Заявки на доклады

Поиск по тегам:

Менеджмент крупных проектов

В рамках компании провел опрос среди сотрудников разных ролей с просьбой ответить на следующие вопросы:
* что для них является мотивацией в работе;
* какие моменты демотивируют сильнее всего;
* какие недостатки в работе других проектных ролей они часто видят на проектах и их виденье что нужно исправить.

На основе собранных данных хочу поделиться с вами с какими ситуациями в непонимании между проектными ролями наиболее часто мы сталкиваемся и что сотрудникам нужно учитывать, чтобы избегать их, тем самым минимизировать, а лучше полностью не допускать внутренние конфликты. И что нужно делать, чтобы каждая из ролей лучше слышала другую.

Учитывая мотивации каждой из ролей, можно учитывать их в работе для повышения слаженности проектной\продуктовой команды, тем самым повышая результаты.

Большие проекты/команды
,
Корпоративная культура и мотивация
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Архитектура и производительность фронтенда

Микросервисы хорошо зарекомендовали себя при разработке приложений с большим количеством сценариев использования, но при должном внимании к серверной части, разработчики часто строят клиентское приложение как монолитную систему, теряя при этом в гибкости и простоте обслуживания.

В докладе будет рассмотрен подход к разделению фронтенда на независимые модули - микро фронтенды, которые дают возможность командам изолированно работать над своими фичами, приведены способы интеграции этих модулей в единый интерфейс, а также показан пример того, как мы в Додо Пицце применяем этот подход на практике.

Single page application, толстый клиент
,
JavaScript
,
Архитектурные паттерны
,
Рефакторинг
,
Разделение представления и бизнес-логики, шаблонизация
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Нейронные сети, искусственный интеллект

- математика прогнозирования сложных зависемостей временных рядов
- эффективные архитектуры для прогнозирования временных рядов
- ансамблирование подходов в прогнозе временных рядов
- инфраструктура автоматического решения в облаке

презентация - https://docs.google.com/presentation/d/1amBu57gzR4z7vqfHUXB_umTpH9hPycQcg3_glON91EI/edit?usp=sharing

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Безопасность

В презентации рассматриваются современные подходы к хэшированию пользовательских паролей. Рассмотрены алгоритмы хеширования и их параметры, соответствующие современному уровню развития вычислительной техники.

Защита информации
,
Методы и техника разработки ПО
,
Безопасность программного кода, SQL и прочие инъекции
,
Другое
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Retired Criminal Profiler & Hostage Negotiator, Crux Conception, has taken his years of training, education, and experience to develop a method, which will allow individuals within THE TECH COMMUNITY to utilize his/her, social, people and observations skills, to detect potential THEFT and acts of COMPANY ESPIONAGE.

•We always talk about protecting data.

•We always talk about outside forces seeking to obtain our data by unconventional means.

•But we rarely talk about PROTECTING or DATA that is stolen from trusted individuals within.

MY PRESENTATION WILL ENGAGE THE AUDIENCE: We will focus on their psychological motivations, to identify the emotional precursors. We will combined open-discussions, media, and PowerPoints, to illustrate, cultural adaptation, borderline personality disorder, psychological autopsy, precursors to ESPIONAGE, SPYING, and THEFT of DATA.

The presentation will give participants innovative insights to conduct psychological field profile/assessments and verify potential risk factors. This presentation will outline the mental aspects regarding a Data Breaching and possible prevention Data Loss.

In today’s world of CYBER-RISK and CYBER-SECURITY, we sometimes forget about the individuals or dare I say SUSPECTS behind the BREACH, ATTACK, or THEFT. We neglect these individuals until it is too late, and the damage has been done.

Individuals such as:

EDWARD J. SNOWDEN The media hails him as a “whistleblower,” but MR. SNOWDEN stole DATA belonging to the NSA and disseminated said data to individuals with unauthorized access.

•William Binney (NSA) •Jose Ignacio Lopez (GM) Chief of productions accused of corporate espionage. •Steven Louis Davis (Gillette) Pled guilty to theft of trade secrets.

•Patricia Dunn (Hewlett-Packard) Involved in a spying scandal.

•Ross Klein and Amar Lalvani (Starwood Hotels) downloaded confidential Starwood information to use later at Hilton.

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

DevOps и эксплуатация

* Построение ПО, использование статического анализатора кода.
* Регрессионное тестирование.
* Тестирование стабильности в лаборатории, сбор и анализ метрик.
* Автоматическая доставка и настройка ПО.
* Мониторинг и анализ метрик во время эксплуатации.

Логирование и мониторинг
,
Технологии виртуализации и контейнеризации
,
Управление конфигурацией
,
Непрерывное развертывание и деплой
,
Менеджмент в эксплуатации
,
Непрерывная интеграция
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

2 года назад мы приняли решение что свои Web приложения мы будем строить на технологии WebAssembly, в итоге мы вместе с командой Blazor прошли путь от версии 0.3 до версии 0.9 в разработке до непрерывного развертывания в продуктиве.

В докладе мы вместе с ведущим разработчиком расскажем о том что же в итоге получилось в продуктиве, а именно:

С точки зрения разработчика-архитектора системы

* как мы определяем структуру компонентов клиентской части с учетом того, что в продуктиве придется обновлять не все Web приложение, а его микрокомпоненты
* какие транспорта данных мы выбираем и почему в одних задачах лучше использовать NATS, а в других gRPC
* как писать тесты для WebAssembly
* что понадобится разработать обязательно, чтобы обеспечить интеграцию приложения с внутренними системами предприятий

С точки зрения инженера по инфраструктуре

* как мы используем мульти стек передачи данных на RabbitMQ, ActiveMQ, Apache Kafka и NATS и какие задачи исполняет каждый из серверов
* что нужно сделать в части настройки CDN для доставки платформы WASM и скомпилированного приложения в случаях если ваши клиенты находятся по всему миру
* как мы обеспечиваем мониторинг на клиентской части и как обеспечивать hotfix отдельных компонентов

Конечно же мы покажем как организовали CICD и DevOps в условиях ежедневного изменения в самой технологии WebAssembly.

И самое главное - в чем же реальный выйгрыш для Enterprise компаний при разработке подобных приложений

Фронтенд / другое
,
Синхронизация данных, параллельная обработка, CDN
,
Непрерывное развертывание и деплой
,
Web-scale IT / другое
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Мы разрабатываем статические анализаторы кода уже более 10 лет. За это время у нас накопилась обширная база опыта наших пользователей: как они внедряют статический анализ в процесс их разработки, какие ошибки и уязвимости обнаруживают, и что они в итоге от всего этого получают.

В своем докладе я поделюсь с вами самыми полезными знаниями о статическом анализе, которые помогут вам извлечь из него максимальную пользу. Для лучшей демонстрации я дополню свой доклад практическими кейсами, предоставленными разработчиками проекта ClickHouse. Мой доклад дополнит Алексей Миловидов - руководитель группы разработки ClickHouse. Он расскажет впечатления своей команды об использовании статического анализатора PVS-Studio в течении полутора лет.

Вы увидите:
* Советы о том, как извлечь из статического анализа максимальную пользу
* Как разработчики ClickHouse интегрировали PVS-Studio в свой проект
* Реальные примеры найденных в ClickHouse ошибок

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Доклад на тему как оптимизировать CI инфраструктуру, как найти проблемы в текущей инфраструктуре, советы по оптимизации Jenkins, процесса сборки и тестирования. Как мониторить свои достижения - мониторинг и KPI.

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

BigData и машинное обучение

Опыт создания одного из самых успешных BigData сервисов Microsoft, который начинался с небольшой команды разработки специализированного Data solution для сервиса телеметрии и аналитики логов. Отталкиваясь от нескольких нестандартных идей, объединяющих технологии column stores, search engines и классических реляционных баз данных, мы сделали платформу BigData, которая сейчас не только используется многими продуктовыми командами в Azure, но и представляет собой самостоятельный продукт, который успешно продвигается на рынке. В рамках сессии от создателей Azure Data Explorer, будет представлен опыт разработки и лучшие практики взаимодействия в командах, которые сделали Kusto полноценной платформой Big Data с поддержкой AI/ML не только для Log Analytics, но и в областях IoT, BI, Security, Time Series, Finance и Gaming

Базы данных / другое
,
Архитектурные паттерны
,
Архитектуры / другое
,
Теории и техники анализа
,
Аналитика / другое
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Два года назад мы (компания Scentbird), пережив серьезный рост, решили строить свою систему аналитики для обеспечения необходимой гибкости. Мы постоянно совершенствуемся в этом направлении и самым качественным изменением в нашей архитектуре за последнее время стал переход от ETL к ELT концепции посредством инструмента DBT. Это позволило нам сосредоточится на бизнес смысле перевозимых данных, вместо технических особенностей процесса трансформации данных.

В отведенные 45 минут обсудим:
- отличия концепции ETL и ELT на примере нашего стека технологий;
- базовые концепции инструмента для преобразования данных DBT;
- как мы используем DBT для построения сложных моделей, а так же осуществляем тестирование данных;
- как масштабируется такое решение.

PostgreSQL
,
Базы данных / другое
,
Работа с Amazon
,
Архитектуры / другое
,
ETL
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Бэкенд, теория программирования

Память в программах, разработанных под платформу .NET делится на два больших сектора: стек и кучу. И правила жизни в обоих секторах совершенно разная: тут и 6 алгоритмов выделения памяти в куче и ограничения на передачу данных в стеке и много чего ещё.

Мы в лёгкой и непринужденной манере обсудим алгоритмы работы с памятью в .NET: от кучи до стека и поговорим, так ли страшны кучи и как правильно (и в каких случаях) мигрировать в стек.

Все истории будут снабжены хорошими графиками повышения производительности и улучшения отклика.

Стандарты кодирования
,
Оптимизация производительности
,
Профилирование
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Из фундаментальных структур данных ежедневным образом любой разработчик вообще чего угодно, от нехитрого микросервиса до хитрого ядра ОС, использует максимум две: вектор и хэш. Что, в принципе, нормально. Слышал еще про полторы-три (списки, множества, деревья итп). И на этом методичка обычно оканчивается полностью.

А рассказать хочется про совершенно другие структуры данных.

Существует несколько СД, которые немного посложнее и интереснее вектора; вполне себе практически применимы; но при этом в среднем (среднем!) скорее неизвестны. Heaps, tries, B-trees/LSMs, Bloom filters, CountMin + HyperLogLog, KLL + T-digest. А ещё для как бы стандартных СД существуют всякие интересные реализации или техники. И тоже вполне практически применимые. Judy arrays, parallel_hashmap, google/btree, facebook/rocksdb.

Вот про эти прикладные эзотерические СД и-или реализации и хочется хотя бы обзорно рассказать. Что в природе ещё есть. Какие (нечастые, зато интересные) задачи может помочь решать, и с какими ходовыми характеристиками. И, если времени (уже в коридоре) хватит, как хотя бы в очень общих чертах чего устроено внутри.

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Нам долгое время твердили, что GC наш трассировочный, менеджит память в двух кучах и делит их на три поколения, забывая сказать, зачем нам это необходимо знать. Ведь та информация, которая у нас была выглядела как рекламный буклет к чему-то большому и закрытому. Теперь же, когда открыты все исходные тексты нам стала доступна информация: как всё-таки работает наш Garbage Collector - до последнего винтика

В данном докладе я собрал маскимальное количество техник, которые помогут вам писать не нагружающие GC, приложения. Этакий набор шаблонов проектирования, уменьшающий нагрузку на менеджер памяти и как результат - ускоряющий ваше приложение.

Асинхронное программирование, реактивное программирование
,
Отказоустойчивость
,
Рефакторинг
,
Методы и техника разработки ПО
,
Архитектуры / другое
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Архитектуры, масштабируемость

Все знают что статику можно кешировать nginxом.
Не все знают что это не единственный вариант.
Мы попробуем альтернативу и сделаем сравнение по различным параметрам:

- возможности
- удобство
- доступная статистика
- производительность

Организация системы кеширования
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Большой процент разработчиков привыкли к синхранизациям на основе блокировок, но это ведет к гонке, взаимоблокировке и может серьезно снижать производительность. Чтобы получить максимальное преимущество от параллелизации, надо стремится к коду, свободному от блокировок. Wait-Free и Lock-free - делают код гораздо эффективнее. Но если первое - это совсем редкие случаи, то lock-free алгоритмы и структуры на их основе - сегодня уже достаточно изучены, и имеют ряд реализаций и в .NET

В наших докладах вы узнаете:
- О постановке ТЗ на выбор lock-free структуры данных
- как они устроены и на основе каких алгоритмов работают
- как разработать свой собственный алгоритм lock-free
- и как его протестировать

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Мы используем распределенное хранилище Apache Ignite в продакшене, как следствие - предъявляем к нему высокие требования по надежности и доступности.
Раньше, в случае выхода узла из строя, обработка поступающих операций приостанавливалась на продолжительный период времени, до десятков секунд в некоторых кейсах.
Процедура восстановления в Apache Ignite была доработана, тяжеловесные операции были заменены подкладыванием подушечки заранее, и теперь восстановление происходит значительно быстрее.

В докладе рассмотрим:
- как Apache Ignite реплицирует данные и гарантирует консистентность реплик в случае инцидентов,
- каковы гарантии времени отклика и чем они обусловлены,
- что и как было улучшено в процедуре восстановления после сбоев,
- почему старый вариант восстановления остался в продукте, когда он отрабатывает,
- какие доработки еще предстоят.

Базы данных / другое
,
Отказоустойчивость
,
Оптимизация производительности
,
Распределенные системы
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу