Analyst IT
Авторский канал для аналитиков в индустрии ИТ. Все, что надо знать аналитику в одном месте. Сотрудничество: @the_real_bird BA/SA: @ba_and_sa Регистрация РКН: https://knd.gov.ru/license?id=673c6a15b7aeb106ce045ee5®istryType=bloggersPermission #J6THB
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Analyst IT
Канал Analyst IT (@analysis_it) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 12 308 підписників, посідаючи 9 838 місце в категорії Технології та додатки та 51 984 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 12 308 підписників.
За останніми даними від 05 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -100, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.19%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.26% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 255 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 648 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 1.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як analyst, диаграмма, архитектура, api, аналитика.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Авторский канал для аналитиков в индустрии ИТ. Все, что надо знать аналитику в одном месте.
Сотрудничество: @the_real_bird
BA/SA: @ba_and_sa
Регистрация РКН: https://knd.gov.ru/license?id=673c6a15b7aeb106ce045ee5®istryType=bloggersPermission
#...”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 жовтня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Триває завантаження даних...
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 06 жовтня | 0 | |||
| 05 жовтня | +2 | |||
| 04 жовтня | 0 | |||
| 03 жовтня | 0 | |||
| 02 жовтня | 0 | |||
| 01 жовтня | 0 |
| 2 | Как перейти от монолита к микросервисам без лишнего риска?
🎥 6 октября в 20:00 МСК на открытом уроке разберём практические подходы к переходу от монолита на микросервисы: как определить границы сервисов, выбрать стратегию миграции и не остановить разработку.
На примере покажем, как работать со strangler pattern, декомпозировать систему по доменам, организовать работу с данными и транзакциями и избежать главной ловушки «распределённого монолита».
🔔 Урок проходит в преддверии старта курса «Микросервисная архитектура» и будет полезен backend-разработчикам, архитекторам, техлидам и DevOps-инженерам, которые работают с большими системами и планируют их эволюцию.
Зарегистрируйтесь и разберитесь, как переходить от монолита к микросервисам поэтапно без остановки бизнеса и дорогих архитектурных ошибок: https://clck.ru/3WEKez
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 | 1 074 |
| 3 | ИИ уже анализирует данные. Но умеет ли он делать это правильно? Нейросеть может быстро обработать таблицу, найти закономерности и подготовить выводы. Но без правильной постановки задачи легко получить ошибочные расчеты, неверные гипотезы и выводы, которым нельзя доверять.
На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как применять ИИ в анализе данных: от подготовки запроса и очистки данных до поиска аномалий, проверки гипотез и создания аналитических выводов. Вы узнаете, какие задачи можно передать нейросети, как проверять ее результаты и превращать данные в рекомендации для принятия решений.
Урок пройдет в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет аналитикам, системным и бизнес-аналитикам, которые хотят сократить рутинные задачи и эффективнее работать с данными.
Освойте практический подход к анализу данных с помощью ИИ и используйте новые инструменты в работе: https://clck.ru/3W43qk
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 1 414 |
| 4 | Как найти причину сбоев внешнего API и исправить её до того, как интеграция попадет в прод
⏳ 7 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | @analysis_it
💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT | 1 328 |
| 5 | Не отставайте от рынка — учитесь со скидкой 16%
Если чувствуете, что стоите на месте, и хотите освоить востребованную профессию, — сейчас хороший момент начать.
Потому что до 30 сентября на все курсы Практикума действует скидка 16%.
Выбрать курс
Вы сможете:
— получить актуальные навыки;
— освоить ИИ-инструменты для работы;
— перенять опыт экспертов, которые двигают индустрию;
— попасть в сообщество выпускников, где можно попросить совета и, возможно, найти будущих коллег.
Просто выберите курс, начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.
Учиться!
