Keling tanishamiz!

Anchadan beri auditoryia bilan jonli suxbat qilish uchun vaziyat izlab kelaman. Ushbu onlar keldi deb o'ylayman.

Sizlar uchun sessiya yaratdim, va ushbu sessiya davomida dasturlashga tegishli bo'lgan ba'zi mavzular haqida gaplashamiz. Joyingizni hoziroq band qiling!

Joylar soni: 30 ta
Mavzu: Habits & Algorithms

🔗 Sessiyaga yozilish

Tayyormisiz?

FAANGda intervyu olish jarayoniga doim qiziqardim. Senior Software Engineer bo’lganim uchun bu yildan intervyu olishim kerakligni aytishdi (Technical va System Design). Yaxshi intervyu uchun nimalar kerak:

• STAR metodi bo’yicha javob berishni mashq qiling
• Muloyim bo’ling
• Texnik bilimlaringizni sayqallang
• Muammoni yechishdan oldin aniqlashtiruvchi savollar so’rang
• Muammoni va yechimni shoshilmay, yaxshi tushuntirib bering
• Eng asosiysi shashilmang!

Intervyudan o’tish sirini sizga fosh qilib qo’ydim. Agar bu ma’lumotlar sizga foydali bo’lib offer olsangiz, menga ham yozib qo’ying.

Haqiqiy askar intervyuga tayyorlanmaydi, doim intervyuga tayyor turadi.

Intervyuda ko’rishguncha.

Strawberry Test

Dropbox'da Core Teamda ishlayman. Bizni jamoa butun kompaniyani infrastrukturasini ko'tarish uchun dastur ishlab chiqadi va maintain qiladi. Undan tashqari jamoa AI ustida ham ishlashadi.

Suniy intelektda tokenization jarayoni mavjud. Siz AI'ga matn yozganingizda, matnni kichik bo'laklarga bo'lib oladi va har bir bo'lakni token deb xisoblaydi. Misol uchun "Salom mening ismim Otabek" -> ["Salom", "mening", "ismim", "Otabek"]. Bu jarayon faqat matn uchun emas balki so'z uchun ham, harflar uchun ham ishlaydi. "AI" -> ["A", "I"]. Machine learning modelingiz bu matnni tezroq tahlil qila olishi uchun shunday qilinadi. (Bu qisqacha ma'lumot)

Ayanan shu tokenization jarayonni qanchalik yaxshi qilinayotganini Strawberry test orqali aniqlashar ekan. Ha, AI tokenization jarayoni uchun ham test yoziladi. Siz AI'ga "How many r's in strawberry" deysiz. U esa sizga to'g'ri javob berishi kerak. Ammo nimaga aynan "strawberry"?

"strawberry" so'zi o'zi juda qiziq so'z ekan. Tahminan shunday ["straw", "berry"] token bo'lar ekan. Bu degani ikki so'z ham nimanidir anglatadi va AI aynan shu yerda aldanadi. Yaxshi tokenizatsiya qiluvchi AI model esa buni bitta so'z sifatida ham qaray olishi kerak. Agar siz yaratgan AI model "r" lar soni 1ta desa demak yaxshi tokenizatsiya qilmayabdi ekan.

#experience

Kecha qiziq ishlar bo'ldi. Jamoada ansible bilan file transferda muammo bo'layotgani, bandwith oshib ketgani haqida aytishdi. Ya'ni muammo juda ko'p fayllar tarmoqda transfer bo'lsa bandwith oshib ketayotgan ekan. Bu muammoni o'z zimmamga oldim. Ozgina research qilib, bergan yechimim jamoani qiziqtirdi. Muammoga yechimni juda oddiy tilda yozdim: compress (archive all files) before sending

Yechimni discuss qildik va ba'zi pointlarga to'xtalib o'tdim. Bir nechta fayllarni yuborish o'rniga barchasini (compress) archive qilib yuborish yaxshi idea bo'ldi. Jarayonni to'liq test qilib ko'rdik, natija 1 minutdan -> 20 sekundga tushdi. Boshida HTTPS beradigan TLS xavfsizligi yaxshi deb turgandim. Ammo bu faqat file transfer vaqtidagina xavfsiz, fayl manzilga tushgandan keyin u ochiq bo'lishini aytishdi. Ba'zi fayllarni hech kim ocholmasligi kerakligi uchun uni Private (va Public) keydan tashqari encrypt/decrypt qilish uchun imkoniyat qo'shdim.

