GetAnalyst - Навыки • Системный анализ • Бизнес-анализ

🤖 10 особенностей работы с AI-интеграциями 🤖AI-интеграции отличаются от обычных.Тут другая логика, другие риски и другие вопросы от разработчиков.Разбираю 10 особенностей, которые важно понимать аналитику.1️⃣ НедетерминированностьAI 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 ответаОтвет может приходить потоком сообщений через SSE.Это отдельные требования к фронту, бэку и обработке обрывов соединения.3️⃣ Ограниченный контекст (context window)Длинный диалог может «выпасть» из памяти модели.Нужны требования к хранению и передаче истории диалога.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 модель5️⃣ Системный промптЭто 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 данных6️⃣ Граница «что видит ИИ»: требования к безопасностиЭто одно из главных требований, особенно если система работает с:+ персональными, медицинскими или финансовыми данными+ коммерческой тайной+ внутренними документами компанииАналитик должен зафиксировать:▫️ какие данные разрешено / запрещено передавать▫️ нужно ли маскирование / обезличивание▫️ хранится ли история диалога▫️ кто имеет доступ к логам AI7️⃣ Непредсказуемые входные данныеПользователь 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 стоимостьВ отличие от большинства внешних API, у LLM-провайдеров ограничен

Когда слишком серьезно подошел к задаче «показывать понятный текст ошибки от backend» 🥲📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

🧶🤖 Как зарегистрироваться в Claude из России 🤖🧶Claude — один из ключевых инструментов для работы с AI.В России он недоступен, но была найдена рабочая инструкция как это можно исправить.‼️ Предложенные в инструкции сервисы можно заменить на любые другие, которым вы доверяете больше.👉 Что нужно:1. Иностранный IP-адрес2. Номер телефона, не рф3. Карта для оплаты, не рфШаг 1. Настройка подключенияВам нужна программа для смены IP-адреса (V****).Не плагин внутри браузера, а отдельная программа, которая меняет ip на всём компьютереЖелательные страны: США, Европа, Великобритания, Канада❗️Нужно использовать одну и ту же страну и всегда подключаться к нейЕсли сегодня подключаетесь с регионом США, а завтра из Канады, то Claude может заблокировать аккаунт.❗️Выбирайте страну осознанноЕсли у вас уже есть зарубежный номер или карта, то лучше брать их страну.Если ещё нет, то сначала посмотрите следующие шаги для получения номера и виртуальной карты.Постоянно проверяйте, что подключение успешно:1. Откройте сайт https://2ip.ru2. Посмотреть текущий IP-адрес и страну3. Если отображается российский флаг, то подключение не работает.Шаг 2. Регистрация аккаунта в ClaudeОткройте https://claude.ai/.Используйте учётную запись Google для входа.Есть высокий шанс, что вам повезёт, и номер телефона для входа не потребуется. Если потребуется - переходите к шагу 2.1.Шаг 2.1. Виртуальный номерClaude попросит номер телефона для подтверждения. Номер можно купить через сервисы:• https://smsfast.guru (оплата картой РФ, до 200 рублей)• https://onlinesim.io (оплата зарубежной картой)❗️ Нужен номер той же страны, через которую выполняется подключение (IP-адрес)❗️ При покупке номера обязательно в поиске по сервисам набрать Claude или AnthropicПосле покупки номера завершить регистрацию и войти в Claude:• Получить и ввести код• Переключиться на вкладку с сервисом номеров• Подождать 1 минуту• Скопировать 6-значный код из SMS• Вернуться на вкладку с Claude• Вставить код в поле подтверждения• Нажать Verify⚠️

💡🤖 Use Case: Запись к врачу через AI-чат #MedAssistGA 🏥💡Разбираемся в порядке работы AI-чата для сети поликлиник, который помогает подбирать врачей и записывать на приём по диагнозу пользователя.👉 Цель: Пациент получает рекомендацию специалиста и записывается на приём👉 Роли: Пользователь-пациент👉 Предусловие: Пользователь открыл чат и нажал «Записаться к врачу»👉 Основной сценарий:1. AI-чат приветствует и просит описать симптомы2. Пользователь описывает симптомы3. Сервис AI-чата отправляет запрос в Groq AI. Groq AI анализирует симптомы и возвращает предварительный диагноз4. AI-чат показывает пользователю краткий диагноз и уточняет симптомы.5. Пользователь подтверждает диагноз или уточняет симптомы новым сообщением.6. Сервис AI-чата отправляет запрос в Groq AI.7. Groq AI анализирует диагноз и возвращает:▫️ уточненный диагноз (возврат к шагу 5),▫️ специализацию врача в соответствии со справочником MedAssistGA, которого надо посетить при данном диагнозе в первую очередь (tool call).8. Сервис AI-чата определяет город пользователя:▫️ если авторизован → берёт из настроек аккаунта▫️ если не авторизован → определяет по IP▫️ если IP не определился → просит пользователя выбрать город вручную из справочника9. Сервис AI-чата вызывает Сервис Врачей: запрашивает список специалистов рекомендованной специализации в городе пользователя.10. Сервис AI-чата вызывает Сервис Расписаний: запрашивает историю визитов пользователя к врачам.11. Сервис AI-чата формирует список врачей по правилам приоритета:▫️ сначала — врачи, которых пользователь уже посещал,▫️ затем — врачи из клиник, в которых пользователь уже бывал,▫️ далее — остальные специалисты по специализации,Внутри каждой группы врачи отсортированы по рейтингу по убыванию.Если история посещений недоступна или пользователь не авторизован — показываем всех врачей по рейтингу в городе.12. Сервис AI-чата запрашивает ближайший свободный слот для первых 5 врачей из списка.Если у кого-то из них нет доступных слотов — система последова

🏥 Архитектура #MedAssistGA: что важно понимать для интеграции с AI-платформами 🏥На схеме показана часть архитектуры медицинской системы, связанная с интеграцией с Groq для реализации AI-чат-бота.Выбрали микросервисный подход.Что важно:👉 Взаимодействие с нейросетьюGroq не вызывает наши сервисы напрямую, когда нужно получить список врачей или записать пациента на приём. Схема работы такая:1. Сервис AI-чата отправляет запрос в Groq2. Когда для ответа нужны данные из системы, Groq возвращает не просто текст, а команду (tool call) — «вызови этот инструмент с этими параметрами»3. Сервис AI-чата сам выполняет вызов нужного сервиса и возвращает результат обратно в Groq4. Groq формирует финальный ответ пациентуИнструменты (tools), которые может запросить ИИ:▫️ Сервис Врачей — список специалистов и специализаций▫️ Сервис Расписаний и Записей — доступные слоты, создание записиСервис AI-чата — не просто прокси между пользователем и Groq.Это оркестратор, который управляет циклом: запрос → tool call → вызов сервиса → ответ в модель → следующий шаг.👉 Защита данных: что намеренно не передаём в AI-чатПерсональные данные пациента в Сервис AI-чата не передаются.Детальный профиль, история болезней и другие ПДн — вне доступа нейросети. Это осознанное архитектурное решение, хотя вопрос ещё будем обсуждать при проектировании сценариев.👉 Уведомления через KafkaДва источника событий уходят в брокер асинхронно, чтобы отправлять уведомления пользователям:▫️ Сервис расписаний и записей → при создании записи на приём▫️ Сервис AI-чата → при отправке исходящих сообщений чата👉 RAG - обучение AIВ проектах, где AI работает на собственных данных компании (база знаний, документы, история обращений), в архитектуру добавляют RAG-слой: векторная БД + компонент поиска по ней. Нейросеть ищет релевантный контекст перед ответом.В текущей версии RAG нет.AI получает данные через tool calls к API системы.Но когда выйдем за рамки записи к врачу и захотим отвечать на любые вопросы пациентов — RAG станет сл

🔍 Анализ API-документации Groq AI: что нужно знать ДО старта интеграции 🔍Прежде чем проектировать интеграцию с AI-сервисом — разбираемся с его API-документацией. Без этого разработанные требования могут оказаться нереализуемыми.Разбираем Groq API для проекта #MedAssistGA👇✅ ДокументацияГлавная страницаAPI Reference - основная документация для интеграции по API✅ Вид APIREST API (JSON)Поддерживается стриминг через SSE (Server-Sent Events)✅ Авторизация и аутентификацияAPI KeyПередаётся в заголовке запроса:Authorization: Bearer {api_key}Ключ генерируется в консоли: console.groq.com/keys✅ Тестовые доступы✔ Есть бесплатный лимит запросов без привязки карты.✔ Доступны все модели, ограничение только по rate limits✅ Рекомендации по использованию✔ Quickstart — как начать работать✔ Prompting Guide — базовые и продвинутые рекомендации по разработке промптов✔ Cookbooks — примеры использования✔ Tool Use — поможет для разработки сценариев "AI вызывает медсистему"✔ Production Checklist — отдельный раздел по подготовке системы к продакшн, включая безопасность✅ Ограничения и особенности✔ Rate limits по трём измерениям одновременно:RPM — запросов в минутуTPM — токенов в минутуRPD — запросов в день✔ Лимиты применяются на уровне организации (не пользователя)✔ Срабатывает первый достигнутый лимит — не обязательно по токенам✔ Кэшированные токены не учитываются в лимитах (актуально для системного промпта)✔ Проверка лимитов аккаунта по ссылке✅ Общие требования к обработке ошибокСтандартные HTTP-коды, подробно описаны в разделе Error Codes.При превышении rate limit (HTTP-429), в ответе заголовок retry-after — указывает, через сколько секунд повторить запрос.✅ Список методов для нашей задачиPOST /chat/completions — основной метод диалога с ИИ (текстовый ответ)✔ stream: true — стриминг ответа через SSE✔ Tool Use (Local Tool Calling) — механизм вызова AI-агентом инструментов нашей системы: расписание, список врачей, запись, уведомления👉 Других методов для сценария записи к врачу не потребует

🔗 Интеграции: 12 шагов от требований до задач в Jira 🔗Порядок, который не даёт пропустить важное:1️⃣ Получить вводные от заказчика2️⃣ Выделить компоненты системы: внешние, внутренние3️⃣ Найти API-документацию для каждого внешнего сервиса4️⃣ Нарисовать схему архитектуры — первое приближение5️⃣ Описать процессы, которые нужно поддержать в системе6️⃣ Найти по API-документации методы под каждый процесс7️⃣ Уточнить схему архитектуры (и актуализировать по ходу работы)8️⃣ Получить доступы к API9️⃣ Протестировать API в Postman — своими силами или с разработчиками🔟 Сопоставить данные между системами, спроектировать БД, описать маппинг1️⃣1️⃣ Создать задачи в Jira и выстроить порядок разработки1️⃣2️⃣ Сделать детализацию постановок задач в Confluence🔖 Пригодится и в работе, и на собеседованиях — про порядок работы с задачами спрашивают часто.👉 Полный пошаговый план работы — в статье.#ИнтеграцииGA📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

