GetAnalyst - Навыки • Системный анализ • Бизнес-анализ

📦 Batch-интеграции: что делать, если обработалась только часть данных? 📦 Batch-интеграция (пакетная интеграция) — это взаимодействие систем, при котором несколько элементов передаются и обрабатываются одним пакетом, а не отдельными обращениями для каждого элемента. Например, через API или файл. Пакетная обработка может запускаться ночью по расписанию. Пользователь тоже может запустить её кнопкой «Загрузить». 👉 Когда это актуально? 🔹 Передаём из ERP в интернет-магазин новые цены для 100 товаров. 🔹 Загружаем в CRM список на 50000 контактов из внешней системы. 🔹 Отправляем из системы продаж в бухгалтерскую систему пакет на 100 документов. Во всех этих случаях недостаточно описать только состав передаваемых данных и ответ «успешно / ошибка». Главная проблема: ❗️ А если часть элементов обработалась, а часть — нет? Представьте: передали новые цены для 100 товаров. ▫️ Для 95 товаров цены обновились. ▫️ Для 3 — нет: товары с такими идентификаторами не найдены. ▫️ Ещё 2 не удалось обработать из-за временной недоступности сервиса. Весь пакет нельзя назвать ни полностью успешным, ни полностью неуспешным. ⁉️ И дальше возникают вопросы: • Какие цены уже изменились? • Что нужно исправить? • Какие элементы можно отправить повторно? 👉 Что системному аналитику нужно зафиксировать в требованиях к Batch-интеграции 1️⃣ Модель обработки ✔️ Либо пакет атомарный: применяются все изменения или ни одного. ✔️ Либо допускается частичный успех: ошибка одного элемента не мешает обработке остальных. 2️⃣ Результат на двух уровнях Нужен статус всего пакета и результат обработки каждого элемента с его идентификатором. Общий статус «Пакет принят» ещё не означает, что все объекты данных из него обработаны. 3️⃣ Правила обработки ошибок В нашем примере для 3 товаров нужно проверить идентификаторы и исправить ошибку вручную. Для 2 временных ошибок с недоступностью — предусмотреть повторную попытку обработки. Один сценарий «повторить при любой ошибке» здесь не подходит. 4️⃣ Безопасную повторную обработку Какие элементы можно отправить на повторную обработку? Кто запускает повтор? Сколько попыток допускаем? Как не выполнить уже успешную операцию ещё раз? ❗️ Если ответ потерялся по тайм-ауту, это ещё не значит, что операция не выполнена. Нужно предусмотреть проверку результата и защиту от дублей. 5️⃣ Получение итогового результата Где система или пользователь увидит итоги: сколько элементов обработано, какие завершились ошибкой и что делать дальше? 👉📚 Собрала для вас все эти пункты в удобный чек-лист по работе с Batch-интеграциями. Прикреплён к посту. Сохраняйте и сверяйтесь с ним при проектировании сложных пакетных интеграций. Супер-полезно для задач на синхронизацию большого объема данных 🤝 #ИнтеграцииGA 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🔣🔣 Бесплатный практикум по асинхронной интеграции с ИИ — только ДО ЗАВТРА 🔡🔡 📌 Полезно. Подробно. Понятно. Именно эти три слова повторяются более чем в 80% отзывов, которые мы получили за выходные о практикуме. И я понимаю почему: это не обзорный вебинар, на котором просто объясняют разницу между polling и webhook. 👉 Мы взяли реальную задачу и последовательно прошли весь путь от выбора архитектуры до требований для разработки. Этот практикум стоит посмотреть, чтобы быть в теме не только по интеграциям, но и по разработке ИИ-агентов. Потому что работа с ИИ не заканчивается на отправке промпта: нужно спроектировать вызовы моделей, асинхронную обработку, статусы, ошибки и получение результата. За 4,5 часа практики вы разберётесь: ▫️ почему долгие операции нельзя выполнять синхронно ▫️ как спроектировать архитектуру с брокером сообщений ▫️ какие API-методы, статусы и сценарии потребуются ▫️ как выполнить реальные вызовы ИИ-сервиса в Postman ▫️ как оформить требования в Confluence и подготовить диаграммы с помощью ИИ-агента 🔣🔣 Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence 📹 Доступ только до 6 октября, 23:59 МСК 🟢 4,5 часа практики • в удобное время • бесплатно 👉 Зарегистрироваться Если вы уже регистрировались, повторная регистрация не нужна — письмо с доступом дублировали вчера После 6 октября запись закроем. Продлять доступ индивидуально не будем, можно не спрашивать, поэтому рекомендуем запланировать просмотр заранее 🤝 🎓 Хотите погружаться в интеграции глубже? 7 октября стартует практическая программа «Интеграции систем», где мы системно разбираем: ▫️ синхронные и асинхронные интеграции ▫️ REST API, SOAP и другие виды API ▫️ webhook и polling ▫️ очереди сообщений и брокеры ▫️ аутентификацию и безопасность ▫️ ошибки, повторные запросы и идемпотентность ▫️ проектирование интеграционных сценариев и постановку задач для разработки Это программа для СА и БА, которые хотят не просто знать термины, а самостоятельно выбирать подход к интеграции, обосновывать архитектурное решение и готовить требования, с которыми команда сможет идти в разработку. Каждая тема закрепляется на практике с обратной связью. 🗓 Старт — 7 октября 🎁 Сегодня последний день специальных условий записи 👉 Посмотреть программу Продуктивной недели и приятного просмотра! 🙌

🅰️🔠 API Gateway и AI Gateway: в чём разница? API Gateway уже стал привычным компонентом архитектуры систем с микросервисами. А теперь у нас начнут появляться и AI Gateway. И это не новое название того же сервиса. Если вы еще не проектируете интеграции с AI и AI-агентов, и пока не знаете, зачем он нужен, пора разбираться. 👉 Зачем нужен AI Gateway? Представьте одну систему — неважно, монолитную или микросервисную, внутри которой работает ИИ-агент. Для выполнения одного пользовательского сценария этот агент может обращаться к разным моделям. Например, команда решила использовать: 🔹 GPT — для генерации текстов 🔹 Claude — для проверки сгенерированных текстов 🔹 локальную модель — для работы с данными, которые нельзя передавать внешнему провайдеру Это не жёсткое разделение возможностей моделей, а пример того, как в одной системе разные задачи могут распределяться между разными AI-моделями. При этом у каждого ИИ-провайдера свои: ▫️ API и ключи доступа ▫️ модели и форматы запросов ▫️ лимиты ▫️ стоимость ▫️ ошибки и тайм-ауты ▫️ правила обработки данных Если каждый сервис интегрируется с моделями самостоятельно, быстро появляется зоопарк интеграций и дублирование технической логики. 📌 AI Gateway выносит логику интеграций с разными моделями в единый инфраструктурный слой. 👉 Что может делать AI Gateway? 1️⃣ Маршрутизировать запросы Выбирать модель по типу задачи, стоимости, доступности, региону или требованиям к данным. 2️⃣ Переключаться между моделями Если основной провайдер недоступен, запрос можно отправить резервному. Но нужно заранее определить правила обработки ошибок и проверить совместимость форматов и возможностей моделей. 3️⃣ Контролировать токены и расходы Здесь недостаточно обычного rate limiting. Два запроса могут отличаться по стоимости в десятки раз. Поэтому ограничения задают не только по количеству запросов, но и по токенам и бюджету. 4️⃣ Централизованно управлять безопасностью Проверять промпты и ответы на вредоносность, искать персональные / конфиденциальные данные и блокировать недопустимый контент. 5️⃣ Собирать AI-метрики Фиксировать используемую модель, токены, стоимость, время ответа, ошибки, срабатывание сценариев обработки ошибок и результаты проверок безопасности. 6️⃣ Кэшировать ответы Не отправлять повторяющиеся запросы модели заново, если результат допустимо переиспользовать. 👉 AI Gateway заменяет API Gateway? Нет. Они могут одновременно использоваться в одной архитектуре. API Gateway управляет обращениями клиентов к Backend, а AI Gateway — обращениями системы к моделям. 👉 Какие проблемы, о которых стоит знать заранее? AI Gateway — это ещё один критичный компонент архитектуры, который: 🔺 может стать единой точкой отказа 🔺 добавляет задержку при обработке запроса 🔺 получает доступ к потенциально чувствительным промптам и ответам 🔺 не устраняет prompt injection и утечки данных полностью 🔺 не гарантирует одинаковое качество при переключении между моделями Поэтому системному аналитику нужно определить правила маршрутизации, обработки ошибок для переключений между моделями, лимиты токенов, требования к логированию, хранению данных, тайм-аутам и обработке ошибок. Если с классическим API Gateway пока тоже остались вопросы, у меня есть подробный гайд с примерами архитектурных схем: 🔗 Что такое API Gateway: 10 главных функций и роль в архитектуре микросервисов 📌 Скоро понимание AI Gateway будет таким же базовым требованием, как знание API Gateway сегодня. А вы узнаете об этом уже сейчас. Сохраняйте, запоминайте, пользуйтесь. #АрхитектураGA #AI_for_analysts 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

«Я боялась технической части»: как гуманитарию начать осваивать системный анализ   Кристина пришла на программу «Системный аналитик: с нуля до опыта работы на проекте» по рекомендации, когда поняла, что самообразования ей уже недостаточно и нужна система в знаниях.   Далее со слов Кристины #студентыGetAnalyst

