Григорий Шатров. Маленькие хитрости больших данных

Нагрузочное тестирование 1С нельзя строить на средних значениях и одном «идеальном» сценарии: такой подход скрывает пики, блокировки, фоновые задания и реальные риски для производительности. Показываем, как собрать данные из технологического журнала, журнала регистрации и поведения пользователей, чтобы построить сценарий, близкий к работе системы в продуктиве. Разбираемся, как вариация, корреляционный анализ, APDEX и проверка на парадокс Симпсона помогают увидеть неравномерную нагрузку, уточнить модель и понять, какие данные влияют на производительность. А также объясняем, как корректное моделирование помогает заранее выявить проблемы, подобрать железо под реальные пики и снизить риск коллапса системы после запуска. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2689476/

Хватит ограничивать себя родным и уютным стеком 1С. Пора расширять кругозор и осваивать смежные стеки! Разберемся, как Docker может упростить жизнь одинэснику: от сборки и тестирования 1С до запуска инфраструктуры и автоматизации CI/CD, причем быстро, воспроизводимо и без лишнего мусора в системе. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2688032/

Расскажем о реальных примерах применения искусственного интеллекта для автоматизации кейтеринга в условиях Крайнего Севера. Объясним, почему ИИ стал оптимальным решением для ускорения обслуживания и повышения эффективности, и как удалось объединить терминалы самообслуживания, технологии машинного зрения и платформу 1С:Предприятие в единую систему. Покажем, как использование нейросетей повысило скорость обслуживания и качество клиентского опыта. В завершение рассмотрим перспективы развития технологии, расширения ее функционала и применения собранных данных для оптимизации бизнес-процессов. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2687562/

Безопасная конфигурация в 1С начинается с соблюдения стандартов v8std, которые определяют требования к защите серверного API, работе с внешним кодом, запуску приложений и хранению чувствительных данных. Объясняем ключевые принципы безопасной разработки: от корректного использования признака «Вызов сервера» и безопасного хранения паролей до правил запуска внешних программ, ограничения исполнения произвольного кода и работы с внешними компонентами. Подробный разбор каждого требования показывает, как минимизировать риски и создать конфигурацию, устойчивую к типовым угрозам безопасности. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2686696/

Ошибки в проектировании программного интерфейса приводят к каскадным доработкам и потере управляемости системы. Поговорим о принципах работы с API, внутренней архитектуре 1С как модульного монолита, версионировании решений и правилах обеспечения обратной совместимости, чтобы код оставался устойчивым к изменениям. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2683808/

Почему рефакторинг, призванный улучшать код, иногда приводит к сбоям, потерям времени и новым ошибкам? Показываем типичные ситуации, когда рефакторинг становится токсичным: работа с legacy-кодом, изменения перед релизом, рефакторинг про запас и без тестирования. Объясняем, как универсальные мегаметоды, преждевременные абстракции и отсутствие понимания бизнес-логики ухудшают систему. А также рассказываем, когда рефакторинг действительно нужен, и какие принципы помогают делать его безопасно и осознанно. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2681337/

Переход на Linux и PostgreSQL – серьезный этап для любой компании. Нагрузочное тестирование помогает пройти его без критических сбоев: заранее выявить узкие места, оценить поведение системы под реальной нагрузкой и снизить риск откатов после запуска. В статье разберем, почему миграция с Microsoft SQL Server и Windows на новую инфраструктуру требует отдельной проверки производительности, какие сценарии стоит включать в тест, как настраивать контур и мониторинг, как оценивать результаты и сколько времени реально занимает такой проект. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2680817/

Рассказываем о практическом кейсе нагрузочного тестирования двух баз 1С, где интеграции не эмулировались, а работали по-настоящему – через обмен между базами и поток данных из Kafka. Приведем пример сценариев и параметров тестирования, которые использовались в проекте, и объясним, почему команда отказалась от генераторов данных. Разберем плюсы и минусы такого подхода и обсудим, какие риски и подводные камни могут возникнуть при тестировании в боевых интеграциях. Покажем ошибки и ограничения, с которыми столкнулась команда, и объясним, как их удалось обойти. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/public/2671991/

Поделимся историей перехода от ручного управления к полноценной автоматизации через внедрение практик DevOps в среде 1С. Разберем проблемы, которые мешали развиваться: медленный процесс командной разработки, отсутствие тестирования, длительные релизы, хаос с хотфиксами и ручные действия на каждом этапе. Объясним, как внедренные решения – GitLab, Jenkins, автоматизированные пайплайны, тестовое окружение, стандарты разработки и тестирования – позволили масштабировать команду и повысить стабильность поставок. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2666094/

Создание тестовых данных для юнит- и интеграционных тестов на больших учетных системах часто оказывается самым трудозатратным этапом. Доклад посвящен тому, как снять эту боль на фреймворке yaxUnit. Разбираем подходы к работе с данными (от копий баз до генерации под каждый тест) и инструменты, которые упрощают жизнь разработчику: модули-помощники, генераторы кода, макеты, фикстуры и хранение данных в коде. Доклад в формате статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2663761/