Контантин Ожерельев. Почему ручной деплой до сих пор жив и сколько времени он реально занимает?

02.03.2026 16:44:38 Инфобот (Infostart) 739

Плеер:
YouTube
VK

Разбираемся, почему ручной деплой в 1С все еще жив и сколько времени он на самом деле занимает, несмотря на стремительное развитие CI/CD-подходов. На реальном кейсе показываем, что корень проблемы чаще кроется не в автоматизации, а в ее неэффективной настройке. Событийная модель вместо расписаний, параллельные тесты, использование кеша Gitlab для оптимизаций и правильные настройки для управления репозиториями на раннерах радикально меняют скорость delivery. Объясняем, почему переход на Docker иногда замедляет процесс, как платформенные особенности 1С влияют на пайплайны и какие стратегии позволяют устранить узкие места. Материал будет полезен тем, кто хочет понять реальную стоимость ручного деплоя и сравнить ее с возможностями правильно настроенной автоматизации.

Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2629817/

Категории:
Программирование

Комментарии
Ссылки

Подписаться на ответы Инфостарт бот

Свернуть все

Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация

Прямая ссылка:

https://infostart.ru/video/w2629883/

Олег Репников. Code-review с помощью искусственного интеллекта. Не все так просто

Кажется, что code-review с помощью искусственного интеллекта устроено просто: достаточно отправить код в LLM, задать промт и получить список замечаний. На практике такой подход быстро упирается в недетерминированность результата, неверную оценку критичности ошибок в 1С-коде и рекомендации, которые сложно отличить от полезных замечаний. Описываем гибридный подход к автокод-ревью: статический анализатор работает вместе с LLM, а база знаний из стандартов 1С превращается в набор машиночитаемых норм. Такая архитектура помогает снизить количество галлюцинаций, точнее определять критичность нарушений и постепенно развивать качество ревью через итеративное пополнение правил. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2711380/

Владимир Харин. Инвентаризация доработок 1С перед большим обновлением: как ИИ помогает разобраться в отчетах, обработках и расширениях

Когда доработанную 1С не обновляли годами, начинать приходится не с переноса кода, а с разбора того, что вообще накопилось в базе. Там могут быть десятки обработок, расширения, правки типовых объектов, а документации либо нет, либо она давно не актуальна. На примере реального обновления разбираем, как кодовые агенты, MCP-серверы и языковые модели помогают навести порядок в доработках, собрать план миграции, понять, где при переносе будут проблемы, и автоматизировать часть исправлений. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2709883/

Лилия Салахова. ИИ-навыки будущего, с которыми вы будете на шаг впереди остальных

Разбираем AI-навыки, которые помогают специалисту работать с нейросетями не на уровне разовых экспериментов, а как с полноценным рабочим инструментом. Показываем, почему не стоит искать «идеальную нейросеть», как комбинировать разные модели в цепочки и подбирать инструмент под конкретный этап задачи. Отдельно объясняем, как проверять достоверность ответов ИИ, работать с источниками, использовать мультимодальность и передавать контекст через скриншоты, голос, файлы и видео. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2709547/

Константин Паламарчук. ИИ-помощник на чистом 1С: MVP своими руками за 30 минут

Расскажем, как создать ИИ-помощника внутри 1С без Python и другого внешнего кода – только на базе 1С, HTTP-запросов и необходимой инфраструктуры. Разберем универсальный шаблон RAG-системы, который можно адаптировать под разные задачи: от поддержки пользователей и поиска по базе знаний до работы с регламентами и инструкциями. На живом примере соберем минимальный рабочий прототип помощника, который умеет работать с данными, искать релевантный контекст и формировать ответы. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2708659/

Артур Данилов. Как мы в MagnitTech используем Docker для 1С

Использование современных DevOps-практик в разработке и сопровождении активно внедряется в стек 1С. Мы в MagnitTech активно используем Docker, в том числе и для контейнеризации 1С-приложений, что позволяет ускорить развертывание, улучшить отказоустойчивость и упростить масштабирование. Рассмотрим лучшие практики создания Dockerfile и нюансы работы в контейнере для сервера приложений и сервера взаимодействия 1С – с какими сложностями мы столкнулись и как их преодолели. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2700082/

Гейдар Габриэлянц. 1С под нагрузкой: как предсказать пики и избежать коллапса системы

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/

Иосиф Правец. Зачем одинэснику docker?

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/

Алексей Павлов. Интеграция искусственного интеллекта и технологий в кейтеринг. Примеры и результаты

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/

Игорь Апресов. Стандарты v8std, связанные с информационной безопасностью

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/

Игорь Апресов. База по API

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/

Контантин Ожерельев. Почему ручной деплой до сих пор жив и сколько времени он реально занимает?

Журнал

База знаний

Лаборатория

Анализ & Управление

Сопровождение 1С

Корпоративные решения

Обучение

Маркетплейс

Проектный офис

Мероприятия

Видеозаписи

Биржа заказов

Форум

Мерч

О компании