Erid: 2SDnjeTSaSP
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543 | 1 318 |
| 6 | Салют! Что-то я немного выпала из телеграмной жизни, каюсь 😱 и возвращаюсь))
Сегодня погрузимся в тему sql и я для вас собрала небольшую подборку на тему БД:
- SQL для аналитика
- SQL для начинающих: 10 запросов, которые нужно знать каждому аналитику
- SQL в 2026 для аналитика (с чего начать, где учиться и что реально нужно знать)
- Как изучить SQL за ночь или шпаргалка для системного аналитика
- Проектирование БД и почему важен SQL для системного аналитика: гайд по улучшению качества требований
- Вопросы по SQL для подготовки к собеседованию
Источник: @ba_and_sa
💙 BA|SA | 💬 BA|SA | 1 235 |
| 7 | Укрощение зоопарка сервисов: как системный подход одной команды повышает надёжность и скорость разработки
⏳ 16 мин | 🟡⚪️⚪️
Читать статью | @analysis_it
💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT | 1 759 |
| 8 | Помните, я совсем недавно писала о том, как ИИ изменил процесс собеседования для аналитиков?
Очевидно, что ИИ меняет сейчас не только это. Уже не идет речь о том, пользоваться им или нет, с ним работают почти все. Другой вопрос — как адаптироваться к тому, что ИИ уже меняет продуктовую разработку, процессы и инфраструктуру.
5 сентября, уже завтра, Яндекс проведет deep tech night: конференцию о технологических вызовах в эпоху AI
Это событие не про абстрактные прогнозы: только хардовые доклады и то, что AI меняет уже сейчас. Делюсь частью программы:
— Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer Google X, будет говорить о том, что идёт после первого поколения AI-систем и как вслед за ними будут меняться инженерные команды
— Андрей Попов, руководитель общепортальных компонент из Яндекса, покажет на метриках, как AI ускоряет профессию разработчика прямо сейчас
— Станислав Макеев, директор по технологиям и AI-трансформации в Яндексе Лавке, расскажет, как AI становится управляющим слоем физического мира
Будет доступна онлайн-трансляция с Q&A-сессией. Записи всех докладов выложат позднее — первыми их получат зарегистрированные участники.
Подробная программа — по ссылке | 2 037 |
| 9 | Когда все решения сходятся к тимлиду, команда начинает ждать, а руководитель — работать за всех. Согласования, приоритеты и спорные вопросы постепенно превращают его в узкое место, которое ограничивает скорость всей команды.
9 сентября в 20:00 МСК на открытом уроке разберём, как распределять ответственность и сохранять управляемость процессов без постоянного личного участия в каждом решении.
Вы узнаете, что действительно стоит оставлять в зоне ответственности руководителя, а что можно передавать сотрудникам. Обсудим границы самостоятельности, распределение ролей и управленческие практики, которые помогают команде принимать больше решений самостоятельно.
Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Руководитель команд в ИТ». Примите участие, если хотите меньше контролировать каждую задачу и больше управлять системой работы команды: https://clck.ru/3VcegV
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 1 484 |
| 10 | Аналитика начинается не с дашборда: как понять, какое решение должен поддерживать отчёт
⏳ 6 мин | 🟡⚪️⚪️
Читать статью | @analysis_it
💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT | 1 366 |
| 11 | Токсичная команда — кто бывает токсичнее всего и как с этим жить
Салют! Про токсичных заказчиков мы уже говорили. Но честно — иногда заказчик милейший человек, а вот внутри команды такое творится что хочется сменить не проект а город.
Расскажу про типы которые встречала лично. И сразу скажу: токсичность в команде бьёт по аналитику особенно сильно — потому что мы работаем со всеми одновременно и деваться особо некуда.
1️⃣“Разработчик который считает аналитика лишним звеном”
Классика жанра. Человек искренне убеждён что требования — это лишняя бюрократия и он сам прекрасно разберётся что нужно заказчику. Задачи берёт напрямую, документацию игнорирует, на встречи по требованиям приходит с видом “зачем я здесь”.
Самое неприятное — иногда он технически сильный специалист. И это делает его позицию в команде устойчивой.
