Роль DevOps и системного аналитика. Чем они связаны? И можно ли их вообще связать?

В современном мире разработки программного обеспечения взаимосвязь между DevOps и системными аналитиками играет не мало важную роль. Оба направления стремятся к одной цели — более быстрой и качественной разработке и развертыванию приложений. Давайте подробно рассмотрим, как они связаны и какую взаимопомощь могут оказывать друг другу.

🏠 Кто такой - DevOps

DevOps объединяет разработку (Dev) и операции (Ops) в процессе создания программного обеспечения. Основная цель DevOps — автоматизация, ускорение и улучшение всех этапов разработки и развертывания приложений. DevOps включает следующие аспекты:

- Автоматизация процессов: CI/CD, тестирование и мониторинг.
- Культура сотрудничества между командами разработки и операций.
- Инфраструктура как код: управление окружением с помощью скриптов и инструментов.

👩‍💻 Кто такой - системный аналитик

Системный аналитик является связующим звеном между бизнес-требованиями и техническими командами. Его главная задача — анализировать и формулировать требования к системе, чтобы она соответствовала ожиданиям бизнеса. Основные функции системного аналитика:

- Сбор и анализ требований от заинтересованных сторон.
- Проектирование архитектуры и функциональности системы.
- Участие в тестировании и валидации решения.

🤝 Взаимосвязь между DevOps и системным аналитиком

1. Совместная работа над требованиями
Системный аналитик помогает DevOps-команде понять бизнес-требования и приоритизировать их. Это критически важно для последовательной автоматизации процессов разработки и развертывания.

2. Оптимизация рабочих процессов
Системные аналитики могут выявлять узкие места в существующих процессах DevOps и предлагать улучшения. Их анализ может стать основой для внедрения новых инструментов или изменений в архитектуре.

3. Постановка задач и управление проектами
Девопсы и аналитики работают вместе над созданием задач, связанных с реализацией функциональных требований. Это помогает в более четком восприятии задач и их приоритетов.

4. Обратная связь и улучшение
Системные аналитики могут предоставлять обратную связь по уже созданному функционалу, в то время как DevOps-специалисты могут на основе этого сообщать о возможных улучшениях в инфраструктуре и организации процессов.

5. Кросс-функциональные команды
Обе роли могут эффективно сотрудничать в кросс-функциональных командах, что позволяет объединять технические и бизнес-аспекты разработки, обеспечивая быстрое и качественное выполнение задач.

В целом модна сказать, что взаимодействие DevOps и системного аналитика — это мощный инструмент для достижения успеха в разработке ПО. Совместная работа позволяет улучшить качество продукта, ускорить процесс его разработки и обеспечить высокий уровень удовлетворенности пользователей. Важно помнить, что обе роли, несмотря на различные функции, стремятся к одной цели — созданию эффективного и стабильного программного обеспечения, отвечающего потребностям бизнеса.

Ваша команда: @devops_and_it

Погружение в инструменты диагностики Linux

⏳3 мин | ⚫️⚫️⚪️

Часть 1 - Как работать с sysdig

⏳ 7 мин | ⚫️⚫️⚪️

Часть 2 - Разбор базового инструмента диагностики как top/htop

DevOps

Что такое MR-стенды и с чем их едят

⏳ 7 мин | ⚫️⚪️⚪️

Перейти | DevOps

AI в энтерпрайзе

⏳ 6 мин | ⚫️⚫️⚪️

Читать статью | DevOps

Время собирать пакеты

⏳ 9 мин | ⚫️⚪️⚪️

Читать статью | DevOps

Картинка дня DevOps-инженера: подъем в 6 утра по тревоге, разборы полетов и раннеры GitLab CI

⏳ 7 мин | ⚫️⚪️⚪️

Читать статью | DevOps

Как исправлять ошибки в Git, не оставляя улик

⏳ 3 мин | ⚫️⚪️⚪️

Читать статью | DevOps

Топ вопросов и ответов на собеседовании по Kubernetes

⏳ 9 мин | ⚫️⚪️⚪️

Читать статью | DevOps

Автоматизируем выпуск валидных SSL-сертификатов в локальном Kubernetes

⏳ 6 мин | ⚫️⚫️⚪️

Читать смотреть | DevOps

Экспорт ключей TLS: зачем, почему и как реализовать с Go

⏳ 5 мин | ⚫️⚫️⚪️

Читать статью | DevOps

Как сделать своё хранилище образов контейнеров

⏳ 6 мин | ⚫️⚫️⚪️

Читать статью | DevOps

Основные концепции сетевой архитектуры Kubernetes, а также CNI, Service Mesh и т.д

⏳ 21 мин | ⚫️⚫️⚪️

Читать статью | DevOps

Практическое руководство по настройке CI/CD для PHP проектов

⏳ 31 мин | ⚫️⚫️⚪️

Читать статью | DevOps

Салют! Сегодня на повестке дня - Модели OSI и TCP/IP

И для начала я сделала информативную шпаргалку по моделям OSI и TCP/IP 👆

@ba_and_sa

Часть 1:

1️⃣ Модель OSI:

OSI (Open Systems Interconnection) — это теоретическая модель, которая объясняет, как данные передаются по сети. Её придумали, чтобы унифицировать и стандартизировать работу сетей. Модель состоит из 7 уровней, каждый из которых выполняет свою задачу.

Представь, что OSI — это как инструкция по сборке мебели: каждый шаг (уровень) важен, и если что-то пропустить, мебель (или сеть) не будет работать правильно.

1. Физический уровень (Physical Layer)
- Отвечает за передачу битов (нулей и единиц) через физические среды (кабели, Wi-Fi, оптоволокно).
Примеры: Ethernet, USB, HDMI, Wi-Fi.

2. Канальный уровень (Data Link Layer)
- Обеспечивает надёжную передачу данных между устройствами в одной сети. Работает с MAC-адресами.
Примеры: Ethernet, Wi-Fi (802.11), PPP.

3. Сетевой уровень (Network Layer)
- Отвечает за маршрутизацию данных между сетями. Работает с IP-адресами.
Примеры: IP (Internet Protocol), ICMP, ARP.

4. Транспортный уровень (Transport Layer)
- Обеспечивает надёжную доставку данных между приложениями.
Примеры: TCP (надёжная передача), UDP (быстрая, но ненадёжная передача).

5. Сеансовый уровень (Session Layer)
- Управляет сессиями (соединениями) между устройствами.
Примеры: RPC, SIP.

6. Представительный уровень (Presentation Layer)
- Отвечает за преобразование данных в понятный формат (шифрование, сжатие, кодирование).
Примеры: SSL/TLS (шифрование), JPEG, MPEG.

7. Прикладной уровень (Application Layer)
- Обеспечивает взаимодействие с пользователем и приложениями.
Примеры: HTTP, FTP, SMTP, DNS.

2️⃣ Модель TCP/IP:

TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) — это практическая модель, на которой работает весь интернет. Она проще, чем OSI, и состоит из 4 уровней. TCP/IP — это как реальная жизнь: она не идеальна, но работает эффективно.

Если OSI — это учебник, то TCP/IP — это реальный мир, где всё немного проще, но зато быстрее и удобнее

1. Сетевой интерфейс (Network Interface Layer)
- Объединяет физический и канальный уровни OSI. Отвечает за передачу данных через физические среды.
Примеры: Ethernet, Wi-Fi, DSL.

2. Интернет-уровень (Internet Layer)
- Отвечает за маршрутизацию данных между сетями. Работает с IP-адресами.
Примеры: IP, ICMP, ARP.

3. Транспортный уровень (Transport Layer)
- Обеспечивает надёжную доставку данных между приложениями.
Примеры: TCP (надёжная передача), UDP (быстрая передача).

