Курсы по системной интеграции

Вы познакомитесь с инструментами и лучшими практиками построения архитектуры ПО. Научитесь выбирать архитектурный стиль под конкретную бизнес-задачу, сможете создавать масштабируемые отказоустойчивые приложения и повысите свой доход.

Погружение в «мир хайлоада» и архитектуры больших проектов за максимально короткий срокДаже не обладая опытом работы в хайлоад-проектахЖивые брейнштормы проектов на 100М DAU

О курсе

• Длительность 8 недель
• Занятия проходят в формате живых вебинаров, по индивидуальному расписанию

Как проходит занятие

Занятия включают:

• Теоретическую часть
• Сессию вопросов и ответов по пройденной теории
• Закрепление теории на практике
• Обратную связь по практическим и домашним заданиямт

Краткий список тем:

• Введение в микросервисную архитектуру — основы, преимущества, ограничения и отличие от монолитов
• Обзор DevOps и инфраструктуры для микросервисов — ключевые процессы и инструменты поддержки
• Domain-Driven Design (DDD) — единый язык, контекстные границы, доменные события и их роль
• Проектирование микросервисной архитектуры — стратегии миграции от монолита, паттерны "распила" и снижение зависимости
• Паттерны взаимодействия — синхронное (REST, GraphQL, gRPC) и асинхронное (Kafka, очереди, publish-subscribe)
• Управление данными — изоляция, согласованность, паттерн SAGA
  - Масштабирование и производительность — горизонтальное/вертикальное масштабирование, балансировка, кэширование
• Обеспечение отказоустойчивости — circuit breaker, retry, fallback
• Безопасность микросервисов — аутентификация, авторизация, шифрование, управление секретами
• Мониторинг и автоматизация — системы сбора логов, хэлсчеки, метрики, автоматизация тестирования

Освойте использование ИИ для ускорения разработки и повышения качества кода с нашим курсом! Что такое LLM и как они помогают разработчику Обзор: OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor, Trae, Windsurf Этические аспекты и ограничения Галлюцинации в коде: как распознавать и проверять Практика: Знакомство с интерфейсами Первые промпты для генерации функций Сравнение ответов разных инструментов Анализ точности и полезности Особенности каждого инструмента: OpenAI Codex — мощь генерации Cursor — IDE-подобный подход к взаимодействию с GPT Trae — работа с контекстом и Git Windsurf — визуальное управление кодом Как выбрать подходящий под задачи команды Практика: Генерация простых скриптов и функций Работа с Git через ИИ Улучшение существующего кода Автоматизация повторяющихся задач Базовые техники промпт-инжиниринга Few-shot, Chain-of-Thought, Role prompting Как задавать конкретные задачи Примеры успешных промптов Практика: Генерация утилит по описанию Создание CLI-инструментов Написание REST API из промпта Оценка и доработка сгенерированного кода Как масштабировать проекты с помощью ИИ Управление модулями, зависимостями, версиями Поддержка актуальной документации Работа с несколькими файлами и контекстом Практика: Генерация архитектурных решений Рефакторинг больших частей кода Проверка совместимости между модулями Поддержка README и CONTEXT-документов Как создавать Implementation Plan Учет тестирования, зависимостей, покрытия Интеграция с GitHub и Jira Проверка логики решения до написания кода Практика: Генерация плана реализации Проверка на логические ошибки Переписывание и уточнение плана Использование плана как основы для Pull Request Архитектурная документация (README, AGENTS, CONTEXT) Как поддерживать её в актуальном состоянии Документирование изменений вместе с кодом Интеграция с CI/CD Практика: Автоматическое обновление README Генерация CONTEXT-файлов Проверка соответствия документации коду Обновление артефактов при каждом коммите Как внедрить ИИ в daily routine Проверка и одобрение кода от ИИ Ответственность за результат Работа с несколькими LLM-агентами Практика: Разработка фичи через "задача → план → выполнение" Отправка результата в Git Проверка и рецензирование Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым Лучшие практики использования ИИ в разработке Критическое мышление при работе с ИИ Возможности и ограничения современных инструментов Практика: Финальное задание: Получить задачу Составить Implementation Plan Сгенерировать код Проверить и отправить в Git Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов