Рубрика «автоматизация» - 28

Чуть больше года назад я столкнулся с тем, что на внутреннем проекте совсем не айтишной компании вырос целый отдел веб-разработки, которым мне и довелось руководить. Рабочий процесс вроде как устаканился и всех устраивал, но оставались проблемы:

  • Проверка каждой ветки проходила локально. Приходилось откатывать базу от изменений с предыдущей проверки, билдить фронт. Когда несколько разработчиков вот-вот закончат работы и осталось проверить каждую по мелочи — это превращалось в ад;
  • Различались окружения на проде и между разработчиками, что приводило к ошибкам: “у меня всё работает”.

Внутренний перфекционист жаждал организовать всё правильно. Делюсь результатами поисков ответа на вопрос: «а как, собственно, “правильно”»?

Мы добились

  • Легкого и быстрого деплоя в production (ради эксперимента выводили каждый день две недели подряд);
  • Гарантию защищённости от ошибок из-за различий в окружении приложения;
  • Можем организовать эффективное взаимодействие с заказчиком:
    • демонстрировать каждую feature-ветку;
    • давать гостевой доступ для создания задач и наблюдения над ходом работ.

Данная статья будет полезна, если вы:

  • начинающая IT-компания или в первый раз столкнулись с работой в команде над большим проектом;
  • хотите обновить свой устаревший процесс разработки (workflow);
  • ищете лучшие практики и хотите посмотреть, как у других;
  • часто натыкаетесь на статьи про DevOps, CI/CD, облака и хотите, чтобы у вас одним нажатием кнопки создавались тестовые окружения, а очередное обновление прода не было рулеткой.

Под катом вы найдёте

  • типовой рабочий процесс от постановки задач до релиза;
  • инфраструктурное решение для построения любого современного процесса разработки с использованием минимального количества инструментов;
  • пример для часто встречающегося кейса: разработка веб-приложения;
  • видеозапись доклада, где вживую показывается результат.

Веб-разработка с нуля: руководство для молодых команд по созданию инфраструктуры CI-CD и процесса разработки - 1

Читать полностью »

Сегодня мы хотим рассказать о направлении, с которого мы, Cognitive Pilot, исторически начали свои разработки в области создания беспилотных технологий, а именно отрасли automotive. Вообще эта сфера ставит перед разработчиками беспилотных систем наиболее интересные задачи: на дорогах общего пользования сцены намного сложнее и динамичнее, чем в сельском хозяйстве или на рельсах, а поведение объектов часто почти невозможно предугадать. Для создания беспилотных автомобилей используются технологии глубокого обучения, наиболее сложные нейронные сети и объемные датасеты. 

Но вместе с тем не секрет, что промышленное использование беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования не разрешено законодателями. И получение санкций на это не стоит ожидать прямо завтра. Участникам рынка еще предстоит решить целый ряд серьезных организационных, юридических, технических и иных проблем. Поэтому мы и выбрали в качестве приоритетных, реальные рынки агро- и рельсового транспорта, на которых наш ИИ может работать и приносить пользу уже сегодня, где, например, комбайнеры уже не касаются руля, сосредоточившись на управлении техпроцессом уборки зерновых, машинисты локомотивов повышают безопасность работы, и где в рамках представленных нами моделей использования автопилотов не нужно ждать разрешения чиновников того или иного уровня. 

Взгляд на ADAS изнутри: когда поедет робот? - 1
Читать полностью »

Подход governance as a code обеспечивает контроль соблюдения архитектурных принципов как в части конфигураций инфраструктуры, так и в части программного кода. Правила проверки каждого артефакта, будь то конфигурация k8s, список библиотек или даже описание сценария CI/CD, описаны специальным кодом проверки правил, имеют свой жизненный цикл, могут тестироваться и ничем не отличаются от обычного программного продукта.