4. Прикладной уровень (Application Layer)
- Объединяет сеансовый, представительный и прикладной уровни OSI. Отвечает за взаимодействие с приложениями.
Примеры: HTTP, FTP, SMTP, DNS.

______________

✅ Какая разница между моделями?

- OSI — это теория, которая помогает понять, как всё устроено.
- OSI строго разделяет уровни, что удобно для обучения.

- TCP/IP — это практика, на которой работает интернет.
- TCP/IP более гибкая, но уровни могут пересекаться.

Источник: @ba_and_sa

p.s. Остались вопросы или есть возражения, делитесь в комментариях 👇

Как стать DevOps-специалистом? Разбираем пять реальных требований

⏳ 4 мин | ⚫️⚪️⚪️

Читать статью | DevOps

Также шпаргалка с иллюстрацией и в формате pdf

Пользуйтесь 😉!

Источник: @ba_and_sa

С чего начать изучение API для аналитика: руководство для системных аналитиков

#API | @ba_and_sa

API-аналитика — это ключевой навык для тех, кто хочет глубже погрузиться в интеграцию систем, оптимизацию процессов и анализ данных.

Предлагаю небольшой гайд по изучению API, если ты не знаешь с чего начать:

1️⃣ Освежите или изучите базовые концепции

Даже опытным аналитикам стоит начать с повторения основ:

- Типы API: REST, SOAP, GraphQL, gRPC.
- Форматы данных: JSON, XML.
- Методы HTTP: GET, POST, PUT, DELETE.
- Аутентификация: OAuth 2.0, API-ключи, JWT.

📎Матриалы:
- REST API для начинающих на Хабре — отличный старт
- REST API vs GraphQL: в чём между ними разница - сравнение технологий
- Как работает GraphQL и чем он лучше RESTful API
- Что такое API словами аналитика? Как работает и как они устроены?

2️⃣ Изучите инструменты для работы с API

- Postman или Insomnia — для тестирования и документирования запросов.
- Swagger/OpenAPI — для чтения и создания спецификаций.
- Prometheus + Grafana — для мониторинга метрик API.

Практический совет:
Начните с анализа публичных API (например: VK API или Yandex.Cloud). Изучите их документацию, составьте несколько запросов и проанализируйте ответы.

3️⃣ Углубитесь в метрики и аналитику

API-аналитика включает:
- Производительность: время ответа, ошибки (4xx, 5xx), нагрузка.
- Бизнес-метрики: количество вызовов, популярные эндпоинты.
- Безопасность: отслеживание подозрительных запросов.

📎 Материалы:
- Правильный мониторинг API: метрики и лучшие практики
- Справочник по REST API Log Analytics

4️⃣ Советы от опытного аналитика (если вы плотно работаете с API)

- Документируйте всё:
Используйте Swagger для создания спецификаций. Даже если API кажется простым, описание методов сэкономит время команде.
- Автоматизируйте тесты: Настройте CI/CD-пайплайны с проверкой API (например, через **Postman + Newman**).
- Изучайте чужой код: Анализируйте, как реализованы API в open-source проектах на GitHub.
- Задавайте вопросы «почему»: За каждым API стоит бизнес-логика. Поймите, зачем клиент вызывает определённый метод и как это влияет на продукт.
- Коммуникация с разработчиками: Участвуйте в код-ревью API. Это поможет понять тонкости реализации.

5️⃣ Практикуйтесь на реальных проектах

- Пет-проекты: Создайте свой мини-API (например, для учета задач) и настройте для него аналитику.
- Пройдите онлайн-курсы/вебинары

———————————————

API-аналитика — это микс технических навыков и бизнес-мышления. Начните с малого: проанализируйте один эндпоинт, подключите метрики, обсудите результаты с командой. Постепенно вы научитесь видеть за запросами реальные бизнес-процессы и находить точки роста.

Главное правило: Не бойтесь экспериментировать. Даже ошибки в тестовой среде дают бесценный опыт. Удачи в изучении! 🚀

Источник: @ba_and_sa