IaaS, PaaS и SaaS: почему системному аналитику важно разбираться в облачных сервисах?

Облачные технологии давно перестали быть просто модным трендом — сегодня это основа IT-инфраструктуры большинства компаний. Системному аналитику важно понимать различия между IaaS, PaaS и SaaS, чтобы правильно выбирать решения для бизнеса, проектировать архитектуру и общаться с разработчиками.

Давайте разберёмся, что это за модели и зачем они вам.

1️⃣IaaS (Infrastructure as a Service) — инфраструктура как сервис
Примеры: AWS EC2, Microsoft Azure Virtual Machines, Google Compute Engine.

Что это?
IaaS предоставляет виртуальные серверы, хранилища, сети и другие базовые ресурсы. Компания арендует инфраструктуру вместо того, чтобы покупать физические серверы.

Почему это важно для аналитика?

Нужно понимать, как масштабируются системы.

Приходится выбирать между облачным и локальным решением.

Важно уметь оценивать стоимость владения (TCO).

2️⃣PaaS (Platform as a Service) — платформа как сервис
Примеры: Heroku, Google App Engine, Microsoft Azure App Service.

Что это?
PaaS — это готовая среда для разработки и развертывания приложений. Вам не нужно настраивать серверы, только писать код и деплоить.

Почему это важно для аналитика?

Ускоряет разработку (меньше времени на инфраструктуру).

Позволяет фокусироваться на бизнес-логике.

Нужно уметь выбирать подходящую платформу под задачи проекта.

3️⃣SaaS (Software as a Service) — программное обеспечение как сервис
Примеры: Google Workspace, Slack, Salesforce, Notion.

Что это?
Готовые облачные приложения, которые работают через браузер. Никаких установок, обновлений и серверов — только подписка.

Почему это важно для аналитика?

Многие бизнес-процессы уже автоматизированы SaaS-решениями.

Нужно интегрировать их в существующие системы.

Важно оценивать безопасность и compliance (GDPR, HIPAA и др.).

➡️Вывод: зачем системному аналитику это знать?
〰️Эффективное проектирование архитектуры. Вы сможете предложить оптимальное решение: развернуть своё приложение на PaaS или использовать готовый SaaS.
〰️Снижение затрат. Понимание облачных моделей помогает выбирать экономичные варианты.
〰️Коммуникация с командой. Вы будете говорить с разработчиками и DevOps на одном языке.
〰️Автоматизация процессов. Знание SaaS-решений позволяет быстрее внедрять инструменты для бизнеса.

Облака — это не будущее, а настоящее. Чем лучше вы разбираетесь в IaaS, PaaS и SaaS, тем ценнее становитесь как специалист.

#СистемныйАнализ #Облака #IaaS #PaaS #SaaS #IT

Куда развиваться системному аналитику? Хардовый vs. софтовый путь

Вчера мне написал подписчик и я подумал, если у одного человека такой вопрос, может он у многих, так что давайте обсудим.

Системный аналитик — это профессия с огромным потенциалом роста. Но рано или поздно встаёт вопрос: куда двигаться дальше? Условно можно выделить два основных направления:

1. Хардовый путь: в архитекторы 🏗️
Если вам нравятся технические детали, проектирование систем и глубокий анализ, то путь в архитекторы — отличный выбор.

Что нужно прокачивать?
✔️Архитектурные паттерны: микросервисы, монолит, event-driven, C4-моделирование
✔️Интеграции: REST, SOAP, ESB, Kafka, gRPC
✔️Производительность и масштабируемость: нагрузочное тестирование, кеширование, репликация БД
✔️Безопасность: защита API, отказоустойчивость, резервные решения
✔️DevOps-практики: CI/CD, контейнеризация, мониторинг (Grafana, Prometheus)

Как перейти?
▫️Начинать с роли solution-архитектора в своей команде
▫️Участвовать в проектировании сложных систем
▫️Изучать TOGAF и ArchiMate для корпоративной архитектуры

Пример карьеры: Системный аналитик → Solution Architect → Enterprise Architect

2. Софтовый путь: в управление и тимлидство 👔
Если вам ближе работа с людьми, стратегия и координация процессов, то можно двигаться в сторону менеджмента.

Что нужно развивать?
✔️Управление командами: Agile, Scrum, Kanban, планирование ресурсов
✔️Коммуникация: переговоры с заказчиками, разрешение конфликтов, презентации
✔️Продуктовое мышление: vision продукта, roadmap, приоритизация фич
✔️Метрики и аналитика: оценка эффективности процессов, KPI команды

Как перейти?
▫️Брать на себя лидерские роли (например, можно начать с проведения дейли🙃).
▫️Осваивать Product Owner или Project Manager здачаи
▫️Развивать кросс-функциональные навыки (например, тестирование, DevOps)

Пример карьеры: Системный аналитик → Team Lead → Product Owner / Head of Analytics

Что выбрать?
🔹 Архитектор — если любите технологии и проектирование.
🔹 Тимлид/PO — если хотите влиять на стратегию и работать с людьми.

А можно и комбинировать — например, стать техническим руководителем, который и архитектуру понимает, и команду ведёт.

Главное — не стоять на месте! 🚀

А куда хотите двигаться вы? Делитесь в комментариях! Про меня вы все знаете, учусь на архитектора)

💻 Промежуточные итоги: подключаю локальный AI к личной базе знаний
(Spoiler: пока не взлетело, но идею не бросаю)

🔹 В чем была задумка:
-Локальный AI — развернут на своем железе, без отправки данных в облака.
-Безопасность — можно работать с конфиденциальными и рабочими проектами.
-Кастомизация — дообучение под свои задачи и данные.

🔹 Что пробовал
Стек: Ollama + Deepseek R1 (малая квантовка).
Железо: MacBook air M1, 16 ГБ RAM.

🔹 Итог
Пока слишком медленно — вырубил, чтобы не тратить ресурсы.

🔹 Что получилось
✅ Научил AI писать Use Cases по шаблону:
1. Берем контекст проекта (из заметок).
2. Добавляем описание задачи.
3. Даем промт: "Сгенерируй UC по шаблону, используя данные о проекте и задаче". (шаблон из заметок)

Работало неидеально, но экономило время по сравнению с чистым листом.

🔹 Планы
-Разобраться глубже в оптимизации локальных моделей.
-Попробовать онлайн-модели, но внутри защищенной базы знаний.
-Потестировать корпоративный AI для рабочих задач.

📌 Вывод: Идея жива, но требует доработки. Вернусь к ней, когда разгребу текущие рабочие и личные задачи.
Срочно нужен m4 pro 😀