🎁🚀 GetAnalyst сегодня на Стачке: ищите Юлию и забирайте подарки Похоже, у GetAnalyst официально неделя конференций: 🌉 я только завершила The AI Conference в Сан-Франциско 🚀 а моя коллега Юлия сегодня уже на IT-конференции Стачка в Санкт-Петербурге, где тоже будет очень много AI 💙 Если вы раньше не слышали про Стачку — это профессиональная IT-конференция для разработчиков, аналитиков, архитекторов, тестировщиков, руководителей и других IT-специалистов. 👉🎁💝 Юлия сегодня и завтра будет на конференции с мерчем и подарками GetAnalyst Чем раньше найдёте её, тем больше будет выбор 😃 Подходите, знакомьтесь, говорите, что вы из нашего сообщества и где подписаны, и забирайте подарок 🙌 👉🔥🎁А ещё мы разыгрываем два сертификата GetAnalyst по 15 000 ₽, которые можно будет использовать в счет оплаты любых обучений у нас Чтобы принять участие: 1️⃣ найдите Юлию (фото на картинке к посту) 2️⃣ сделайте фото с нашим мерчем на фоне конференции (можно без вашего лица) 3️⃣ опубликуйте фото в комментариях к этому посту* *Проверьте доступ к комментариям сразу, пока будете с ней, так как чат к каналу закрыт от спамеров 🏆 Один сертификат получит автор самого крутого фото. Второй разыграем случайно среди всех участников. Фото принимаем до 5 октября, 9:00 МСК. Итоги опубликую 6-ого октября в комментариях к этому посту. До встречи на Стачке! 🚀 Вопросы? Пишите @getanalyst 🤝 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

📌 [Доступ открыт до 6 октября] Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом 📌 Один сквозной кейс, три варианта архитектуры, два реальных ИИ-сервиса и 4,5 часа практики. 🎉 Сегодня мы открываем доступ к записи практикума «Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом». Это не лекция, которую получится просто включить фоном. Вместе со мной вы будете принимать решения по реальной интеграционной задаче: ▫️ REST или брокер, ▫️ синхронный или асинхронный сценарий ▫️ и 10 задач, в которых надо сделать выбор, ▫️ какие предусмотреть статусы и ошибки, ▫️ как превратить выбранную архитектуру в готовые требования. В результате вы пройдёте полный путь от бизнес-сценария до архитектуры и готовых требований для разработки. Это не обзор терминов, а полноценный кейс, который может встретиться и на рабочем проекте, и на собеседовании уровня Middle+. 📌 Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence 📹 Доступ к записи — до 6 октября 🕘 4,5 часа практики Смотрите в удобное время • Бесплатно 👉 Зарегистрироваться бесплатно ❗️ Если вы уже регистрировались, повторная регистрация не нужна — письмо с доступом пришло сегодня утром. Если не нашли - зарегистрируйтесь повторно, чтобы получить ссылку. Небольшой совет: не включайте запись фоном. Останавливайте видео, рисуйте собственные схемы и сравнивайте свои решения с нашими — так от практикума будет намного больше пользы. Продуктивного обучения! 🙌