Что помогало: не воевать и не доказывать ценность словами. Доказывать делом — находить противоречия в требованиях до того как они станут его проблемой на этапе разработки. Когда человек несколько раз избежал переделок благодаря нормальной аналитике — отношение меняется. Не всегда, но часто.
2️⃣ “Коллега-аналитик который тянет одеяло”
Бывает когда аналитиков на проекте несколько. И один из них активно присваивает чужие идеи, подрезает зоны ответственности, на встречах с руководством говорит “я сделала” там где правильнее было бы “мы сделали”.
Это особенно больно потому что предаёт человек со стороны — тот кто должен быть союзником.
Что помогало: фиксировать своё авторство письменно и своевременно. Отправила предложение — в письме, с датой. Провела анализ — задокументировала с именем. Не из паранойи, а как рабочая гигиена. И никогда не выяснять отношения публично — только один на один и спокойно.
3️⃣ “Саботажник”
Внешне лояльный, на встречах молчит или соглашается. А потом тихо делает всё чтобы изменения не прижились. Затягивает согласования, находит бесконечные причины почему “сейчас не время”, распускает слухи что проект бесполезный.
Это самый сложный тип — потому что его токсичность невидима. Формально не к чему придраться.
Что помогало: выяснить причину. Саботаж почти всегда про страх — потерять влияние, привычный процесс, статус. Один честный разговор тет-а-тет иногда решал больше чем месяц борьбы. Не всегда — но попробовать стоило всегда.
4️⃣ “Вечно негативный”
Любая идея встречает “это не сработает”. Любое решение — “мы уже пробовали, бесполезно”. Любое изменение — “опять за своё”.
Сам ничего не предлагает. Но чужие инициативы топит с завидной регулярностью.
Такой человек особенно опасен на этапе сбора требований — его скептицизм заражает остальных и убивает открытость которая нужна для честного обсуждения.
Что помогало: не спорить на общих встречах. Задавать вопрос: “Хорошо, это не сработает — а что по-вашему сработает?” Переводить энергию скептицизма в конструктив. Иногда получалось — оказывалось что за вечным негативом прячется человек с реальным опытом и болью от прошлых неудачных проектов.
5️⃣ “Звезда”
Технически сильный, это знает и регулярно напоминает окружающим. Чужое мнение не интересно, на ревью документов снисходит — с видом одолжения. Если что-то идёт не так — виноваты все кроме него.
С такими людьми сложно потому что они часто правы технически. Это даёт им уверенность что можно не считаться с остальными.
Что помогало: апеллировать к их же логике. Не “ваш подход неправильный” а “помогите понять — вот этот сценарий ваш вариант покрывает?” Звёзды любят демонстрировать экспертизу — используйте это. Пусть объясняют. В процессе объяснения часто сами находили слабые места.
Кто токсичнее всего — если честно
Из всего опыта самым разрушительным для команды был не громкий конфликтный человек — а тихий саботажник. Потому что с открытым конфликтом можно работать. Тихое сопротивление незаметно разрушает доверие и атмосферу — и к моменту когда это становится видно урон уже нанесён.
А с какими токсиками работали вы? Или может кто-то ту сам токсик?
Источник: @ba_and_sa
💙 BA|SA | 💬 BA|SA | 1 638 |
| 12 | Fuckup Night от создателей Trisigma, Ares и karpov.courses
Согласитесь, ивенты, где все делятся только своими успехами, уже поднадоели. Хочется реальных историй, где что-то пошло не по плану, но в итоге ошибка стала ценным опытом.
Поэтому команда Trisigma собирает Fuckup Night 26 августа — без записи и красивых цифр. Истории расскажут:
🔸 Виталий Черемисинов (Trisigma)
🔸 Роман Нестер (Ares, Arteus LLM и Segmento)
🔸 Валерий Бабушкин (British Petroleum)
🔸 Беслан Курашов (plevako.ai и karpov.courses)
Встречу проведут онлайн, поэтому подключиться можно из любой точки и всем, кто принимает решения на основе данных.
