Запрос счета
Заполните поля ниже, чтобы получить счет на оплату билетов DUMP от юридического лица
Юр.лицо
ИНН
Количество билетов
+
Заявка на выступление
Заполните поля и отправьте заявку на DUMP Казань 2019
Имя и фамилия
Компания
Должность
Город
E-mail
Телефон для связи:
Тема
Краткое описание
Какую пользу слушатели получат в итоге?
В какой секции хотите выступить
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Политикой обработки персональных данных
Заявка на спонсорство ДАМП Казань
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных организаторами конференции

Секция Backend

Заявки на доклады больше не принимаем. Готовим программу :)
Программный комитет
Андрей Жаринов
Яндекс
Руководитель офиса разработки в Екатеринбурге
Юрий Кербицков
Ак Барс Цифровые Технологии
Техлид бэкендер
Екатерина Шляхова
IT-People
Админ секции
Предварительная программа
Общение микросервисов: REST, JSON, GraphQL или gRPC?
Григорий Петров,
Evrone
Большинство backend программ начинает свое сетевое общение с REST. По мере развития разработчику приходится отвечать на мелкие, но важные вопросы: как передавать дату и время, большие объемы данных, обеспечивать авторизацию и так далее.

Сетевые коммуникации в современном бэкенде — это множество конкурирующих протоколов, стандартов и подходов. У нас есть «REST», который каждый разработчик реализует по-своему, есть пересекающиеся JSON Schema и Open API, есть JSON API, GraphQL, gRPC, из-за угла выглядывает RAML.

В докладе я расскажу про современные подходы коммуникаций backend друг с другом и фронтендом, с какими сложностями мы боремся и что хорошего есть в нашем арсенале решений.
Блеск и нищета предметной модели
Максим Аршинов ,
Хайтек Груп
DDD предлагает как стратегические инструменты (единый язык и тесное взаимодействие с экспертами предметной области, разделение домена на контексты, подчинение технологий задачам бизнеса), так и тактические (Entity и Value Object, спецификации и агрегаты).

Несмотря на то, что инструменты вроде бы «есть», многие команды сталкиваются с проблемами, пытаясь разрабатывать проект «по DDD». Я думаю, что причина в том, что в оригинальной книге инструменты даны «обзорно», без деталей реализации.

В докладе рассматриваются приемы проектирования домена в DDD-стиле, их сильные и слабые стороны на примере C# и чуть-чуть F#.
Микросервис за 60 секунд
Андрей Шиллинг,
АК БАРС Цифровые технологии
В докладе рассмотрим архитектору и организацию кода на уровне микросервиса, а также способы ускорения разработки и развертывания
Нельзя просто так взять и отправить все логи в Elastic
Григорий Кошелев,
Контур
Рассмотрим особенности использования REST API Elastic:
  • Как повысить утилизацию ресурсов кластера Elastic, что и как влияет на производительность
  • Особенности хранения логов в Elastic
Детальный разбор высоконагруженного пайплайна с логами поможет лучше понять, как устроен кластер Elastic. А практические советы по индексации больших объёмов данных — не наступать на грабли.
Обзор/сравнение колоночных баз данных Clickhouse, MemSQL на примере анализа публичных логов активности github.com
Тимофей Кулин,
Яндекс
Сравнение двух колоночных баз данных для анализа логов:
  • Установка
  • Загрузка данных (скорость, занимаемое место, особенности вроде сортировок, ключей и т. п., что может повлиять на удобство работы в дальнейшем)
  • Скорость выполнения разных типов запросов
  • Шардирование, репликация: основные сложности
  • Скорость выполнения запросов на распределённой базе
Нет сервера, нет проблем. Как мы делали DataScience на AWS Lambda
Алексей Колесников,
SimbirSoft
AWS Lambda от Amazon достаточно новая, но интересная и перспективная технология, впервые увидевшая свет чуть менее 5 лет назад. В своем докладе я расскажу как мы разрабатывали с нуля и докатили до прода в достаточно короткие сроки систему на базе AWS Lambda.
Основная задача системы — запуск ML моделей для генерации предсказаний по заданным гипотезам. Однако архитектура получилась достаточно гибкая и позволяет расширять набор моделей практически «на лету».
Я расскажу о некоторых особенностях работы с AWS Lambda, а также немного ближе познакомлю с облачными сервисами Amazon (SQS, SNS, EC2, S3, etc.)
Инструменты и практики хорошего код-ревью (с автоматикой!)
Никита Соболев,
wemake.services
Чтобы делать хороший код-ревью мало просто смотреть на код и писать свое мнение о нем
  • Необходимо определиться с целью: зачем мы вообще ревьим код? Каждый вкладывает в процесс что-то свое: от обучения до дизайн-ревью
  • Нужно подготовить кучу всего: размер кода, размер задачи и ее постановку, описание проблемы и ее решения
  • Затем очистить код от примесей и ошибок, которые не должен проверять человек: от архитектурных до пропущенных пробелов
  • Проверить оформление и следование регламенту: конечно, автоматически
  • Правильно выбрать ревьюера: конечно, автоматически
  • Затем совершить сам акт общения и ревью: по делу, жестко, но без агрессии
  • Собрать обратную связь: ощущения и факты
  • И последний шаг: проревьюить ревью!
Инструменты для управления рисками при использовании open source в своих проектах
Алексей Плетнев,
Базис-центр
В современном мире разработки ПО сложно представить проект, в состав которого не входили бы компоненты с открытым исходным кодом или open source.

К сожалению, используя их, разработчики мало задумываются о том, что вместе с полезным функционалом они привносят в свой проект все риски и уязвимости, которыми наделены эти компоненты.

Между тем, существует класс инструментов, позволяющих осуществлять управление рисками при использовании компонентов с открытым исходным кодом. С этими инструментами я и хотел бы познакомить слушателей.
Заявка на выступление
Заполните поля и отправьте заявку на DUMP Казань 2019
Имя и фамилия
Компания
Должность
Город
E-mail
Телефон для связи:
Тема
Краткое описание
Какую пользу слушатели получат в итоге?
В какой секции хотите выступить
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Политикой обработки персональных данных