Эволюция управления быстро-растущей разработкой ПО с примерами автоматизации на стеке технологий Django Apps + Docker

python Доклад 30 минут Александр Бурцев Python(Сан-Паулу) :   Jun 17 14:15
Александр Бурцев
Специализация - управление портфелем проектов. Организация бизнеса с использование интернет технологий.

Генеральный директор аутсорсинговой компании http://BramaBrama.com
Адепт OpenSource технологий и автоматизации процессов производства.
Автор программного обеспечения на Django.

Если ваш стартап вырос из демо-версии в бизнес и вы столкнулись с операционными задачами. Вам нужно успевать не только поставлять модные обновления программы вашим пользователям, но и удовлетворять запросы акционеров, разделять вашу команду на административную группу и команду разработки, сделать акцент на продажи и маркетинг, успевать исправлять ошибки в программе и внедрить систему контроля качества, то добро пожаловать в реальный мир ИТ бизнеса.

Рассмотрим кейс с запуском конвейерного производства WEB-проектов на Django. Рассмотрим проблемы управления релизами ПО, поддержкой и контролем качества, bugfix-процессами.

Какие вы знаете нюансы программирования на Django, которые ограничивают нас в скорости запуска новых продуктов(коммерческих систем) и реиспользовании кода компонентов-приложений django?


1) На текущий момент для разработки ПО много удобных инструментов, но исчерпывающее большинство из них рассчитано на не большие
проекты и уж точно не на конвейерное производство приложений и сборку продуктов-редакций из 20 и более программных компонентов или гетерогенных систем для автоматизации процессов в бизнесе.

2) Даже если вы маленькая компания, стоимость такого сопровождения бизнеса будет стоить вам так же, как и для крупной компании. Вы можете сократить расходы только при
наличии навыков внедрения, опередить конкурентов в скорости и качестве масштабирования. Маленькая компания может выбирать более гибкие средства автоматизации, делать это быстро и не нуждаетесь в внедрении на 1000+ сотрудников.

3) На самом деле все гораздо сложнее тк можно сравнить OpenSource решения, услуги компаний по их внедрению и адаптации под ваши процессы в нормо-часах программистов, а так же преимущества платного программного обеспечения: Trac, Redmine, Jira, Wiki, Confluence, MS Project и тп

4) Рассмотрим кейс с запуском конвейерного производства WEB-проектов на Django. Рассмотрим проблемы управления релизами ПО, поддержкой и контролем качества, bugfix-процессами.

5) Рассмотрим нюансы программирования на Django, которые ограничивают нас в скорости запуска новых продуктов(коммерческих систем) и реиспользовании кода компонентов-приложений django. Решение – SpicyCMS приложения и архитектура реестра плагинов для django.

6) Организуем среду для разработки при помощи docker и современных продуктов GitLab CI (Анонс от 22 мая 2016 интеграция с Docker)

7) Оценим результаты до и после и сравним типовые кейсы разных проектов из моего портфолио.

8) Какие еще есть задачи автоматизации для быстрой доставки ПО? – CAS, LDAP и тп

9) Какой минимальный бюджет на поддержку такой инфраструктуры – снимаем розовые очки и понимаем в какой стадии ваш проект – схема эволюции.

--

Опыт запуска и конфигурации проектов для масштабирования под большие нагрузки и быструю поставку ПО:

http://sportbox.ru - Python team Lead 2007-2009

http://expert.ru - Архитектор и руководитель интернет проектов МХ Эксперт 2009-2012

http://hiconversion.ru - рефакторинг платформы и комплектация команды разработки для маштабирования подключения различных API в одном интерфейсе, проектирование UX. Первые на рынке подключили Таргет@mail.ru

Организация бесперебойной работы и наиболее оптимальные решения для поддержки проектов

http://shoppyboom.ru
http://lookinhotels.ru

МФТИ и национальная платформа открытого образования (НПОО) в качестве управляющего проектами (PM). Построение процессов масштабирования проектной команды. 2016

http://openedu.ru

Деcятки других проектов разной сложности.
Постоянная ссылка на доклад: https://devconf.ru/offer/209