Kattaroq va ko'proq fayllar bilan sinab ko'rdik (log, va juda ko'p config fayllar bilan), natija juda zo'r. Eski holatdagi o'tkazish uslubi 3 minut oldi. Yangi xolatdagi o'tkazish esa 43.12 sekund. Compression algoritmlari haqida yana ham ko'proq narsa o'rganib chiqdim, qiziq tajriba bo'ldi.

Qiziq narsa eshitdim: Lucerne shahridan Zurich shahrigacha har kuni poyezd orqali 1TB ma'lumot berib yuborilar ekan. (Esimda qolmadi nomi) Qanaqadir labaratoriya va uni tahlil qiladigan korpuslar boshqa-boshqa joyda joylashgani uchun, tarmoq orqali ma'lumotni yuborgandan, uni poyezda yuborish tezroq bo'lar ekan. Chunki uni hali process ham qilish kerak, unga ham vaqt oladida.

Updated:
Katta Data Center levelda ham test qilib ko'rdik, natija 1000x bo'ldi. Ya'ni bu yerda time complexity O(days) -> O(minutes) o'zgardi.

Xabarchi botga keladigan, eng ko'p so'ralgan savol bu:
Nimaga aynan Dropbox'ni tanladingiz?

Mening javobim:
Ko'p kompaniyalar ichidan aynan Dropbox'ni taklifi qiziqroq bo'ldi. Doim katta bosim (high load)ni ko'taruvchi tizimlar qurishda qatnashishga, high-level dan low-level ga o'tishga qiziqib kelganman. Biz bilgan o'sha mashxur data structure va algorithm bilimlarni amaliyotda qo'llashga qiziqqanman. Dropbox bu imkoniyatni qaysidir ma'noda berayabdi. Keyinchalik olayotgan tajribalarimdan ba'zilarini bo'lishib borishga harakat qilaman.

Bilaman ko'p joylardan ishga taklif oldim. Google'ga ishga taklifim hali ham o'z kuchida, Sentyabrgacha bir qarorga kelishimni kutishayabdi. Meta ishga taklifimni internshipga o'zgartirishga harakat qilib ko'rdim, o'xshamadi, rad javob oldim, taklif kuyib ketdi. Undan tashqari yaqinda Atlassian'dan ham ishga taklif oldim Polshadagi jamoaga (Compass mahsuloti & jamoasi uchun), shunchaki qiziqishga topshirib ko'rgandim, o'xshab ketdi.

Olgan xulosalarimdan biri bu:
zo'r kopaniyada ishlashni emas, zo'r mahsulot ustida ishlashni tanlang, yutqazmaysiz. Yo'q degandan zerikmaysiz.

#experience

Twitterda, boshqa kichik chatlarda va savollar ichida eng mashxurlaridan biri bu dasturlash tili tanlash haqida bo'ladi. Men o'z tajribamdan kelib chiqib sizga bir maslahat bermoqchiman.

Agar siz kamroq xato qilishni va kod yozishni, ko'proq va tezroq natija olishni istasangiz JavaScript va Python eng zo'r tillar xisoblanadi.

Dasturlaringizda kamroq bug'lar chiqishini va yaxshiroq ishlashini istasangiz sizga qattiqo'l va ma'lumotlar turiga juda qattiq e'tibor beradigan til kerak bo'ladi, misol uchun Java. Java ham interpreted ham compiled til xisoblangani uchun interpreted tillarga nisbatan tezroq va xavfsizroq.

