en
Feedback
S0ER

S0ER

Open in Telegram

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel S0ER

Channel S0ER (@softwareengineervlog) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 536 subscribers, ranking 11 765 in the Technologies & Applications category and 62 121 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 536 subscribers.

According to the latest data from 15 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -29 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 27.28%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 874 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 137.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as rbp, архитектура, callme, mov, указатель.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

10 536
Subscribers
-624 hours
-117 days
-2930 days
Posts Archive
S0ER
10 535
Идея простая - есть одна основная ветка (trunk) весь код непрерывно сливается в нее, чтобы отсечь неработоспособные фичи (те фичи, которые находятся в разработке) используются флаги. Таким образом мы постоянно ревьюим код через Pull Request, а фичу включаем через флаг когда она готова.

S0ER
10 535
на изображении схематично показан алгоритм работы trunk flow, из плюсов: - простой и легкий - подходит для частых релизов и CI - не имеет проблем "длинных" слияний (когда ветка долго в разработке находится)

S0ER
10 535
Если меня попросят порекомендовать flow для разработки проекта, то пожалуй это будет Trunk based + Feature flag + Branch by a
Если меня попросят порекомендовать flow для разработки проекта, то пожалуй это будет Trunk based + Feature flag + Branch by abstraction

S0ER
10 535
Вывод: ML - это конкретно методы обработки данных (в том числе и интеллектуальные), а DS - это общее направление, в которое входит весь спектр решения задач по обработке, хранению и визуализации данных.

S0ER
10 535
перезалью в нормальном качестве

S0ER
10 535
ML же занимается: - обучением с подкреплением - компьютерным зрением - Deep Lerning - системами рекомендаци - обучением с учителем - обучением без учителя - и т.д.

S0ER
10 535
Т.е. ML - это одно из направлений DS.

S0ER
10 535
В решении своих задач DS, если смотреть обобщенно, использует: - Визуализацию - Хранение данных - Структурирование данных - Математические методы - Языки программирования - Решения для машинной обработки данных (ML)

S0ER
10 535
Частенько встает вопрос о различии ML и DS, эта картинка хорошо показывает и различия, и состояние дел на сегодняшний день.

S0ER
10 535
Современное состояние Data Science
Современное состояние Data Science

S0ER
10 535
Полезно?
Anonymous voting

S0ER
10 535
Эта модель затрудняет статический анализ, например, сложно выдать список пользователей с необходимыми правами, потому что требуется предьявить атрибуты каждого пользователя в каждое правило. Но очень при этом очень эффективна в небольших приложениях, основанных на ролевой модели, так как позволяет делать правила на основе ролей.

S0ER
10 535
Из интересного: здесь отображена модель ABAC - это механизм разграничения доступа на основе атрибутов. В ней обычно доступ определяется не на основе списка или таблицы доступа (как в ACL), а на основе правил и при подставлении конкретных атрибутов идентификатора в правило на выходе получаем информацию о том имеет ли пользователь право на доступ к ресурсу.

S0ER
10 535
Вспомогательные процессы: - аудит - это логировние данных, позволяющих восстановить порядок действий, которые выполнил пользователь. Используется для расследования нештатных ситуаций - шифрование - основной способ сокрытия данных от доступа третьих лиц - лимитирование - лимиты, как правило основаны на ограничении доступа к ресурсам. Но бывает и лимиты времени. Это позволяет противостоять атакам "грубой силы", когда у атакующего есть огромные вычислительные ресурсы.

S0ER
10 535
Два основных элемента: Аутентификация - проверка того кем является пользователь, т.е. по сути проверка личности Авторизация - проверка того, что пользователь может сделать

S0ER
10 535
Краткая шпаргалка из книги "API Security in action" по организации безопасных API
Краткая шпаргалка из книги "API Security in action" по организации безопасных API

S0ER
10 535
Полный текст конспекта на эту тему - https://s0er.ru/codelabs/arch_stream_1/index.html?index=..%2F..index#4

S0ER
10 535
photo content

S0ER
10 535
photo content

S0ER
10 535
Список проблем, который я делал для архитектурных стримов, по прежнему актуален: 1 полный игнор вопросов архитектуры (обычно вспоминают про архитектуру как про палочку-выручалочку когда уже «все плохо»); 2 неформализованные требования и ограничения; 3 отсутствие метрик качества и контроля; 4 приоритет наращивания функциональности (по сути увеличение прибыли, больше возможностей – больше продаж); 5 широкая вариативность повторного использования компонент, переусложненные компоненты с частичным использованием функциональности (одна и та же форма имеет несколько сценариев поведения, определяемых объектами-конфигураторами); 6 недостаток механизмов управления командой (нет разделения ответственности, «мы вам платим, вы нам делаете код»); 7 большое количество «ручного» труда, отсутствие сценариев автоматизации (СI/CD, DevOps); 8 несколько источников «правды» - кто-то пишет в почту, кто-то в мессенджер, кто-то что-то сказал на планерке, вопросы решаются на бегу; 9 отсутствие культуры и технологии разработки (команда преимущественно использует структурный подход к разработке, плохо понимает ООП, не понимает принципы изоляции и публичные интерфейсы, рефакторинг сводится к переименованию методов, а не к «прояснению» логики); 10 не фиксируется технический долг и он обычно уже большой; 11 разработчики плохо представляют что такое архитектура, не умеют мыслить в отрыве от когда, не понимают абстракций, имеют узкую квалификацию (слабое знание инженерных дисциплин); 12 Отсутствие тестирования, рефакторинга и прочих техник; 13 Проблемы при генерации и проверке гипотез (первое решение принимается как правильное).