GetAnalyst

Ekaterina Ananeva
  • 0.0(0개의 평가)
  • 직업
  • 매주 업데이트

Подкаст профессионального сообщества системных и бизнес-аналитиков GetAnalyst. Здесь мы разбираем реальные задачи, вопросы с собеседований, рассказываем истории и делимся рабочими челленджами.    

  1. 9월 18일

    Асинхронная интеграция через Webhook и брокер: разбор задачи для Middle+ системного аналитика

    Разницу между polling и webhook сегодня объяснит почти каждый. А потом на столе оказывается реальная задача: внешний ИИ-сервис генерирует видео несколько минут, пользователь всё это время смотрит в интерфейс и видит прогресс по генерации. И теория заканчивается. Где хранить статус? Кто кого опрашивает? Нужен ли тут брокер? В выпуске разбираем задачу на асинхронную интеграцию целиком — от условия до постановок задач для разработчиков. И главное, три варианта архитектуры под одну и ту же задачу: монолит без брокера, монолит с RabbitMQ и микросервисное решение, с разбором, где каждый ломается. Отдельно проходим альтернативные сценарии и какие страховочные механизмы закладывать. Страница эпизода и ссылки на видеоплатформы:  https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-async-integrations  Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts VK сообщество: https://vk.com/getanalyst  Выпуск актуален всем, кто проектирует интеграции с внешними сервисами, готовится к техническому собеседованию на Middle+ или хочет перестать выбирать между polling, webhook и брокером наугад. Тайм-коды к эпизоду: 00:00:00 | Интро 00:00:18 | Введение: суть задачи и знакомство со спикером 00:03:01 | Задача на асинхронную интеграцию для Middle+ системного аналитика: требования, API, макеты 00:08:17 | С чего начать работу над реальной задачей: план работы аналитика 00:12:28 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ 00:14:06 | Синхронные и асинхронные интеграции: polling и webhook 00:22:53 | Асинхронная интеграция через брокер: RabbitMQ и Kafka 00:30:10 | API-документация сервиса генерации видео с ИИ — продолжение 00:38:13 | Проектируем архитектуру асинхронной интеграции 00:42:07 | Решение 1. Монолит без брокера 00:57:46 | Решение 2. Монолит с брокером RabbitMQ 01:18:20 | Решение 3. Микросервисная архитектура 01:21:27 | Если webhook не пришёл: ретраи и страховочный механизм 01:23:57 | Как отменить или прервать асинхронный процесс 01:26:43 | Ошибки, зависшие задачи и другие сложные сценарии 01:27:59 | Как декомпозировать интеграцию на задачи для разработчиков 01:31:41 | Где ещё применим такой подход 01:32:23 | Итоги, материалы и рекомендации   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

    Асинхронная интеграция через Webhook и брокер: разбор задачи для Middle+ системного аналитика

  2. 9월 4일

    Вайбкодинг для системного аналитика: создание приложения с помощью ИИ

    Ещё недавно системный аналитик описывал требования и передавал их разработчикам. Теперь с помощью вайбкодинга он может сам превратить идею и требования в работающее приложение. Означает ли это, что граница между аналитиком и программистом постепенно исчезает? И станет ли умение создавать решения с помощью ИИ новым обязательным навыком аналитика? В этом выпуске проверяем возможности вайбкодинга на реальном кейсе.   Попробовать ИИ-инструмент: https://db.getanalysts.com/  Видео и статья: https://getanalyst.ru/podcast/vibecoding-for-analyst-ai-tool-databases Telegram-канал GetAnalyst: https://t.me/getanalysts  VK-сообщество: https://vk.com/getanalyst    Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Создание ИИ-инструмента для БД и SQL через вайбкодинг 01:33 | От юриста до системного аналитика: знакомство со спикером 03:34 | Стек разработки и идея ИИ-инструмента для БД и SQL 05:19 | Демо ИИ-инструмента и онбординг 06:25 | Регистрация в приложении 06:52 | Проектирование ER-диаграммы с нуля по требованиям 09:17 | Анализ существующей БД по DDL или ER-диаграмме 12:15 | Аудит базы данных с помощью ИИ 12:55 | Миграция данных между разными СУБД 17:14 | Генерация тестовых данных для БД 19:58 | Админ-панель: пользователи, аналитика и расход токенов 20:46 | Системный и пользовательский промпты + расход токенов 22:41 | Экспорт отчётов из ИИ-инструмента 24:25 | Идеи развития ИИ-инструмента 26:53 | Кому принадлежит код, созданный при вайбкодинге 28:37 | Нужно ли системному аналитику уметь программировать 29:35 | Как вайбкодинг влияет на карьеру системного аналитика 31:28 | Сколько заняла разработка ИИ-инструмента и главные сложности 35:19 | Как системному аналитику начать работать с ИИ и вайбкодингом Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гость: Кристина Смирнова, Системный Аналитик из финтеха.

