Олексій Зарічук керує IT-проєктами вже понад 15 років. Він керував розробкою FimCRM – програмного продукту для автоматизації обліку в електронній комерції. Продукт змінив індустрію та підхід до обліку в сотнях компаній по всій Україні та за кордоном. За плечима Олексія багато успішних проєктів у галузях електронної комерції, SaaS, систем інтеграції та автоматизації процесів. Зараз він обіймає посаду старшого керівника департаменту розробки програмного забезпечення у SponsorUnited – одній з найбільших аналітичних платформ у США, яка допомагає відслідковувати співпрацю брендів зі спортсменами, подіями та, загалом, правовласниками.
Ми поговорили з Олексієм про те, як досвід роботи з успішним, але локальним продуктом (ринок СНД) допомагає на ринку США, які новітні технології використовують американські компанії зараз і що буде трендом в IT в найближчому майбутньому.
Ви розробили і вивели на ринок програмний продукт FimCRM. Як ваш досвід на ринку СНД допомагає у роботі в США?
Олексій Зарічук
Ринки, звичайно, різні. Вимоги до розробки програмного забезпечення та управління командами в США значно вищі. Технології сучасніші та вимагають глибшого занурення. Щодня я приділяю щонайменше годину робочого часу курсам та освітнім статтям, вивчаю досвід інших команд для пошуку оптимальних рішень та інструментів.
Розробка FimCRM дала відмінну базу знань і навичок. Вони допомагають мені швидше вникати в ширший спектр інструментів і технологій, що використовують корпоративні системи США з мільйонами їхніх користувачів і петабайтами даних.
Які новітні розробки ви використовуєте в роботі?
Наш департамент займається дослідженнями в галузі автоматизації процесів та оптимізації ручної роботи за допомогою штучного інтелекту й машинного навчання. Також займаємося автоматизацією код-рев’ю за допомогою штучного інтелекту й застосовуємо методологію DevOps
development and operations – розвиток та операції для покращення процесу розробки.
Як штучний інтелект допомагає в перевірянні коду?
Штучний інтелект знаходить у коді помилки, які найчастіше зустрічаються, виявляє вразливості та порушення стильових правил – і робить це все автоматично. Він також пише різні види тестів. І пропонує автоматичні виправлення, їх розробники можуть одразу застосувати. Це не тільки прискорює процес, але й дозволяє нашій команді зосередитись на складніших завданнях, зокрема, архітектурних рішеннях чи оптимізації продуктивності.
У чому полягають переваги застосування DevOps?
DevOps скорочує час від написання коду до його запуску. Також це покращує комунікацію між розробниками та системними адміністраторами, що своєю чергою мінімізує можливі помилки. У результаті прискорюється час виходу товару на ринок і підвищується його якість.
Ми використовуємо гібридну архітектуру системиcloud-based & on-premis instancies. Багато хмарних сервісів у нас запускаються в безсерверній системі за допомогою інструментів Lambda, Google Functions та інших. Також ми використовуємо підхід IaCinfrastructure as code – інфраструктура як код, який дає змогу безпечно керувати інфраструктурою за допомогою коду, написаного мовою TypeScript (Pulumi). Це дозволяє нам будь-якої миті відновити будь-який елемент інфоструктури за лічені хвилини в разі збою.
Які ще інноваційні методики й технології ви використовуєте?
Ми також досліджуємо застосування блокчейн-технологій для створення безпечних і непідробних систем. Крім того, ми використовуємо контейнеризацію, наприклад Docker, для спрощення розгортання та масштабування програм. Мікросервісна архітектура – це не нове в розробці рішень корпоративного рівня, але перехід на неї, який ми зараз здійснюємо, дуже кропітка праця та сотні годин розробки. Та це зробить нашу інфраструктуру більш гнучкою і стійкою до змін.
Які тренди будуть актуальними в розробці програмного забезпечення?
Я думаю, що в майбутньому ми побачимо ще більшу інтеграцію штучного інтелекту в різні етапи розробки, від проєктування до тестування. Кросплатформні і хмарні рішення також відіграватимуть ключову роль, оскільки вони забезпечують високу доступність і масштабованість.
Також впевнений, що тренди ведуть до безсерверного підходу в розробці систем корпоративного рівня. Зараз для реалізації будь-якого особливого рішення необхідно залучити команду фахівців з даних та інженерів штучного інтелекту й метамови. Але процеси прагнуть спрощення. Думаю, штучний інтелект буде все доступнішим і для звичайних користувачів, і для технічних фахівців. Хорошим прикладом тому вже є LLM ChatGPT. А от спеціальності, які набиратимуть популярності – це DevOps, DevSecOps, розробник хмарних рішень і розробник напряму інтернету речей.
ㅤНовини компанійㅤ
Повідомити про помилку
Текст, який буде надіслано нашим редакторам: