Мы остановились на открытом симуляторе InferSim от Alibaba. Он умеет считать TTFT, TPOT и пропускную способность без запуска реального инференса. Но из коробки поддерживает только несколько топовых GPU и фиксированный набор моделей — для наших сценариев этого было недостаточно. Пришлось дорабатывать.

Как устроен InferSim

В основе симулятора — двухфазная схема. Сначала на целевом железе запускаются микро-бенчмарки: измеряется реальная производительность на типовых операциях внимания и матричных умножениях. Получается таблица коэффициентов Model FLOPs Utilization (MFU) — сколько процентов от теоретического максимума выдаёт конкретная карта на конкретной операции. Затем, уже без доступа к GPU, симулятор на основе этих MFU и аналитической модели вычисляет задержки. Именно такой подход даёт более точные предсказания, чем оценка по паспортной пропускной способности памяти.

Добавляем своё железо

Первым делом мы внесли в hardware/gpu.py поддержку MetaX C500 64GB. Характеристики добавляются через dataclass-экземпляры:

После этого c500 попадает в словарь gpu_map, и симулятор запускается с ключом --device-type C500 --world-size 2. Значения FLOPS и пропускной способности пришлось оценивать по косвенным источникам — производитель не публикует точных цифр. Позже планируем уточнить их через бенчмаркинг на реальном оборудовании. Таким же способом добавили Nvidia 1xH100 и A100.

Конфигурация моделей и одна болезненная ошибка

Симулятор ожидает стандартный config.json в формате Hugging Face. Для Qwen3-32B подготовили файл qwen3_32b_config.json:

Ключевой момент — правильное значение head_dim. У Qwen3-32B оно равно hidden_size / num_attention_heads = 5120 / 64 = 80. У нас ушло некоторое время, чтобы понять, почему симулятор выдаёт невалидные результаты: изначально в конфиге стояло значение 128. Пока не исправили — KV-кеш переоценивался, и метрики улетали в неадекватные цифры. После исправления всё встало на свои места.

Позже добавили поддержку Qwen3.5‑9B с её гибридной архитектурой, построенной на чередовании Gated DeltaNet и Gated Attention. Главная особенность модели в том, что около трёх четвертей слоёв не создают привычного KV‑кеша, а используют линейное внимание – компактное скрытое состояние, которое лишь обновляется с каждым новым токеном, не увеличиваясь в объёме. Это кардинально снижает расход памяти на длинных контекстах, но привносит и свою цену: на коротких дистанциях такая модель проигрывает в скорости Prefill, потому что Gated DeltaNet работает последовательно и хуже утилизирует матричные вычисления GPU.

Симулятор изначально не умел различать слои двух типов и считал весь KV‑кеш одинаково. Чтобы поддержать Qwen3.5, пришлось доработать расчёт задержек в классе HybridModel: теперь он отдельно обсчитывает full‑attention‑слои с полным кешем и linear‑attention‑слои без кеша, используя параметры num_full_attn_layers и num_linear_attn_layers из конфигурации. В директорию проекта models добавили hybrid_model.py, в котором сделали дополнительные расчёты:

Без такой дифференциации симулятор для Qwen3.5‑9B показывал E2E порядка 2 500 секунд вместо реальных нескольких секунд – та ошибка, которую мы долго отлавливали.

Визуализация и эксплуатация

Чтобы не разбирать каждый раз текстовый вывод InferSim, сделали веб-интерфейс на Streamlit. Симулятор дёргается через subprocess, результаты парсятся из stdout и визуализируются:

• тепловые карты задержек (Prefill, Decode, E2E Total) для разных длин входных и выходных токенов;
• анализ RPS с расчётом требуемой параллельности и сравнением с доступной памятью;
• информация о занятой памяти в формате «X ГБ из Y ГБ».

Кэширование через @st.cache_data позволило избежать повторных запусков симуляции при неизменных параметрах. Интерфейс получился достаточно удобным, чтобы даже коллеги без погружения в командную строку могли осмысленно сравнивать конфигурации.

Приложение упаковано в Docker и лежит в репозитории на GitHub. Сервисы — сам Streamlit и Nginx в качестве обратного прокси с SSL-терминацией и базовой HTTP-аутентификацией. Деплой на VDS автоматизирован через GitHub Actions: собрали образ, отправили на сервер, перезапустили контейнеры. SSL-сертификаты Let's Encrypt обновляются по cron.

Что в итоге

Адаптированный InferSim не претендует на абсолютную точность — она ограничена качеством бенчмарков и коэффициентов MFU. Но инструмент позволяет избежать грубых ошибок при планировании, что в условиях ограниченного доступа к GPU и их высокой стоимости само по себе немало. Мы продолжаем калибровку симулятора и готовим обновлённые конфигурации для следующих моделей.

Репозиторий проекта открыт, будем рады замечаниям и предложениям от тех, кто решает схожие задачи.

Инструменты в подборке закрывает эти задачи по-разному, поэтому для каждого разбираем не только список функций, но и где это работает.

1. Visary BI: облачная BI-платформа для анализа и визуализации данных

Visary BI — платформа бизнес-аналитики от НПЦ «БизнесАвтоматика», в реестре отечественного ПО с декабря 2023 года (реестровый номер №20974). По данным TAdviser, система на втором месте по доле на российском рынке BI за 2022–2024 годы. Поставляется в двух форматах: облако с соответствием 152-ФЗ или серверный дистрибутив — для тех, у кого данные за периметр корпоративной сети не выходят.

Что внутри

В основе три инструмента: конструктор дашбордов, конструктор отчётов и визуальный конструктор запросов.

Конструктор запросов подходит — для аналитиков, которые в целом умеют писать SELECT, но не хотят разбираться в диалекте каждой конкретной базы. Объединить 1С, Excel и CRM в один источник можно визуально, без разработчика.

No-code здесь топ-фича: источники данных добавляются без написания кода, связи между источниками настраиваются через визуальный конструктор. При необходимости поддерживается и стандартное написание SQL-запросов к БД. Периодичность обновления данных в дашбордах и отчётах задаётся системными настройками. Среднее время запуска, по данным вендора, около недели.

Отдельно стоит сказать про разграничение прав доступа — оно работает на трёх уровнях: система, дашборд, конкретный объект. Плюс полное логирование действий пользователей.

Из того, что встречается реже, чем хотелось бы в других BI-инструментах: интеграция с видеокамерами и компонент геоаналитики «Карта».

Источники данных, интеграции и экспорт

Для источника данных подключаются внешние ERP, WMS, 1С и другие системы: Visary BI поддерживает типовые коннекторы к реляционным СУБД (MS SQL, Oracle Database, PostgreSQL и др.), работает с файловыми форматами (Excel, CSV, Google Sheets и др.).

Из ОС поддерживаются Windows и AstraLinux — второе актуально для организаций, которые переходят на отечественный стек. Экспорт готовых отчётов — PDF, XLS, XLSX, DOCX, RTF, MHT, HTML, CSV, изображения.

Visary BI — часть экосистемы Visary Cloud, что это значит: корпоративный чат, видеосвязь, файловое хранилище и онлайн-редактор документов подключаются бесплатно в базовой поставке, а не продаются отдельными сервисами сверху. Если нужна трансформация данных перед загрузкой в BI — есть отдельный платный модуль Visary ETL.

Где это используется

Мы попросили вендора привести конкретные примеры, что уже происходило у клиентов.

Первый кейс — розничная сеть. Владелец нескольких точек не понимал, какие товары реально прибыльные с учётом логистики и акций: данные из 1С расходились с Excel, а сводить их вручную занимало несколько дней. Подключили оба источника и CRM. Аналитик за один рабочий день собрал дашборд с маржинальностью по категориям, выполнением плана по точкам и динамикой продаж.

Настроили ежедневную рассылку в Telegram — теперь руководитель видит актуальные данные без обращения к аналитику. От подключения источников до рабочего дашборда — три дня.

Второй кейс — производственное предприятие. Три отдела работали в изоляции: производство в ERP, склад в WMS, бухгалтерия в MSSQL. Сводный P&L собирался вручную две недели. После объединения источников через визуальный SQL-конструктор аналитики без помощи программистов создали OLAP-куб с разбивкой себестоимости по цехам, партиям сырья и временным периодам. Разграничили доступ: цех видит только свои показатели, финансисты — детализацию по статьям затрат, директор по производству — сводную. P&L теперь формируется за один день вместо двух недель. Попутно нашли систематический перерасход сырья в одном из цехов — следующий квартал закрыли с экономией 15%.

Пример дашборда мониторинга финансов

Деньги

Бесплатной версии нет. От 2 000 рублей за пользователя в месяц, тариф «Корпоратив» — 1 600 рублей. Полная сетка с детализацией по функциям — на visary.cloud/tariffs. Оплата через расчётный счёт для юридических лиц.

Для небольших команд или тех, кто хочет сначала потрогать инструмент перед покупкой, — порог входа будет ощутимым. Бесплатного пробного периода в открытом доступе нет, условия уточняются у вендора напрямую.

Поддержка и документация

Поддержка работает по Telegram, почте и телефону. Документация на русском языке, видеоуроки в открытом доступе — можно разбираться самостоятельно. По запросу проводятся очные и онлайн-курсы, что актуально, когда нужно обучить несколько команд одновременно. В роадмапе — интеграция AI-инструментов для прогнозной и предиктивной аналитики, а также развитие концепции Action BI: система не только фиксирует проблему, но и предлагает действия для решения. Например, если заметит отставания по срокам — автоматически предложит собрать совещание или пересмотреть направление проекта.

2. Visiology: корпоративная BI-платформа с собственным аналитическим движком

Visiology работает с 2015 года. 500+ клиентов, 2000+ специалистов в сообществе. Трижды побеждала в «BI-круге Громова» (2019, 2021, 2022), взяла номинацию «Драйвер BI» на «Битве BI» при поддержке Минцифры и выиграла конкурс «Лучшие цифровые решения» Аналитического центра при Правительстве РФ.

Что внутри

В основе платформы аналитический движок ДанКо. Он берёт на себя хранение, вычисления и управление доступом, а поверх него работают два продуктовых модуля.

Visiology Dashboards — среда для построения дашбордов и регламентных отчётов. Интерфейс работает в браузере на любой ОС. Поддерживается синтаксис DAX: аналитик строит сложные расчётные показатели прямо в конструкторе, без правок на уровне витрин DWH и без JS- или Python-кода. Новые представления создаются бизнес-пользователями в режиме конструктора — программирование не нужно. Виджеты переиспользуются между проектами или берутся из маркетплейса. По данным вендора, первый дашборд — через два дня после начала обучения.

Visiology Smart Forms закрывает задачу сбора данных с филиалов и подразделений. Форма открывается в браузере на компьютере или мобильном, вводить данные можно или вручную, или загрузкой Excel. Для каждого поля задаются допустимые значения и формат — выбросы система отправляет на уточнение до попадания в хранилище. После заполнения данные сразу попадают в ДанКо, без ручного импорта. Каждый пользователь видит только те ячейки, которые ему открыты по правам доступа.

Разграничение прав работает на уровне движка ДанКо: RLS-политики применяются автоматически, один и тот же дашборд покажет аналитику полную картину, а рядовому сотруднику — только его данные.

Источники данных, интеграции и экспорт

Экспорт дашбордов: PDF, PPTX, PNG. Регламентные отчёты формируются на основе шаблона Excel и можно использовать для печати. Дашборды публикуются на любой внутренний или внешний портал.

Экосистема

Self-Service ETL закрывает предобработку данных до загрузки в ДанКо — без ETL-инженера. В маркетплейсе Visiology есть готовые виджеты и решения партнёров. Для крупных внедрений есть услуги архитектурного и стратегического сопровождения.

Поддержка и документация

YouTube-канал с обучающими материалами в открытом доступе, база знаний, документация, Telegram-сообщество — вендор называет его самым активным среди российских корпоративных BI-платформ. Есть учебник по Visiology 3, история релизов и публичная дорожная карта. Подготовка специалистов — при поддержке вендора.

3. Yandex DataLens: облачный BI от Яндекса с встроенным ИИ-аналитиком

Yandex DataLens — продукт Яндекса, включён в реестр отечественного ПО, работает на сертифицированной облачной платформе и часто проходит пентесты. Поставляется в двух форматах: облако с быстрым стартом или развёртывание в собственной инфраструктуре.

Что внутри

Конструктор визуализаций работает в браузере. Дашборды собираются в визуальном редакторе, без программирования, готовые шаблоны доступны в Галерее — 91 пример по категориям: продажи, маркетинг, HR, геоаналитика, маркетплейсы.

Для сложных расчётов есть встроенный DataLens Formula Language. Когда формульного подхода недостаточно — подключается Editor: JavaScript-кастомизация визуализаций и обработка данных кодом. Там же доступны API-коннекторы для работы с BI как с кодом.

Отдельная фича, которая в других российских BI-системах пока редкость: встроенный ИИ-агент Нейроаналитик. Он создаёт вычисляемые поля в синтаксисе DataLens, пишет JavaScript для Editor и суммаризирует данные для быстрых инсайтов. Работает прямо в интерфейсе.

Права доступа настраиваются через SSO или Яндекс ID, гибко — для групп и отдельных пользователей.

Источники данных, интеграции и экспорт

Больше 30 источников: от загрузки Excel и CSV до нативных коннекторов к ClickHouse и другим СУБД. Модель данных описывается через схемы «звезда» и «снежинка» с оптимизацией связей или через нативный SQL там, где это нужно.

Экспорт дашбордов: PDF, PPTX, PNG. Готовые дашборды публикуются через iframe в корпоративные порталы, CRM и ERP. Рассылка — по расписанию или по событию, в том числе в Telegram. Интерфейс адаптирован под мобильные устройства.

Экосистема

Внешний вид платформы кастомизируется под корпоративный бренд. On-Premises поставляется как архив с Docker-контейнерами и Helm-чартами для развёртывания на k8s/k3s, с регулярными обновлениями и ранним доступом к новым функциям. Сеть из 30+ партнёров с сертифицированными специалистами берётся за внедрение под ключ.

Деньги

Два варианта. Облако — 990 рублей за рабочее место в месяц, для индивидуального использования бесплатно, пробный период 30 дней. On-Premises — от 1,6 млн рублей в год, доступна как годовая подписка, так и бессрочная лицензия.

Поддержка и документация

Telegram-сообщество насчитывает больше 14 000 участников — по этому показателю DataLens заявляет лидерство среди российских BI-платформ. Есть программа сертификации специалистов, вебинары и книга «От дашборда к системе: как построить операционную аналитику в компании» в открытом доступе. Поддержка облачной версии — от Yandex Cloud, on-premises — через авторизованных партнёров и дистрибьюторов.

4. Luxms BI: платформа бизнес-аналитики с 20-летней историей и лицензией ФСТЭК

Luxms BI — платформа ГК Luxms, работает на рынке больше 20 лет. Внесена в реестр российского ПО, имеет лицензию ФСТЭК на безопасную разработку — по этому показателю вендор заявляет первое место среди российских BI-систем. В рейтинге «Созвездие BI — 2025» платформа вошла в топ-3, заняла второе место по приросту функционала за год и первое по доле прироста в стратегии развития.

Что внутри

Платформа покрывает полный цикл работы с данными: получение и подготовка, встроенное хранилище, визуализация, отчётность, администрирование и кастомизация. Self-Service позволяет бизнес-пользователям строить дашборды самостоятельно.

Отдельный продукт внутри экосистемы — Luxms Data Boring, встроенный ETL/ELT-инструмент. Он закрывает задачу предобработки данных до загрузки в платформу. Есть даже поддержка write-back (обратная запись данных через формы ввода прямо в дашбордах), графовые базы данных для анализа связей, предиктивное обслуживание оборудования через интеграцию с IoT-датчиками.

Безопасность настраивается через продвинутую ролевую модель с детализацией до уровня конкретного показателя. В системе есть полный аудит действий пользователей и функционал согласования данных по бизнес-правилам.

Источники данных, интеграции и экспорт

Платформа подключается к CRM, ERP, реляционным СУБД, Excel и внешним API. Есть совместимость с Arenadata Prosperity и Tantor Certified 15. Среди форматов работы с данными: массовая загрузка из Excel, реестровый сбор через веб-формы, интеграция с LoRaWAN-датчиками.

Поддержка и документация

Документация разделена на три роли: оператор, аналитик, администратор. Обучение проводится очно, есть официальный Telegram-канал и отдельное комьюнити для пользователей платформы. Услуги включают внедрение, техподдержку, технический аккаунт-менеджмент и миграцию с Qlik, Power BI и SAP.

Вместо вывода

На что смотреть в первую очередь: формат поставки, скорость первого результата и стоимость владения с учётом всей команды, а не одного аналитика. Разница между «попробовать» и «внедрить» здесь бывает ощутимой — у части платформ бесплатного периода нет вообще, условия уточняются только через запрос.

Если нужна точка входа и быстрое решение: Visary BI стартует от 2 000 рублей за пользователя в месяц, среднее время от подключения источников до рабочего дашборда по данным вендора — около трёх дней. Для команды, которая хочет сначала увидеть результат, а потом принимать решение о масштабировании, это конкретный ориентир. Остальное зависит от задачи: объём данных, инфраструктурные требования, нужен ли ETL внутри платформы или он уже есть.

При импортозамещении российские компании сталкиваются с одной проблемой: покупают серверы у одного производителя, программы у другого, а потом мучаются со стыковкой и поддержкой. «Гравитон» за 13 месяцев разработал ПАК виртуализации «Гелиус», где и аппаратная часть, и программная часть созданы, производятся и сопровождаются одной компанией.

Команда построила гиперконвергентное решение — в разработке участвовал весь департамент инженерных решений. Это решение сокращает стоимость инфраструктуры на 35-40% в перспективе 3-5 лет по сравнению со стандартным подходом.

Задача: частное облако без зависимости от нескольких вендоров

Бизнес-задача — снизить расходы на IT-инфраструктуру для российских компаний. Гиперконвергентное решение сокращает расходы на персонал за счёт упрощения обслуживания и позволяет эффективнее использовать имеющиеся ресурсы в модели IaaS.

Техническая задача — разработать программно-аппаратный комплекс на базе серверного и коммутационного оборудования российского производства (включённого в Единый реестр российской радиоэлектронной продукции) и программного обеспечения (включённого в Реестр российского программного обеспечения).

Параметры проекта

Срок разработки: март 2021 — апрель 2022 (13 месяцев)

Команда: около 25 инженеров и разработчиков

Экономический эффект: снижение стоимости владения инфраструктурой на 35-40% в перспективе 3-5 лет по сравнению с классической схемой (выделенные серверы, отдельные системы хранения данных, лицензии на ПО от разных вендоров и расходы на обслуживание)

Статус: внесён в Реестр Минпромторга (№10445375 от 07.05.2024, действует до 06.05.2027) и Реестр российского программного обеспечения (№23667 от 29.08.2024)

Архитектура: гиперконвергенция вместо классической инфраструктуры

Программно-аппаратный комплекс «Гелиус» построен по гиперконвергентной архитектуре. В отличие от классического подхода, где вычислительные мощности и системы хранения данных разделены физически, гиперконвергентная архитектура объединяет серверы в кластер, где каждый узел одновременно выполняет функции вычислительного узла и узла хранения данных.

Компоненты системы:

→ Серверы линейки «Гравитон» (объединены в кластер)

→ Среда виртуализации (управление виртуальными машинами и контейнерами)

→ Программно-определяемая система хранения данных (блочный, файловый, объектный доступ)

→ Программно-определяемая сеть (сегментирование через VXLAN, виртуальные маршрутизаторы, коммутаторы, межсетевые экраны)

→ Единая веб-консоль управления с ролевой моделью доступа

Архитектура предусматривает простое и предсказуемое масштабирование: достаточно добавить унифицированные вычислительные узлы на базе серверов линейки «Гравитон», и система автоматически включит их в кластер, распределив нагрузку.

Семь ключевых технических возможностей «Гелиус»

1. Широкая комплектация под разные задачи

Каждый узел кластера поддерживает процессоры Intel или AMD до 5-го поколения включительно, до 3 терабайт оперативной памяти на один узел, различные варианты накопителей HDD, SSD или NVMe — до 25 штук на один узел. Это позволяет компаниям собирать конфигурации под конкретные сценарии использования: от высокопроизводительных вычислений с большим объёмом оперативной памяти до массивов с приоритетом на объём хранения данных.

2. Высокая отказоустойчивость по схеме N+1

Резервирование аппаратных компонентов обеспечивает работу кластера даже при выходе из строя отдельных узлов. Целостность и доступность данных, хранящихся в кластере, обеспечивается тройной репликацией. Благодаря этому данные остаются доступными в случае выхода из строя до 40% от общего числа накопителей в кластере. Это критично для центров обработки данных, где простой инфраструктуры измеряется в миллионах убытков.

3. Развитая среда управления виртуальными машинами

ПАК «Гелиус» поддерживает живую миграцию виртуальных машин между узлами без остановки работы приложений, создание мгновенных снимков для быстрого отката к предыдущим состояниям, резервное копирование по расписанию, перенос виртуальных машин, созданных в импортных продуктах VMware, Hyper-V, Citrix и KVM. Последнее особенно важно для компаний, которые мигрируют с западных решений — не нужно разворачивать инфраструктуру с нуля, можно перенести существующие виртуальные машины.

4. Программно-определяемая система хранения данных со встроенным ML и поддержкой AI

Встроенная система хранения поддерживает три типа доступа к данным: блочный (для баз данных и виртуальных машин), файловый (для общих ресурсов) и объектный (для неструктурированных данных и резервных копий). Реализованы технологии компрессии и дедупликации для экономии дискового пространства, зеркалирования для повышения надёжности. Возможно построение тиринговых массивов, в которых автоматическая миграция «холодных» и «горячих» данных между медленными и быстрыми накопителями обеспечивается алгоритмами искусственного интеллекта. Система анализирует частоту обращения к данным и переносит редко используемые файлы на медленные, но объёмные HDD-накопители, а часто запрашиваемые — на быстрые NVMe, оптимизируя производительность и стоимость хранения.

5. Программно-определяемая сеть с полной изоляцией

Среда виртуализации работает в окружении программно-определяемой сети с сегментированием трафика виртуальных машин посредством VXLAN. Администраторы могут создавать виртуальные маршрутизаторы, коммутаторы и межсетевые экраны с индивидуальными настройками для каждого проекта или подразделения. Поддерживается технология vNAT и создание изолированных сетей в стиле DMZ для размещения публично доступных сервисов без риска для внутренней инфраструктуры. Реализованы балансировщики нагрузки по протоколам TCP, UDP, HTTP и HTTPS для распределения трафика между несколькими серверами приложений.

6. Встроенный мониторинг инфраструктуры и оборудования

В состав ПАК «Гелиус» входят средства мониторинга как виртуальной инфраструктуры (загрузка процессоров, использование памяти и дисков виртуальных машин, сетевой трафик), так и аппаратных компонентов кластера (температура, состояние накопителей, работа блоков питания, загрузка физических серверов). Единая веб-консоль с ролевой моделью доступа позволяет управлять всеми компонентами программно-аппаратного комплекса с рабочего места администратора без необходимости переключаться между разными интерфейсами.

7. Поддержка геораспределенных кластеров

ПАК «Гелиус» поддерживает возможность создания геораспределенных кластеров, когда узлы находятся в разных физических локациях — разных городах или дата-центрах. Это обеспечивает географическую отказоустойчивость: даже если один из дата-центров станет недоступен из-за аварии или стихийного бедствия, виртуальные машины продолжат работу на узлах в других локациях. Репликация данных между географически распределёнными узлами происходит автоматически.

Главная трудность: выбор архитектуры и конфигураций

🔴 Проблема: определить оптимальную архитектуру

Требовалось выбрать архитектуру для программно-аппаратного комплекса виртуализации и создать типовые конфигурации для узлов (серверов) кластера с учётом одновременного выполнения задач высокой отказоустойчивости, производительности и простоты управления. Гиперконвергентный подход требует тщательного баланса между вычислительными ресурсами и ресурсами хранения на каждом узле, а также продуманной схемы репликации данных.

✅ Решение: анализ реальных задач и опыт команды

Провели анализ типовых задач информационно-технологических отделов заказчиков, которые хорошо знакомы с серверным оборудованием «Гравитон», для формирования требований к программно-аппаратному комплексу виртуализации. Изучили функционал существующих продуктов в области виртуализации и хранения данных — как западных, так и российских — для дополнения требований к ПАК виртуализации. Использовали многолетний опыт инженеров и разработчиков компании «Гравитон» для выбора конфигураций узлов и создания программного обеспечения. Команда из более чем 100 специалистов объединила экспертизу в аппаратной части (производство серверов) и разработке программного обеспечения, что позволило создать сбалансированное решение.

Результаты: экономика и отзывы клиентов

Снижение совокупной стоимости владения инфраструктурой до 8 миллионов рублей в год по сравнению с затратами на классическую инфраструктуру. Традиционный подход требует закупки выделенных серверов, отдельных систем хранения данных, лицензий на программное обеспечение от разных вендоров и затрат на интеграцию и обслуживание всех этих компонентов. Гиперконвергентная архитектура ПАК «Гелиус» объединяет всё в одном решении от единого производителя.

Переход на российское решение виртуализации — это важный шаг в реализации нашей информационно-технологической стратегии. Мы выбрали для модернизации своей инфраструктуры гиперконвергентные технологии. Это даёт существенную экономию по сравнению с классическим, конвергентным подходом, и быстрый результат: уже через два месяца после старта проекта мы использовали новую инфраструктуру и смогли перевести на неё свои информационно-технологические сервисы.

Быстрое развёртывание и миграция — ключевое преимущество гиперконвергентной архитектуры. Компаниям не нужны месяцы на интеграцию разнородного оборудования и программного обеспечения от разных вендоров, координацию между несколькими службами поддержки. Единый производитель обеспечивает предсказуемость процесса и оперативное решение проблем.

Планы развития: расширение платформ и автоматизация

«Гравитон» продолжает развитие ПАК «Гелиус» по трём направлениям.

Поддержка новых серверных платформ от Intel и AMD. По мере выхода новых поколений процессоров команда будет адаптировать программное обеспечение для использования их возможностей — новых инструкций, улучшенной энергоэффективности, расширенной поддержки виртуализации.

Дополнение конфигурации программно-аппаратного комплекса тонкими клиентами линейки «Гравитон» для виртуальных рабочих столов. Это позволит компаниям полностью перевести сотрудников на работу с виртуальными десктопами, централизованно управляя всей вычислительной средой из единой консоли.

Расширение функционала системы управления для автоматизации рутинных операций администраторов. Планируется добавить сценарии автоматического масштабирования ресурсов в зависимости от нагрузки, умные алерты с анализом паттернов потребления ресурсов, шаблоны для быстрого развёртывания типовых конфигураций виртуальных машин.

Реклама. ООО «Ревотех», ИНН 9731071780, erid: 2W5zFHppVN9

Зачем детям 3D-моделирование в Blender или Tinkercad

Представьте, что ваш ребенок получает возможность не просто рисовать на бумаге или экране, а создавать целые миры, которые можно рассмотреть со всех сторон, оживить или даже распечатать на 3D-принтере. Именно это дает детям знание программ для 3D-моделирования — уникальный навык XXI века, который сегодня доступен уже с младшего школьного возраста.

Но зачем это нужно? Помимо очевидного «это интересно», 3D-моделирование — это мощный инструмент для развития мышления и творческих способностей:

Пространственное мышление: видеть мир в объеме

Креативность: от идеи к осязаемому результату

Цифровые навыки: владение языком будущего

Умение работать в 3D-среде — это уже не просто дополнительный кружок, а базовая грамотность нового времени. Ребенок осваивает логику цифровых инструментов, понимает принципы построения виртуальных объектов, учится технической терпеливости и точности. Эти компетенции становятся все более востребованными в самых разных областях.

Tinkercad для детей — цифровой конструктор для первых открытий

Tinkercad — это онлайн-платформа для 3D-моделирования, которая легко превращает первые шаги в цифровом творчестве в увлекательную и понятную игру. Tinkercad можно представить как безграничный набор волшебных кубиков, из которых можно собрать все что угодно: от маленького брелока до модели космической станции. Причем эти кубики не лежат на столе — они живут в браузере.

Например, чтобы создать модель домика, нужно взять куб (это основа), поставить на него треугольную призму (крыша), а затем с помощью инструмента «Отверстие» вырезать в кубе дверь и окна, используя другие кубы и цилиндры. Этот принцип «вычитания» одного объема из другого или их «сложения» — ключевой для понимания логики 3D.

Панель инструментов Tinkercad минималистична и визуально понятна. Все основные действия — взять фигуру, повернуть ее, изменить размер, сгруппировать с другой — выполняются мышкой с помощью понятных «точек захвата» и плоских кнопок. Рабочая область — это виртуальный стол, на котором можно свободно вращать камеру, чтобы осмотреть объект со всех сторон. Знакомый с играми или другими конструкторами ребенок освоит интерфейс Tinkercad за 10-15 минут.

Главные преимущества:

• Нулевой порог входа. Не нужно ничего скачивать и устанавливать. Достаточно компьютера с выходом в интернет и современным браузером.
• Бесплатность. Полный функционал платформы от компании Autodesk доступен свободно после простой регистрации.
• Мгновенная отдача. Уже на первом занятии ребенок создает свой первый объект и испытывает восторг от того, что эту модель можно сделать настоящей, отправив ее на 3D-печать.
• Идеальная база для понимания 3D-логики. Платформа блестяще учит основам: что такое оси координат (X, Y, Z), как работает объем, что такое группировка объектов. Это азбука, без которой сложно двигаться дальше.

Минусы Tinkercad — это обратная сторона его простоты. Программа не предназначена для создания плавных, органичных форм — например, моделирования реалистичного человеческого лица, животного или сложного изогнутого дизайнерского кресла. Она работает с четкими геометрическими формами. Для многих творческих и технических задач этого более чем достаточно, но рано или поздно ребенок, желающий создавать персонажей для игр или сложные арт-объекты, упрется в этот «потолок».

Tinkercad подойдет для детей от 6 лет, делающих самые первые шаги в 3D, а также для любого новичка, чья цель — быстро и весело научиться основам, чтобы создавать функциональные модели для 3D-печати (игрушки, держатели, сувениры), простые макеты или архитектурные формы.

Если ребенок с удовольствием собирает модели в Tinkercad, его интерес можно развить и углубить. В этом поможет наш курс по 3D-моделированию для детей в Tinkercad, где эта программа становится полноценным инструментом для реализации серьезных проектов. Под руководством нашего педагога дети не просто комбинируют кубики, а учатся профессиональному подходу: от эскиза и технического расчета пропорций до подготовки сложной модели для печати. К концу курса каждый ученик создаст собственное портфолио из готовых работ — например, многосоставную головоломку, действующий механический механизм (вроде шарнирного робота) или детализированный архитектурный макет.

Первый урок курса по Tinkercad для детей можно пройти бесплатно, запись на бесплатный пробный урок по ссылке.

Blender для детей — цифровая студия для будущих профессионалов

Если Tinkercad можно сравнить с удобным конструктором, то Blender — это целая мастерская скульптора, инженера и режиссера под одной крышей. Это не просто программа для 3D-моделирования, доступная детям, это — полноценная профессиональная студия для создания трехмерной графики, которая при этом остается абсолютно бесплатной. Здесь нет готовых кубиков — здесь есть цифровая глина, из которой можно вылепить что угодно, от ювелирного украшения до целой анимированной сцены из фэнтези-мира.

Blender — это универсальный комплекс, охватывающий все этапы производства 3D-контента. Его ядро — продвинутое полигональное моделирование, где объекты создаются из сетки-«каркаса» (полигонов), вершины которого можно двигать, формируя любые, даже самые плавные и сложные формы. Для создания органических объектов (персонажей, существ) есть инструмент скульптинга, имитирующий работу с настоящей глиной: можно «вдавливать», «вытягивать» и «сглаживать» поверхность.

Но на этом возможности не заканчиваются. В Blender можно:

• Текстурировать и назначать материалы (сделать объект блестящим, матовым, прозрачным).
• Выстраивать освещение и визуализировать (создавать фотореалистичные или стилизованные «снимки» — рендеры).
• Анимировать объекты и персонажей, заставляя их двигаться.
• Монтировать видео, добавлять спецэффекты и даже работать со звуком.

Первое впечатление от интерфейса Blender может озадачить ребенка: множество панелей, вкладок и сотни кнопок. Это закономерно — так выглядит профессиональный инструмент. Однако это не хаос, а четко структурированная система. Основной секрет комфортной работы — в горячих клавишах. Опытные пользователи управляют программой в основном с клавиатуры, что делает процесс очень быстрым. Но для новичка это значит, что первые уроки будут посвящены не столько творчеству, сколько знакомству с этой логикой и основными комбинациями (например, G — переместить, R — повернуть, S — масштабировать). После этого барьер входа резко снижается.

Главные преимущества:

• Безграничные творческие возможности. Ограничением в Blender является только фантазия ребенка. Хочет создать робота с идеально ровными гранями? Пожалуйста. Мечтает вылепить фантастического дракона? И это возможно.
• Промышленный стандарт в индустрии. Навыки работы в Blender для ребенка — это серьезная строка в будущем портфолио. Программа активно используется независимыми студиями в геймдеве, анимации, рекламе и дизайне.
• Развитие комплексного, глубокого мышления. Работа над проектом учит видеть процесс от начала до конца: концепт → моделирование → текстурирование → постановка света → финальный рендер. Это воспитывает терпение, внимание к деталям и системный подход.

Также важно учитывать требования к уровню подготовки ребенка и технике:

• Высокий порог входа. Чтобы начать создавать что-то осмысленное, потребуется пройти этап изучения интерфейса и базовых инструментов. Это требует усидчивости и готовности к тому, что не все будет получаться сразу.
• Требования к компьютеру. Для комфортной работы, особенно при рендеринге сложных сцен, потребуется достаточно производительный ПК или ноутбук с хорошей видеокартой.
• Необходимость в структурированном обучении. Самостоятельное освоение Blender «методом тыка» часто приводит к разочарованию. Намного эффективнее двигаться по выверенной учебной программе с поддержкой преподавателя.

Blender — для целеустремленных детей и подростков 12-16 лет, которые всерьез увлечены миром компьютерной графики, мечтают создавать собственных персонажей для игр, короткометражные анимационные ролики или сложные визуализации. Это выбор для тех, кто готов инвестировать время и силы, чтобы получить по-настоящему мощный и востребованный навык.

Приглашаем на специализированный курс по Blender для детей и подростков в Школе программирования «Пиксель». Наши педагоги помогут преодолеть сложный начальный этап и построить прочный фундамент знаний. На курсе дети не просто изучат интерфейс Blender, а освоят полный цикл работы: от идеи и скетча до финального рендера. К концу обучения каждый ученик создаст собственное профессиональное портфолио, которое может включать, например, полностью текстурированного и анимированного 3D-персонажа или законченную стилизованную сцену с качественной визуализацией.

Записаться на бесплатный пробный урок курса «3D-моделирование в Blender для детей» можно здесь.

Перспективы изучения программ для 3D-моделирования для детей

Увлечение детей 3D-моделированием, которое начинается с простой фигурки в Tinkercad или первого персонажа в Blender, — это не просто хобби. Это ранний старт в освоении навыка, который сегодня лежит в основе десятков высокооплачиваемых профессий. Цифровое трехмерное пространство стало новой реальностью для творчества, инженерии и науки, и умение работать в нем сравнимо с владением популярным языком программирования.

Давайте рассмотрим конкретные направления, где сегодня востребованы навыки 3D-моделирования, и какие задачи решают специалисты в каждой из них.

Геймдев и анимация

Это одна из самых очевидных и желанных для детей подростков сфер. Здесь 3D-художники — настоящие творцы реальностей.

• Что делают: создают 3D-персонажей (от концепта до детализированной модели с текстурами и скелетом для анимации), окружение (города, леса, интерьеры космических кораблей), пропсы (оружие, транспорт, предметы быта) и визуальные эффекты (магические заклинания, взрывы).
• Пример задачи: получив концепт-арт фэнтезийного воина, художник по персонажам должен создать его 3D-модель, которая будет одинаково убедительно выглядеть с любого ракурса в игре, а аниматор — «оживить» его, запрограммировав движения бега, атаки и реакции.
• Главный инструмент — Blender.

Промышленный и предметный дизайн

Практически каждый объект, которым мы пользуемся, от зубной щетки до смартфона, прошел стадию 3D-моделирования.

• Что делают специалисты в этой области: разрабатывают внешний вид, эргономику и функциональность изделий. Создают цифровые прототипы, которые можно проверить на виртуальные нагрузки, собрать виртуально и только потом отправить в производство.
• Пример задачи: дизайнер получает техническое задание на разработку беспроводной колонки. В 3D-редакторе он создает ее форму, прорабатывает расположение кнопок и динамиков, подбирает материалы (пластик, ткань, металл) и создает фотореалистичные изображения для презентации клиенту.
• Какие инструменты используют: Tinkercad отлично подходит для первых шагов, обучения основам и создания простых концептов. Blender и другие профессиональные CAD-программы (Fusion 360, SolidWorks) используются для сложных инженерных задач.

Архитектура и визуализация

Современные архитекторы и визуализаторы больше не чертят на ватмане — они строят точные цифровые копии зданий.

• Что делают: создают архитектурные макеты и интерьеры в 3D, проводят виртуальные туры, визуализируют, как будет выглядеть здание в разное время суток или в разные сезоны. Это позволяет «прогуляться» по дому еще до закладки фундамента.
• Пример задачи: визуализатор получает чертежи будущей квартиры. Его задача — смоделировать ее в 3D, «расставить» мебель, подобрать отделочные материалы, настроить реалистичное освещение от виртуальных окон и создать серию изображений, неотличимых от фотографий.
• Какие инструменты используют: Tinkercad может стать первым инструментом для создания простых макетов. Для профессиональной работы используется Blender (особенно для сложного и креативного дизайна), а также специализированный софт вроде 3ds Max, SketchUp или Archicad.

Инженерное дело и 3D-печать

3D-печать перевернула подход к созданию вещей, но она невозможна без 3D-моделей.

• 3D-инженеры проектируют детали сложных механизмов (от дронов до протезов), проверяя их на прочность в симуляциях. Специалисты по 3D-печати адаптируют и готовят модели к печати, следя за тем, чтобы виртуальный объект можно было корректно воплотить в пластике, металле или смоле.
• Пример задачи: инженер должен смоделировать нестандартную деталь для ремонтного комплекта вышедшего из производства станка. Модель должна быть геометрически точной и учитывать физические свойства выбранного для печати материала.
• Какие инструменты используют: Tinkercad — идеальная площадка для знакомства с логикой 3D-печати, создания первых простых, но функциональных моделей. Для сложных технических задач используются Blender (для органических форм) и профессиональные CAD-системы.

Медицина и наука

В этой сфере 3D-технологии носят не коммерческий, а исследовательский и прикладной характер.

• Ученые создают 3D-модели молекул и кристаллических решеток для наглядного изучения, реконструируют внешний вид археологических находок по останкам, готовят модели органов пациента на основе данных КТ для планирования сложной операции.
• Пример задачи: ученый, изучающий новое химическое соединение, строит его точную трехмерную модель, чтобы понять, как он взаимодействует с другими молекулами. Эта модель становится ключом к разработке лекарства.

Как выбрать программу для 3D-моделирования, подходящую для вашего ребенка

Чтобы выбрать между Tinkercad и Blender для ребенка, не нужно быть экспертом в 3D-графике. Достаточно ответить на три вопроса: сколько лет ребенку, какова его ближайшая цель и сколько времени он готов уделять обучению. Эти критерии станут вашим основным ориентиром.

Ориентируйтесь на возраст и способность к самостоятельному обучению

• Tinkercad оптимален для детей 6-12 лет. В этом возрасте важнее всего быстрое ощущение успеха и понятная, игровая механика творчества. Ребенок еще не готов к долгому изучению сложного интерфейса, но с удовольствием будет собирать модели как цифровой конструктор и сразу видеть результат своей работы, особенно если есть возможность ее напечатать.
• Blender — для детей от 12-13 лет и старше, особенно если у ребенка есть выраженный интерес к конкретным сферам — играм, анимации, визуальным эффектам. В этом возрасте уже хватает усидчивости для преодоления начального, самого сложного этапа освоения профессионального инструмента. Ключевой фактор здесь — наличие внутренней мотивации.

Четко определите первую практическую цель

• Если цель — делать свои игрушки и сувениры для 3D-принтера, то ребенку нужен Tinkercad. Эта платформа идеально заточена под быструю подготовку моделей к печати. Ее инструментов хватит для создания 90% бытовых и декоративных предметов.
• Если ребенок хочет создавать крутых персонажей для игр или собственных мультфильмов — путь ведет к Blender. Никакой другой бесплатный инструмент не даст такой свободы в создании органических форм, детализированных персонажей и их дальнейшей анимации. Важно понимать, что это полноценный профессиональный софт, и для эффективного старта крайне желательна помощь преподавателя или структурированный курс.

Не бойтесь начинать с простого — это лучшая основа для сложного

Самый гармоничный и психологически верный путь в 3D-моделировании — последовательный. Начните с Tinkercad, даже если ребенок видит себя в будущем в геймдеве. Это даст ему бесценные преимущества:

• Уверенность в своих силах благодаря мгновенным и осязаемым результатам.
• Понимание работы с объемом, масштабом и композицией в трехмерном пространстве.
• Дети без проблем переходят на Blender, когда возможности Tinkercad становятся тесны для новых идей. Такой переход будет осознанным: ребенок уже будет понимать, зачем ему нужны более сложные инструменты.

Выбор первой программы — не окончательный, это лишь точка старта в увлекательном путешествии. Гораздо важнее, чтобы этот старт был успешным и вдохновляющим.

Реклама. Рекламодатель ООО «Пиксель.Стади», ИНН 5074078988, erid: 2W5zFGart4G

Дашборды — это обычно скучные таблицы с цифрами. На фестивале «Ночь инноваций» мы решили показать, что визуализация данных может быть интерактивным шоу: 40 моделей YOLO v8 отслеживали посетителей в реальном времени, а видеостена из 9 экранов превращала их в живой дата-арт.

За 1,5 месяца команда из 18 человек создала инсталляцию, которая собрала 48 миллионов охвата в СМИ.

Задача: сделать дашборд, который не скучно смотреть

AkademiaDev — направление студии интерактивного дизайна Akademia по визуализации данных. Основная цель проекта была двойной: заявить о студии на рынке и изменить представление о дашбордах как об обычных таблицах с цифрами. Инсталляция должна была показать, насколько интересной и эстетически выразительной может быть визуализация данных.​

• Бизнес-задача — создать имидж студии как лидера в сфере визуализации данных для бизнеса и государственных структур.
• Техническая задача: собрать и визуализировать данные о посетителях фестиваля в режиме реального времени на видеостене, используя нейросети для детекции людей, базу данных для хранения и фильтрации, и генеративную графику для визуализации.

Архитектура: от камер до визуализации за секунды

Система состояла из пяти основных компонентов, работающих в реальном времени:

Технологический стек

Захват данных:

• Камеры видеонаблюдения по всему залу фестиваля для сбора видеопотока в реальном времени.​
• Azure Kinect — камера с эффектом глубины для отслеживания людей у экрана.

Azure Kinect — камера Microsoft с датчиком глубины и технологией отслеживания скелета человека

Анализ и обработка:

• 40 нейросетевых моделей YOLO v8 для анализа и фильтрации данных.​
• TouchDesigner — обработка, агрегация и передача данных в БД.

Хранение:

• PostgreSQL — хранение, обновление и парсинг данных для последующей визуализации.

Визуализация:

• Ventuz — визуализация результатов анализа в виде интерактивного широкоформатного дашборда.​
• Видеостена из 9 ЖК-панелей 55", на которой отображались виджеты дашборда.

Три главных фичи инсталляции

1. Подсчёт уникальных посетителей через YOLO v8

Проблема: Как посчитать 2500 человек, если каждый попадает в кадр десятки раз, перемещаясь по залу?​

Решение: Мы подключили 40 моделей нейрозрения YOLO v8. С помощью этих моделей на основе открытых данных заполнялась единая база в PostgreSQL, а затем фильтрацией по схожести формировались уникальные данные — то есть удалялась информация, собранная несколько раз об одном человеке.

Как это работает:

• Данные с камер попадали в TouchDesigner и обрабатывались по заранее прописанным запросам​
• Обработанные данные загружались в PostgreSQL​
• Алгоритмы фильтрации формировали уникальные данные за счёт удаления схожих записей​
• На выходе — точное количество уникальных посетителей для визуализации

С помощью камер и нейросетей были определены 2500 уникальных посетителей — практически все, кто был на мероприятии.

2. Генеративный цифровой двойник

Что это: Интерактивный виджет, который создавал цифровую копию посетителя и визуально «разбирал» его на данные.​

Как работает: Когда человек подходил к экрану, камера выводила его изображение, делая цифровую накладку и визуально «разбирая» его на данные. В зависимости от количества посетителей, попавших в зону фокусировки камеры Azure Kinect, добавлялось или уменьшалось количество уникальных звуковых дорожек.

Эффект создавал ощущение, что посетитель сам становится частью дашборда — его движения и присутствие влияли на то, что происходило на экране.

3. Тепловая карта плотности посетителей

Технология: Использовали новую для студии технологию и собрали сетап, позволяющий анализировать количество людей в определенных точках.​

Как работает: Используя общедоступные модели на YOLO v8, такие как определение позиции головы, на основе этих координат мы определяли плотность людей в помещении. Эти показатели отображались на виджете красным цветом, показывая наиболее загруженные зоны — чем больше людей в конкретной точке, тем ярче цвет.

Тепловая карта показывала организаторам, где скапливаются люди, и помогала оптимизировать расстановку стендов и управлять потоками посетителей.

Что пошло не так (и как мы это исправили)

🔴 Модульный экран: стыки между мониторами

Проблема: Экран состоял из 9 равных по размеру мониторов, и нужно было на старте продумать, чтобы в какой бы части дашборда ни появлялся виджет, он адаптировался под конкретные размеры и не попадал на стык между мониторами.​

✅ Решение: Продумали расположение виджетов заранее, чтобы ключевые элементы визуализации не попадали на границы мониторов и адаптировались под конкретные размеры зон.​

🔴 Смена локации: с 4×4 на 3×3 перед стартом

Проблема: Перед мероприятием пришлось сменить локацию: изначально визуализация разрабатывалась под макет 4×4, а в момент начала сборки визуала его пришлось пересобирать под 3×3.​

✅ Решение: Благодаря тому, что изначальная визуализация состояла из адаптивных модульных блоков, дизайн получилось пересобрать под новый экран. Модульная архитектура позволила адаптировать виджеты без переписывания всего кода.

🔴 Формат данных от нейросетей

Проблема: На фестивале в реальном времени данные с камер попадали в TouchDesigner, обрабатывались по заранее прописанным запросам и загружались в базу данных. Самая большая техническая сложность была в том, чтобы данные от нейросетей попадали в базу в нужном формате: изначально они приходили в формате JSON, который приходилось парсить.​

✅ Решение: Настроили парсинг JSON в TouchDesigner для преобразования данных в структуру, подходящую для PostgreSQL.

🔴 Фильтрация данных в реальном времени

Проблема: Собрать данные несложно, а вот выделить информацию по каждому пользователю, рассортировать и выводить в реальном времени — гораздо сложнее.​

✅ Решение: Мы подключили алгоритмы фильтрации и формирования уникальных данных за счёт удаления схожих. Это позволило обрабатывать данные о тысячах посетителей без потери производительности визуализации.

Результаты: цифры и влияние на рынок

• Уникальных посетителей (детект): 2500 человек
• Взаимодействий с инсталляцией: 600+ человек
• Публикаций в СМИ: 1450
• Общий охват: 48 миллионов человек
• Онлайн-зрителей трансляции: 20 000
• Освещение в крупных СМИ: ТАСС, Известия, КП, РИА Новости, Сноб, Москва 24
• Отраслевые медиа: Хайтек, IT-world

Фестиваль посетило более 2,5 тысяч человек, ещё 20 000 пользователей подключились к онлайн-трансляции. В день фестиваля с инсталляцией взаимодействовали более 600 уникальных посетителей.

Главный плюс этого проекта – в том, что нас заметили. Посетители фестиваля узнали о возможностях AkademiaDev в визуализации данных и активно переходили на сайт студии. У нас появился классный кейс, который мы можем использовать в презентациях клиентам. Большинство проектов AkademiaDev под NDA, их нельзя показывать – а этот проект на 100% наш, и отлично показывает сильные стороны студии.

От лица команды Агентства инноваций Москвы и фестиваля «Ночь инноваций», хочу выразить огромную благодарность команде Akademia. Потрясающие профессионалы и креативные ребята. С ними было легко работать, они предлагали разные варианты инсталляции и выбрали наилучший для нашего фестиваля. Все прошло гладко и очень стильно, спасибо!

А вот и команда:

• Илья Дерзаев — Руководитель департамента разработки
• Иван Пронин — Дизайн директор
  
• Роман Кравчук — Руководитель технического отдела
  
• Никита Плюхин — Арт-директор
  
• Арсений Лубков — Разработчик
  
• Константин Носков — Креатор
  
• Анна Валуева — Арт-директор
  
• Матвей Козырев — Креативный директор
  
• Андрей Родимцев — Креатор
  
• Денис Гордеев — Генеральный директор
  
• Сергей Тищенко — Аналитик
  
• Алексей Полищук — Разработчик
  
• Яна Смирнова — Программист
  
• Захар Зотов — Программист
  
• Никита Полубояров — Арт-директор
  
• Владислав Липунов — Графический дизайнер
  
• Владлен Трубицин — Руководитель отдела разработки
  

Планы развития

Для AkademiaDev это был PR-проект для представления студии в профессиональном сообществе. Наработки с инсталляции — детект по камерам, фильтрация уникальных пользователей, генеративная визуализация и тепловые карты — уже используются в коммерческих проектах студии для бизнеса и государственных структур.

Реклама. ООО «Академия Арт», ИНН 770826022, erid: 2W5zFJ5g3bF

Мы собрали самые популярные и интересные модели декабря 2025 года — от генерации изображений за секунду до агентов, которые играют в видеоигры. Разобрали по категориям, чтобы вы быстро нашли то, что нужно для вашего проекта.

В этом обзоре — модели от китайских гигантов (Alibaba, DeepSeek, ZAI, Tencent, Xiaomi), западных компаний (Microsoft, Google, NVIDIA, Apple) и независимых команд. Все они доступны в open-source, большинство можно запустить локально даже на одной GPU.

Большие языковые модели

DeepSeek V3.2

1 декабря вышла V3.2 — и судя по бенчмаркам, это уже уровень GPT-5, а расширенная версия V3.2-Speciale заявляется на уровне Gemini-3.0-Pro. Модель взяла золото на IMO и IOI 2025, что для open-source LLM довольно серьёзная заявка.​

Главное техническое нововведение — DeepSeek Sparse Attention (DSA), механизм разреженного внимания, который снижает вычислительную сложность на длинных контекстах без потери качества. Ещё добавили поддержку «размышления с инструментами» — модель может думать и параллельно вызывать tool-use, что важно для агентных сценариев. Есть новый пайплайн синтеза данных для обучения агентным задачам — это улучшает работу модели в сложных интерактивных средах.

Модели: V3.2, V3.2-Speciale, тех. отчёт.

GLM-4.7 от ZAI

Новый флагман на 358 миллиардов параметров (32 миллиарда активных), MoE, заточен под агентный кодинг и сложный reasoning. Главные фичи: модель думает между действиями и сохраняет контекст размышлений в длинных multi-turn задачах. SOTA на SWE-bench Multilingual и Terminal Bench.

• LMArena Code Arena: #1 open-source, обогнала GPT-5.2
• LiveCodeBench V6: 84,8 (open-source SOTA), выше Claude Sonnet 4.5
• AIME 2025 (математика): open-source SOTA, выше Sonnet 4.5 и GPT-5.1

Документация здесь.

MiMo-V2-Flash

Xiaomi выкатила конкурента DeepSeek и Claude. 309B параметров, 15B активных (MoE). Гибридный attention: sliding window + full в соотношении 5:1. Контекст 256k токенов.

Reasoning, код, агентские сценарии. На SWE-bench Verified (73,4%) — #1 среди open-source, на уровне GPT-5 High. На AIME 2025 (94,1%) — топ-2 среди открытых моделей. Умеет hybrid thinking: можно включать/выключать «размышления».

• 150 токенов/сек на инференсе
• $0,1 / 1M input, $0,3 / 1M output
• Self-speculative decoding через MTP даёт ускорение 2,0-2.6x

Под капотом Multi-Token Prediction (MTP) — модель предсказывает несколько токенов за раз и верифицирует параллельно. Sliding Window Attention вместо Linear Attention — фиксированный KV-кэш, проще интеграция. MOPD (Multi-Teacher Online Policy Distillation) — новый подход к post-training: <1/50 вычислений от классического SFT+RL пайплайна при сопоставимом качестве.

HuggingFace, официальный блог, API.

Отдельно новички топа

rnj-1-instruct

8 миллиардов параметров от авторов «Attention Is All You Need», заточена на агентный кодинг: 62,2% на BFCL (tool use), лицензия Apache 2.0.

Ссылка

nomos-1 от Nous Research

30 миллиардов параметров MoE (3 миллиарда активных), набрал 87 из 120 баллов на Putnam 2025 — это второе место среди 3988 людей. Базовая Qwen3-30B получила лишь 24 балла.

Ссылка

Mistral Ministral-3

Модели на 3 миллиарда и 14 миллиардов параметров для более компактного деплоя.

Ссылка

Arcee Trinity-Mini

26 миллиардов параметров.

Ссылка

FunctionGemma-270M от Google

Ультралёгкая модель специально для function calling. Разработана для on-device агентов: переводит естественный язык в API-вызовы. Работает как standalone или как traffic controller для более мощных моделей.

Ссылка

SamKash-Tolstoy

Загадочный проект для работы с русскоязычными литературными текстами: анализ, стилизация, генерация в духе классиков.

Ссылка

Модели для кодинга

Devstral 2 от Mistral — главная новинка. Две версии: флагман на 123 миллиарда параметров с 72% на SWE-bench Verified и контекстом 256 тысяч токенов, и компактный Devstral Small 2 на 24 миллиарда параметров с 68% на том же бенчмарке. Маленькая версия работает на одной GPU и обходит конкурентов класса 70 миллиардов параметров.

Devstral 2 в 5 раз меньше DeepSeek V3.2 и в 8 раз меньше Kimi K2, но показывает сравнимые результаты. В blind-тестах через Cline побеждает DeepSeek (42,8% vs 28,6%), хотя Claude Sonnet 4.5 всё ещё впереди.​

Также представили Mistral Vibe CLI — терминальный агент на базе Devstral. Умеет:

• Сканировать проект и git status для контекста
• Автокомплит файлов через @, shell-команды через !
• Работать с несколькими файлами одновременно на уровне архитектуры
• Интегрироваться в IDE через Agent Communication Protocol (уже есть в Zed)

Веса, API на офф. сайте.

Генерация изображений

Z-Image-Turbo от Alibaba

Новая открытая текст‑в‑картинку модель от Alibaba, всего 6B параметров, но по качеству и пониманию промптов её уже сравнивают с куда более тяжёлыми монстрами. Это турбо-версия семейства Z‑Image: дистиллированная, работает всего за 8 шагов диффузии и даёт очень быстрый отклик при сохранении фотореализма, аккуратного света/материалов и хорошей работы с текстом в кадре.​

По технике там интересная смесь: single‑stream Diffusion Transformer, который в одном трансформере обрабатывает и текст, и семантику, и изображение, плюс дистилляция через Decoupled‑DMD и дообучение DMDR, чтобы в 8 шагов выжать максимум качества. В результате модель выдаёт картинку за ~секунду на H800 и нормально живёт на обычной 16 GB видеокарте, так что её реально крутить локально, а не только в облаке.