Agar sizga xotira bilan ishlay oladigan (pointers) ammo GC (Garbage collector) til kerak bo'lsa demak siz Go ni tanlashingiz kerak. Go juda tez va juda ko'p boshqaruvni o'zingizga olishingiz uchun imkoniyat beradigan tillardan. Shuning uchun siz Java ni emas balkim Go ni ko'plab infrastruktura leveldagi dasturlarni ishlab chiqishda ishlatilayotganini ko'rasiz.

Agar sizga real-time ishlaydigan va juda tezkor dastur qurish kerak bo'lsa GC'dan voz kechgan tillarni tanlashigniz kerak misol uchun Rust va C++. GC mavjud bo'lgan tillarda dasturingiz orada pauza qiladi, chunki xotirani scan qilib undagi keraksiz ma'lumotlarni tozalash ham katta resurs xarajat qiladi. Shuning uchun ham Telegram C++ ni tanlgan (boshqa sabablar ham bor albatta).

GC ni ko'p kamchiliklari bor aynan gap performance va resource usage haqida ketganda

Meta programming yoqtiradiganlar bor bo'lishi mumkin. Qoidalar yozish, xotira boshqaruvi, system call'lar, embedded system bularni barchasi uchun C va Zig ideal til. Ammo bu tillar bilan o'zingizga pichoq tiqib olishingiz ham mumkin, juda ehtiyotkorlik talab qiladi, chunki bularda hech qanday chegara yo'q.

Perfeksionistlar uchun Haskell tavsiya qilinadi, bu til haqida boshqa gap yo'q menimcha ; )

O'ta performance shaydosi va sabrli bo'lsangiz, COBOL yoki Assembly da kod yozing.

Bu fikrlar 100% to'g'ri bo'lmasligi mumkin, ammo shaxsiy tajribamdan ko'rganlarimni bo'lishdim, siz nima fikrdasiz?

#experience

Bizning jamoa infrastrukturadagi dasturlarni maintain (qo'llab quvatlab turadi) qiladi. Ish boshlaganimdan 3 oy o'tib menga ham networking'da bir qiziq loyiha berildi va loyiha kodi asosan Rust'da yozilgan ekan (undan oldin asosan C++ da bo'lgan ekan yechim). Loyihani tushunib olishga va Rustga ko'nikishga biroz vaqt ketdi.

Loyiha maqsadi asosan kuniga bir necha ming terabaytlab ma'lumot almashadigan serverlar o'rtasida reliable (ishonchli) yechim qilish bo'lgan. Bu juda katta masshtabli loyiha. Loyihada socket connection, encoding/decoding, async support, va juda ko'p boshqa omillar ro'l o'ynashini juda qiziq dokumentatsiya qilib yozib chiqishgan ekan.

Ushbu loyiha uchun, Go GC (Garbage collector) bor tillardan xisoblangani uchun unda latency (kechikish) tez-tez uchragan ekan (GC spikes), ayniqsa uni grafana bilan monitoring qilganda juda bilindi. Xotiradan ishlatilmayotgan ma'lumotlar darhol o'chishini o'rniga GC ni uyg'onib xotirani scan qilishini kutadi va natijada latency baydo bo'ladi.

Rust meni lol qoldirgan tomoni bu CC (Concurrency Control) bo'ldi. Race condition dan Compile-time da qutilish imkoniyatini berar ekan. Yana bir tomoni Go'da Goroutine'lar runtime-managed, Rust esa sizga threading model tanlash va boshqarishni manually imkon beradi (o'z tabingizga qarab ishlatasiz degani). Data sharing bo'yicha ham Send va Sync yechimlari o'ta go'zal ishlagan, sizga resourslar aro ma'lumotni bo'lishishni ham o'zingiz tanlaysiz (o'zingiz boshqarasiz).

