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