Отдельно новички топа

Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union-2.1

ControlNet-адаптер для Z-Image-Turbo от Alibaba.

Ссылка

FLUX.2-dev от Black Forest Labs

Image-to-image версия их флагмана, когда нужно преобразовать одно изображение в другое.

Ссылка

LongCat-Image

6 миллиардов параметров, билингвальная (китайский-английский), SOTA в рендеринге китайских иероглифов, умеет и генерировать, и редактировать, влезает в 16 GB VRAM.

Ссылка

NewBie-image-Exp0.1

3,5 миллиарда параметров DiT на архитектуре Next-DiT, заточена под аниме. Использует XML-формат промптов для лучшего связывания атрибутов. Легче Z-Image, работает даже на 8 GB VRAM.

Ссылка

Qwen-Image-i2L

Генерирует LoRA из изображений без обучения. Закинули картинку — получили готовую LoRA для стилизации.

Ссылка

Qwen-Edit-2509-Light-Migration

LoRA для Qwen-Image-Edit-2509 для работы со светом на картинках: перенос света с одной картинки на другую, установка света, удаление освещения. От того же автора, что сделал управление виртуальной камерой.

Ссылка

Qwen-Image-Layered

Новинка от Qwen, которая раскладывает изображение на RGBA-слои как в Photoshop. В отличие от SAM, не просто сегментирует, а генерирует полные слои с альфа-каналом и дорисовывает скрытые области за объектами. Поддерживает переменное число слоёв (3-8+) в зависимости от сложности сцены.

Ссылка

AWPortrait-Z

Для генерации портретов.

Ссылка

3D-генерация

TRELLIS.2-4B от Microsoft

Модель обучена на датасете из 500 тысяч объектов и выдаёт результат в нескольких форматах: Radiance Fields, 3D Gaussians и готовые меши.​

Что умеет:

• Генерит 3D из одной картинки или текстового промпта
• Экспорт сразу в GLB и PLY — можно тащить в движок
• Локальное редактирование: меняешь часть объекта, не пересоздавая с нуля
• Есть веб-демо на Gradio — можно потыкать без установки​

До сих пор качественный image-to-3D был либо закрытым, либо слабым. TRELLIS — редкий случай, когда большая модель (2B параметров) идёт с открытым кодом и нормальной документацией. Для инди-разработчиков и 3D-художников как минимум то, что нужно попробовать.

Веса на Huggingface, код на GitHub, исследование на arxiv.

Sharp от Apple

Превращает плоское фото в интерактивную 3D-сцену меньше чем за секунду. С помощью технологии 3D Gaussian Splatting создаёт эффект глубины и параллакса, позволяя «вращать» камеру и видеть объём там, где раньше был обычный снимок.

Ссылка

Видео и интерактивные миры

HY-WorldPlay от Tencent

Первая open-source модель интерактивного мира с генерацией в реальном времени (24 FPS). Управление через клавиатуру и мышь, текстовые триггеры событий на лету (например, «car crash», «sudden rain»). Ключевая фича — долгосрочная 3D-консистентность: сцены сохраняются при возвращении в локацию.

Ссылка

STARFlow от Apple

Для генерации видео на normalizing flows.

Ссылка

LongCat-Video-Avatar

Генерация видео-аватаров.

Ссылка

Мультимодальные модели

SAM3

Новая версия модели, которая по текстовому или визуальному запросу находит, выделяет и трекает нужные объекты на картинках и видео. Главный сдвиг: модель понимает абстрактные «концепты» вроде «жёлтый автобус» или «люди в касках» и сразу сегментирует все такие объекты, а не один, как в старых SAM.​

Новое для этой версии:

1. Promptable Concept Segmentation: пишешь фразу или даёшь пример‑картинку, и SAM 3 находит и сегментирует все экземпляры этого класса, в том числе по кадрам видео.​
2. Объединены текстовые и визуальные подсказки: можно и написать «автомобиль», и прокликать мышкой спорные объекты в одном и том же интерфейсе.​
3. Открытый словарь: модель не привязана к фиксированному списку классов и работает с любыми осмысленными запросами, которые можно визуально приземлить.

Код в репо, веса на хагинфейсе.

STARFlow от Apple

Модели для генерации картинок и видео, но не на диффузии, а на normalizing flows. Это первый раз, когда NF-подход дотянули до качества современных диффузионных моделей.​

Главная фишка — генерация за один проход вместо итеративного деноизинга. На практике это даёт заметный выигрыш: 81 кадр 480p видео генерируется за 42 секунды на H100, тогда как диффузионный WAN-2.1 тратит на это 210 секунд. Используется Jacobi iteration — обновления внутри блоков параллелятся, что хорошо ложится на GPU.​

Архитектура deep-shallow: глубокий causal transformer обрабатывает сжатые латенты для глобальных зависимостей, а shallow flow blocks работают независимо над каждым кадром для локальных деталей. Это помогает избежать накопления ошибок при авторегрессионной генерации видео.​

Две модели:

• STARFlow 3B — text-to-image, 256×256, запускается на потребительских картах
• STARFlow-V 7B — text-to-video, до 480p, 5–30 секунд видео, нужно 40GB VRAM (RTX 4090 с 24GB не хватит, нужен A100/H100)​

По качеству пока не топ-1, но в одном ряду с causal diffusion моделями. Зато есть exact likelihood и инвертируемость — можно делать редактирование через инверсию.​

Код на GitHub, веса на HuggingFace, примеры работы на отдельном лендинге.

Отдельно новички топа

GLM-4.6V от ZAI

Флагман на 106 миллиардов параметров, SOTA на 42 бенчмарках визуального понимания среди открытых моделей. Контекст 128 тысяч токенов, впервые нативный function calling для VLM — мост между «увидел» и «сделал». Лёгкая версия GLM-4.6V-Flash на 10 миллиардов параметров с 67 тысячами скачиваний для локального деплоя.

Ссылка

Tencent HunyuanOCR

319 тысяч скачиваний, модель для распознавания текста на изображениях.

Ссылка

Apriel-1.6-15b-Thinker от ServiceNow

15 миллиардов параметров, reasoning модель, которая набирает 57 баллов на AA Intelligence Index наравне с Qwen-235B и DeepSeek-v3.2-Exp, будучи в 15 раз меньше.

Ссылка

Nemotron-3-Nano-30B-A3B от NVIDIA

Модель, заточенная под эффективную работу в мультиагентных системах, по сути промежуточные шаги, где нужна скорость без высоких затрат.

Ссылка

t5gemma-2 от Google

Понимает картинки и текст одновременно. Показываете фото, задаёте вопрос — получаете ответ.

Ссылка

Аудио-модели

Microsoft VibeVoice-Realtime-0.5B

Real-time TTS на 1 миллиард параметров, но только английский. На втором месте общего топа с 131 тысячей скачиваний, но всё ещё только английский, без поддержки русского.

Ссылка

GLM-ASR-Nano-2512

Компактная ASR модель на 1,5 миллиарда параметров для продакшна с поддержкой диалектов. Только английский и китайский.

Ссылка

sam-audio-large

Свежий релиз «сегментации всего» для аудио. Можно кликнуть на человека на видео и отфильтровать только его голос, или выделить гитару из музыки.

Ссылка

chatterbox-turbo от ResembleAI

TTS-модель, только английский.

Ссылка

Fun-CosyVoice3-0.5B

Компактная TTS на 0,5 миллиарда параметров с поддержкой русского языка. Звучит очень неплохо, но иногда галлюцинирует. F5-TTS в этом плане куда стабильнее.

Ссылка

medasr от Google

ASR-модель для медицины, когда врачи или исследователи что-то надиктовывают и много специальных терминов.

Ссылка

AI-агенты

NVIDIA Nemotron-Orchestrator-8B

Модель-оркестратор для координации других моделей в агентских сценариях.

Ссылка

AutoGLM-Phone-9B от ZAI

Агент для управления Android через естественный язык. Понимает UI, кликает, навигирует по приложениям через ADB. Есть мультиязычная версия.

Ссылка

BU-30B-A3B-Preview

Первая open-source модель от Browser Use для веб-агентов. 30 миллиардов параметров, 3 миллиарда активных, файнтюн Qwen3-VL-30B. Обещают 200 задач на 1 доллар — в 4 раза эффективнее их предыдущей версии.

Ссылка

NitroGen от NVIDIA

Vision-to-action модель, которая играет в видеоигры по сырым кадрам. Обучена на более чем 40 тысячах часов геймплея с YouTube и Twitch. Работает с action RPG, платформерами, рогаликами и показывает до 52% лучшие результаты на незнакомых играх по сравнению с моделями, обученными с нуля.

Ссылка

Декабрь 2025 года показал явное доминирование китайских компаний в open-source AI. ZAI особенно активен — 6 моделей из топ-20 на середину месяца. Alibaba лидирует в генерации изображений с Z-Image-Turbo, которая не покидает первое место весь месяц.

Проблема с поддержкой русского языка остаётся: большинство аудио-моделей работают только с английским и китайским. Исключение — Fun-CosyVoice3-0.5B, которая поддерживает русский, но иногда галлюцинирует.

Мы собрали подборку инструментов для перехода на российские решения: сервисы, которые помогут наладить управление задачами, совместную работу и связь между командами.

1. Minerva Knowledge — система управления знаниями полного цикла

Идея Minerva Knowledge не просто в организации вики-подобной базы, а в настройке всего процесса: от совместного создания документации и её актуализации до доставки нужной информации сотруднику прямо в его рабочее окружение с помощью ИИ-ассистента.

Продукт включён в реестр российского ПО и работает с отечественными ОС, а поддержка осуществляется на русском языке. Для развёртывания есть два варианта: безопасное облако на выделенном сервере компании или on-premise установка на собственном оборудовании, чтобы вписаться в стандарты безопасности.

Как это выглядит на практике для разных ролей

Система предлагает сценарии использования для всей команды, где каждый получает инструмент для своих задач.

• Для разработчика это, в первую очередь, среда для ведения технической документации, фиксации опыта и багов. Встроенные шаблоны помогают стандартизировать описание задач, а ИИ-помощник, который можно встроить в IDE или таск-трекер, ускоряет поиск ответов.
• QA-инженер использует систему для создания и хранения тест-планов, чек-листов и ведения отчётности. Важный момент — возможность сопоставлять дефекты с требованиями и документацией в одном месте.
• PM или тимлид получает инструменты для управления требованиями, визуализации прогресса через дашборды и планирования спринтов.
• Аналитик или дизайнер может хранить в системе результаты исследований, макеты, пользовательские сценарии и гайды по UX/UI.
• Сотрудник поддержки использует Minerva Knowledge для быстрого доступа к FAQ, инструкциям и шаблонам, а также для создания новых статей по итогам решения обращений.

Что интересного в Minerva Knowledge

За время изучения нашли несколько главных особенностей, которые отличают этот продукт от простого хранилища документов.

Фокус на ИИ и доставке знаний

Система построена вокруг того, чтобы пользователь не тратил много времени на самостоятельный поиск информации, а получал знания прямо в момент решения рабочих задач.

• Minerva Copilot: Это GenAI-ассистент, который встраивается в виде виджета в любую рабочую систему (CRM, Service Desk, таск-трекер, IDE). Он даёт рекомендации и генерирует ответы на основе корпоративной базы знаний.

• Гибридный поиск: Система сочетает несколько подходов к поиску: морфологический (по ключевым словам), семантический (по смыслу) и диалоговый ИИ-агент. Аналитика поведения пользователей помогает улучшать релевантность выдачи.

Знания + Обучение (LXP)

В продукт встроена собственная LXP-платформа Minerva Learn, в которой можно собирать полноценные учебные курсы из статей в базе знаний. Система поддерживает SCORM/Tin Can пакеты, в ней есть тестирование, геймификация (рейтинги, баллы, сертификаты) и детальная аналитика для контроля результатов. Удобно для онбординга и проверки знаний команды.

Minerva Learn также даёт возможность настраивать мини-тесты для конкретных групп пользователей в момент публикации контента в Minerva Knowledge. Сотрудник получает уведомление об изменениях в статье и может сразу закрепить новые знания с помощью опроса, не переключаясь между окнами.

Портал самообслуживания Minerva Portal

Полностью защищённый портал с документацией, основанный на знаниях сотрудников. Адаптируется под требования брендбука, находит информацию с помощью поисковой строки и GenAI-помощника.

Совместная работа и миграция

Совместный редактор поддерживает одновременную работу нескольких пользователей, комментирование и использование макросов для встраивания графиков, диаграмм Draw.io и PlantUML и контента из Figma, Miro или Google Docs.

Кроме того, компания делает особый упор на удобство переезда с западных систем. Minerva Knowledge позволяет автоматически переносить контент из Confluence, SharePoint, Notion и других сервисов, сохраняя структуру, вложенность и даже графику. В системе реализованы все востребованные макросы, есть собственная система управления требованиями.

Авторская методология Minerva Result

Компания помогает запустить процессы и культуру менеджмента знаний для повышения качества и актуальности статей. В итоге единый источник правды появляется не только у сотрудников, но и у GenAI-агентов, которые начинают выдавать корректные ответы в среднем в 94% случаев.

Технические детали и возможности

Что касается технических момент, Minerva Knowledge предлагает гибкость как в доступе, так и в развёртывании. Работать с системой можно через веб-интерфейс, десктопные и мобильные приложения. Для интеграции в текущие рабочие процессы можно интегрировать API и SDK, а также встраиваемый виджет Minerva Copilot.

Модель тарификации включает подписку, покупку лицензий и корпоративные тарифы. Поддержка пользователей происходит в нескольких каналах: через чат, e-mail, Telegram, а для крупных клиентов предусмотрен выделенный менеджер и SLA.

2. ПланФикс — сценарии на все случаи ИТ-команд

ПланФикс — система-конструктор для управления задачами, проектами и внутренними процессами без перегруза тоннами несвязанных функций. Запустил — и сразу можно вести проекты, тикеты или построить свою CRM. При этом все модули тесно интегрированы: данные, доступы и отчёты существуют в едином пространстве, что избавляет от зоопарка плохо связанных между собой сервисов.

Система размещена на российских серверах, работает без VPN и интегрирована с локальными платёжными системами, телефонией и сервисами вроде 1С.

Как это выглядит на практике для разных ролей

• Для разработчика это пространство для работы с задачами, фиксации багов и тайм-трекинга. Вся коммуникация с коллегами или заказчиком сохраняется в контексте конкретной задачи, а документация по проекту хранится здесь же.
• QA-специалист может вести тест-кейсы и чек-листы, напрямую общаться с разработчиком или продактом и настраивать свои процессы тестирования.
• PM или тимлид использует ПланФикс для планирования. Можно начать с общей схемы продукта на «Диаграмме связей», декомпозировать её до конкретных задач и отслеживать прогресс через канбан-доски, календари загрузки и отчёты по затратам в разных разрезах.
• Для дизайнеров и аналитиков это место для версионного хранения макетов, обсуждения исследований и коммуникации с командой на нужных этапах.
• Бизнес и HR могут вести внутренние проекты (в том числе скрытые, с финансовой информацией), создавать базу знаний, вести учёт сотрудников и даже рассчитывать зарплаты на основе данных из тайм-трекинга.

Что понравилось в ПланФикс

Главная особенность — гибкость. Вместо того чтобы подстраивать свои процессы под инструмент, можно настроить инструмент под себя.

За время тестирование нашли самые интересные фичи:

Продвинутые автоматические сценарии

Это, по сути, no-code инструмент, который позволяет настроить практически любую логику: при изменении статуса задачи отправить уведомление, при наступлении дедлайна создать новую задачу, при получении письма от клиента запустить определённый процесс. Для связи с внешними системами есть вебхуки.

Аналитика

Это настраиваемый учёт любых ресурсов прямо в задачах. Можно фиксировать отработанные часы, потраченные деньги или любые другие кастомные метрики, а затем собирать по ним отчёты, чтобы анализировать рентабельность проектов или эффективность сотрудников.

Диаграмма связей

Инструмент, похожий на mind map, где можно нарисовать общую структуру проекта, а затем превращать блоки схемы в полноценные задачи. При этом общая картина всегда остаётся перед глазами.

Настраиваемые планировщики

Это дашборды, на которые можно вывести любые виджеты: списки задач, календари, диаграммы, отчёты. Каждый сотрудник может собрать свой рабочий стол.

Ограничения и система тарификации доступны по ссылке. Для интеграций есть REST и XML API. Сервис доступен в вебе и через мобильные приложения. Поддержка отвечает в чате из самого ПланФикса, МП, по email, в Telegram и VK. Также у сервиса есть активное сообщество на форуме и в Telegram, обширная база знаний и видеоуроки.

3. Kaiten — все рабочие процессы на одном экране

Kaiten — система для управления рабочими процессами с упором на визуализацию. Главная особенность Kaiten — это собрать на одном экране доски разных команд, чтобы видеть весь поток создания ценности целиком, от идеи до релиза, без постоянного переключения контекста. Это помогает менеджерам делать всю работу прозрачной, а командам — синхронизировать работу.

Сервис размещён на российских серверах (Tier 3), соответствует ФЗ-152 и входит в реестр отечественного ПО. Для компаний с жёсткой политикой безопасности есть on-premise версия. Оплата в рублях, работает без VPN.

Как это выглядит на практике для разных ролей

• Для разработчиков Kaiten — это удобный трекер с WIP-лимитами, прогнозированием сроков по Lead/Cycle Time и сквозной связкой с репозиториями, PR и CI/CD без необходимости дублировать статусы вручную.
• QA-специалист получает стандартизированную приёмку по чек-листам и критериям готовности (DoR/DoD), управляет дефектами в едином потоке с задачами разработки и отслеживает SLA на исправление багов.
• PM или тимлид использует Kaiten для поддержания ритма поставки без ручного администрирования. Автоматические правила не дают пропустить важный этап, а готовые Agile-отчёты помогают находить узкие места и планировать ресурсы с помощью диаграммы Ганта.
• Продакт-менеджер выстраивает сквозную трассировку от стратегии до бэклога и реализации. Встроенный User Story Mapping позволяет создавать дорожные карты, а система сама собирает метрики по срокам и статусам для принятия продуктовых решений на основе данных.
• Бизнес-лидеры (CEO/CTO) получают единую панель управления компанией, которая даёт прозрачность по всему портфелю проектов без лишнего микроменеджмента.

Что понравилось в Kaiten

Главная особенность — фокус на Agile-практиках из коробки, без необходимости долгой настройки и установки плагинов.