    Вайбкодинг для системного аналитика: создание приложения с помощью ИИ

  3. 8월 13일

    Как создать AI Skill с нуля в ChatGPT и Claude: гайд для системного аналитика

    Промпт за промптом — а ИИ всё равно каждый раз выдаёт разный результат, и приходится заново объяснять, что нужно и в каком формате. AI Skills, или просто «скиллы», помогают решить эту проблему. Это готовый набор инструкций, знаний, шаблонов и правил, который можно использовать повторно без долгих объяснений в каждом новом чате. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts  VK сообщество: https://vk.com/getanalyst  Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/ai-skills-for-analysts    В этом эпизоде разбираемся, что такое AI Skills, чем они отличаются от обычных промптов и проектов в ИИ, и на практике с нуля создаём скилл для постановки задач на интеграции.   Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | AI Skills для системных и бизнес-аналитиков: что разберём 02:44 | Почему обычных промптов уже недостаточно 05:23 | AI Skills: что это и зачем нужны 06:54 | Работа скилла на примере требований к REST API 09:44 | Работа с ИИ до и после внедрения скиллов 10:39 | Из чего состоит скилл 14:05 | Структура скилла на примерах UML и REST API 15:32 | Зачем AI Skills системному аналитику 17:57 | Какие задачи аналитика стоит автоматизировать с помощью скиллов 19:09 | Как использовать скиллы в ChatGPT 22:40 | Как создавать скиллы в ChatGPT 25:55 | Проекты в ИИ: бесплатная альтернатива скиллам на примере Qwen 27:00 | Проекты + скиллы: как использовать вместе 28:40 | Как создавать и использовать скиллы в Claude 29:58 | Как работать со скиллами в Perplexity 30:54 | Скиллы бесплатно или только по подписке? 32:04 | Как создать скилл из своих знаний 34:05 | Демо: создаём скилл для интеграционного Use Case в Claude 45:52 | Как безопасно использовать ИИ в работе 48:41 | Финальная структура готового скилла 50:12 | Перенос скиллов между ИИ-инструментами 51:52 | 5 шагов: от создания скилла до использования 53:28 | Ограничения скиллов 55:03 | Skill, Project, MCP, Tools — что есть что 56:35 | Итоги и рекомендации Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

    Как создать AI Skill с нуля в ChatGPT и Claude: гайд для системного аналитика

  4. 7월 10일

    Почему ваш RabbitMQ упадёт: реальный кейс для системного аналитика

    Что происходит, когда очередь сообщений выглядит пустой, а нода RabbitMQ уже задыхается от гигабайт данных? В этом выпуске разбираем реальную аварию: как массовые рассылки персонализированных писем превратили RabbitMQ в тяжелое хранилище объектов, для которого он архитектурно не предназначен.   Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠ VK сообщество: ⁠https://vk.com/getanalyst⁠    Статья к эпизоду с доп. материалами: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/rabbitmq-dmx⁠  Выпуск актуален для системных аналитиков и архитекторов, которые проектируют интеграции через брокеры и готовятся к собеседованиям.   Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Заставка 00:18 | Введение и знакомство со спикером 01:36 | Для каких задач выбрали RabbitMQ 03:12 | Как работают интеграции с внешними системами через брокер 05:03 | DMX (Delayed Message Exchange) — задача, которая положила RabbitMQ 07:21 | Где в логах и мониторинге видны признаки падения RabbitMQ 08:27 | Последствия аварии и объём потерянных сообщений 11:52 | Что входит в payload сообщения RabbitMQ 14:00 | Порядок действий после падения RabbitMQ и почему не стоит проталкивать сообщения руками 16:50 | Инструменты аналитиков для работы с RabbitMQ 18:25 | Инфраструктура RabbitMQ: ноды 19:45 | Рекомендации по проектированию взаимодействия с RabbitMQ   Ведущая: ⁠Екатерина Ананьева⁠ Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Софья Калинина, Старший cистемный аналитик, РТК ИТ.