🎓 Системный аналитик: с нуля до опыта работы на проекте [начинаем сегодня] 🎓 Сегодня, 1 октября, мы официально начинаем обучение на полной практической программе для системных аналитиков 🎉 Я пишу про неё ровно один раз в год, когда мы начинаем наш большой путь в получение профессии и структурирование знаний. Я рада приветствовать всех, кто присоединяется к GetAnalyst в этом потоке. Для меня новый поток — это не просто список участников. Это моя команда на ближайшие 10 месяцев 🩷 Это ребята с разным опытом, целями и стартовыми точками, о которых мы стараемся максимально заботиться: помогать не потеряться в большом объёме материала, давать обратную связь и последовательно вести к результату. Спасибо за ваш выбор и доверие 🤝 🤖 И этот поток мы начинаем по-новому Индустрия меняется, и мы обновляем программу вместе с ней. Поэтому уже на первом онлайн-занятии начнём с изучения: • основ работы с искусственным интеллектом • промпт-инжиниринга • актуальных AI-инструментов для работы СА/БА Сегодня умение работать с ИИ — уже не дополнительный навык, а фундамент для эффективной работы в современной IT-среде. Важно не только знать требования, API, базы данных и интеграции, но и уметь использовать новые инструменты для анализа, проектирования и подготовки документации. 📌 Кому подходит программа? Программа рассчитана на разные стартовые точки: 👉 тех, кто переходит в системный анализ из другой профессии или направления IT 👉 бизнес-аналитиков, тестировщиков, технических писателей, специалистов поддержки и менеджеров проектов 👉 начинающих системных аналитиков 👉 действующих аналитиков, которым важно структурировать знания и перестать решать задачи «по наитию» 👉 тех, кто только начинает путь в IT и готов серьёзно учиться и практиковаться 📌 Что будем делать на проекте? За время программы вы не просто изучите теорию, а последовательно пройдёте основные задачи системного аналитика: • сбор, анализ и документирование требований • бизнес-, функциональные и нефункциональные требования; • Use Cases и User Stories • проектирование концептуальной, логической и физической моделей БД • создание реальной базы данных и SQL-запросов • проектирование архитектуры системы • проектирование REST API и JSON с нуля • тестирование REST API в Postman и SOAP API в SoapUI • постановка задач на БД, Backend, Frontend и интеграции Будем работать с Confluence, Jira, Figma, Miro, Draw.io, DevTools, Postman, DBeaver и другими инструментами, которые используются на реальных проектах. 🗓 Формат обучения Основной формат — 10 месяцев глубокой онлайн-практики. Встречи раз в 2 недели по чт. Каждое занятие строится вокруг работы над проектом и разбора ваших результатов. При желании можно двигаться быстрее и выбрать темп обучения на 4, 6 или 10 месяцев. План формируется под вашу цель: вход в профессию или профессиональный рост. 🔥 Почему этот поток особенный Такой расширенный поток мы запускаем только один раз в год. В следующем потоке будет меньше онлайн-встреч, поэтому сейчас можно присоединиться к наиболее насыщенному формату программы. 🏁 Результаты • опыт работы в команде и собственная зона ответственности • понимание, как системно решать задачи аналитика • шаблоны документации и готовые примеры работ • сильная база по требованиям, БД, API, архитектуре и интеграциям • больше уверенности на собеседованиях и в реальной работе 🙌 переход в новую роль или выход на свою первую работу в IT 🔗 Подробности и запись Ещё раз поздравляю всех, кто начинает обучение сегодня. Добро пожаловать в команду системных аналитиков GetAnalyst! 😉 P.S. Вопросы можно писать info@getanalyst.ru или @getanalyst 🤝

💫😱 IT никогда не станет прежним. Из-за AI. Несколько главных мыслей с The AI Conference в Сан-Франциско — день 1 🤖 Даже за последние несколько месяцев AI очень сильно сдвинулся вперёд. Если ещё год назад основные темы ИИ-конференций были вокруг генеративного AI как инструмента, который помогает писать текст, код, анализировать данные и ускорять отдельные задачи, то сейчас все доклады и обсуждения вокруг AI-агентов. То есть AI постепенно переходит от формата «ответить на запрос» к формату «самостоятельно выполнить целый кусок работы». И вот что особенно бросилось мне в глаза сегодня 👇 1️⃣ AI начинает менять не отдельные задачи, а весь процесс разработки Меняется сам подход к тому, как мы: • собираем требования • ведём проектную документацию • анализируем существующие системы • пишем и проверяем код • тестируем • доводим изменения от идеи до продакшн То есть AI — это уже не просто дополнительный инструмент внутри привычного процесса. Он начинает менять сам процесс. 2️⃣ То, чему мы учились три месяца назад, уже может выглядеть иначе Скорость развития сейчас действительно огромная. Инструменты, модели и подходы, которые ещё недавно казались новыми, буквально за несколько месяцев получают совершенно другой уровень возможностей. И отсюда для меня ещё один важный вывод: учиться AI «один раз» пока не получится. Нужно постоянно перестраивать собственные рабочие процессы вслед за развитием инструментов. В США это просто бешеная гонка 😱 3️⃣ Сильно меняется работа со знаниями о системе, которую обычно поддерживаем мы — СА и БА Классическая проблема: систему десять или двадцать лет развивал один разработчик, значительная часть знаний находится у него в голове, документация частично устарела, а новому человеку приходится месяцами разбираться, почему всё работает именно так. AI начинает сильно уменьшать эту зависимость. Он может анализировать огромные объёмы кода, документации, API, схем и связей между компонентами и помогать гораздо быстрее восстанавливать контекст системы или переписывать её с нуля. Особенно интересно наблюдать за этим на новых проектах, где документация и код уже изначально создаются с использованием AI. Больше никаких зависимостей на программистах, которых держат по 20 лет на высокой ЗП. 4️⃣ Но вместе с возможностями очень сильно растёт значение безопасности Чем больше мы даём AI доступов к: • исходному коду • внутренней документации • базам данных • API • корпоративным системам тем серьёзнее становится вопрос защиты данных. И это уже не теоретическая проблема. В индустрии появляются реальные кейсы, связанные с утечками исходного кода, credential-данных и чувствительной информации при использовании AI-инструментов. Одна из крупных - у Open AI в 2026. Поэтому безопасность AI-агентов, управление доступами, guardrails, аудит действий и работа с корпоративными данными будут становиться всё более важной частью архитектуры. 5️⃣ И, наверное, мой главный вывод первого дня Мы постепенно выходим из стадии: «Как использовать ChatGPT, чтобы делать свою работу быстрее?» И переходим к вопросу: «Как вообще должна быть устроена работа команды, если в ней постоянно участвует AI?» И вот это изменение мне кажется гораздо более масштабным. Потому что оно касается уже не конкретного инструмента. Оно касается процессов, ролей, архитектуры систем и в целом того, как будет выглядеть разработка программного обеспечения. Спикер из OpenAI рассказал мне про их команды. Это пугает. Только sales (продажники) и инженеры (программисты). Никаких менеджеров, тестировщиков или аналитиков. ✅ Понимание интеграций, архитектуры и работы ИИ сегодня очень помогали воспринимать и усваивать этот огромный объем информации. Завтра продолжу собирать наблюдения 👀 Очень много классного записано в заметках за 12 часов на площадке. Надо всё переварить и структурировать. #AI_for_analysts

🔖 5 архитектурных стилей API, которые важно знать аналитику 📡 API определяет, как именно взаимодействуют между собой приложения. От того, какой стиль вы выберете, зависит: • масштабируемость системы, • скорость отклика, • удобство для клиентов API и разработчиков. Важно выбирать не «как у всех», а по требованиям проекта. Cамые популярные API: 🔵 REST API [HTTP] Классика в мире разработки: вариант "как у всех". Более 85% систем во всём мире используют его. Преимущества: • Простота и универсальность • Отсутствие состояния (stateless) = масштабируемость • Отлично подходит для CRUD Пример: Wildberries 📎 Подробнее 🟣 GraphQL [HTTP] REST требует нескольких запросов к разным endpoint-ам, если нужно получить связанную информацию. GraphQL позволяет сделать один запрос на один endpoint — и получить ровно те данные, которые нужны. Преимущества: • Нет избыточных данных • Быстрее работает фронт • Удобно для мобильных приложений Пример: Contentful 📎 Подробнее 🟢 SOAP [чаще HTTP, но может быть SMTP, FTP и др.] Был стандартом до появления REST. До сих пор актуален в госсекторе, банках и крупных корпорациях. Преимущества: • Поддержка сложных транзакций • Встроенная безопасность WS-Security • Надёжен, стандартизирован, хорош для B2B Пример: PayPal (уст) 📎 Подробнее 🟠 gRPC [HTTP/2] Современный и быстрый протокол от Google, основанный на протоколе удаленного вызова процедур (RPC). Чаще всего используется для микросервисов. Преимущества: • Высокая производительность: быстрее JSON в 5-10 раз по объему и скорости • Поддержка стриминга и асинхронных вызовов • Автоматическая генерация кода для клиента и сервера Пример: Dropbox 📎 Подробнее 🔴 WebSocket [ws://] Для чатов, игр, торговых платформ — там, где важно получать данные в реальном времени. Преимущества: • Двустороннее соединение • Постоянное подключение • Минимальная задержка Пример: Binance Биржа Нет идеального API. Каждый — под свою задачу. Главное — осознанный выбор, а не «так всегда делали». #ИнтеграцииGA #АрхитектураGA #RestApiGA 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

💥 Интеграции систем — 7 октября. Сегодня последний день специальных условий записи 💥 Где начинается умение проектировать интеграции? Я часто вижу у аналитиков одну и ту же точку роста. Добавить поле в готовый API-метод уже получается, прочитать API-документацию тоже. ❗️ Но когда бизнес-процесс проходит через несколько систем, одного знания REST недостаточно. Нужно определить: ▫️ какие системы и данные участвуют в процессе ▫️ где использовать синхронное, а где асинхронное взаимодействие ▫️ кому принадлежат данные и как выполнить маппинг ▫️ как обработать ошибки, таймауты и повторные запросы ▫️ какие требования предусмотреть к безопасности и отказоустойчивости ▫️ как связать архитектуру, Use Case, API-контракты и UML в одну непротиворечивую постановку Именно здесь начинается работа аналитика уровня Middle+: не описать отдельный метод, а спроектировать интеграцию целиком и обосновать своё решение перед командой. Этому посвящена практическая программа GetAnalyst: 🎓 Интеграции систем 🗓 Старт — 7 октября На программе вы пройдёте полный путь анализа интеграций: от бизнес-сценария и архитектуры до проверки API в Postman и готовых требований для разработчиков. В результате соберёте собственный проект, в который войдут: ✅ архитектурные схемы ✅ интеграционные Use Cases и маппинг данных ✅ Postman-коллекции ✅ UML-диаграммы ✅ API-контракты ✅ постановки задач на разработку Главное отличие программы от отдельных статей и гайдов — связная практика, глубокое погружение в каждый этап работы, ваша работа над своим портфолио по интеграциям и обратная связь. Вы не просто изучаете очередную технологию, а последовательно работаете над одним проектом, принимаете технические решения и проверяете качество своих артефактов. Внутри — 80+ часов обучения, 10 практических онлайн-вебинаров и домашние задания для создания проекта-портфолио. 🔥 Сегодня, 28 сентября, завершаются специальные условия записи: ✅ сниженная цена 🎁 мини-курс «REST API для аналитиков 4.0» в подарок 👉 Посмотреть программу Чтобы зафиксировать эти условия, достаточно оставить бесплатную заявку сегодня до конца дня. Хотите сначала увидеть, как мы работаем с реальной интеграционной задачей? Начните с открытого практикума: 🧡 Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence 🕘 4+ часа обучения 📹 Доступ к записи — со 2 по 6 октября ❗️ Участие бесплатное 👉 Получить бесплатный доступ И пусть на этой неделе будет меньше неясных требований, а сильных решений — больше. Всем отличной и продуктивной недели! 🙌