За время знакомства с системой выделили несколько интересных моментов:

Визуализация связанных процессов

Есть возможность видеть на одном экране несколько досок (например, дизайн, разработка, маркетинг) и отслеживать, как задачи перетекают между командами. При этом система позволяет создавать неограниченное количество рабочих пространств и досок внутри них.

Проработанная диаграмма Ганта

Наглядное отображение всех составляющих проекта на временной шкале с детальной демонстрацией этапов, задач, вех и ресурсов в распределении по срокам.

Agile-метрики без костылей

Система сама строит контрольные графики, CFD (Cumulative Flow Diagram) и рассчитывает Lead/Cycle time.

Документы и База знаний

Можно создать собственную базу знаний, где команда будет хранить и редактировать документы, не выходя из Kaiten.

Бесшовная миграция

Для команд, которые переезжают с Jira, Trello, Notion или Asana, есть автоматический импорт задач и истории.

Интеграции

В Kaiten доступны открытый API, SDK и широкий набор интеграций — это позволяет настраивать систему под конкретные рабочие процессы и автоматизировать рутину. Можно разработать свои дополнения, а из готового набора сразу доступны связки с GitHub, GitLab, Telegram, Slack, календарями и более чем 50 приложениями через Zapier.

Тарифы и стоимость

Тарифная система устроена по принципу «тариф + набор модулей».

• Бесплатный тариф — даёт базовый функционал для работы с задачами и документами без дополнительных модулей, с ограничением по количеству рабочих пространств и пользователей. При этом ограничения по объёму данных нет, а срок действия тарифа не ограничен — можно работать бессрочно.

• Платные тарифы («Старт», «Стандарт», «Бизнес», «Корпорация») стартуют от 185 рублей и различаются количеством доступных модулей и числом пользователей: «Стандарт» включает 2 модуля, «Бизнес» — 6 модулей. «Корпорация» — полный набор модулей. Количество пользователей ограничено купленными лицензиями, но ограничений по объёму хранимых данных нет ни на одном из тарифов.

Для компаний со сложными требованиями к инфраструктуре и безопасности есть on-premise версия на тарифе «Корпорация» с возможностью бессрочной покупки лицензии.

Поддержка и обучение

Kaiten доступен через веб и мобильные приложения, для enterprise — on-premise версия на Docker.

Поддержка включает базу знаний, техподдержку и команду customer success для сопровождения клиентов. Для on-premise версии — выделенная поддержка и внедрение под ключ.

Для обучения есть онлайн-курс по Kaiten, разборы кейсов, консалтинг и корпоративное обучение команд. Планируется запуск AI-ассистента для автоматизации сопровождения.

Что в итоге

Все три сервиса работают без VPN, размещены в России и могут заменить западные инструменты — но решают разные задачи.

Minerva Knowledge сфокусирована на управлении корпоративными знаниями с упором на ИИ-ассистентов и обучение. Плюс встроенная LXP для онбординга и автоматическая миграция из Confluence.

ПланФикс — конструктор, который подстраивается под ваши процессы, а не наоборот. Если команде нужна гибкость, автоматизация без кода и возможность вести не только задачи, но и учёт времени, финансов или своих метрик — система справится.

Kaiten — про визуализацию и Agile из коробки. Если вам нужны связанные доски команд на одном экране, встроенные метрики и быстрый старт без долгих конфигураций.

Выбирайте исходя из того, что болит сильнее: хаос в знаниях, негибкость процессов или отсутствие общей картины по задачам.

1. Yonote

Yonote — российская база знаний и система для работы с проектами. Помогает командам и отдельным пользователям собирать и систематизировать информацию, вести базы знаний, планировать проекты и обмениваться документами. Платформа сочетает гибкий интерфейс, как в Notion, и функциональность KMS-систем: блочный редактор, доски, таблицы и базы данных работают в одном окне. Отличие Yonote — бесконечные доски для визуального планирования, поддержка on-prem-развёртывания и хранение данных в России.

Сценарии использования

Yonote подходит для:

• Командной работы: планирование задач, контроль
  сроков, управление проектами, CRM, сбор и визуализация отчётов, хранение
  инструкций и регламентов.
• Личных целей: заметки, трекер задач,
  бюджетирование, планирование поездок, учёба и хранение материалов.
• Создания Wiki: организация базы знаний о
  продукте с древовидной структурой, вставкой таблиц, диаграмм и медиа, историей
  изменений и комментариями.
• Ведения
  документации: базы данных по
  клиентам, проектам и инвентарю с таблицами, фильтрами, канбан-досками и
  календарями, прикреплением файлов и ссылок.

Формат работы

Yonote работает через web-интерфейс с удобным Markdown-редактором, поиском и историей изменений. Можно встраивать код, схемы и embed-ссылки из GitHub, Figma, Miro и других сервисов.

Поддерживается полный доступ по API, импорт и экспорт в Markdown и PDF, хранение на своих серверах (on-prem) и в облаке. Yonote предлагает более 30 интеграций, включая GitHub, Jira, Trello, Telegram, Miro и Airtable. Настраиваются уровни доступа: можно создавать гостевые аккаунты, разграничивать права на чтение и редактирование, делиться публичными ссылками.

Yonote заменяет несколько инструментов сразу (Trello, Google Docs, Confluence, личные заметки), легко адаптируется под любые задачи, подходит для госорганизаций, частных компаний и личного использования.

Тарифы

• Базовый — бесплатно, 5 ГБ, до 5 пользователей и 10 гостей.
• Старт — 149 ₽ за пользователя в месяц, 20 ГБ, до 50 гостей.
• Про — 249 ₽ за пользователя в месяц. Доступен безлимит гостей, неограниченное хранилище, SSO.
• Enterprise — тариф для организаций с расширенной поддержкой и контролем.

2. Anytype

Anytype — «приложение для всего», которое предлагает создать собственную локальную сеть для хранения знаний, заметок, трекеров привычек, рецептов и канбан-досок. По принципу работы похоже на Notion: блоковая структура, гибкие базы данных и визуальные представления информации.

Главное отличие — Anytype полностью локален и использует P2P-синхронизацию без серверов и посредников, данные остаются только у вас, никто не имеет к ним доступа. Приложение с открытым кодом и доступной архитектурой, работает без интернета и требует установки на устройство.

Сценарии использования

Личные цели: создание ежедневников, трекеров привычек, расписаний, конспектов, ведение стратегических заметок в одном месте, даже без подключения к интернету.

Работа в команде: организация командных вики и канбан-досок, совместная работа в группах, ведение календарей.

Сообщество и креатив: управление блогом, создание лент-контента, рекомендаций и курируемых подборок, построение сообщества с объявлениями и вики-страницами.

Формат работы

Anytype работает офлайн на мобильных и десктопных устройствах (iOS, Android, Windows, macOS, Linux), без веб-версии. Скоростная P2P-синхронизация возможна через локальные сети.

Интерфейс основан на визуальном код-фри (no-code) редакторе: можно создавать базы данных, таблицы, канбаны, галереи и граф-связи между объектами.

Важно: все данные хранятся в локальном зашифрованном «хранилище» пользователя. При создании аккаунта генерируется ключ из 12 слов, который нужно хранить отдельно — без него доступ не восстановить.

Для разработчиков:

• Поддерживает локальное хранение данных и самостоятельный бэкап в любое место по выбору пользователя.
• Нет API в привычном виде, но возможно расширить функциональность за счёт открытого кода и протоколов.
• Настройки доступа гибко регулируются на уровне устройства, команды и отдельных объектов в приложении.

Цена и условия пользования

• Explorer — бесплатно, подходит для личного использования.
• Builder — $99 в год за пользователя, открывает расширенные функции и поддержку командной работы.
• Co-Creator — $299 в год за пользователя, с расширенными возможностями и дополнительной свободой кастомизации.

Весь интерфейс и работа — на английском языке.

3. Obsidian

Obsidian — это бесплатное и гибкое приложение для ведения заметок, личных знаний и проектного управления. Поддерживает базы знаний, связи между заметками, визуализацию в графах и публикацию вики. Главная особенность — работа локально на устройстве с хранением заметок в открытых форматах Markdown, без принудительной привязки к облаку. Обеспечивает полную приватность и контроль над данными, даже оффлайн.

Сценарии использования

Есть несколько сценариев:

• Личные заметки и дневники: быстрый доступ к записям на устройстве, структурирование мыслей, создание связей между идеями.
• База знаний и обучение: построение персональных вики с перекрёстными ссылками, графами связей и быстрым поиском.
• Управление проектами и исследованиями: создание канбанов и карт идей в Canvas для планирования и брейншторминга, публикация заметок для команды

Формат работы

Obsidian — десктопное и мобильное приложение (Windows, macOS, Linux, iOS, Android). Доступны следующие форматы:

1. Поддержка открытых форматов файлов (Markdown), которая обеспечивает долгосрочное хранение данных без зависимости от сервиса.
2. С помощью Obsidian Publish можно публиковать заметки как публичную вики, документацию с настраиваемым внешним видом и быстрым поиском.

Плагины позволяют создавать интеграции и автоматизировать процессы в зависимости от потребностей команды.

Есть поддержка истории версий и работы с командой в рамках общих хранилищ, при этом приватность отдельных файлов сохраняется.

Цена и условия пользования

• Бесплатно: использование приложения для личных нужд, хранение данных локально.
• Sync — $4 в месяц за пользователя при оплате за год, синхронизация заметок между устройствами с шифрованием, история версий, совместная работа в общих хранилищах.
• Publish — $8 в месяц за сайт при оплате за год, публикация заметок на сайт без технических знаний, настройка тем и структуры.

4. Gramax

Gramax — платформа для подготовки документации в подходе Docs as Code. Позволяет создавать и редактировать статьи в визуальном редакторе, хранить исходники в Markdown и версионировать их с помощью Git. Подходит для тех, кто хочет управлять документами, знаниями и любым другим контентом в своей инфраструктуре гибко и безопасно.

Как и в Notion, в Gramax есть совместное использование, комментарии и AI-функции (создание и форматирование текста, перевод, поиск по статьям). Отличие — в Git‑first подходе, открытом коде и возможности использовать платформу бесплатно без ограничений.

Сценарии использования

Gramax особенно полезен для:

• Документации по продукту: создание портала с инструкциями, оформленного в корпоративном стиле, с быстрым обновлением и AI-поиском.
• Внутренней проектной документации: база знаний с версиями, Merge Request, поддержкой OpenAPI и технических требований.
• Базы знаний для команд: хранение описаний процессов и систем с удобным поиском и доступом через Git.

Формат работы

Gramax делится на:

• Редактор: web и десктоп на Win/Mac/Linux, можно использовать офлайн.
• Git-хранилище: подключается GitLab, GitHub, Bitbucket и другие, команды Git встроены в интерфейс.
• Портал документации: разворачивается как статический сайт или через Docker.

Для разработчиков есть поддержка диаграмм (Mermaid, Draw.io, PlantUML), подсветка кода (100+ языков), механизм сравнения версий, мультиязычность. Также на портале для чтения можно отображать документацию на разные версии ПО.

Gramax также поддерживает API для передачи данных в сторонние системы и CLI для интеграции в CI/CD, позволяя автоматически собирать документацию в HTML, PDF и DOCX. Есть импорт из Confluence, Notion и Yandex Wiki, экспорт в DOCX и PDF с фирменным стилем.

Цена и условия

• Open Source — бесплатно, без ограничений. Управление доступом на уровне репозиториев.
• Gramax Enterprise Server — 54 000 ₽ за редактора навсегда, первый год обновления бесплатно, далее 40% от лицензии. Управление доступом — по ролям и группам с SSO и корпоративными политиками.

5. KMS Gran

KMS Gran — база знаний с API и выстроенными бизнес-процессами. Помогает создавать и структурировать проектную документацию, управлять знаниями в команде и автоматизировать рутину. Платформа сочетает возможности вики, систем управления документами, визуальных блок-схем и AI-инструментов для поиска и анализа.

Как и в Notion, в KMS Gran есть WYSIWYG-редактор, мобильная версия и AI для работы с текстом. Отличие в том, что на платформе есть модуль «Скриптинг» для построения процессов и гибкая система прав доступа. Подходит командам, которым важно хранить данные локально и быстро строить рабочую рутину.

Сценарии использования

• Вики по продуктам и техдокументация. Доступно создание структурированных статей, глоссариев, руководств и спецификаций. Удобный поиск с морфологией и AI-помощником помогает находить информацию, а кириллица поддерживается корректно.
• Автоматизация бизнес-процессов. С помощью модуля «Скриптинг» можно строить визуальные блок-схемы процессов, задавать условия и добавлять к шагам инструкции и файлы. Подходит для команд поддержки и контакт-центров.
• AI-помощник для пользователей. Индексирует статьи и отвечает на вопросы по проектам с указанием источников. Сохраняет контекст диалогов, позволяет оценивать ответы и формирует отчеты для анализа востребованности контента.

Формат работы

KMS Gran работает через web-интерфейс с удобным WYSIWYG-редактором, поддерживающим Markdown, и адаптирован под мобильные устройства. В системе доступен полнотекстовый поиск с морфологией и возможностью получать ответы от AI, а также версионирование с откатом и архивацией статей. Для согласования внутри команды предусмотрена отметка о прочтении. В документы можно вставлять код и схемы через интеграцию с Draw.io, но подключение embed-ссылок из GitHub и Figma не поддерживается.

Платформа поддерживает работу через API для интеграции с внешними системами, хотя CLI в ней не предусмотрен. Можно настроить подключение к Slack, GitHub, CI/CD и Jira через API. Гибкая система управления доступом позволяет задавать роли как на уровне всей системы, так и в отдельных проектах и разделах, а также управлять доступом к разным документам.

Цена и условия

• SaaS: аренда по подписке, ежемесячная оплата за пользователя. Включены базовый функционал, серверные ресурсы и поддержка 9×5, опционально AI-модуль.
• On-Premise: развёртывание у заказчика, лицензия на длительный срок, поддержка AI-модуля и техподдержка.
• AI-модуль доступен как в SaaS, так и On-Premise.

Условия зависят от объема лицензий, срока использования и набора функций, обсуждаются индивидуально. Все тарифы включают базовый функционал.

Как выбрать платформу для базы знаний

Выбор платформы зависит от ваших задач. Для удобства собрали таблицу с особенностями платформ.

Таким образом:

Если приоритет — работа с документацией как с кодом, версионирование и публикация через Git — ваш выбор Gramax.

Нужна визуализация, работа с таблицами, досками и интеграции для команды — стоит обратить внимание на Yonote.

Если вы ищете корпоративное решение с AI, разграничением прав доступа и встроенными процессами — подойдёт KMS Gran.

Anytype или Obsidian подойдут тем, кто ценит контроль над данными и гибкость кастомизации.

1. Pandas

Pandas — библиотека для работы с данными в Python, позволяющая легко загружать, анализировать, очищать и преобразовывать числовую информацию в удобной табличной форме. По сути, это Excel, который смог, и позволяет делать всё автоматизировано и на порядки быстрее.

Библиотека строится вокруг двух ключевых структур: Series (одномерный массив с индексами); DataFrame (таблица с индексами и колонками).

Какие задачи решает библиотека

Pandas полезна для следующих задач:

• Сам анализ данных: можно быстро фильтровать, группировать, агрегировать и строить сводные таблицы.
• Очистка данных: удаляем пустые строки, заменяем значения, приводим типы.
• Загрузка данных из CSV, Excel, SQL.
• Визуальная разведка данных (EDA) перед построением моделей.
• Подготовка данных для ML и отчётов.
• Автоматизация отчётов и ETL-пайплайнов.

Благодаря Pandas аналитик превращается в инженера данных, а ML-специалист может сосредоточиться на моделях, а не на ручной подготовке датасетов.

Как пользоваться

Ниже разберём простейший кейс: нужно загрузить данные о зарплатах разработчиков из CSV, посчитать среднюю зарплату по языкам программирования и отобрать топ-5.

Почему это меняет карьеру

Работа с Pandas становится границей между знанием Python и умением решать задачи бизнеса. Для джуна это шанс сразу показать практическую пользу: выгрузки, отчёты и базовый анализ можно делать в десятки раз быстрее и аккуратнее, чем вручную в эксельке.

Для аналитика Pandas превращается в главный рабочий инструмент, позволяя не просто проверять гипотезы и делать сводные таблицы, а строить полноценные отчётные пайплайны, автоматизировать рутинные выгрузки и концентрироваться на сути данных, а не на правках ручками.

Для ML-инженера владеть Pandas — значит уметь готовить датасеты качественно; быстро очищать и приводить данные к нужному виду, что напрямую влияет на результат моделей. Без этого работа над проектами машинного обучения часто превращается в бесконечную возню с данными.

Наконец, даже для разработчиков Pandas может стать неожиданным бустом в карьере. Например, когда нужно автоматизировать отчёты для бизнеса или быстро анализировать логи и данные из БД без поднятия дашбордов — Pandas даёт гибкость и скорость, которые редко даёт что-то ещё в экосистеме Python.

2. Django

Django — фреймворк для веб-разработки на Python, который позволяет быстро создавать надежные и масштабируемые веб-приложения. Он следует принципам DRY (Don’t Repeat Yourself — не повторяй себя), предоставляя разработчику ORM, роутинг, систему авторизации, админку, работу с формами, шаблонами и инструментами безопасности из коробки.

Django подходит как стартапам, которым нужно быстро выйти на рынок, так и крупным проектам с миллионами пользователей. Это не просто библиотека, а полноценный каркас для построения и сопровождения веб-сервисов.

Какие задачи решает библиотека

Каркас, действительно, каркасный. Задачи следующие:

• Создание веб-приложений и API любой сложности.
• Быстрая разработка MVP, прототипов и коммерческих проектов.
• Упрощение работы с базами данных через ORM, без написания сырого SQL.
• Построение административных панелей для управления данными без ручной разработки.
• Гибкая маршрутизация и работа с формами, валидацией и шаблонами.
• Реализация аутентификации, авторизации и защиты приложений.

Django позволяет сосредоточиться на бизнес-логике и продукте, не тратить недели на настройку инфраструктуры.

Как пользоваться

Устанавливаем:

Создаем проект и приложение:

Пример модели:

Миграция базы данных:

Создание админки:

После этого можно запустить сервер:

И перейти по адресу http://127.0.0.1:8000/admin для управления записями через готовую админ-панель.

3. PyTorch

PyTorch — мощная библиотека Python. Она позволяет строить и обучать нейронные сети, проводить вычисления с автоматическим дифференцированием и работать с GPU для ускорения самих вычислений.

Главное отличие PyTorch от других ML-фреймворков — динамическая вычислительная графика (define-by-run): модель строится и изменяется во время выполнения кода, что даёт гибкость при создании и отладке сложных моделей.