⚡️ Важно! Записи не будет, поэтому приходите на эфир. Главное — не забудьте зарегистрироваться. | 1 649 |
| 13 | Как ИИ изменил собеседования для аналитиков — и что теперь с этим делать
Недавно разговаривала с коллегой которая проводит технические интервью в крупной компании. Говорит:
“Мы перестали задавать вопросы на знание инструментов — бессмысленно. Все приходят подготовленные одинаково хорошо и одинаково поверхностно.”
Я поняла о чём она. ИИ изменил собеседования — причём с обеих сторон стола.
Что изменилось со стороны кандидата
Раньше подготовка к собеседованию занимала недели. Нужно было вспомнить методологии, освежить термины, прогнать в голове кейсы. Сейчас ChatGPT выдаёт список типичных вопросов для аналитика за тридцать секунд и тут же даёт развёрнутые ответы на каждый.
Результат: кандидаты приходят технически подготовленными лучше чем раньше. Но эта подготовка часто поверхностная — заученные формулировки без реального понимания за ними.
Я видела это на собеседованиях, когда сама выступала в роли интервьюера. Человек красиво рассказывает про Event Storming — но когда спрашиваешь “а как вы справились когда ключевой эксперт отказывался участвовать?” — пауза. Потому что ИИ даёт теорию, а живого опыта за ней нет.
Что изменилось со стороны интервьюера
Умные компании это поняли и перестроили формат.
Вот что я вижу сейчас:
1. Меньше вопросов на знание — больше на мышление
“Что такое Use Case?” уже никто не спрашивает. Спрашивают: “Вот размытое требование от заказчика — что будете делать?” Или дают реальный противоречивый документ и смотрят как человек с ним работает.
Знание можно нагуглить. Мышление — нет.
2. Кейсы вместо теории
Всё больше компаний дают домашнее задание: реальная или приближённая к реальной ситуация, которую нужно разобрать. Не “расскажите про BPMN” а “вот процесс — опишите его, найдите проблемы, предложите решение”.
ИИ может помочь с оформлением — но думать за кандидата всё равно не будет. Точнее будет, но интервьюер это увидит.
3. Глубокие вопросы про опыт
“Расскажите про сложный проект” стало стандартом. Но теперь идут вглубь: “А что конкретно вы сделали когда заказчик отверг ваше решение?”, “Как вы убедили разработчиков что требование важное?”, “Что бы вы сделали иначе?”
На такие вопросы ИИ не даст готового ответа — потому что ответ должен быть про вас, а не про аналитика вообще.
🤔 Что это значит для тех кто готовится к собеседованию
ИИ как инструмент подготовки — отлично. Освежить теорию, прогнать термины, подготовить список вопросов которые стоит задать самому — всё это работает.
Но есть вещи которые ИИ не заменит:
1. Реальные кейсы из практики. Если опыта мало — берите учебные проекты, pet-проекты, волонтёрские задачи. Что угодно реальное где были настоящие решения и настоящие проблемы.
2. Умение думать вслух. На современных собеседованиях важен не только ответ но и то как вы к нему пришли. Тренируйтесь проговаривать ход мыслей — это навык который нужно качать отдельно.
3. Честность про пробелы. “Я с этим не работала, но вот как бы я подошла к задаче” — это сильный ответ. Гораздо сильнее заученной формулировки которая рассыпается при первом уточняющем вопросе.
‼️ И про другую сторону — как ИИ меняет требования к аналитику
Это отдельный разговор — но скажу коротко. Рутинные части нашей работы автоматизируются. Генерация шаблонов, базовые описания процессов, первичная структура документов — всё это ИИ делает уже сейчас.
Это не страшно. Это значит что ценность аналитика смещается туда куда ИИ не дотянется: живая работа с людьми, понимание контекста, умение вытащить неочевидное требование, управление конфликтами интересов.
Источник: @analysis_it
💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT | 1 604 |
| 14 | Имитационное моделирование: что это такое и с чем его едят
⏳ 5 мин | 🟡⚪️⚪️
Читать статью | @analysis_it
💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT | 1 488 |
| 15 | Самый ценный специалист в ИТ и бизнесе
Если разработчик пишет код, а тимлид управляет задачами, то кто решает, как вообще должна быть устроена компания и её ИТ-инфраструктура, чтобы бизнес достигал своих целей?