Уже завтра на самолёт в Сан-Франциско, чтобы пообщаться с коллегами из OpenAI, Anthropic и Google ✈️ А пока эти выходные у меня наконец-то про отдых и перезагрузку после трёх недель работы и учёбы нон-стоп по 10+ часов в день, и нашего большого открытого практикума ❤️‍🔥 Иногда я вообще забываю, сколько всего классного есть рядом. Живу у океана, друзья постоянно зовут куда-то выбраться — покататься на лодке или яхте, прогуляться по пляжу, сходить куда-нибудь вечером, а я вечно: «не могу, работаю» 😅 Поэтому в эти выходные решила всё-таки вспомнить, что за пределами ноута есть жизнь и использовать возможности на максимум. ✈️🤖 А завтра лечу в СФ на The AI Conference — одну из крупнейших AI-конференций в США. Там будут спикеры из OpenAI, Anthropic, Google, NVIDIA и ещё десятков компаний, которые сейчас двигают AI вперёд. Мне особенно интересно послушать именно команды OpenAI, Anthropic и Google и посмотреть, куда всё это движется не из новостей и постов, а напрямую от людей, которые это делают. Ну и, конечно, буду всё фотографировать, записывать, общаться, знакомиться и передавать вам самое интересное 😄 Кстати, что бы вы сами спросили у людей из OpenAI, Anthropic или Google, если бы встретили их на конференции? 👇

🔥❤️‍🔥🎉 Вау-вау-вау! Вот это мы отметили! 4 часа практики, море вопросов, десятки схем и невероятная энергия до самого финала. Мы это сделали! По доброй традиции, с учётом всех вопросов и погружений в отдельные темы, у нас получилось 4.5 часа полноценной практики по асинхронным интеграциям с ИИ. Больше 60% участников остались до самого конца, хотя о записи предупредили сразу! Вы просто невероятные 💙 Спасибо всем, кто предлагал решения, спорил и задавал вопросы. Именно благодаря вам встреча получилась такой живой, энергичной и насыщенной. 👉🔥 За один вечер мы успели: ▫️ разобрать синхронные и асинхронные интеграции на 10 примерах ▫️ изучить API двух ИИ-сервисов ▫️ спроектировать три варианта архитектуры и выбрать оптимальный ▫️ обсудить нефункциональные требования, ошибки и интеграционные контракты ▫️ протестировать API двух ИИ-систем в Postman ▫️ наглядно посмотреть, как работают SSE API и стриминг ▫️ разобрать работу ИИ-агентов для автоматизации постановок задач ▫️ передать огромное количество доп материалов и бонусов А обратная связь участников лучше всего расскажет о том, как всё прошло в прямом эфире 🥰🩷 Саму задачу пока раскрывать не буду. Хочу, чтобы те, кто будет смотреть практикум в записи, познакомились с ней самостоятельно и оценили, насколько она актуальна. Надеюсь, этот кейс тронет и ваши аналитические сердца 😄 Практикум мы провели в поддержку старта практической программы: 🎓 Интеграции систем — старт 7 октября 🎁 До 28 сентября действуют специальные условия записи 🔗 Смотреть программу Если после практикума вам захотелось не останавливаться на одном кейсе, а системно прокачать навыки и получить больше практики с обратной связью — приглашаю продолжить обучение вместе с нами 🙌 📹 Запись будет доступна со 2 по 6 октября. Если вы уже регистрировались, повторно ничего делать не нужно — письмо с доступом придёт 2 октября, в день открытия практикума. Если ещё не регистрировались, успейте это сделать: 🧡 Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence 🗓 Доступ к записи 2 - 6 октября 👉 Получить доступ к записи Коллеги, которые были онлайн, обязательно пересмотрите практикум и вернитесь к сложным моментам. Материала получилось действительно много, а повторный просмотр поможет окончательно разложить всё по полочкам. Спасибо каждому, кто провёл этот романтический вечер в день СА вместе со мной 😉 Всех люблю, обнимаю и невероятно вами горжусь! ❤️‍🔥❤️‍🔥❤️‍🔥