Rust'ni maqtash emas shunchaki undagi xotira bilan ishlash (Memory control) tizimi shunchalik yaxshi ishlaganini va nima uchun ayan Rust memory safe ekanligini qisman, aniqroq tushunib oldim deb o'ylayman.

Misol uchun Go dasturlash tilida mana bunday ish qilsangiz nimalar bo'ladi:

go handleConnection(conn)

Hozir siz:
- gorutine'lar (map, slices, counters, ...) o'rtasida state share qildingiz
- Agar to'g'ri lock qila olmasangiz, data race yuzaga keladi.
- Channel buffer juda kichik bo'lsa, deadlock'ga sabab bo'ladi
- Goroutine leak bo'lsa, silent memory bloat (dastur siz o'ylagandan ko'ra ko'proq resurs yeyishni boshlaydi) sodir bo'ladi

Bunday ishlarni to'liq o'z nazoratingizga olishingiz uchun sizga low-level til kerak bo'ladi, misol uchun Rust yoki C++. O'sha loyihani 25-30% hali ham C++ da turadi, Rust'ni tanlashganini yana bir tomoni aynan o'sha modellarni extend (kengaytirib) qilib ishlatish bo'lgan bo'lsa kerak.

Post ancha uzunroq va sizga tushunarsizroq bo'lgan bo'lishi mumkin. Ammo xavotir olmang, otabek.io da bunday postlarni tushunishingiz uchun ko'proq soddaroq postlar yozishga harakat qilaman. Rust'ni doim ishlatmasakda ammo o'rganayabmiz sekin-asta. Shuning uchun xatolar bo'lsa tushunasiz deb o'ylayman.

#experience

Ikki hafta oldin kompaniyada TechTalk’da "Memory leak" mavzusida ma’ruza berdim. 51 ta turli xil jamoalardan muhandislar kirib eshitishdi, to‘g‘risi ancha qo‘rquv bosdi. Memory leak juda nozik mavzu, agar siz ishlatayotgan tilni mohiyatini yaxshi bilmasangiz xotira bilan ishlashda juda chiroyli muammolarga duch kelishingiz mumkin. Biz asosan Python va Go tillaridan misollar ko‘rib ketdik.

Online meeting orqali qatnasha olganlar juda ajoyib feedback yozishdi. Ularni har hafta o‘qib maza qilyapman. Ma’ruzamning videosi chiqqanidan so‘ng tomosha qilganlar ham yaxshi xabarlar yozishdi, ammo bir yigitni xabari e’tiborimni tortdi. U bu ma’ruzadan keyin tizimdagi memory leak’ni topishga muvaffaq bo‘lgan. 

Ular ishlaydigan tizim kodi Java’da yozilgan ekan. Bilamizki Java ham Garbage collected til hisoblanadi. GC xotirani tozalash uchun reference counting dan foydalanadi. Agar obyekt ishlatiladigan bo‘lsa uni reference count odatda +1 ga teng bo‘ladi. GC juda aqlli bo‘lgani bilan, benuqson emas. 

U yozgan xabarda inner class yozish va uni xotiraga ta’siri haqida gap ketgan. Men uning ma’ruzamda memory leak’ga sabab bo‘lishi mumkinligi haqida misollar bilan yoritib o‘tgan edim. 

Muamo outer class obyekti o‘chib ketganiga qaramay inner class obyekti ishlatilishda davom etishida. Qanday qilib inner class obyekti o‘chib ketmadi deyishingiz mumkin. Sabab, unga reference saqlanib qolgan (ref count +1). Dastur to‘laoqnli to‘g‘ri ishlashini ta’minlash uchun uni o‘chib ketishini ham o‘zingiz dasturlashingizga to‘g‘ri keladi. 

