Игорь Кайбанов. Снятся ли андроидам дедлайны? Искусственный интеллект в СЭД на старте перехода

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/

Разбираемся, что такое чистые функции и почему именно они становятся основой простого, понятного и адаптивного кода в 1С. Показываем, как выделение бизнес-логики в чистые функции упрощает переиспользование и делает модульное тестирование быстрым и эффективным, а также объясняем, почему без них сложно применять TDD. Демонстрируем на практических примерах, как перейти от «гвоздями прибитого» кода к архитектуре с минимальными зависимостями и удобной поддержкой. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2656057/

Рассматриваем типичные проблемы обновления 1С: ручную рутину, ошибки при релизах и перегрузку команды. Учимся автоматизировать обновления, работу с доработанными конфигурациями и процессы групповой разработки с помощью инструмента «Обновлятор». Разбираемся, как выстроить безопасный и управляемый процесс доставки изменений – от проверки релизов до автоматического обновления рабочих баз. В результате команда освобождается от рутинных задач и может сосредоточиться на развитии системы. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2655225/

Митап MagnitTech - (Не) Значительное Знач 1С Сообщество Магнита Спикер: Черненко Виталий - Поговорим про Знач в коде - Разберем все мифы, которые его окружают - Решим, когда им пользоваться и зачем - Погрузимся в глубины платформы

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/

Рассмотрим практический подход к автоматизации тестирования в среде 1С, который позволяет эффективно работать даже при ограниченных ресурсах и большом разнообразии систем. Покажем, как построена пирамида автотестов, и как используется подход DDT. Расскажем о собственном фреймворке тестирования, обеспечивающем универсальность, расширяемость и удобство поддержки. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/1c/articles/2627041/