Александр Токарев (Сбербанк) расскажет, как и что можно проверять в процессе разработки программного обеспечения, чтобы разрабатывать более безопасные и качественные приложения, и почему Сбербанк решил не использовать такие очевидные решения как SonarQube, а разработать собственное решение на базе Open Policy Agent без дополнительных пакетов над ним. Также Александр покажет, когда выбирать admission controller, когда использовать «чистый» Open Policy Agent, а когда можно обойтись без какого-либо контроля.

Александр поговорит о том, нужны ли стандарты, что такое язык Rego и что за крутой продукт Open Policy Agent, а также рассмотрит нетиповые кейсы его применения, как с ним работать, и как его использовать для контроля. Email Александра.

Враг не пройдёт, или как помочь командам соблюдать стандарты разработки - 1
Читать полностью »

Привет, я – Павел Савельев, глава отдела BPA (Business Process Automation) в Lamoda. Это один из самых крупных отделов в нашем IT – 9 команд, и мы планируем расширяться и дальше. Расскажу о том, как устроен мой отдел разработки и что “под капотом” у Lamoda.

Если совсем просто, то BPA – это такая централизованная сеть, которая объединяет службу доставки, огромный склад и систему управления заказами, с разработкой и интеграцией с партнерами. Все это обвязано отчетами и аналитикой. Мы проектируем и пишем все сервисы по взаимодействию этих систем и предоставлению похожих услуг партнерам.

image
Читать полностью »

Недавно мой коллега рассказал как мы роботизируем зерноуборочные комбайны и чему научились за этот сезон.

Начинается уборка кормовых культур и мы активно осваиваем кормоуборочную технику. 
Кормоуборочный комбайн – технически более сложная и мощная машина. В связке с ним идут сразу несколько транспортных средств для сбора урожая (трактора с прицепом, грузовики, силосовозы). К работе на такой технике допускаются только опытные механизаторы, у которых за спиной несколько лет работы.

Работа на комбайне во время уборки кормовой кукурузы похожа на езду в машине в густом тумане, только вместо тумана на протяжении всего пути высокая зеленая стена из растений, из которой может выскочить кабан, столб или человек. Перемолов человека (история есть в моей прошлой статье), комбайнеры седеют и больше не могут работать. Кроме этого, в этом «зеленом тумане» надо суметь не врезаться в рядом едущий силосовоз, следить за точностью загрузки силоса с хоботом длиной до 7 метров, из которого вылетает по 50-60 кг силоса в секунду, и равномерно заполнять фургон, чтобы он не гонял полупустым туда сюда.

Как мы первыми в мире роботизируем кормоуборочные комбайны - 1

Фактически один комбайнёр работает за троих, следит за процессом уборки кукурузы (одно рабочее место), ведёт технику (второе рабочее место), загружает силосовоз (третье рабочее место). В итоге что-то страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена кормоуборочного комбайна 16 млн рублей, есть модели и по 50 миллионов), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки.

Большую часть работы мы автоматизируем, сейчас расскажу какие сложности мы преодолеваем и что делаем.
Читать полностью »

image
А ведь в прошлом году это делали senior-разработчики.

Возможно, вы помните, что мы говорили про то, как можно сильно улучшить работу обычного сельскохозяйственного комбайна, если использовать нейросетки для распознавания культур и препятствий и робота для автопилотирования. Всё это (кроме процессоров Nvidia и ещё части железа) — наша разработка. А радость в том, что в некоторых южных регионах страны закончилась уборочная страда, и наши комбайны показали себя лучше, чем ожидалось. Слава роботам!

image

В этом году мы поставили несколько сотен блоков из мощного графического ядра (для нейросетей), камер, гидравлических насосов или CAN-модулей для подруливания. Если в прошлом году агропилоты были в опытной эксплуатации, то сейчас речь идёт уже про серийные модели. И они справились.

Более того, они справились лучше, чем мы ждали. Кроме того, в релиз вошли далеко не все фичи. В релизе осталось, по сути, ядро, но одно только это позволило получить очень заметный экономический эффект.