Корпоративный архитектор. Он создаёт единый механизм, в котором ИТ, стратегия, процессы и данные не противоречат друг другу и приносят компании реальную прибыль. Отсюда — прямой выход на собственника и доход от 500 000 ₽ в месяц.
Вырастите из технаря в стратега за 4 месяца на курсе «Корпоративный архитектор» от Академии Эдюсон. Это комплексная программа для смены роли — с упором на практику, работу с метриками и новыми инструментами.
После курса вы сможете реально влиять на бизнес:
• Спроектировать единую ИТ-архитектуру по международным стандартам (включая TOGAF и ArchiMate).
• Интегрировать нейросети в процессы и автоматизировать работу компании.
• Защищать ИТ-решения перед топами на языке денег — с упором на метрики, финансы, оргдизайн и стратегию.
Также получите шаблоны и инструкции для решения задач + удостоверение о повышении квалификации в финале.
Оставьте заявку с промокодом АРХИТЕКТОР — заберите курс с персональной скидкой.
Реклама. ООО «ЭДЮСОН» ИНН 7729779476. erid: 2W5zFJ5e73F | 1 962 |
| 16 | Мы забыли, что такое кодить, и тебе советуем
Потому что рост грейда и зп зависит НЕ от этого уж точно! Попытка превратиться в программиста в 2026 - самый долгий и мучительный путь к офферу на 350k+
Чтобы вывозить реалии рынка, нужно знать архитектуру. Вакансий с этим требованием всё больше, на собесах спрашивают постоянно, а сами архитекторы - никакие не сверхлюди. Это просто те, кто решил забрать контроль в свои руки. Они влияют на продукт и бизнес, принимают решения и берут ответственность. А взамен получают уверенность в завтрашнем дне и чек, который часто в два раза выше тех самых 350+к.
13 августа в 19:00 (МСК) проведем бесплатный веб «Архитектура без кода: как стать аналитиком, которого слушают разработчики и бизнес»
На вебе на примере заказов, REST, Kafka и баз данных разберем влияние аналитика на архитектуру без единой строчки кода: покажем грамотную связку сервисов, разберем частые ошибки новичков и ответим на ваши вопросы в прямом эфире
Регистрируйся по ссылке
Erid: 2SDnjepKPPR
Название: ООО "СТЕП БАЙ СТЕП"
ИНН: 0800013217 | 1 994 |
| 17 | Синдром самозванца в профессии аналитика — как я с этим жила
Салют! Расскажу про то, о чём в профессиональных каналах обычно не пишут. Не про инструменты, не про методологии. Про внутреннее состояние которое преследовало меня несколько лет и которое, как выяснилось, знакомо большинству аналитиков.
Синдром самозванца. Ощущение что ты недостаточно компетентна, что тебя вот-вот разоблачат, что остальные знают что-то важное чего не знаешь ты.
Как это выглядело у меня
Я работала аналитиком уже третий год когда это накрыло особенно сильно. Пришла на новый проект, команда опытная, разработчики с серьёзным бэкграундом. На первой встрече они начали обсуждать архитектуру — термины летели один за другим, я кивала и делала вид что всё понимаю.
Потом долго сидела и думала:
может я не на своём месте? Может настоящий аналитик должен всё это знать?
Спойлер: не должен. Но тогда я этого не понимала.
Характерные симптомы которые я у себя замечала:
— Боялась задавать “глупые” вопросы на встречах
— Переписывала письма по десять раз прежде чем отправить
— Когда что-то получалось хорошо - думала что просто повезло
— Когда что-то шло не так - была уверена что это только моя вина
— Сравнивала себя с коллегами и всегда была не в свою пользу
Откуда это берётся в нашей профессии
Аналитик работает на стыке всего. Нужно понимать бизнес, технологии, процессы, людей. Область знаний бесконечная — всегда найдётся что-то чего ты не знаешь.
Плюс наша работа во многом невидима. Разработчик написал код — вот результат. Дизайнер сделал макет — вот результат. Аналитик провёл десять встреч, вытащил требования, предотвратил три конфликта — и что? Требования это не код, их не потрогаешь.
Когда результат работы сложно измерить — мозг начинает сомневаться: а была ли вообще ценность?
Что реально помогло
1️⃣ Разрешила себе не знать всего
Звучит банально. Но мне реально пришлось внутренне договориться с собой: я не обязана знать всё про архитектуру, про DevOps, про финансовую модель заказчика. Я обязана знать своё дело хорошо и уметь задавать правильные вопросы нужным людям.
“Не знаю, давайте разберёмся вместе” — это не слабость. Это профессиональная честность.
2️⃣ Начала вести список того что сделала хорошо
Не для резюме. Для себя. Буквально блокнот где я записывала: вот здесь я нашла противоречие в требованиях до того как оно стало проблемой. Вот здесь помогла разрулить конфликт между командами. Вот здесь заказчик сказал что это лучшая документация которую он видел.
Когда накрывало сомнениями — открывала и перечитывала. Работало.
3️⃣ Поговорила с коллегами
Оказалось что опытные аналитики которым я завидовала — чувствовали то же самое. Просто не говорили об этом вслух. Один разговор по душам с коллегой которая была в профессии семь лет снял с меня какое-то внутреннее напряжение которое я носила месяцами.
Мы все притворяемся что знаем больше чем знаем. Это нормально. Ненормально думать что ты одна такая.
4️⃣ Перестала сравнивать себя с чужими достижениями
Соцсети и профессиональные каналы показывают лучшее. Никто не пишет “сегодня я провалила встречу и не смогла ответить на половину вопросов”. Все пишут про успехи, про крутые проекты, про сертификаты.
Я сравнивала свою внутреннюю кухню с чужим парадным фасадом. Это заведомо проигрышная игра.
Что поняла спустя двенадцать лет
Синдром самозванца не исчезает полностью. Он просто меняет форму. Сейчас я могу провести сложнейшее интервью с производственниками, написать архитектурное описание интеграции, выступить перед советом директоров — и всё равно иногда поймаю себя на мысли “а вдруг я что-то важное упустила”.
Разница в том что раньше эта мысль меня парализовала. Теперь я её замечаю, киваю ей и иду делать своё дело.
❗️Если вы аналитик и узнали себя в этом тексте — вы не одни. И то что вы сомневаетесь в себе скорее всего означает что вы достаточно вдумчивы чтобы видеть собственные пробелы. Это не слабость. Это качество хорошего специалиста.
Если было полезно, ставьте реакции 😉
Источник: @ba_and_sa
💙 BA|SA | 💬 BA|SA | 1 392 |
| 18 | В распределённых системах надёжность обмена данными — не опция, а необходимость. Потеря сообщений, нестабильные очереди и сложности масштабирования способны поставить на паузу даже самый перспективный проект.
3 августа в 20:00 OTUS проводит открытый урок «Использование брокера сообщений Apache Kafka в распределённых очередях» — в преддверии старта курса «Микросервисная архитектура».
На вебинаре вы разберёте архитектуру Kafka, освоите принципы работы распределённых очередей и лучшие практики интеграции. На практике развернёте кластер Kafka в Docker и проработаете сценарии обмена сообщениями между сервисами.
Урок ориентирован на fullstack‑ и backend‑разработчиков, DevOps‑инженеров, архитекторов ПО и администраторов систем — на всех, кто проектирует масштабируемые решения.
Регистрируйтесь сейчас — чтобы занять место и получить напоминание в день вебинара. https://clck.ru/3V5hod
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru | 1 251 |
| 19 | Замороженная работа: метрика, которая считает непринятые решения
⏳ 9 мин | 🟡🟡⚪️
Читать статью | @analysis_it
💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT | 1 346 |
| 20 | Немає тексту... | 1 475 |