    Почему ваш RabbitMQ упадёт: реальный кейс для системного аналитика

  5. 6월 26일

    Метрики мониторинга для системного аналитика: RPS, CPU, брокеры, SLO, SLI, SLA и SRE

    Мониторинг — это не только про DevOps. Системный аналитик, который не понимает метрики, рискует написать требования, которые невозможно проверить, выполнить или измерить. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/monitoring-for-analysts В этом выпуске разбираем мониторинг с точки зрения аналитика: — что такое метрики мониторинга и откуда они берутся; — как метрики связаны с нефункциональными требованиями; — как описывать требования при пиковых нагрузках; — какие метрики нужны для брокеров сообщений; — чем отличаются SLO, SLI и SLA; — что такое четыре золотых сигнала SRE от Google: latency, traffic, errors, saturation. Отдельно говорим про реальный опыт проекта: как использовались Prometheus, Grafana и Kibana, и почему аналитику важно понимать, что именно команда будет мониторить при проблемах в продакшн. Выпуск будет полезен системным и бизнес-аналитикам, которые работают с нефункциональными требованиями, интеграциями, архитектурой, брокерами сообщений, API и вопросами надёжности систем. Заберёте для себя много полезных примеров НФТ. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Введение 00:18 | Почему нужно знать про метрики мониторинга системным аналитикам 01:47 | Что такое метрики мониторинга 05:03 | Нефункциональные требования, влияющие на мониторинг 09:15 | Этапы работы аналитика с метриками мониторинга 12:20 | Ключевые метрики мониторинга и их источники 14:18 | Детальный разбор каждой метрики мониторинга 18:59 | Загрузка CPU и требования при пиковых нагрузках 21:01 | Метрики мониторинга для брокеров сообщений 23:02 | Метрики SLO, SLI и SLA 26:21 | Инструменты для мониторинга: опыт реального проекта 31:44 | Золотые сигналы SRE от Google 34:10 | Итоги и чек-лист Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Елизавета Акманова, Старший cистемный аналитик, компания UseTech

    Метрики мониторинга для системного аналитика: RPS, CPU, брокеры, SLO, SLI, SLA и SRE

  6. 6월 11일

    Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории

    Что такое mTLS и как это работает? Изучайте не в теории, а на практике! Сайт эпизода с материалами и ссылками на видео-площадки:  https://getanalyst.ru/podcast/mtls  Telegram-канал сообщества:  https://t.me/getanalysts К концу выпуска понятно не только как это настроить mTLS, но и почему он так работает. Отдельно разобрали, как системному аналитику описать требования к mTLS-аутентификации и что могут спросить про TLS/mTLS на собеседовании. Выпуск будет полезен тем, кто проектирует интеграции с защищёнными API, пишет требования к API-аутентификации, готовится к собеседованию на Middle/Senior системного аналитика, а также всем, кто хочет разобраться с mTLS один раз — и больше не бояться сертификатов. Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение и знакомство со спикером 04:37 | Что такое mTLS и как он работает 05:30 | Практика в Postman по mTLS: подготовка 07:53 | Создание пространства в аккаунте Sber API 09:16 | Подключение приложения к пространству в Sber API 12:45 | Сохранение clientID и clientSecret. Загрузка сертификата 14:13 | Загрузка корневого и выпускающего сертификатов Минцифры с Госуслуг 16:29 | Распаковка сертификата Sber API с помощью OpenSSL 22:13 | Настройка сертификатов в Postman для mTLS 30:00 | Аутентификация через Postman с клиентским сертификатом: получение access token 37:33 | Лайфхак по параметризации запросов в Postman 38:41 | Отправка API-запроса в Postman с полученным токеном 46:29 | Вопросы с собеседований: что могут спросить системного аналитика про TLS и mTLS 54:03 | Оформление требований к mTLS-аутентификации 55:15 | Схема mTLS-аутентификации: разбор алгоритма 59:01 | Подведение итогов и рекомендации   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Надежда Дудник, Главный Инженер по Тестированию, Сбер, Автор блога ProTestingInfo в Telegram.

    Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории

  7. 5월 22일

    Нотация C4 за 90 минут: как проектировать архитектуру на примере реальной задачи

    Нотация C4 — один из самых мощных инструментов для моделирования архитектуры, но большинство делают диаграммы интуитивно и допускают одни и те же ошибки. В этом выпуске разбираем C4 системно — от теории до живого проектирования. За 90 минут проходим все ключевые уровни C4 — Context, Container и Component — и разбираем два реальных проекта. По каждому забираете полный комплект схем C4/Context и C4/Container. Страница подкаста: https://getanalyst.ru/podcast/c4model  Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts  По ходу разбираем типичные ошибки в диаграммах C4, подвохи с нефункциональными требованиями при проектировании архитектуры, сравниваем монолит и микросервисную архитектуру, а также показываем внутренние интеграции микросервисов через Kafka и RabbitMQ. Выпуск актуален всем, кто проектирует архитектуру систем, готовится к техническому собеседованию на Middle или Senior, или хочет наконец разобраться с нотацией C4 и начать применять её в своих проектах.   Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение 01:49 | Нотация C4 — что это и когда нужна системному аналитику 03:40 | Ключевые уровни C4 и их назначение 06:12 | Инструменты для создания C4: код и визуальные редакторы 10:25 | Условие задачи на проектирование архитектуры для грейда Senior 11:48 | C4/Context: ключевые элементы и подключение к draw.io 15:56 | C4/Context: разбор готового примера 18:31 | C4/Context: решаем задачу, проектируем роли пользователей и интеграции 26:46 | C4/Container: ключевые элементы 31:22 | C4/Container: разбор готового примера для микросервисов с брокером 36:41 | Откуда аналитику брать технологии для C4/Container 40:20 | C4/Container: проектируем монолитный Backend 49:57 | C4/Container: особенности интеграции с платёжной системой 51:37 | C4/Container: асинхронные уведомления с RabbitMQ и воркером 56:26 | Микросервисная архитектура: определяем микросервисы для проекта 01:01:10 | Подвох в задаче: НФТ по нагрузке — критерий уровня Senior 01:03:08 | C4/Container: проектируем микросервисную архитектуру 01:09:32 | Интеграция микросервисов через Kafka (хореография): демо на схеме 01:21:42 | Как кастомизировать C4/Container и не перегружать схему 01:23:24 | C4/Component: обзор элементов и пример 01:25:46 | Итоги и рекомендации по нотации C4   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