💊👩‍⚕️ Новый проект: AI-ассистент для записи к врачу | #MedAssistGA 🩺💉Описываешь симптомы в чате — AI рекомендует врача-специалиста и предлагает слот для записи.Идеальное решение проблемы для таких как я: что-то болит, но не знаю к кому идти 🥲Но как реализовать этот простой сценарий внутри существующей системы сети поликлиник?Будем разбираться с этой AI-интеграцией шаг за шагом в нашем новом проекте 🤝👉 Что такое #MedAssistGAСервис записи к врачу с AI-ассистентом на базе Groq.Пациент описывает симптомы → AI анализирует, рекомендует специалиста, предлагает доступные слоты → запись подтверждена.Под капотом: ✔️ интеграция с Groq AI и разработка системных промптов,✔️ интеграция с информационной системой клиник — расписание, список врачей, запись, управление пациентами.👉 Что будем делать в рамках проекта:1️⃣ Архитектура решения2️⃣ UI чата для медсистемы3️⃣ Интеграции по API: REST, SSE4️⃣ Настройка AI-агента для вызова API медсистемы5️⃣ UML Sequence для интеграции с AI6️⃣ Маппинг данных между системами7️⃣ Безопасность в интеграциях с AI8️⃣ Постановка задачи: интеграционный Use Case, интеграционные REST API эндпоинты для медсистемы💡 Почему это актуально СА и БАЗаказчики уже приносят задачи с AI-агентами.В таких интеграциях появляется новый слой: двусторонний обмен — мы вызываем AI, и AI вызывает нас. Плюс промпты, безопасность, непредсказуемые сообщения от пользователей.Это новый паттерн интеграции — и у него своя специфика в требованиях, архитектуре и безопасности.👉 Как следить за проектомВсе материалы будут выходить с тегом #MedAssistGA.Включайте уведомления от GetAnalyst, чтобы не пропускать обновления.Стартуем 🤝#ИнтеграцииGA #AI_for_analysts📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

💫🔐 Аутентификация mTLS на практике в Postman: новый подкаст уже доступен 🔐💫В выходные выпустили новый эпизод подкаста с разбором сложной технической темы для СА, которой со мной поделилась Надежда Дудник.👉 Если вы планируете работать с интеграциями к госсистемам, банкам или другим защищённым контурам, знание mTLS точно пригодится.Сертификаты, private key / public key, цепочки сертификатов, clientID, clientSecret, access tokenВ теории это слишком сложно и абстрактно.А на практике всё становится понятнее, когда открываешь Postman и проходишь весь сценарий руками: от настройки сертификатов до получения токена.Смотреть с компьютера и повторять шаги 👇👇👇💥 Как работает mTLS: практика в Postman, которая заменит 10 статей по теории🔗 Статья с доп. материалами и ссылкамиВнутри:✅ что такое mTLS✅ зачем нужны сертификаты и ключи✅ пошаговая практика в Postman на реальном API✅ какие ошибки могут возникать✅ как аналитику описывать требования к mTLS✅ что могут спросить на собеседованииВидео с демо работы в Postman:⏯ YouTube⏯ RuTube⏯ VK Video⏯ TelegramАудио:⏯ Apple Podcast⏯ Яндекс.Музыка⏯ Castbox⏯ Звук⏯ Spotify🔗 Все эпизоды в TelegramЕсли вы давно хотели понять, как работают эти все сертификаты и ключи — этот выпуск как раз для этого 🤝📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

📚 Виды интеграций: полный справочник с подробными примерами для СА и БА 📚1. Синхронные по API (REST, SOAP, GraphQL и другие)2. Асинхронные по API (Webhook, Polling)3. Режим реального времени (WebSocket, SSE и другие)4. Брокеры и очереди сообщений5. Общая БД6. Обмен файламиВажно уметь объяснить:+ когда использовать каждый тип,+ какие у него риски,+ как он влияет на архитектуру.Сохраняйте — этот вопрос всегда актуален на собеседованиях для системных аналитиков 🤝#ИнтеграцииGA📱 GetAnalyst | 💙 VK | 💬 Max

Синхронизируй теорию с практикой на IT_ONE Analyst Meetup для системных и бизнес-аналитиков→ Когда: 18 июня 2026 года→ Где: Онлайн→ Регистрация: до 17 июняТри практических кейса от экспертов-аналитиков IT_ONE для тех, кто хочет превратить методологию в работающие решения:1️⃣ «Этика в фундаменте: как системный аналитик проектирует системы, которым можно доверять»Ольга Беспалова расскажет, как использовать международные стандарты, чтобы создавать продукты, в безопасности которых уверены и вы, и пользователи.2️⃣ «St(e)akeHolder: где и как искать?» Екатерина Машьянова объяснит, как декомпозиция функций системы помогает находить заинтересованных лиц и налаживать работу с ними.3️⃣ «Аналитик без хаоса: база знаний в Obsidian»Александр Орешкин покажет, как превратить личную базу в Obsidian в сеть связанных идей, где любой нужный контекст можно найти за пару кликов.Почему стоит посетить IT_ONE Analyst Meetup:✅ Много практики от ведущих аналитиков IT_ONE, которые ежедневно решают задачи в сложных ИТ-проектах.✅ Минимум воды, максимум архитектурных и методологических инсайтов.✅ Онлайн-дискуссия с экспертами и коллегами со всей страны.✅ Бонус: шаблоны и структура папок для вашей базы знаний в подарок.Регистрируйся на IT_ONE Analyst Meetup до 17 июня: https://cnrlink.com/itoneanalystmeetupget

💥 7 инструментов в Claude, которые заставили купить вторую подписку💥Довольно круто настроила свой ChatGPT, но последние полгода плачу ещё и за Claude. Потому что...Есть уровни владения AI:5% - задаёшь AI вопросы, ищешь информацию40% - генерируешь требования, анализируешь код100% - настроил автономных агентов, которые работают без тебя, и радуешься жизни💯 Claude - тот самый инструмент, с которым 100% возможны.Он состоит из 7 подсистем. Когда видишь их все сразу, то перестаёшь печатать промпты и начинаешь строить процессы.1️⃣ Artifacts (артефакты)Превращает идею в интерактивный артефакт прямо в чате: дашборд, таблицу, форму, схему, UI-макет. Не «набросок текстом», а рабочий прототип, который можно показать стейкхолдеру без привлечения дизайнера и разработчика.2️⃣ Skills (навыки)Один раз объясняешь Claude как делать задачу правильно, и он повторяет это каждый раз. Настроила скиллы для написания User Stories, Use Cases, требований к REST API, ответов заказчикам, и другие. Экономлю время на промптах.3️⃣ Connectors (интеграции)Подключаешь Google Drive, Gmail, Slack и Claude работает с твоими реальными данными, а не с тем, что ты скопировал в чат. Реальная документация, реальные задачи, актуальный контекст.4️⃣ Claude CodeАгентный инструмент для работы с кодовой базой проекта. Аналитику он помогает не “кодить”, а понимать реализацию - изучать код: находить API-методы, проверки, бизнес-логику и зависимости, чтобы точнее писать требования и задавать вопросы разработчикам.Хотя программировать собственные pet-проекты по своим требованиям тоже успешно получается 🙂5️⃣ MCP (Model Context Protocol)Стандарт подключения AI-ассистента к внешним системам: файлам, базам данных, таск-трекерам, CRM, GitHub, Slack, и другим инструментам. Благодаря MCP Claude может не просто отвечать “из головы”, а обращаться к нужным источникам, получать актуальные данные и выполнять действия в подключенных системах.6️⃣ ProjectsПостоянная память и файлы в одном месте. Один раз загружаете глоссарий прое

🟡 Оптимизация БД. Работа с индексами [15 июня, 19:00 Мск] 🟡В требованиях это выглядит просто:▫️ добавить поиск▫️ сделать фильтр по статусу▫️ отсортировать по дате▫️ собрать отчёт за периодА потом внезапно оказывается, что запрос на “просто список” ходит в БД слишком долго, API долго отвечает, а задача превращается в разговор про оптимизацию.И вот здесь аналитику важно понимать хотя бы базовую логику индексов, чтобы не описывать поиск, фильтры и отчёты в отрыве от того, как они будут работать на реальных данных в больших системах.На следующей неделе на практике разберём:1️⃣ как нефункциональные требования связаны с БД2️⃣ что такое индексы и зачем они нужны3️⃣ знакомство с БД проекта и определение таблиц с индексами4️⃣ почему избыточная оптимизация может навредить5️⃣ как учитывать индексы в постановке задачи на разработку🟡 Оптимизация БД. Работа с индексами🗓 15 июня, 19:00 Мск (пн)✅ Онлайн-практика➕ Видеоуроки для подготовки👉 Узнать подробнее и записаться (от 1 490 руб)До встречи онлайн!Вопросы? Пишите @getanalyst 🤝

