Latest Logs
NATS в микросервисах — мой опыт
Когда я начинал проектировать свою микросервисную платформу, вопрос шины данных был одним из первых. RabbitMQ? Kafka? NATS? Я перебрал все варианты, почитал сравнения, померил — и в итоге выбрал NATS. Прошло больше года. Расскажу, почему не пожалел, и что всплыло в процессе.
Почему не Kafka
Kafka — это зверь. Он хорош, когда у тебя Big Data, команда админов и ты готов платить за железо. Когда у тебя — один разработчик и VPS за 500 рублей, Kafka превращается в головную боль. Даже поднять её в докере и настроить топики с ретеншном — это уже квест. А если нужно, чтобы consumer гарантированно обработал сообщение, а прод не упал, потому что кто-то забыл про размер партиции — начинается цирк.
Read more ->Сеньор без команды — путь Individual Contributor
Лет десять назад я думал, что карьера разработчика — это лестница: Junior → Middle → Senior → Team Lead → CTO. Перешёл на следующую ступеньку — молодец, не перешёл — засиделся, пора двигаться.
Сейчас мне за сорок, я разработчик, и у меня нет ни одной прямой подчинённой души. И я счастлив. Это не провал — это осознанный выбор.
Почему я не пошёл в менеджеры
Я пробовал. В одной из прошлых компаний мне дали трёх джунов под крыло. Через полгода я понял: я ненавижу проводить код-ревью вместо того, чтобы писать код. Я ненавижу решать, у кого какой отпуск. Я ненавижу, когда моя эффективность измеряется не в качестве кода, а в том, горят ли спринты.
Read more ->Проще переписать, чем починить
Мой первый (как говорят девушки) робот писался с большим участием LLM. Ну как большим… Основу я сделал сам, несколько индикаторов мне LLM написали целиком. Потом написали ансамбль стратегий, который по факту был ансамблем индикаторов. Потом LLM помогли написать оптимизатор на генетическом алгоритме. А потом я узнал про openspec, распробовал и понеслась… Две тысячи строк кода за месяц переросли в 30, плюс 15 тысяч строк спецификаций и документации. Которые сгенерировали LLM. Под моим чутким контролем, конечно, но чёткое понимание того, как всё работает пропало на второй неделе, к концу я только ориентировался в коде, но как, что и почему — мог только догадываться.
Read more ->LLM — не хайп
Начать, наверное, стоит с того, что я не называю и не буду называть LLM привычным большинству термином ИИ. Искусственный именно интеллект как и сотни лет назад остаётся только мечтами учёных и энтузиастов. LLM (или БЯМ, если по-русски), о которых сейчас изо всех утюгов вещают, настолько же ближе к банальному Т9, чем к интеллекту, как Москва ближе в Лос-Анджелесу, чем к Солнцу. Соотношение примерно такое же, на мой взгляд.
Интеллект подразумевает под собой способность создавать новые смыслы и идеи. Взять грязь, взять палку и нарисовать изображение. А современный “ИИ” только и способен, что вычленить общие паттерны из миллионов картин, и “нарисовать” что-то среднее из того, что видел. Да, он отлично справляется с обобщением, раскладыванием по полочкам, поиском закономерностей и сведением воедино разнообразных деталей. Но ни одна LLM пока ни разу ничего не создала. И не создаст на текущем уровне технологий.
Read more ->Торговый робот. Начало
1. Зачем это нужно
Семья растёт, потребности тоже. Усталость от жизни в квартире накапливается. Нужен дом. Но есть условие: не 10 лет строить и не 30 лет платить ипотеку. Нужно быстро, как следует, и чтобы потом можно было хорошо продать в случае чего, хоть через 30 лет и не по цене участка. Для этого нужен ресурс. Много денег.
2. Почему робот, а не руки
Был опыт ручной торговли. С x5 за пару месяцев и сливом за последующую неделю. Было и “месяцами держать акции, ради 3% прибыли”. Я понял простую вещь: когда рынок растёт — легко зарабатывать. Когда картина меняется — нужен расчёт и железные нервы.
Read more ->