    Нотация C4 за 90 минут: как проектировать архитектуру на примере реальной задачи

  8. 5월 8일

    Задача на REST API с собеседования: где чаще всего ошибаются системные аналитики

    Большинство системных аналитиков уверены, что знают REST API. Но на техническом собеседовании именно в этой задаче бывает больше всего ошибок. Разбираем реальную задачу с собеседования: проектируем REST API метод для системы технической поддержки — от первого вопроса интервьюеру до обработки ошибок. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts  Статья к эпизоду и ссылки на видео: https://getanalyst.ru/podcast/system-analyst-interview-restapi  Идём по шагам: выбор HTTP-метода, структура URL, query-параметры для фильтров, сортировок и пагинации, заголовки, JSON и коды ошибок. После основного разбора — 20+ вопросов с подвохом, на которых аналитики чаще всего ошибаются: текстовый поиск, SQL-инъекции, оптимизация производительности, GET vs POST. 🔍 Во время записи была допущена маленькая ошибка. Найдёте? Ответ — в статье к эпизоду. Эпизод полезен всем, кто готовится к техническому собеседованию на позицию системного аналитика и хочет перестать ошибаться там, где ошибаются все. Тайм-коды эпизода: 00:18 | Введение 02:22 | Условие задачи с технического собеседования системного аналитика 03:55 | Какие уточняющие вопросы задать интервьюеру перед проектированием API 06:02 | HTTP API vs REST API: в чём разница 07:09 | Проектирование REST API-метода: HTTP-метод и URL 14:12 | Query-параметры: как проектировать фильтрацию 22:47 | Query-параметры: как проектировать сортировку в REST API 25:49 | Query-параметры: как проектировать пагинацию 26:36 | Headers: какие заголовки нужны в REST API-запросе 31:46 | Ответ REST API: HTTP-статусы, headers, body и JSON 38:23 | Проектирование JSON-ответа с нуля 47:26 | camelCase или snake_case в JSON: что выбрать для REST API 51:20 | Массивы в JSON: как правильно описывать списки объектов 53:15 | Пагинация в REST API: как отразить в URL и JSON-ответе 57:29 | Проектирование ошибок REST API: HTTP 400, HTTP 422 и другие статусы 01:03:59 | Query-параметры на практике: особенности фильтрации и поиска 01:05:40 | Вопросы с подвохом: фильтры и текстовый поиск в REST API 01:08:38 | Вопросы с подвохом: доступ к данным, логирование и дополнительные фильтры 01:12:17 | Вопросы с подвохом: как работает текстовый поиск 01:13:04 | Вопросы с подвохом: пагинация, сортировка, SQL-инъекции и таймауты 01:17:47 | Вопросы с подвохом: оптимизация производительности API 01:19:49 | Почему GET, а не POST для получения данных. Форматы даты и другие спорные вопросы 01:23:35 | Проектирование БД через ИИ-агента: связь БД, JSON и индексов 01:26:47 | Как готовиться к техническому собеседованию системного аналитика Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst.

    Задача на REST API с собеседования: где чаще всего ошибаются системные аналитики
모두 보기(52개)

소개

Подкаст профессионального сообщества системных и бизнес-аналитиков GetAnalyst. Здесь мы разбираем реальные задачи, вопросы с собеседований, рассказываем истории и делимся рабочими челленджами.    

정보

  • 제작진
    Ekaterina Ananeva
  • 방송 연도
    2024년 - 2026년
  • 에피소드
    52
  • 등급
    전체 연령 사용가
  • 저작권
    © Ekaterina Ananeva
  • 웹사이트 보기
    GetAnalyst

좋아할 만한 다른 항목