заходили не слишком хорошо, т.к. я не понимал применимость всей этой теории. И только лет 5-6 назад я понял зачем вся эта математика, когда стало ясно, что machine learning, deep machine learning и вот это все позволяет решать бизнес-задачи.Тогда я подсел на курсы с Coursera и Edx и прошел штук 7-8 по матстатам и поигрался с языком Python и R. Мне очень нравилась практическая направленность. Но даже в тех курсах не было такой легкости описания как в этой вводной книге относительно котиков. P.S. Моя бумажная книга оказалась с браком и для того, чтобы прочитать всю книгу мне пришлось еще искать электронную веррсию. В моем бумажном экземпляре книги,не хватало 16 страниц, начиная с 81 и заканчивая 96 включительно. Вместо этих 16 страниц повторно идут дубли страниц с 33 по 48 включительно:) Мне было печально, что такая крутая книга издается с таким откровенным браком. Надеюсь, что только я оказался таким "счастливчиком" нерепрезентативным относительно генеральной совокупности любителей книг по статистике. И, в итоге, остальные книголюбы получили полную версию книги. Кстати, на отсутствующие страницы пришлась глава 9, посвященная тому "Как сделать котика счастливым или основы корелляционного анализа". В итоге, я чувствовал себя несчастным, т.к. не смог из своей книги узнать о том, как сделать котика счастливым - для этого пришлось еще качать pdf'ку и читать эту главу там:)

Вчера я получил отбивку о том, что успешно сдал экзамен CKA (Certified Kubernetes Administrator Exam) и сразу после этого решил написать обзор по отличному курсу подготовки к этому экзамену от Sander van Vugt. Курс доступен на платформе O'Reilly, в нем 11 часов видео и при большом желании его можно успеть посмотреть за 1 день:) Краткий обзор курса в статье - bit.ly/prepCKAcourse А теперь кратко зачем я заморочился с изучением деталей K8s и сдачей экзамена, в котором надо решить лабы в виде 17 вопросов за 2 часа. Я считаю, что K8s достаточно интересно спроектирован: - декларативное описание целевого состояния вместо императивного - концепция control loop’ов для поддержания состояния - подход с тотальным decoupling частей k8s (labels и концепция селекторов) - отличный способ для имплементации 12 factor app - крутой пример проектирования с продумыванием точек расширения ... В общем, рекомендую поизучать K8s если есть желание лучше понять как проектировать системы

Продолжу вчерашнюю тему, посвященную обсуждению тому, как правильно учиться книгой "Спираль обучения" Митчела Резника про подходы к развитию креативности. В оригинале книга называется “Lifelong Kindergarten: Cultivating Creativity through Projects, Passion, Peers, and Play”. Автор руководит группой исследователей в MIT, которые подарили миру язык Scratch и участвовала в создании Lego Mindstorms. Начинается книга с главы "Креативное обучение", в которой автор излагает мнение, что величайшее изобретение человечества — это детский сад, в котором используется подход обучения через творчество. Интересно, что первый детский сад был придуман в 1837 году Фридрихом Фрёбелем, который ввел новый формат обучения. До это был распространен вещательный формат с декламирующим учителем и учениками, ведущими конспекты. Вот как выглядит эта спираль: вообрази, сделай, испытай, поделись, обдумай, вообрази … Подробнее про книгу можно прочитать в моем обзоре на Medium - bit.ly/lifeLongKIndergarten

Сегодня решил вспомнить про книгу "Думай как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее" за авторством Барбары Оакли. Книга написана простым языком и посвящена актуальной теме обучения в общем и изучения технических наук в частности. Информация подается небольшими порциями, которые способствуют ее усвоению и трансформации из рабочей памяти в долговременную. Одновременно автор использует техники интервального повторения aka "повторение - мать учения" и одновременно в конце каждой главы читателю предлагается немного подумать и вспомнить самостоятельно основные затронутые мысли. Много внимания уделяется рассмотрению сфокусированного и рассеянного мышления, а также влияния прокрастинации на результаты. Интересно, что Барбара не просто предлагает определенные методы, которые должны помочь, но она также объясняет почему это должно сработать, причем дает объяснения с точки зрения устройства нашего мозга. Итого, книжку классно использовать в качестве учебника по предмету "Как научиться правильно учиться" и это название можно было бы вынести в заглавие всей книги. Кстати, в последней главе книги делается обобщение всего рассказанного и приводится 10 способов, которым надо следовать в процессе усвоения материала, чтобы преуспеть на экзамене: 1. Стараться вспоминать 2. Проверять себя 3. При решении задач создавать порции информации 4. Следовать правильному режиму повторения материала 5. Применять разные подходы, практикуясь в решении задач 6. Делать перерывы 7. Объяснять материал воображаемому собеседнику и пользоваться простыми аналогиями 8. Сосредотачиваться 9. Сначала съедать ляшушек 10. Помните о своей мечте ... Ну и перед самим экзаменом рекомендуется хорошо поспать, т.к. в противном случае добиться хорошего результата может не получиться не смотря ни на какую предварительную подготовку. P.S. Итого - книга хорошая, но английское заглавие "A mind for numbers. How to Excel at Math and Science" как-то ближе к сути, чем переводное:)