Конечно, обошлось не без сюрпризов. Но давайте расскажу более конкретно, с числами и примерами.
Читать полностью »

Я занимался стоматологией как главврач-управленец. В смысле директор клиники, но не практикующий доктор. Мы начали с убыточной клиники в неудобном месте города, где зубы лечили только когда адски болело, Инстаграма для ультрабелых улыбок не было, и вообще жизнь казалась не очень яркой. За четыре года сделали клинику лучшей в Ульяновске. А за следующие пять лет её рейтинги трижды признавали лучшей в Поволжье. Главным в этом процессе стало ИТ-ядро: мы дважды переделали все процессы от приёма и диагностики до плана лечения и сопровождения. Ключевым было то, что пациент возвращался до десяти и более раз в рамках комплексного лечения: из «гаражного автосервиса с хорошим ремонтом» мы превратились в клинику, которую нужно регулярно посещать для профилактики и совершенствования своей улыбки. И уходить с хорошим настроением.

Собственно, я бы хотел рассказать про предпосылки к тому, что и, главное, как нужно автоматизировать в клинике. Потому что тогда была только 1С, а, как известно, буква «У» в названии этого ПО отвечает за удобство. Но чтобы понять, почему же так важно делать те же планы лечения с визуализацией за три минуты, нужно будет немного рассказать, как вообще работает стоматология. И где, как и на чём она действительно зарабатывает.

Было — стало

image
Читать полностью »

image
Терминал сбора данных Zebra WT-40 со сканером-кольцом. Нужен для того, чтобы была возможность быстро сканировать товар, при этом укладывать физически короба на паллету (свободные руки).

На протяжении нескольких лет мы очень быстро открывали магазины и росли. Закончилось это тем, что сейчас наши склады принимают и отправляют порядка 20 тысяч паллет в день. Естественно, сегодня у нас уже больше складов: два больших в Москве — 100 и 140 тысяч квадратных метров, но есть и небольшие в других городах.

Каждая сэкономленная секунда в процессах приёмки, сборки или отправки товара в таких масштабах — это возможность сберечь время на операции. А ещё это огромная экономия.

Именно поэтому два главных множителя эффективности — это продуманный алгоритм действий (процесс) и настроенные ИТ-системы. Желательно «как часы», но «работающие чуть менее, чем идеально» тоже вполне подойдёт. Всё же мы в реальном мире.

История началась шесть лет назад, когда мы присмотрелись к тому, как именно поставщики разгружают фуры у нас на складе. Это было настолько нелогично, но привычно, что сотрудники даже не замечали неоптимальности процесса. Более того, в тот момент у нас не было промышленной системы управления складом, и в основном логистические операции мы доверяли 3PL-операторам, которые использовали свой софт и опыт в построении процессов.
Читать полностью »

Всем привет! Меня зовут Паша Лесюк, я работаю мобильным тестировщиком в компании Циан. В этой статье я расскажу о возможностях управления яблочными симуляторами из командной строки.

simctl: управление симуляторами Apple через терминал - 1

Читать полностью »

image

Мы собрали прототип дрона, который будет летать по складу и инвентаризировать алкоголь. Вообще-то такой дрон нужен много для чего (и вы могли видеть в некоторых магазинах ездящие колонны, которые занимаются чем-то подобным), но именно на складе алкоголя крайне важно, чтобы это был не человек. Потому что есть огромная проблема с подбором персонала на такие объекты. Отметим, что в результате отбора и последовательного отсева тех, кто злоупотребляет алкоголем на работе или стремится его украсть, в итоге на складе работают в основном глубоко религиозные люди, которым ислам запрещает пить.

Но вернёмся к роботу. От него нужны три вещи:

  1. Двигаться по складу без помощи оператора.
  2. Считывать штрихкоды или QR-коды паллет и надписи около них.
  3. Превращать это в данные инвентаризации и передавать в WMS в итоге.

Казалось бы, простейшая задача для пятичасового хакатона. Но на деле всё немного не так. Начнём с того, что метки под скотчем или полиэтиленом (то есть нужно сопоставление нескольких кадров без бликов) имеют разный шрифт и бывают рваными или протёртыми. Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js