❌ API Gateway = точка отказа? ❌Отличный вопрос, который могут задать на собеседовании.Ответ:Да — если он не масштабирован горизонтально.Если на сервере развернут единственный инстанс (установленная копия) API Gateway и он выйдет из строя, работа всех клиентов, которые в него обращаются, остановится.Пользователи не смогут достучаться до микросервисов, даже если сами микросервисы продолжают работать.❌ Что будет, если API Gateway «упадёт»?1. Внешние клиенты потеряют доступ к сервисам.2. Внутренние вызовы (если они идут через Gateway) тоже могут быть нарушены.3. В логах вы увидите HTTP 502 / 503 ошибки (Bad Gateway / Service Unavailable).4. Мониторинг начнёт фиксировать обрыв соединения и рост ошибок. Это будет сложно не заметить 🥲👉 Как это решается?Чтобы API Gateway не стал "узким горлышком", применяют следующие решения:🟢 Горизонтальное масштабированиеНесколько инстансов API Gateway, развернутых за балансировщиком нагрузки. Тогда при сбое одного — остальные продолжают обслуживать запросы.🟢 Health-check и авто-рестартKubernetes и другие оркестраторы позволяют перезапускать поды/контейнеры при сбое.🟢 Failover-механизмыНекоторые решения "из коробки" поддерживают автоматическое переключение между инстансами при сбоях.🟢 Разделение входящего трафикаВ больших системах могут использовать несколько API Gateway по зонам или типам трафика (например, публичный API и внутренний API)Несмотря на сбой API Gateway, внутренние сервисы продолжают жить, поэтому, если они не делают обратные вызовы в API Gateway для обращения в другие сервисы, то все начатые цепочки транзакций (запросов) будут выполнены.Т.е. данные не теряются, процессы продолжаются. API Gateway - потенциальная точка отказа в системе? 👉 ДаНо при нормальной инфраструктуре не должен быть ею. Мы разбираем это на программе по архитектуре. Это часть про стык Инфраструктуры и Архитектуры, который важно осознавать аналитикам.#АрхитектураGA📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🤩 Оркестрация и API Gateway – разбор реального примера 🤩 Разбираемся, как в реальной жизни работают оркестрация и API Gateway на примере системы для парковок #ParkingGA.Для этого погружаемся в детали 👉 процесса завершения парковки,когда после распознавания гос. номера автомобиля на выезде с парковки нужно:✔️ проверить наличие авто в черном списке,✔️ рассчитать стоимость парковки,✔️ проверить, есть ли абонемент для оплаты,✔️ списать средства с электронного кошелька,✔️ сформировать чек,✔️ отправить уведомления.👉 Этот сложный процесс выполняется на разных микросервисах. В его работе могут происходить ошибки и исключительные ситуации, и главное, нельзя прервать процесс в середине без последствий.Поэтому для его обслуживания прекрасно подходит стратегия с Оркестрацией.⚖️ Когда нужен оркестратор?✅ Бизнес-процесс охватывает много микросервисов и нужна централизованная координация их взаимодействия (иначе эта логика разрозненно реализуется в нескольких сервисах).✅ Процесс сложный или длительный, требующий надёжности (сохранение состояния, повторы, откаты по шаблону Saga).❌ Задача проста и укладывается в прямые вызовы пары сервисов (либо реализуется внутри одного микросервиса).❌ Вы используете хореографию событий (event-driven architect, брокеры), где микросервисы обрабатывают события.Оркестратор упрощает управление сложными процессами, но применять его стоит только когда действительно необходим.В простых случаях лишний слой добавит сложности.И, конечно, на схеме есть API Gateway, который при приёме запроса от клиента:🔹 проверяет авторизацию запроса,🔹 понимает, куда перенаправить обработку запроса в зависимости от API-метода: напрямую в микросервис или в оркестратор, если это сложный процесс.👉 Изучайте схему архитектуры, прикрепленную к посту, и описанный по шагам алгоритм к ней.📚 Связанные материалы:API GatewayОркестрацияСохраняйте в избранное ♥️Можете использовать этот пример, если вас попросят рассказать про оркестрацию на собеседовании 🤝#АрхитектураGA📱 Tg | 💙