Yana bir bola o‘zining frontend loyhasidan memory leak topganini yozibdi. Closures - outer scope’dagi o‘zgaruvchilarni eslab qola oladi. Agar obyektni saqlab qolsangiz, u reference qilgan qiymatlar ham o‘chmay saqlanib turaveradi degani. Agar ehtiyot bo‘lmasangiz Javanoscript kodingiz, browser’da leak’ga sababchi ishlar qilishi juda osonligini ko‘rdim. U yuborgan koddan parcha:

function setup() {
  const bigData = new Array(1e6).fill(’leak’);

document.getElementById(’btn’).addEventListener(’click’, function () {
    console.log(bigData[0]);
  });
}

Bunday muammolar ko‘p. Ma’ruza berish orqali faqat o‘rgatmadim, balkim ko‘p o‘rgandim ham. Videoni ommaviy ulashish imkoni bo‘lsa, ulashishni reja qilib turibman. Sizga ham bir parcha tajriba ilindim : )

#randomThoughts

Hamma havotir olayotgan, katta kompaniyalar tinimsiz bozorda raqobatlashayotgan narsa bu hozir AI. Sizu-biz ishlatayotgan LLM'lar ham aslini olganda bir til. Ularni linguistic, coding, communication, translation, explanation va e.t.c language yo'llarida ishlatishingiz mumkin. Dasturlash sohasini o'sish tarixi doim ajablantirib keladi.

Tarixda ilk yaratilgan dasturlash tillaridan biri bo'lmish FORTRAN (FORmula TRANslation) ham asosan matematik xisoblash va shu kabi yo'nalishlarda ishlatilgan. Assemblyda kod yozish juda katta intelektual kuch talab qilinishi xisobiga bunday tillar ishlab chiqilgan. Ha compiler dasturlash tillaridan oldin odamlar 0 va 1 larda kod yozishgan (adashmasam).

Tillar sekin-asta yaxshilanib inson tiliga yaqin tarzda kod yozish imkonini berishi o'sib boraverishini tillarni syntax'idan ko'rsangiz bo'ladi. C'da yozilgan kodni tushunish qiyin ammo Python kabi tillardagi kodlarni shunchaki o'qib tushunish osonroq. Hozir esa AI davridamiz. Siz to'laqonli inson tilida kod yozasiz (deyarli).

"Python bo'lmaydi, C++ o'rganish kerak", "Hech kim C da kod yozmay qo'yadi" kabi so'zlarni deyarli 20-30 yildan beri aytib kelishayabdi ammo ular akutalligini yo'qotishmadi. Xuddi shunday AI ham sizni ishingizni olish uchun emas, balkim siz uchun qulayroq ish muhiti yaratish uchun ishlab chiqarilayabdi deb o'ylayman.

AI ishni olib qo'yish xavfi bormi? Albatta, ammo yangi ish o'rinlari yaratish ehtimoli ham bor (balkim yo'qdir, aniq aytish qiyin). Aniqroq nimani ayta olish mumkin? AI shunchaki yordamchi bo'lib qoladi, to AGI yoki ASI yaratilmaguncha. Chunki AI o'zi, erkin harakat qila olmaydi, fikrlay olmaydi (hozircha).

AI qurish uchun eng zo'r til bu Python deyishadi. Menimcha unchalik ham emas. Shaxsan hozircha ko'rgan katta loyihalarim source kodi asosan Rust yoki C++ da (Dropbox'da ham). Adashmayotgan bo'lsam Anthropic (Claude) va Github (Copilot) ham asosan shu tillardan foydalanadi. Buni sabablari ko'p (qoidalar qattiqligi, xotira boshqaruv, xavfsizlik, resurslar, e.t.c.).

Bu post nimadir o'rgatish uchun emas, shunchaki fikrlarimni yozib qo'yish uchun yozildi. "Nimadir" yozgim kelmadi, o'rniga "random thought of mine" yoza qoldim 🙃

#computerNetworking

System Design intervyularda asosan katta tizimlarni qurish haqida gaplashiladi. Butun katta tizimni 45 daqiqada qurish qiyin, ammo uning qaysidir muhim qismiga diqqat qaratish va o'sha qismini yaxshiroq qilib berish nisbatan osonroq.

Siz har qanday servis qurishingizdan qat'iy nazar sizni servisingiz tashqi servislar bilan aloqa qila olishi kerak. Buning uchun sizdan Networking bilimi talab qilinadi. (Ha hozir hype bo'layotgan AI, cloud provider, cloud computing, frontend, backend, devops, ... larni barcha networking siz oddiy narsalar bo'lib qolishadi)

Interviewer: servisingiz low bandwidth xolatida ham yaxshi ishlay oladimi?
Siz, ichingizda: WTH, low bandwidth nima?

Bandwidth bu berilgan vaqt oralig'ida network connection orqali qancha ma'lumot yubora olishingiz xisoblanadi. Misol uchun siz wifi o'rnatish uchun kelishga ISP servis 100Mb/s degan bo'lsa, demak sizni tarmoqingiz ISP dan sekundiga 100 Megabits ma'lumot yuklab ololadi yoki yubora oladi.

Ammo menda bir muammo bo'layabdi. Kecha do'stim yuborgan linkga bosganimda sahifani ochishga 5 soniya vaqtim ketdi. Sahifada katta fayllar mavjud emas ekan. Bu holatda, meni internetim yomon ishlayabdimi?

Yo'q, high bandwidth degani har narsani tez yuklaydi/yuboradi degani emas. Bu yerda latency degan tushuncha kirib keladi. Network latency bu so'rov yuborish va qabul qilish jarayoni uchun ketkazilgan vaqtga nisbatan aytiladi.

High latency keltirib chiqaruvchi omillar turli xil bo'lishi mumkin: serever side dynamic content'ni compile qilinishi, server-client o'rtasidagi masofa, browser render qilish vaqti, va boshqa faktorlar ham bo'lishi mumkin. Agar software tomonda hammasi yaxshi bo'lsa, demak gap aniq masofada bo'ladi.

Misol uchun Google har qanday mamlakatda yaxshi ishlaydi. Buning sabablaridan biri bu masofa. Ya'ni sizni ISP servisingiz eng yaqin Google servislariga so'rov yuboradi. Shunda low latency bo'lgani xisobiga sizga garantiya berilgan internet o'z o'rnida ishlayotgandek ko'rinadi. Eng yaqin serverlarni joylashtirish jarayoni esa CDN ya'ni Content Delivery Network (Kontent yetkazuvchi tarmoq) deb ataladi.

Global servis qurayotganingizda masofaga albatta e'tibor bering. Chunki dasturingiz qanchalik yaxshi bo'lmasin, masofa uni sekinroq yoki yomonroq ishlar ekan degan tushunchaga sabab bo'lib qolishi mumkin.

#randomThoughts

Bozorda "sun'iy intelekt poygasi" boshlangan. Hamma AI haqida gapirayabdi. Meta eng yaxshi mutaxasislarni jalb qilishga qattiq bel bog'lagan.

Jensen Huang (CEO at Nvidia) Machine Learning va Computing uchun eng foydali yo'l bu CPU bilan emas, balkim GPU bilan ekanini qisman bo'lsa ham ko'ra olgan inson sifatida bilaman. Hozir Nvidia kompaniyasi bozor narxi $4 trillion dan oshibdi, bu Google + Meta va yana bir nechta kompaniyalarni bozor narxi degani.

Hamma AI uchun kurashayotgan bir vaqtda meni bir narsa ko'p e'tiborimni tortayabdi - "Quantum Computing". Agarda kelajakda AGI balkim, ASI ishlab chiqariladigan bo'lsa ular albatta ko'p quvvat va tezlik talab qilishni boshlashiga olib boradi. Bunda GPU lar qanchalik darajaga bora olishini bilmayman, ammo ular nazarimda Quantum chip'larchalik kuchli bo'la olishmaydi deb o'ylayman.

Agar kelajak uchun yaxshi investitsiya qilmoqchi bo'lsangiz, qanchadir vaqtingizni shu sohani o'rganishga ham investitsiya qiling.

Let me know if I am wrong.

Problem

Har qanday kompaniyada "onboarding" jarayoni bor ya'ni sizni kompaniya, jamoa, muhit, va ish qurollari bilan yaxshilab tanishtirishadi. Mobal.io kompaniyasidan oldingi barcha ishlagan joylarida o'zimga bir xil gapni takrorlar edim:
- Tezroq hamma narsani o'rganishim va code contribution qilishim kerak!

Biror yangi mavzuni o'rgansam "obsessed" bo'lib qolar edim. Kunlar emas, haftalarni sovurib yuborardim. Bunga asosiy sabab bu berayotgan xato savollarim bo'lardi:
- How it works (internally)?
- Why it works (that way)?


Experience

Bu qilgan qarorlarim xatoligini kech tushundim. Ba'zilari esa menga juda qimmatga tushgan. Texnologiyalarni ichini qanday ishlashini tushunish yoki yodlab olish sizni Senior qilib qo'ymaydi. Texnik bilimlarni kuchliligi sizni Senior qilib qo'ymaydi. Ishonavering, Senior bo'lish uchun ko'plab omillar kerak, yaxshi komunikatsiya, jamoa bilan ishlay olish, to'g'ri paytda to'g'ri yechim qilishni ko'ra olish va boshqa (Soft skill) tajribalar ham talab qiladi. Men buni kech angladim.


Solution

Onboarding vaqtida sizdan hech kim, hech qanday ortiqcha ishlar kutmaydi. Siz shunchaki o'zingizdan ko'p narsa kutishingiz mumkin. Jamoa sizni tezroq moslashishingizga yordam berish uchun doim tayyor bo'ladi. Ko'p vaqtingizni tejamoqchimisiz? Unda ushbu 2 savolni bering:
- What and Where?

- Bu servis o'zi nima?
- Nimaga mavjud?
- Qayerda ishlatishim kerak o'zi buni?
... degan savollar to'g'riroq bo'ladi. Har qanday kompaniyada ko'plab texnologiyalar va servislar ishlatiladi. Ularni nimaligi, qayerda ishlatishingizni bilish, sizga boshqa bilimlardan ustunroq xisoblanadi.

Muhtojlik xis qilmaguncha tegmang. Ha bu xuddi "kod ishlayabdimi, demak tegmang" degan gapdek eshitiladi va bu juda to'g'ri fikr. Siz servislarni optimizatsiya qilaman deb ishlab turgan narsani buzishingiz mumkin. Bu esa ishlab turgan biznesni buzishdek gap. Buni premature optimization deyishadi (kerakmas bo'lsa ham optimizatsiya qilish).

Ko'plab muvaffaqiyatli startup'lar o'zlari ishlatayotgan servis yoki texnologiyalarni to'liq yoki qisman bo'lsa ham tushunishmaydi. Ammo ular bu servis/texnologiyalarni qayerda ishlatishni, qanday ishlatishni bilishadi.

Dropbox'ga ilk bor qo'shilganimda Networking & Automation Team a'zosi edim. Asosiy loyihalarimiz ko'lami cheklangan edi. Ko'p jamoalar, tizimlar bilan ishlash uchun loyiha berishdi. Jamoani bu tizim/texnologiya bilan tajribasi yo'qligi va men ularni o'rganib, tadbiq qila olishim ham ko'p qo'l keldi. Bu tizmlarni qanday ishlashini aniq bilmayman, ammo ularni ishlatish bizdagi muammoni yecha olishini sezib turar edim. Bu ish ham promotion olishga katta xissa qo'shgan. Bilaman boshqa omillar ham bor, misol uchun ko'plab TechTalk'lar berish va jamoalarni bilmlarini oshirish ayniqsa juda katta role o'ynaydi. Kompaniyamiz CTO'si bilan tanish bo'lishim ham sababchi bo'lishi mumkin : )