😂👍👍❤️👌😅😊😊😍😘 ❗️До начала 15 минут❗️ 🧡 «Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence» Переходите по ссылке 🔗 https://pruffme.com/webinar/?id=fe6d5f0edb886969d407858ca9420a50

😂👍👍❤️👌😅😊😊😍😘 ❗️До начала 15 минут❗️ 🧡 «Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence» Переходите по ссылке 🔗 https://pruffme.com/webinar/?id=fe6d5f0edb886969d407858ca9420a50

❗️Уже через 3 часа встречаемся онлайн❗️ 👩‍💻 Открытый практикум с Екатериной Ананьевой 🔥 «Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence» 🟢 Онлайн ⏰ 19:00 Мск 👉 Зарегистрироваться Ссылку на эфир пришлем за 15 минут до начала. —— Запись будет доступна только для зарегистрированных участников.

Пусть хотя бы сегодня всё пойдёт по happy path 🎉🙏🩷 Сегодня праздник у людей, которые слышат фразу «там всё просто», и сразу начинают уточнять роли, статусы, ограничения и альтернативные сценарии. У тех, кто видит 200 OK и первым спрашивает: «А что произойдёт при 429?». Кто превращает «хотим, чтобы было удобно» в требования, по которым действительно можно разработать систему. 👉 И чья работа часто остаётся незаметной именно тогда, когда выполнена хорошо 😄 🗓 24 сентября — День системного аналитика! Праздник празднуют не только аналитики, но и системные администраторы, специалисты IT, технические директора и многие другие! 🔍 Немного истории 20 сентября 2000 года в пригороде Чикаго на пикнике Т. Кекатос предложил отмечать этот день в знак благодарности системным аналитикам за их вклад. Россия поддержала эту традицию, признав день профессиональным праздником! В этом году мне особенно приятно увидеть, что наш профессиональный праздник становится заметнее. А в статье на Хабре о Дне системного аналитика меня упомянули среди блогеров-амбассадоров этого дня 💙 Друзья, желаем вам: ▫️ требований, которые не меняются после фразы «ещё одно маленькое уточнение» ▫️ документации, которую разработчики действительно читают ▫️ команд, в которых ваши вопросы ценят до того, как они превратились в инциденты ▫️ интересных задач, сильных решений и заслуженного профессионального роста А отмечать сегодня будем максимально правильно для системных аналитиков — решением реальной интеграционной задачи на открытом онлайн-практикуме: 🔥 «Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence» ⏰ 19:00 МСК 👉 Зарегистрироваться Пусть ваша профессиональная система выдерживает любую нагрузку, интересные задачи не заканчиваются, сильные команды всегда остаются на связи, а рост не упирается ни в один rate limit. И пусть о вашей ценности как аналитика вспоминают не после первого инцидента, а ещё на этапе обсуждения идеи. От всей команды GetAnalyst и от меня лично — с праздником, коллеги! 🎉🎂🥂🍾

🧡 6 практических гайдов по Postman для системного аналитика: от REST API до OAuth 2.0 и mTLS 🧡 Документация ≠ реальность. Перед тем как отдавать интеграционную задачу в разработку, системному аналитику важно самостоятельно отправить запросы и проверить, как API внешней системы работает на самом деле. Так можно заранее обнаружить нюансы, которых нет в документации или примерах, и не перекладывать исследование API на разработчиков. Что важно проверить: ✅ как работает аутентификация ✅ какие параметры обязательны ✅ как выполняются нужные API-методы ✅ какие поля действительно приходят в ответе ✅ какие ошибки возвращаются в нештатных ситуациях ✅ как API реагирует на некорректные данные, отсутствие доступа и пустой результат 👉 Собрала 6 практических руководств, которые можно проходить последовательно — от первых запросов до сложных способов аутентификации и AI-интеграций: 1️⃣ 📹 Postman: навык тестирования REST API за вечер Базовая работа с запросами, параметрами, заголовками, телом и ответами API. 2️⃣ 7 видов аутентификации в API - демо с настройками в Postman Демонстрация основных способов передачи и проверки учётных данных. 3️⃣ 📚 OAuth 2.0 на практике: подключение к API Mail ru Настройка авторизации, получение access token и выполнение защищённых запросов. 4️⃣ 📹 Аутентификация mTLS на практике Работа с клиентскими сертификатами и взаимной аутентификацией систем. 5️⃣ 📚 Тестирование API банка ВТБ Исследование реального банковского API с более сложными требованиями к безопасности и запросам. 6️⃣ 📚 API нейросети Groq AI Отправка запросов к AI-сервису, настройка параметров и анализ полученных ответов. 👉 Во всех руководствах — пошаговые инструкции, скриншоты, настройки запросов и готовые примеры. Если вы только начинаете работать с Postman, проходите материалы по порядку. Если база уже есть — выбирайте тему, с которой пока не сталкивались на практике. За выходные можно освоить основные возможности Postman, собрать несколько коллекций запросов и добавить новые практические кейсы в портфолио 🙌 🔖 Сохраняйте пост, чтобы пройти все руководства и получить реальный опыт в API для работы с задачами на интеграции #ИнтеграцииGA 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🤖 Интеграция с AI: 10 требований, которые надо учесть аналитику 🤖 При интеграции с AI-сервисом недостаточно описать эндпоинт, JSON и возможные ошибки. Модель может отвечать по-разному, возвращать результат частями, запрашивать вызовы внутренних сервисов и расходовать непредсказуемое количество токенов. Собрала 10 особенностей, которые важно учесть аналитику в требованиях. 1️⃣ Недетерминированность AI не возвращает один и тот же ответ на один и тот же запрос. Нужно явно описывать как система ведёт себя при разных ответах. 2️⃣ Стриминг вместо одного ответа Ответ может приходить потоком сообщений через SSE. Потребуются требования к отображению частичного результата, отмене генерации, обрыву соединения и повторному подключению. 3️⃣ Ограниченный контекст (context window) Модель не хранит весь диалог в «памяти». Она видит только тот контекст, который система передала в текущем запросе. Нужно определить, где хранится история, какие сообщения отправляются модели и что делать при превышении контекстного окна. 4️⃣ AI сам инициирует вызовы вашего API (Tool Calling) Не только ваша система вызывает API AI. AI тоже вызывает ваш API через tools (инструменты), которые вы ему даёте. Для каждого tool нужно описать: ▫️ название инструмента ▫️ назначение ▫️ входные параметры ▫️ обязательные поля ▫️ ограничения ▫️ возможные ошибки ▫️ какой сервис реально вызывается на backend ▫️ что возвращается обратно в модель 5️⃣ Системный промпт Это тоже требование. Его нужно проектировать, документировать, согласовывать и версионировать. Включает: ▫️ правила поведения AI ▫️ ограничения ▫️ формат ответа ▫️ примеры корректных ответов ▫️ запрещённые действия ▫️ что делать при нехватке данных 6️⃣ Граница «что видит ИИ»: требования к безопасности Это одно из главных требований, особенно если система работает с: + персональными, медицинскими или финансовыми данными + коммерческой тайной + внутренними документами компании Аналитик должен зафиксировать: ▫️ какие данные разрешено / запрещено передавать ▫️ нужно ли маскирование / обезличивание ▫️ хранится ли история диалога ▫️ кто имеет доступ к логам AI 7️⃣ Непредсказуемые входные данные Пользователь может написать что угодно. Нужны явные требования: как система реагирует на вопросы не по теме, оскорбления, попытки сломать или украсть системный промпт. 8️⃣ Rate limits и стоимость В отличие от большинства внешних API, у LLM-провайдеров ограничения идут сразу по трём измерениям одновременно: ▫️ RPM — запросов в минуту ▫️ TPM — токенов в минуту ▫️ RPD — запросов в день Срабатывает первый достигнутый лимит — не обязательно по токенам. Поэтому в требованиях нужно зафиксировать: ▫️ поведение при HTTP-429 ▫️ использование заголовка retry-after — через сколько секунд повторить запрос ▫️ нужен ли rate limiting на стороне нашего бэкенда ▫️ fallback — что делает система, если лимит исчерпан надолго 9️⃣ Логирование диалогов Чтобы разобрать инцидент «почему AI дал такой ответ», нужно знать: ▫️ какой системный prompt был активен ▫️ какие данные попали в контекст модели ▫️ что написал пользователь ▫️ какие tool calls запросила модель ▫️ какие внутренние сервисы были вызваны ▫️ что модель вернула на каждом шаге ▫️ какой финальный ответ получил пользователь Без этого разбор инцидентов превращается в гадание. Дополнительно фиксируем: ▫️ как долго хранятся логи и кто имеет доступ ▫️ нужно ли маскировать ПДн в логах ▫️ логи хранятся на стороне провайдера или только у нас В медицине это ещё и регуляторный вопрос: история переписки пациента с AI может приравниваться к медицинской документации со всеми вытекающими требованиями к хранению и доступу. 🔟 Agentic loop — цепочка tool calls AI может запросить несколько инструментов подряд, а результат одного вызова использовать для следующего. Нужно предусмотреть максимальное количество шагов, общий таймаут, бюджет токенов, разрешённые инструменты, идемпотентность и правила остановки при ошибках. Сохраняйте, пригодится на задачах с AI-интеграциями 🤝 #ИнтеграцииGA #AI_for_analysts 📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max