🔔 Сегодня закрываем доступ к практикуму по микросервисной архитектуре 🔔Если в проектах вы уже слышите Kafka, RabbitMQ, события, оркестрация, но пока не всегда понимаете, как это превращается в требования и архитектурные схемы, то этот урок стоит посмотреть сегодня.🧡 Хореография и оркестрация микросервисов🕘 За ~4 часа разберёте,как проектировать процессы в микросервисной архитектуре и показывать взаимодействие сервисов на схемах.👉 Что внутри:1️⃣ Монолит и микросервисы2️⃣ Разработка схемы архитектуры3️⃣ Оркестрация: практика4️⃣ RabbitMQ и Kafka5️⃣ Хореография: практикаПрактикум особенно полезен, если вы уже выросли из простых задач и хотите увереннее разбирать процессы, где участвуют несколько сервисов, брокер и внешние системы.🔗 Забрать бесплатный доступ**Если уже регистрировались — письмо с доступом на почте. Если письмо не нашли, можно зарегистрироваться повторно.👉 Это полноформатный вводный урок к программе Проектирование архитектуры для СА.Бесплатный урок даёт вводную практику и глубокое понимание отдельной темы.А на основной программе будем собирать архитектурное мышление системно: от схем до решений, которые можно защищать перед командой.🚀 Узнать о курсе по Архитектуре для САВопросы? Пишите @getanalyst 🤝—-P.S. За обратную связь огромнейшая признательность, очень ценю 💖

Ирина пришла к нам, когда уже меняла работу.То есть не в моменте “когда-нибудь потом пригодится”, а когда новые знания нужны прямо сейчас.А дальше всё сложилось идеально: 👉 новый проект, Kafka, микросервисы, много систем и взаимодействий.В такой ситуации архитектура перестаёт быть абстрактной темой “для общего развития”.Она становится способом быстрее понять новую систему: какие сервисы за что отвечают, потоки данных, связи, почему изменение в одном месте может внезапно "стрельнуть" в другом.👉 Особенно ценно видеть, как человек в момент смены работы берёт задачи сложнее, и постепенно чувствует себя увереннее на новом уровне.Ирина, спасибо за доверие и удачи на новом месте! 💜#студентыGetAnalyst📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🎷 Оркестрация микросервисов: от схемы к требованиям 🎷Оркестрация – это подход, при котором специальный сервис-оркестратор выступает «дирижёром» для группы микросервисов (МС).👉 Оркестратор централизованно управляет сложным бизнес-процессом:1. знает какие сервисы вызвать по API (обычно REST / gRPC)2. в каком порядке3. работает с условиями, сложными алгоритмами4. если что-то пойдёт не так, то он "откатит" операцию на всех МС, которые уже были вызваныТак сложный процесс превращается в цепочку задач.А единый центр контроля "Оркестратор" следит за их выполнением.🔗 Подробная теория👉 Как работает оркестраторна примере Интернет-магазина:1. Покупатель оформляет заказ через Web-приложение.2. Web-приложение отправляет API-запрос на Backend, в API Gateway.POST .../orders3. API Gateway маршрутизирует запрос на Оркестратор.4. Оркестратор присваивает id новой операции и вызывает API сервиса заказов.5. Сервис Заказов создает новый заказ в БД. Результат - в Оркестратор.6. Оркестратор вызывает сервис Склада, чтобы зарезервировать товар. 7. Склад подтверждает резерв или сообщает об отсутствии товара.Результат - в Оркестратор.8. Оркестратор вызывает сервис Доставка для оформления отправления. 9. Сервис доставки рассчитывает маршрут и время доставки, оформляет доставку.Результат - в Оркестратор.10. Оркестратор вызывает сервис Уведомлений, чтобы отправить покупателю уведомление (e-mail или SMS) о подтверждении заказа и деталях доставки.11. Сервис Уведомлений выполняет отправку сообщений.Результат - в Оркестратор.12. Оркестратор отправляет итоговый ответ на запрос в API Gateway, откуда он возвращается в Web-приложение.🔹 Оркестратор вызывает API сервисов и ждёт ответ.🔹Он может сохранять состояние процесса, чтобы возобновить его при сбое.🔹 Если что-то идёт не так, оркестратор выполнит компенсации - откатит выполненные шаги. Так что к написанному надо добавлять требования к обработке ошибок.📦 Популярные решения для оркестрации:▫️ Camunda – BPM-движок с поддержкой диаграмм процессов (

⚡ Все говорят про AI-агентов. Но что это значит для аналитика? 🤖Давайте разберёмся.👉 Чем агент отличается от общения с AI в чатеВы пишете промпт в чат и получаете ответ.Новое сообщение — новый ответ.Любое новое действие = написать новое сообщение.Это простое общение с генеративным AI.Это не AI-агент.AI-агент — это когда модель сама решает, что делать дальше. Получила задачу → выбрала инструмент → выполнила шаг → посмотрела на результат → решила, что делать следующим шагом. И так по кругу, без участия человека на каждом шаге.Пример простого AI-агента: 1. Говорим агенту «проверь все открытые задачи в Jira и сформируй отчёт». 2. AI-агент сам заходит в Jira, сам фильтрует, сам структурирует, сам пишет отчёт.3. Мы получаем итоговый результат.🕓 Что ещё круче обычного диалога с AI — AI-агент может запускаться без нашего участия, а по событию или по расписанию.👉 Из чего состоит агент — минимум, который надо знать:▫️ LLM — мозг. принимает решения, генерирует текст▫️ Tools – инструменты:поиск в интернете, запросы к API, работа с файлами, выполнение кода▫️ Memory — память:краткосрочная (контекст сессии) и долгосрочная (база знаний, векторное хранилище)▫️ Оркестратор — логика:в каком порядке запускать шаги, как обрабатывать ошибки👉 Почему аналитику важно изучать как работают AI-агенты и как их создаватьПотому что агент — это не просто разработческая история, а архитектурная.Когда бизнес говорит «хотим автоматизировать обработку заявок через ИИ», то аналитик должен уметь ответить на вопросы:▫️ Какие инструменты нужны агенту? (доступ к каким системам)▫️ Где граница автономии: что агент решает сам, что эскалирует человеку?▫️ Как логировать действия агента для аудита?▫️ Что происходит при ошибке на одном из шагов?▫️ Кто и как валидирует результат работы AI-агента?Это требования. И их кто-то должен написать.👉 Паттерны проектирования AI-агентов:▫️ ReAct — агент чередует «думаю» и «делаю», объясняя свои шаги▫️ Plan & Execute — сначала строит план целиком, потом выполняет▫️ Multi

🟠 Открыли бесплатный доступ к 4-часовой практике по архитектуре 🟣Не мини-урок на 20 минут и не “послушать про микросервисы в целом”.Разбираем то, где у аналитиков обычно начинается путаница: когда один процесс проходит через несколько сервисов, брокер сообщений, события и внешние системы.Что важно понять:▫️ кто управляет процессом▫️ где нужен прямой API-вызов▫️ где лучше использовать RabbitMQ или Kafka▫️ как распределить ответственность между сервисами▫️ чем хореография отличается от оркестрации на практике▫️ как показать это на архитектурной схеме🧡 Хореография и оркестрация микросервисов📅 Только до 9 июня (вт)🕘 4 часа практики👉 План:1. Основы архитектуры систем: монолит и микросервисы2. Разработка схемы архитектуры для проекта3. Оркестрация процессов: практика4. Введение в брокеры сообщений (RabbitMQ, Kafka)5. Хореография процессов: практика🔗 Забрать бесплатный доступ**Если уже регистрировались — письмо с доступом на почте. Если письмо не нашли, можно зарегистрироваться повторно.Продуктивной практики! 🧡