Сегодня PyTorch используется в продакшен системах, научных исследованиях, компьютерном зрении, NLP и генеративных моделях, занимая ведущее место в индустрии.

Какие задачи решает библиотека

В функционал PyTorch входят:

• Построение нейронных сетей любой сложности (CNN, RNN, трансформеры);
• Обучение и тестирование моделей на CPU и GPU;
• Реализация кастомных слоёв и loss-функций;
• Разработка и деплой ML/AI моделей в продакшен;
• Быстрая итерация гипотез с удобной отладкой.

С PyTorch можно начать с простых нейронных сетей, а затем перейти к реализации современных архитектур.

Как пользоваться

Установим PyTorch (на CPU, для GPU потребуется версия с CUDA):

Рассмотрим кейс обучения простой нейронной сети для классификации рукописных цифр MNIST.

После обучения можно использовать torch.save() для сохранения модели и torch.load() для загрузки в продакшн.

Почему это меняет карьеру

PyTorch — билет в мир современной разработки AI и машинного обучения. Владение инструментом даёт разработчику возможность уверенно войти в области, которые продолжают оставаться топовыми на рынке: искусственный интеллект, компьютерное зрение, NLP, генерация изображений и видео и т.д.

Для начинающего ML/AI-специалиста PyTorch помогает лучше понять, как устроены нейронные сети, и под капотом увидеть, как происходят вычисления. Это ускоряет рост навыков и делает разработчика востребованным в исследованиях и R&D-проектах.

Для дата-сайентистов PyTorch позволяет превратить исследовательские ноутбуки в готовые к деплою модели, благодаря PyTorch Lightning, TorchScript и ONNX.

Для разработчиков, которые хотят выйти на рынок AI, PyTorch — это мастхев: проекты в стартапах и крупных компаниях всё чаще строятся вокруг него. Умение писать кастомные loss-функции, проектировать сложные пайплайны обучения, настраивать обучение на кластерах и GPU — компетенции, которые существенно бустят зарплату.

PyTorch в целом помогает расширять портфолио: с ним можно создавать генеративные модели, строить LLM, участвовать в соревнованиях и работать с самыми современными подходами в машинном обучении.

4. Polars

Polars — современная библиотека для обработки данных в Python, созданная как альтернатива Pandas. Она использует колоночную архитектуру и многопоточность, что позволяет работать с большими объёмами данных значительно быстрее и с меньшим потреблением памяти.

Polars вдохновлена Pandas, но её API оптимизировано для производительности и удобства, а также даёт разработчику возможность писать цепочки ленивых вычислений, которые оптимизируются перед выполнением. Это делает её отличным инструментом для аналитиков, дата-инженеров и дата-сайентистов, которым нужно обрабатывать данные быстро.

Какие задачи решает библиотека

Polars явно есть, чем гордиться:

• Загрузка, очистка и преобразование больших датасетов;
• Анализ данных с использованием цепочек преобразований;
• Быстрая агрегация и группировка данных;
• Ленивые вычисления: построение пайплайнов преобразования данных, которые выполняются только при вызове collect().
• Обработка данных, которые не помещаются в память, за счёт эффективности и колоночной архитектуры.

Если Pandas начинает притормаживаться на данных в несколько гигабайт, Polars обычно продолжает работать быстро, позволяя без боли обрабатывать большие CSV.

Как пользоваться

Установка:

Давайте загрузим данные и проведем базовые трансформации:

А вот и пример ленивых вычислений:

В чем особенность:

• pl.read_csv загружает данные сразу.
• pl.scan_csv создаёт план вычислений для последующей оптимизации.
• Используются выражения (pl.col, .with_columns, .agg), которые композируются без создания промежуточных копий, это ускоряет процесс.

Почему это меняет карьеру

Polars меняет карьеру, потому что даёт преимущество в скорости и эффективности при работе с данными. Там, где Pandas уже не справляется, полярный медведь приходит на помощь.

Для дата-инженеров Polars полезен при построении ETL и пайплайнов обработки данных, где важна скорость и предсказуемое потребление ресурсов. Его можно использовать в продакшен-скриптах, для подготовки данных к ML и для автоматизации отчётности.

Для дата-сайентистов Polars даёт возможность анализировать больше данных за меньшее время, быстро итерировать гипотезы и ускорять исследования. Его API достаточно близок к Pandas, поэтому переход не требует месяцев переучивания.

Освоение Polars показывает работодателям, что ты не просто знаешь стандартные инструменты, но умеешь выбирать оптимальные решения для реальных задач, повышая эффективность работы команды. В эпоху роста данных это критично для любого Python-разработчика, работающего с аналитикой и машинным обучением.

5. FastAPI

FastAPI — современный фреймворк для создания API на Python, заточенный под скорость, асинхронность и валидацию данных из коробки. Он построен на Starlette и Pydantic, автоматически создаёт OpenAPI-документацию, поддерживает асинхронное программирование и позволяет писать производительные REST и WebSocket API с минимальным количеством кода.

Вместо долгой настройки, как у Flask или Django, в FastAPI многое готово изначально: удобная работа с запросами и ответами, декларативная валидация, документация Swagger, асинхронность и высокая производительность без лишних усилий.

Какие задачи решает

Задач, действительно, много:

• Быстрая разработка REST API для мобильных и веб-приложений;
• Создание бэкенда для ML/DS моделей (деплой моделей в виде API);
• Построение микросервисов с хорошей производительностью;
• Реализация websocket-серверов и асинхронных API;
• Подготовка внутренних инструментов или бэкендов для MVP.

FastAPI помогает быстро запускать API и уверенно масштабировать его в полевых условиях. Это один из немногих фреймворков Python, который по скорости работы сопоставим с Node.js и Go.

Как пользоваться

Во-первых, нужно установить FastAPI и Uvicorn (используем ASGI-сервер для запуска):

Простейший API-пример с эндпоинтом GET /:

Запускаем сам сервер:

После запуска API будет доступен по адресу http://127.0.0.1:8000/. Автоматически доступна интерактивная документация Swagger по адресу http://127.0.0.1:8000/docs.

FastAPI поддерживает валидацию параметров запроса, тел запросов и путей прямо через типы Python. Например, простой эндпоинт с параметром:

При вызове http://127.0.0.1:8000/items/10?q=test FastAPI автоматически проверит, что item_id — это число, и распарсит q как строку.

Почему это меняет карьеру

FastAPI — билет в мир бэкенда, где скорость и чистота кода имеют довольно высокое значение. Для Python-разработчика это возможность быстро освоить создание API и микросервисов, не увязнув в громоздкой настройке, как в Django, и при этом получить систему, готовую к продакшену.

Для ML-специалиста FastAPI становится инструментом для деплоя моделей: можно обернуть пайплайн предсказаний в API, подключить авторизацию или логирование и получить работающий сервис за считанные дни.

Вообще умение быстро поднимать и поддерживать API — навык, который ценят в бигтехе и стартапах. На разработчиков, которые владеют FastAPI, часто равняются: они умеют превращать идеи бизнеса в работающие сервисы за минимальное время.

6. Typer

Typer — современная библиотека для создания CLI-приложений на Python с минимальным количеством кода и автоматической генерацией документации. Автор библиотеки — Себастьян Рамирес, создатель FastAPI.

Главная особенность Typer — использование type hints для автоматического парсинга аргументов командной строки. Вы получаете удобную и читаемую CLI с поддержкой автодополнения и цветного вывода за считанные минуты.

Какие задачи решает библиотека

Список задач такой:

• Создание CLI-утилит любого уровня сложности.
• Быстрое прототипирование и упаковка Python-скриптов в удобные инструменты для продакшена.
• Генерация подробной справки (--help) и автодополнения команд.
• Облегченная поддержка и масштабирование CLI за счёт структуры и читаемого кода.
• Организация CLI с подкомандами, вложенными аргументами и обработкой ошибок.

Typer использует аннотацию типов и минимум шаблонного кода.

Как пользоваться

Установка:

Пример минимальной CLI:

Теперь можно запустить из консоли:

Результат будет такой: Привет, Алиса! Тебе 25 лет.

Почему это меняет карьеру

Typer меняет карьеру тем, что открывает путь к созданию удобных CLI-инструментов, которые автоматизируют рутину и повышают продуктивность.

С Typer можно быстро превращать свои Python-скрипты в надежные утилиты, которыми удобно пользоваться и другим разработчикам, и сотрудникам из других отделов. CLI-приложения часто становятся клеем инфраструктуры: они позволяют автоматизировать деплой, миграции БД, сбор данных, интеграцию с внешними API и локальную разработку.

Если вы Data Scientist или ML-инженер, Typer позволяет оборачивать пайплайны в CLI, которые легко запускать из Jenkins, Airflow или вручную. Если вы DevOps или Backend-инженер, можете создавать CLI для работы с инфраструктурой и сервисами без сложных зависимостей.

Кроме того, работа с Typer улучшает навык структурирования кода, понимание CLI, использования type hints и разработки инструментов, которые делают работу проще для других. А это, очевидно, ценится в любой команде и повышает востребованность специалиста.

7. Rich

Rich — библиотека Python для красивого форматирования и интерактивного отображения информации в терминале. С её помощью можно выводить цветные таблицы, маркдаун, прогресс-бары, подсвеченный синтаксис кода, деревья каталогов и логирование в понятной и привлекательной форме.

Rich создана для того, чтобы «оживить» консоль Python, сделать логи удобными для восприятия, а CLI-инструменты — профессионально выглядящими без лишних усилий. Это библиотека, которая улучшает и UX, и DX.

Какие задачи решает

Про красоту не забываем! Задачи следующие:

• Цветное и структурированное логирование, понятное при чтении логов в реальном времени.
• Отображение прогресс-баров для долгих операций.
• Вывод таблиц, деревьев каталогов, JSON прямо в терминале.
• Подсветка синтаксиса кода для CLI-инструментов.
• Создание CLI-интерфейсов, которые выглядят профессионально и современно.
• Улучшение читаемости при отладке скриптов.

С помощью Rich можно быстро сделать понятными даже сложные данные при отладке или демонстрации.

Как пользоваться

Установка Rich:

Для примера выведем таблицу с подсветкой в консоли:

В результате в терминале получится цветная таблица, которая выглядит понятно и презентабельно.

Почему это меняет карьеру

Rich — это библиотека, которая помогает быстро повысить качество любого CLI-инструмента или дев-опыт в команде. Разработчик, который использует Rich, делает свои инструменты удобными не только для себя, но и для коллег: логирование становится понятным, а отладка скриптов — наглядной.

Во многих стартапах и продвинутых командах важна скорость обратной связи при тестировании пайплайнов и автоматизаций, и Rich помогает выводить ключевую информацию максимально читаемо.

Кроме того, Rich позволяет быстро создавать CLI-интерфейсы, которые выглядят как продакшен-продукты, даже если это внутренние инструменты. Руководство будет радоваться и думать о вас как о крутом разрабе.

Для дата-инженеров и разработчиков DevOps Rich полезна при создании админ-утилит и при мониторинге пайплайнов, для Python-разработчиков — при создании библиотек и фреймворков с CLI.

8. LangChain

LangChain — фреймворк для создания приложений на базе LLM, например, GPT, Claude, Mistral, Gemini. Он позволяет строить цепочки обработки запросов, интегрировать LLM с данными и инструментами, добавлять память и управление состояниями, а также связывать работу модели с внешними API и базами знаний.

LangChain предоставляет удобный слой абстракции над вызовами LLM и ускоряет разработку чат-ботов, RAG-приложений, агентов с инструментами, систем анализа документов и других AI-сервисов.

Какие задачи решает

Список внушительный:

• Интеграция LLM в Python-приложения без необходимости писать тот самый клеевой код вручную.
• Построение цепочек с последовательной обработкой сообщений, включая преобразования и вызовы внешних функций.
• Добавление памяти в чат-боты для сохранения истории общения и контекста.
• Использование агентов для динамического вызова инструментов (веб-поиск, базы данных, API).
• Создание RAG-систем с интеграцией LLM и векторных БД.
• Быстрая сборка прототипов LLM-приложений, которые можно развернуть в продакшен.

Как пользоваться

Установка:

Создадим простую цепочку с чатом GPT:

Благодаря единым абстракциям, можно гибко комбинировать цепочки, память и вызов внешних инструментов, не усложняя код.

Почему это меняет карьеру

LangChain меняет карьеру, потому что открывает новый пласт Python-разработки в AI и LLM-инженерии, быстро превращая пользователя GPT в создателя полноценных AI-приложений. Вместо того чтобы писать хаотичный клеевой код, вы начинаете системно проектировать цепочки запросов, учитесь строить продуманные промпты и объединять их с инструментами, памятью и внешними API.

Работа с LangChain погружает в практическую LLM-инженерию: вы начинаете создавать RAG-приложения, которые умеют искать и анализировать данные перед генерацией ответа и строить агентов. Это востребовано в продуктах, где нужно подключать ИИ к базам знаний, автоматизировать задачи и разрабатывать интерактивные системы, которые реально используют модели в продакшене.

LangChain позволяет быстро собирать и запускать MVP AI-продуктов, что дает конкурентное преимущество при создании стартапов или внутренних сервисов. А ещё учит мыслить структурами и проектировать масштабируемую архитектуру LLM-приложений и видеть, как генеративный ИИ можно превратить в рабочий инструмент.

9. SQLAlchemy

SQLAlchemy — это мощная ORM и toolkit для работы с базами данных в Python, позволяющая писать SQL-запросы декларативно, создавать модели таблиц и управлять транзакциями в Python-коде без ручного написания SQL.

Библиотека даёт разработчику два уровня контроля:

• Core: низкоуровневая работа с SQL выражениями и соединениями;
• ORM: высокоуровневая декларативная работа с моделями, классами и связями между таблицами.

SQLAlchemy поддерживает PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle и другие СУБД, давая единую абстракцию, без привязки к конкретному движку.

Какие задачи решает

Пул задач следующий:

• Описание таблиц в виде Python-классов и управление ими через сессии;
• Создание, чтение, обновление и удаление данных;
• Миграция SQL на декларативный стиль без потери гибкости;
• Полный контроль над транзакциями и выполнением запросов;
• Работа с асинхронными приложениями при создании FastAPI/Django-приложений;
• Экранирование параметров, которое снижает вероятность SQL-инъекций и ошибок.

Как пользоваться

Создадим минимальный пример для SQLite с таблицей пользователей:

Этот код создаёт базу example.db, таблицу users, добавляет туда одного пользователя и выводит всех пользователей в базе. При необходимости можно использовать SQLAlchemy Core для написания гибких запросов вручную, если нужно работать ближе к SQL.

Почему это меняет карьеру

SQLAlchemy меняет карьеру Python-разработчика тем, что даёт понимание системной работы с данными, архитектуры приложений и взаимодействия с реальными базами данных. Вы учитесь строить продуманные бэкенды, которые работают с транзакциями, миграциями, связями между таблицами и сложными выборками.

Знание SQLAlchemy открывает дорогу в мир API, микросервисов и продуктов, где требуется качественное управление данными и гибкая логика работы с БД. Работа с SQL теперь совсем не страшная.

10. Seaborn

Seaborn — библиотека для визуализации данных на Python, построенная поверх Matplotlib и упрощающая создание информативных и стильных графиков с минимальным количеством кода.

Она автоматически заботится о красивых стилях, цветах, разметке графиков, легендах и позволяет легко строить распределения, линейные графики, тепловые карты и другие визуализации.

Библиотека тесно интегрируется с Pandas DataFrame, позволяя использовать колонки данных напрямую для построения графиков, что делает её идеальной для EDA (разведочного анализа данных) и подготовки визуализаций для отчётов и презентаций.

Какие задачи решает

Визуализация безумно важна, особенно в контексте дата-аналитики. Seaborn отвечает за:

• Быстрое построение информативных графиков для анализа данных и поиска инсайтов;
• Автоматическую обработку ошибок отображения и масштабирования, что экономит время;
• Поддержку сложных визуализаций по типу ящиков с усами или тепловых карт без десятков строк кода;
• Стилизацию графиков без ручных настроек Matplotlib;
• Возможность добавлять статистические элементы (линию регрессии, KDE, распределение);
• Интеграцию с Jupyter Notebook для интерактивного анализа данных.

Как пользоваться

Допустим, у нас есть датасет с данными о чаевых:

В три строки мы получаем чистый и читаемый ящик с усами, показывающий, как счет за ужин распределяется по дням недели.

Для построения более сложных графиков можно использовать диаграмму рассеяния:

Тут мы добавляем цветовую кодировку по полу, чтобы увидеть зависимости между переменными.

Почему это меняет карьеру

Seaborn меняет карьеру, потому что даёт навык визуального анализа данных, что критично в современной аналитике и дата-инженерии. Умение быстро строить графики и видеть аномалии, распределения и взаимосвязи между переменными превращает работу с данными из слепого копания в числах в структурный анализ.

Использование Seaborn в Python-стеке помогает выделиться среди разработчиков, которые ограничиваются Pandas и текстовыми логами, ведь визуализация часто позволяет быстрее заметить закономерности и убедить команду или заказчика в правильности гипотезы.

Seaborn также учит пониманию данных через визуальные паттерны, что улучшает навыки построения моделей машинного обучения (так понятнее, какие признаки важны), и помогает создавать наглядные отчёты для продуктовых решений, где результат анализа нужно доносить до людей не из айти-индустрии.

А какими библиотеками пользуетесь вы? Делитесь в комментариях!

Как все было устроено раньше

Металлолом поступает в копровый цех, где его сортируют и загружают в «совки» — стальные открытые платформы-полувагоны. Затем платформы с ломом по внутренней железной дороге длиной около трех километров отправляются к конвертерному цеху. Там их разгружают — и отправляют металл на переработку. После этого вагоны возвращаются в копровый цех для повторного использования, и цикл повторяется.

Система взаимодействия между цехами долгое время оставалась «аналоговой»: бригадир из конвертерного цеха звонил по телефону в копровый цех и озвучивал, сколько и какого лома нужно. Такая схема иногда приводила к ошибкам: заказ могли не услышать, перепутать или забыть выполнить. Более того, информация о маршрутах и содержимом вагонов записывалась в единственный бумажный журнал. При сбоях начинались долгие выяснения: где находится лом, почему он не приехал вовремя.

Рост производства — потребность в переменах

До реконструкции конвертерный цех выпускал около 4 миллионов тонн стали в год. С этим объемом ручное управление поставками еще справлялось. Однако после модернизации мощности выросли вдвое, и старая система начала сбоить. Стало очевидно, что управление потоками лома требует автоматизации.

Задача, которую поставили перед командой разработки, была многосоставной: определить местоположение каждого вагона в реальном времени, отобразить его движение на карте, привязать содержимое к конкретным заказам, синхронизировать заказы между цехами и сократить время простоев.

Реализация проекта

Команда начала работу с построения маршрута: специалисты проехали весь путь от копрового до конвертерного цеха, определили контрольные точки и технические ограничения. Затем поставили камеры в местах погрузки и на участках движения, собрали инженерную информацию о железнодорожных путях и начали проектировать программное решение.

Основной вызов заключался в выборе технологии идентификации. GPS использовать было нельзя по причинам безопасности, NFC имеет слишком строгие ограничения по радиусу действия, QR-коды требовали стабильного Wi-Fi и камер с высокой точностью. Подходящей оказалась RFID-система: метки можно считывать с расстояния до 10 метров, данные передаются автоматически.

Но даже с технологией на руках возникали сложности. Коммуникационные шкафы находились вдали от путей, и всю линию длиной в три километра пришлось покрыть оптоволоконной сетью. Параллельно специалисты приварили RFID-метки к каждому из 186 вагонов-«совков». Делать это пришлось без остановки производства — в ремонтные окна, с учетом графика подрядчиков и производственного цикла.

Как система работает сейчас

Каждому «совку» присвоена RFID-метка — это небольшой чип, который хранит информацию и умеет ее передавать в виде сигнала для датчика. При отправке состава из копрового цеха оператор заносит в систему данные о содержимом каждого вагона. По пути следования датчики фиксируют прохождение состава через контрольные точки и обновляют данные в реальном времени.

Визуализация представлена в виде карты — не условной схемы, а точной проекции производственной территории. Оператор видит местоположение состава, его статус и содержимое. Составы помечаются разными цветами: зеленые — с ломом, серые — пустые. Наведя курсор, сотрудник может узнать, какой конкретно лом везет каждый отдельный вагон.

Весь процесс заказа тоже автоматизирован. Цех-инициатор создает заказ в системе, и в интерфейсе копрового цеха появляется уведомление. При нехватке нужного лома заказ можно изменить, например, добавить допустимую замену. Как только партия собрана и отправлена, статус заказа меняется, а его движение отслеживается на карте.

Эффект от внедрения

Первое и главное — снизилось время доставки лома. Ранее путь от копрового цеха до разгрузки занимал до двух часов, теперь — меньше полутора. Кроме того, сократился дефицит лома: его поступление теперь можно отслеживать в реальном времени, а значит — своевременно планировать загрузку.

Помимо этого, улучшилась логистика. Операторы получили возможно отслеживать, где находятся пустые платформы, заранее готовить их к следующей загрузке и выстраивать порядок работы кранов и складов. В результате снизилось число ситуаций, когда предприятию приходилось использовать дорогой лом не по назначению из-за нехватки нужного.

Отдельный плюс — адаптация персонала. Бригадиры, которые раньше работали с журналами и телефонами, быстро освоили цифровой инструмент. Им подготовили инструкции, провели обучение, подключили поддержку. Бумажные журналы пока еще дублируют информацию, но в перспективе от них полностью откажутся.

Процесс начался с простой задачи — не «терять» вагоны с ломом. А в результате появилась цифровая система, которая охватывает целый участок внутренней производственной логистики. И она уже доказала свою эффективность. Сейчас идет развитие сервиса для контроля запасов. Он показывает текущие остатки, прогнозирует потребности на смену и дает рекомендации по закупкам. Следующим же шагом станет интеграция с производственными планами и расширение функциональности по управлению логистикой.

Как устроена виртуальная команда

Традиционная команда — это структура, в которой все участники подчиняются одному общему руководителю, тимлиду или техническому директору, в зависимости от масштаба проекта. В такую команду входят специалисты разных направлений: backend и frontend-разработчики, мобильные разработчики, дизайнеры, тестировщики и другие. Руководитель контролирует все процессы и, как правило, участвует в вопросах оплаты труда.

Виртуальная команда строится иначе. Она чаще необходима на крупных проектах, где требуется гибкость и возможность быстро менять состав участников. В такой модели команда формируется из специалистов разных направлений, которые объединяются для работы над конкретным проектом или направлением. При этом у каждого такого специалиста может быть свой профильный руководитель в рамках большой управленческой структуры.

Различные подходы к организации командной работы

Традиционная команда — это фиксированная структура с прямой веткой управления. Её преимущества:

• Четкая иерархия. У сотрудников есть прямой руководитель, который ставит задачи и контролирует их выполнение.
• Быстрое принятие решений. Процесс согласования при такой структуре происходит быстрее.
• Эффективность. Традиционный тип команды подходит для проектов с жесткими сроками или разработчиками без большого опыта — в ситуациях, где нужно быстрое исполнение без лишних обсуждений.

Главным недостатком такого формата считается обмен сотрудниками. Если разработчиков перемещают между командами, они вынуждены менять и руководителей. Это приводит к:

• потере налаженных рабочих отношений, необходимости подстраиваться под новый стиль управления;
• замедлению карьерного роста: оценка эффективности требует времени, а смены руководителей могут мешать долгосрочному развитию;
• невозможности оперативно распределять людей между проектами без стресса.

В виртуальных командах, наоборот, происходит гибкое распределение ресурсов и отсутствует жесткая иерархия. Из плюсов можно выделить:

• Гибкость и масштабируемость. Легкое перераспределение между проектами без привязки к фиксированным командам.
• Высокая адаптивность. Сотруднику не нужно привыкать к новым руководителям, так как управление строится вокруг задач, а не жесткой структуры.
• Коллегиальное принятие решений. Такой подход повышает вовлеченность и качество проработки задач.

Работа в подобных командах требует от всех участников высокой самоорганизации, ответственности и развитых навыков коммуникации. При этом ответственность частично делегируется с прямого руководителя (хотя он остается главным ответственным) на всю команду. Если коллектив достаточно организован, он сможет оперативно принимать большинство решений самостоятельно, обращаясь к своим руководителям только по ключевым вопросам — это значительно повышает эффективность. Однако при недостаточной зрелости команды процессы замедлятся, ведь каждый участник будет согласовывать вопросы со своим руководителем.

Традиционные команды чаще всего встречаются в стартапах. Иерархия и прямое управление помогают быстро выстраивать процессы, минимизируют согласования. Но такой подход эффективен, только пока команда небольшая и все участники действуют слаженно. С ростом масштабов эта же модель начинает скорее мешать. Например, в Яндексе встречаются в основном виртуальные команды. При этом если внутри корпорации создается какой-то новый продукт, на первых порах он вполне может управляться традиционной командой ради оперативности.

Как управлять виртуальными командами

Роль тимлида в виртуальных командах отличается от традиционной. Он обычно курирует несколько проектов и взаимодействует со множеством менеджеров, а его разработчики — работают в разных виртуальных командах одновременно. Из-за масштаба задач руководитель виртуальной не может детально контролировать каждый проект, поэтому часть обязанностей делегируется внутри команд.

Управление виртуальными командами требует особого подхода. Стоит учитывать несколько нюансов:

• Сосредоточьтесь на проектной роли. Контролируйте процессы, следите за сроками и координируйте работу. Имейте в виду, что обязанности и роли могут варьироваться в зависимости от команды — четких границ здесь нет.
• Оценивайте каждого сотрудника. Если сотрудник уже опытный, вам достаточно регулярно проводить синки и получать обновления о ходе работы. Если начинающий — нужен более плотный контроль, помощь в планировании, постановке задач и отслеживании прогресса.
• Не допускайте микроменеджмента. В каждой виртуальной команде желательно иметь техлида или старшего разработчика, который возьмет на себя оперативное управление проектной деятельностью. Без такого человека вам придется самостоятельно погружаться в детали работы, а это будет требовать большого фокуса и не оставит времени на другие проекты.

Для эффективного взаимодействия виртуальных команд важно обеспечить синхронизацию между разработчиками. Есть несколько рекомендаций, которые с этим помогут:

• Запланируйте регулярные встречи. Проводите общие собрания и конференции для всей команды, чтобы каждый рассказал о своих задачах, планах и технических решениях.
• Используйте трекеры. Системы управления задачами используются в большинстве команд, и виртуальные — не исключение. Подойдут любые удобные вам, например, JIRA или «Яндекс 360».
• Визуализируйте проекты. Например, можно использовать диаграмму Ганта для контроля задач по срокам и приоритетам, отслеживания прогресса и динамики в виртуальных командах. Это поможет взглянуть на весь процесс со стороны и оперативно заметить, если какой-то этап отстал от плана. Для точечных задач (визуализация процессов, мозговые штурмы) удобно применять доски в Miro.
• Создайте каналы для взаимодействия. Подойдет чат в любом мессенджере, но важно использовать его строго по назначению, без лишней информации. В одном из чатов, например, каждый может делиться выполненными задачами в формате скриншотов или ссылок на тестовые стенды.
• Проводите технические встречи. Организуйте отдельные встречи для обсуждения общих технических вопросов. На них разработчики могут регулярно собирать список неудобных инструментов и актуальных проблем. На встречах команда будет приоритезировать задачи и решать их поэтапно. Такой подход не только помогает устранять мелкие неудобства, но и способствует постоянному улучшению эффективности процессов разработки.

В чем сложность

Одна из главных сложностей руководителя — необходимость постоянно удерживать в фокусе работу нескольких команд. Большая часть рабочего дня уходит на согласование технических решений между командами, обсуждение продуктовых планов, оперативное планирование и распределение ресурсов.

Необходимо синхронизировать все эти процессы. Например, мы в Поиске разрабатываем разные сценарии покупок, которые бывают у пользователя. Человек может искать конкретную модель фена по параметрам — в этом случае система отображает карточку товара с характеристиками, отзывами и предложениями магазинов. Также доступен визуальный поиск: например, можно загрузить фото дивана и найти похожие модели. В обоих случаях результат представлен в едином формате карточки товара. Эти сценарии (параметрический и визуальный поиск) разрабатываются разными командами, но их реализация должна быть согласована: карточки должны выглядеть и работать одинаково.

Если руководитель не обеспечивает синхронизацию в таких вопросах, могут возникать сложности:

• Несогласованность интерфейсов. Например, схожая функция будет выглядеть иначе в случае разных сценариев.
• Конфликты экспериментов. Одна команда запускает A/B-тест, изменяющий продукт, а другая в это же время тестирует свою версию — возникают баги на пересечении экспериментов.
• Отсутствие централизованного контроля. Команды не ведут общую систему управления задачами, не фиксируют изменения. Из-за этого часть задач может выпадать, а часть, наоборот, дублироваться.

Такие проблемы удается решить за счет регулярных кросс-командных встреч, определения требований и назначения ответственных, которые будут контролировать их соблюдение.

В традиционных командах руководитель обычно больше вовлечен в выполнение задач, так как у него один проект и одна команда. В виртуальных же проектов и менеджеров больше, поэтому сложнее фокусироваться на конкретных вопросах. Здесь руководитель становится больше координатором и стратегом, чем прямым управленцем. А это требует эффективного распределения времени и фокуса на приоритетных задачах.

Как работать в виртуальных командах

У работы в виртуальной команде есть свои особенности. Одна из них — отсутствие единого тимлида. Следовательно, разработчику нужно брать на себя большую ответственность и активно участвовать во всех процессах. Эффективной работе будут способствовать следующие рекомендации:

• Проявляйте инициативу. Она важна всегда, но в виртуальной команде это необходимость: нужно вникать в продукт, понимать общий контекст и разделять ответственность за результат всей команды. Задачи здесь зачастую не очень формализованы: они требуют дополнительной проработки, уточнений и поиска оптимальных решений.
• Вникайте в суть задач команды и продукта. Важно четко осознавать, какие задачи стоят перед продуктом и какие метрики нужно растить. Лучше заранее подумать и задать любые вопросы, чем потратить время не на ту задачу.
• Вовлекайтесь в работу команды. Не замыкайтесь на своем функционале: интересуйтесь работой коллег и участвуйте в обсуждениях и доработке требований по проектам. Так вы лучше поймете, как можно влиять на процесс.
• Развивайте критическое мышление. Если задача не ведет к цели или устарела — предложите альтернативные способы достижения результата.
• Предотвращайте лишнюю работу. В горизонтальной структуре за задачами порой сложно следить: они могут устаревать или задваиваться. Это нехорошо, но так бывает. Поэтому перед началом работы лучше убедитесь, что конкретное задание актуально, а вы понимаете, для чего оно нужно.

Во многом поэтому коммуникация с людьми выходит на первый план. В отличие от традиционных команд, где в теории можно ограничиться общением через руководителя, здесь soft skills играют ключевую роль. Конечно, в таких условиях больше времени уходит на обсуждения и планирование, но это хорошая возможность проявить себя.

В классических командах профессиональный рост чаще всего делится на два направления — тимлид и технический эксперт. При этом не все разработчики хотят управлять людьми. Для них в виртуальных командах появляется роль техлида — старшего разработчика, который ведет техническую часть проекта и берет на себя часть управления. Это позволяет заниматься проектной деятельностью, не переходя полностью в управленческую позицию. Главное — быть готовым к активному участию и постоянному совершенствованию своих коммуникативных навыков.

На практике возможны комбинации разных моделей команд. Например, иногда полезно добавить элементы виртуальной работы в обычную команду или, наоборот, временно перейти к прямому управлению в виртуальной команде для решения конкретной задачи. Неважно, руководитель вы или разработчик — всегда полезно оценивать процессы и улучшать их. Даже небольшие изменения могут сделать работу удобнее и эффективнее.

Виртуальные команды — это классно. А больше инсайтов и советов читайте в нашем тг-канале.

В последние годы интерес к таким решениям растёт — и не только со стороны бизнес-пользователей, но и со стороны самих разработчиков. Почему? Потому что писать код для создания формы обратной связи или автоматической выгрузки уже давно не круто — это просто неэффективно.

В этой статье мы разберём 10 реальных задач, которые вполне может (и должен) решить программист, используя low-code и no-code. Без лишнего героизма, но с пониманием того, что ручной подход всё ещё важнее конструктора.

Автоматизация рутинных задач

Каждый разработчик хотя бы раз в жизни писал скрипт для автоматической отправки отчёта или обновления Google-таблицы. А потом поддерживал его, когда «что-то пошло не так». Low-code и no-code инструменты позволяют избавиться от этого класса задач почти полностью.

Сценарии могут быть самыми разными: от автоматического создания задач в нужной системе управления проектами при получении заявки с сайта до копирования данных между таблицами или CRM.

Для этого есть целая экосистема решений:

• Zapier (больше недоступен в РФ), Pyrus — простейшие визуальные сценарии из «если → то».
• n8n — low-code альтернатива Zapier с гибкой логикой и возможностью писать код внутри узлов.
• Bardeen (недоступен в РФ), Automate.io (принадлежит Notion), Pipedream и другие — в зависимости от задач и бюджета.

Почему это стоит использовать даже разработчику?

• Это быстро. На то, что раньше требовало 2-3 часа кода, теперь уходит 10 минут.
• Сценарий виден на визуальной схеме, не надо вспоминать, где лежит скрипт.
• Почти все популярные сервисы уже имеют готовые интеграции.

Когда не стоит: Если нужна высокая надёжность, работа с внутренними API без внешнего доступа или продвинутая логика — лучше писать код. Но в 80% бытовых задач проще и быстрее собрать автоматизацию в визуальном редакторе.

Создание MVP без кода

Идея горит, ресурсы ограничены, время поджимает — знакомо? В таких условиях no-code и low-code инструменты позволяют запустить рабочий прототип продукта за считаные дни, а иногда и часы.

Представим, что вы хотите проверить гипотезу подписки на свой образовательный контент (кстати, вот школа IT-авторов) или сделать внутренний инструмент для команды. Все эти задачи можно решить без строки кода с помощью платформ вроде:

• Tilda, Webflow — сайты и лендинги с адаптивной версткой.
• Glide, Adalo (недоступен в РФ), Thunkable — мобильные приложения на базе таблиц и визуальных блоков.
• Bubble (недоступен в РФ), Appgyver, FlutterFlow — более сложные web-приложения с логикой, авторизацией и базой данных.
• Airtable (недоступен в РФ), Notion (недоступен в РФ), Coda (недоступен в РФ) — базы данных и CRM, которые легко превращаются в интерфейсы.

Почему это работает?

• Вы быстрее доходите до обратной связи. MVP можно показать потенциальным пользователям уже через 2 дня.
• Не нужно нанимать команду на старте.
• Увидели, что гипотеза не работает — перетащили блоки, переписали логику, и уже новая версия готова.

Когда не стоит использовать: если вы сразу делаете high-load систему с кастомной логикой и интеграциями, или рассчитываете масштабироваться в продакшен без переписывания — no-code не спасёт. Но для быстрого запуска и проверки гипотез — идеальный инструмент.

Построение внутренних инструментов для команды

Отдел продаж просит CRM, поддержка — панель модерации, а HR — форму заявок с автоматической сортировкой? Такие задачи возникают в любой команде, и решать их силами разработчиков — дорого и долго. Зато на помощь приходит no-code и low-code.

Все эти задачи легко реализуются на платформах вроде:

• Retool, Glide — визуальные панели с логикой и авторизацией.
• Tally, Typeform (недоступен в РФ), Jotform — сбор данных с автоматизацией.
• Nocodb, Softr — веб-приложения поверх таблиц и SQL.

Почему это работает?

• Отдел маркетинга или HR могут собрать нужный инструмент сами, не дожидаясь релиза от IT.
• Если изменились бизнес-процессы — поменяли поля, условия, логику, и всё работает по-новому.
• Большую часть задач решает один человек за день-два, без бюджета на разработку.

Когда не стоит использовать: если нужен сложный доступ по ролям, кастомные права, специфичная логика или глубинная интеграция с внутренними API — лучше делать через разработчиков. Но как первый шаг или временное решение — это отличный путь к рабочему результату.

Интеграции между сервисами

Формы в Google, письма в Gmail, таблицы в Excel — современный бизнес живёт в десятках инструментов. И одна из самых частых задач — «сделай так, чтобы всё это говорило друг с другом». Раньше требовался разработчик с опытом API, теперь достаточно конструктора автоматизаций.

Все это можно настроить без строчки кода с помощью инструментов вроде:

• n8n, Pipedream — low-code-платформы для более гибкой логики и работы с API.
• Parabola, Bardeen (недоступен в РФ) — автоматизация и обработка данных в интерфейсе drag-and-drop.
• Google Apps Script, Microsoft Power Automate — автоматизация в экосистемах Google и Microsoft.

Почему это работает?

• Один раз настроили цепочку — и больше не думаете о пересылке данных вручную.
• Можно быстро экспериментировать: добавить шаг, заменить источник, поменять формат.
• Даже не-технари могут собирать мощные сценарии — обучение занимает пару часов.

Когда не стоит использовать: Если у вас десятки тысяч событий в минуту, сложная логика с обработкой ошибок, кастомная авторизация или нестандартные API — лучше использовать специализированные ETL-инструменты или писать собственный сервис. Но для большинства задач SMB и команд — no-code интеграции работают как часы.

Визуализация данных

Данные есть. Но никто ничего не понимает, пока не появится понятный дашборд. А еще лучше — автоматический, обновляемый, с фильтрами и графиками. И вот тут low-code и no-code инструменты — настоящая находка:

• Google Looker Studio (ex-Data Studio, недоступен в РФ) — визуализация данных из десятков источников.
• Metabase — подключение к БД и создание интерактивных дашбордов.
• Retool, Supabase Studio — для более продвинутых интерфейсов на low-code.
• Power BI, Tableau Public — классика BI в доступной форме.

Почему это работает?

• Простые отчёты можно собрать за вечер — без SQL и подключения к backend.
• Любой член команды может открыть дашборд и посмотреть ключевые метрики.
• Подключили источник данных — и всё тянется само.

Когда не стоит использовать: Если у вас сверхстрогие требования к безопасности, нужно работать с миллионами строк, делать сложные вычисления или кастомную визуализацию — стоит подключать BI-специалиста и писать под вас. Но для 90% типовых отчётов ноу-код платформы — идеальный инструмент.

Прототипирование логики приложений

У вас есть идея для приложения, и нужно понять, как будет работать его внутренняя логика: какие экраны нужны, как они связаны между собой, что произойдёт при нажатии на кнопку. Необязательно писать код — можно собрать прототип за вечер, чтобы проверить, как всё работает на практике.

Все эти задачи решаются с помощью платформ:

• Figma + Protopie, Framer — интерактивные прототипы с переходами и логикой.
• Bravo Studio, Adalo — превращают дизайн в настоящее приложение.
• Thunkable, FlutterFlow, Draftbit — визуальное программирование с поддержкой логики и баз данных.

Почему это работает?

• Живой прототип понятен всем. Его можно показать команде, инвесторам или пользователям — и сразу получить обратную связь.
• Ошибки видны сразу. Вместо недель разработки и пересборки — просто передвинул блоки и проверил.
• Нет зависимости от разработчиков на начальном этапе. Продакт или дизайнер сам собирает модель и тестирует поведение.

Когда не стоит использовать: Если у вас сразу сложное приложение с большим количеством логики, интеграцией с API и высокой нагрузкой, прототип может не отражать все детали. Но для проверки идей, демонстрации логики и первых шагов это мощный инструмент, который экономит время и деньги.

Моделирование и управление базами данных

Нужно быстро создать рабочую структуру для хранения данных, не углубляясь в SQL и не поднимая сервер? Инструменты с низким кодом и без кода позволяют проектировать, визуализировать и управлять базами данных так, будто вы работаете с таблицей Excel, только мощнее.

Все эти задачи можно реализовать с помощью:

• Airtable (недоступен в РФ), Baserow, SmartSuite — базы с визуальным редактором, фильтрами и связями между таблицами.
• Xano, Nocodb — мощные backend платформы без кода с поддержкой REST API, авторизации и полноценной БД.
• JetAdmin, Retool, DronaHQ — визуальные панели для управления данными и построения интерфейсов для сотрудников.

Почему это работает?

• Модель видно сразу. Вы не просто пишете схему — вы видите, как данные связаны и как с ними работает пользователь.
• Базу с интерфейсом и фильтрами можно запустить уже через пару часов.
• Легко подключать внешние источники. Например, подтянуть данные из Google Sheets или интегрировать с CRM.

Когда не стоит использовать: Если вы работаете с большими объёмами данных, требующими сложной оптимизации, репликации или транзакционной целостности — тогда лучше использовать классические базы и писать код. Но если вы строите MVP, внутреннюю систему или хотите быстро протестировать структуру — no-code здесь незаменим.

Мониторинг и оповещения

Когда нужно вовремя узнать, что что-то пошло не так (или наоборот — сработало идеально), мониторинг и оповещения становятся ключевыми. Хорошая новость: даже без строчки кода можно настроить автоматическую систему слежения за событиями и уведомлений в Telegram или на почту.

Все эти сценарии можно реализовать через:

• n8n (работает локально и в облаке) — open-source альтернатива Zapier.
• Kobana, Albato — российские low-code платформы для интеграции и автоматизации процессов.
• Google Sheets + Google Apps Script — настраиваемые триггеры при изменении данных в таблице.

Почему это работает?

• Сценарии если-то легко настраиваются в визуальных редакторах.
• Уведомления приходят туда, где вы и команда уже обитаете — в мессенджеры или на почту.
• Можно задать пороги, фильтры, условия срабатывания и сложные цепочки событий.

Когда не стоит использовать: Если вы строите систему мониторинга для high-load-сервиса с кучей микросервисов, логов и событий — лучше использовать специализированные DevOps-инструменты. Но для продуктовых MVP, маркетинга, CRM, клиентского сервиса — low-code решения с головой закроют 90% задач.

Автоматизация процессов найма

Рекрутинг — это часто про рутину: собеседования, отклики, письма, статусы, таблицы. Но даже без команды HR-техов можно собрать автоматизированную воронку найма с помощью no-code и low-code инструментов.

Все это легко реализуется через:

• Kaiten / Trello — визуальное отображение кандидатов по этапам.
• Albato, n8n — автоматическая интеграция с Telegram, почтой, CRM, Google календарем.
• JivoSite, Chat2Desk — чат-виджеты для быстрой связи с кандидатами на сайте.

Почему это работает?

• Отправка писем, смена статусов, напоминания — всё работает по сценариям.
• Таблица или канбан-доска становится вашей мини-ATS-системой.
• Удобно масштабировать. Новая вакансия — копируете структуру, меняете пару полей — и готово.

Когда не стоит использовать: Если у вас крупный HR-отдел, сотни кандидатов ежедневно и нужна интеграция с другими корпоративными системами — лучше использовать профессиональные ATS-системы. Но для стартапа, малого бизнеса или пилотного проекта — автоматизация найма без кода сэкономит кучу времени и нервов.

Построение внутренних сервисов и админок

У каждой команды рано или поздно появляется потребность во внутреннем инструменте: кто-то вручную выгружает данные, кто-то не может отредактировать информацию в базе, кто-то каждый день пересылает одни и те же файлы. Вместо того чтобы писать с нуля внутреннюю систему, можно быстро собрать рабочую админку без строчки кода.

Эти задачи можно решить с помощью:

• Jet Admin — готовая админ-панель, которую можно подключить к базе данных, API, Google Sheets.
• Baserow — визуальное создание таблиц и представлений, удобно для работы с внутренними данными. Также подойдут UI Bakery, ToolJet.

Почему это работает?

• Простой CRUD-интерфейс можно собрать за вечер.
• Доступ к данным в реальном времени. Изменения сразу сохраняются в базе.
• Гибкость. В любой момент можно настроить права доступа, добавить проверки или переключиться на API.

Когда не стоит использовать: Если админка должна обрабатывать десятки тысяч запросов в секунду или выполнять сложную бизнес-логику — без разработчиков не обойтись. Но для большинства внутренних задач — no-code решает отлично и экономит недели работы.

Кстати! Забрать все самые топовые нейронки для айтишников можно в нашем большом гайде с 70+ ИИ-инструментами

Больше новостей — в нашем тг-канале «Представляешь»

Оно позволяет делить ресурсы одного физического GPU между несколькими виртуальными машинами без значительных потерь производительности.

Зачем нужен SR-IOV

Технология SR-IOV (Single Root I/O Virtualization) используется для разделения ресурсов устройств ввода-вывода между виртуальными машинами. Вместо классической эмуляции или проброса устройств, SR-IOV позволяет выделять каждой машине отдельную виртуальную функцию, напрямую связанную с физическим устройством.

В случае с видеокартами — это означает доступ к «настоящему» GPU с минимальной прослойкой, что критично для задач, где важна производительность: ML, HPC, визуализация.

Что умеет GIM

Драйвер GIM написан на C и распространяется под лицензией MIT. Готовые пакеты уже доступны для Ubuntu 22.04.

Сейчас модуль поддерживает лишь карты с архитектурой MxGPU — в первую очередь это AMD Instinct MI300X, предназначенные для дата-центров и ИИ-нагрузок.

Возможности модуля:

• Инициализация SR-IOV на GPU
• Управление виртуальными функциями (VF)
• Планирование ресурсов между ВМ
• Выявление зависаний и сброс состояния (FLR)
• Взаимодействие между физическим GPU (PF) и виртуальными функциями

Работает драйвер с гипервизорами на базе KVM.

Планы на будущее

В AMD сообщили, что GIM может быть адаптирован и под обычные дискретные видеокарты.

Это открывает перспективы использования SR-IOV не только в облаках и дата-центрах, но и в рабочих станциях — например, для разделения GPU между контейнерами или разработчиками в одной системе.

Меня зовут Вадим Ваганов, я руководитель разработки и Head of Profession Backend в Газпромбанке. Я люблю делиться опытом, а также обучать и приносить пользу другим. Все свои статьи я строю на личных историях, так что эта будет такой же. Она для тех, кто только начинает свой путь в бэкенд-разработке и еще не вник в вопросы визуализации своей работы. Расскажу, почему стоит инвестировать время в эти направления и как благодаря им вы станете более крутым инженером с первых шагов в профессии.

Дисклеймер: да, мониторинг — более широкая тема, но сегодня будем говорить в первую очередь про метрики и их визуализацию.

Проблема: что делать, если есть трудности с презентацией и оценкой своей работы

Фронтендерам и мобильщикам чуть проще в начале пути разработчика: они могут нарисовать красивую кнопочку, сделать что-то визуальное, и даже если логика проста, то визуал можно «продать» — банально показать друзьям. А бэкендерам что показать? Как в консольку выводим циферки?

Это, конечно, шутка (хоть и с долей правды), но проблема демонстрации результатов своей работы для бэкендеров действительно существует — будь то коллеге, боссу, бизнесу или самому себе, в конце концов. Решение есть — метрики, визуализация, мониторинг. Эта тема сильно недооценена. Часто люди ничем, кроме логов, не пользуются. Не допускайте этой ошибки!

Начинаем с простого: получаем данные о состоянии приложения

Я не хочу делать это просто вводной, теоретической статьей по мониторингу. Нам нужна база, и мы рассмотрим ее на практике. Все примеры доступны в репозитории на GitHub, где вы найдете полный код и конфигурацию. Вы можете либо клонировать репозиторий, либо настроить все с нуля, следуя инструкциям ниже. Нам понадобится всего 5–10 минут, чтобы получить первые результаты.

Подготовка окружения

Для примера нам понадобятся:

• Docker
• JDK 17

Все придумано до нас, поэтому воспользуемся готовыми инструментами — например, micrometer (документация тут) или аналог, если у вас не Java/Kotlin. Интегрируем его с /actuator.

В build.gradle нужно добавить следующее:

Проверяем запрос в тестовом контроллере:

и смотрим на метрики:

Пока что мы можем получать такую информацию в моменте, но мы хотим историчности, следовательно, это дело надо как-то получать и где-то хранить.

У нас есть заготовленный конфиг, чтобы поднять Grafana и Prometheus:

Открываем UI Prometheus, пробуем найти demo_requests_total, нажимаем Execute, проверяем историчность — она есть!

Теперь можно визуализировать данные. Открываем Grafana, вводим admin/admin и создаем дашборд:

1. Dashboards -> Create Dashboard -> Add visualization
2. Конфигурируем Data Source: Configure a new data source -> Prometheus -> Connection = http://prometheus:9090 -> Save & test
3. Возвращаемся к меню Create Dashboard -> Add visualization, выбираем Data Source prometheus
4. Настраиваем дашборд: выбираем Code вместо Builder, пишем sum (rate(demo_requests_total[1m]))

Отлично! Давайте накидаем еще запросов, чтобы посмотреть, как это будет выглядеть:

Теперь у нас на графике видна динамика запросов. Инструментарий готов! Теперь мы можем:

• создавать любые метрики в приложении;
• собирать, хранить и получать метрики за выбранный период;
• визуализировать метрики как душе угодно.

Что отслеживать в бэкенд-приложениях

У вас когда-нибудь было состояние, когда вам плохо, болит голова, першит горло, и вы думаете, что все — у вас 38 °C, и вы жутко простудились. Берете градусник, измеряете температуру... А у вас 36.6 °C. Не полагайтесь на ощущения — смотрите в мониторинг!

Состояние серверов и инфраструктуры

• Загруженность CPU и памяти серверов.
• Загруженность дисков.
• Мониторинг сети.
• И другие инфраструктурные метрики.

Здесь важен в том числе анализ долгосрочных тенденций, например: насколько скоро закончится свободное место при текущем уровне нагрузки?

Метрики производительности приложения

В SRE Google выделяют 4 золотых сигнала:

1. Latency (задержка) — время, необходимое для обработки запроса;
2. Traffic (трафик) — количество запросов к системе;
3. Errors (ошибки) — процент запросов, которые заканчиваются ошибкой;
4. Saturation (насыщение) — насколько система загружена.

ВАЖНО: иногда ваше приложение начинает работать медленно из-за интеграций, поэтому их тоже просто необходимо отслеживать. Если провайдер данных отвечает за 1 с, а у вас в SLA — 250 мс, то как бы производительно и надежно ни было ваше приложение — у вас уже проблемы.

Бизнес-метрики

Это те метрики, которые совершенно прекрасны, потому что они помогут вам почувствовать себя не просто писателем кода, а тем, кто действительно влияет на продукт и бизнес в целом. Скажем, можно отслеживать конверсии и ключевые действия: если ваше приложение связано с бизнес-процессами, важно отслеживать ключевые метрики, например количество покупок. Это помогает понять, насколько успешно работает ваше приложение.

Если вы проверяете гипотезы или проводите a/b-тестирование — собирать и визуализировать метрики просто обязательно.

Красиво — это не только про визуал. Получать обратную связь и взаимодействовать с системой/продуктом — тоже красиво!

Почему мониторинг — это навык, который стоит прокачать любому инженеру

Мониторинг как важная составляющая DevOps- и SRE-практик

Современные инженеры все чаще сталкиваются с задачами, которые выходят за рамки чистой разработки кода. Инженеры должны не только писать код, но и понимать, как этот код работает в реальных условиях. Это не только сделает вас более компетентными, но и придаст новый интерес работе.

Взаимодействие мониторинга с процессами CI/CD

Изменения — наше все, именно благодаря им мы приносим пользу бизнесу: улучшаем пользовательский опыт, проверяем гипотезы, зарабатываем деньги.

Мониторинг помогает убедиться, что новые изменения работают как задумано, а также не приводят к ухудшению производительности или стабильности системы. Интеграция мониторинга в CI/CD позволяет быстро выявлять проблемы и откатывать изменения, если что-то пошло не так.

Универсальный и вечнозеленый навык

На каком бы стеке вы ни работали, чем бы ни занимались в бэкенд-разработке, уверяю вас: это тот навык, который будет полезен на протяжении всей карьеры.

Важность анализа данных о вашем продукте

Важные решения принимаются на основе данных, без грамотного отслеживания метрик и их визуализации вы будете просто подбрасывать монетку.

Возможность предвидеть и предотвращать проблемы

Успешные инженеры могут не только решать проблемы, но и предотвращать их. Мониторинг позволяет выявлять аномалии и потенциальные угрозы до того, как они приведут к сбоям.

Подведение итогов

Метрики — это то, что ты хочешь смотреть не только когда плохо, но и когда хорошо.

Мониторинг — это не просто инструмент, это философия. Это способ мышления, который помогает вам быть в курсе того, что происходит с вашей системой, и принимать обоснованные решения.

Мониторинг делает вас более уверенным инженером. Когда вы знаете, что происходит с вашим приложением, вы можете спокойно спать по ночам, зная, что система под контролем.

Мониторинг помогает вам расти. Это навык, который будет полезен не только в вашей текущей работе, но и в будущем. Чем раньше вы начнете погружаться в эту тему, тем быстрее вы станете более востребованным специалистом.

Мониторинг — это инвестиция в стабильность и качество. В конечном итоге это то, что делает ваше приложение надежным, а вашу команду — эффективной.

И да, мониторинг — это просто красиво. Когда наглядно видишь тонкости работы приложения — это совершенно новый уровень погружения в работу.

Так что если вы еще не начали заниматься мониторингом, самое время начать. У вас есть все инструменты и все возможности — вы можете скачать наш репозиторий и начать вникать прямо сейчас.

Полезные источники

• Официальная документация Micrometer
• Официальная документация Prometheus
• Официальная документация Grafana
• 4 золотых сигнала
• Книга об SRE

Если вам понравится материал и вы захотите ознакомиться с другим моим контентом — приглашаю в мой телеграм-канал.

По отзывам, Grok хорошо генерирует текст и даже может создавать изображения, используя образы известных личностей. Но есть нюанс: с цензурой у него как-то не задалось. Спустя пару дней после релиза пользователь X* @LinusEkenstam рассказал, что нейросеть выдала ему инструкцию по созданию химического оружия. Такую подробную, что даже в Breaking Bad бы позавидовали. Grok 3 не только составил пошаговый гайд и список для шопинга, но и с трогательной заботой напомнил про респиратор — дескать, безопасность превыше всего. Это в очередной раз вызвало шквал вопросов по поводу мер безопасности в компаниях техномагната.

Но какие возможности предоставляет Grok и так ли он хорош? Разберемся далее.

*Запрещен на территории РФ

Возможности Grok 3: код

В официальном блогпосте xAI говорится, что Grok 3 хорошо проявил себя в генерации кода. На тесте LiveCodeBench Grok 3 (Think) достиг 79,4% успеха, а Grok 3 mini показал ещё более лучший результат, набрав 80,4%. Grok 3 оснащен режимами размышлений и глубокого исследования, а также встроенным интерпретатором для исполнения кода.

На Reddit обсуждают его слабые и сильные стороны в кодинге: некоторые хвалят работу с нишевыми библиотеками на Rust, но многие критикуют модель за не самые выдающиеся результаты. Один пользователь отметил, что хоть Grok 3 и не дотягивает до Claude Sonnet 3.5, для некоторых задач он всё-таки лучше.

«Пока, судя по всему, не очень хорошо»

«Ерунда»

«Пользуюсь им уже 7 дней, и он УЖАСЕН!»

Возможности Grok 3: доступ

20 февраля доступ к Grok 3 стал бесплатным на неопределенное время («пока наши серверы не расплавятся»). Нейросеть доступна на grok.com.

После бесплатного тестирования придётся выложить $30/месяц или $300/год за SuperGrok. Для платных юзеров — плюшки в виде голосового режима и дополнительных запросов к «думающей» модели.

С доступом и базовыми возможностями разобрались. Перейдем к самому сладкому. Попробуем сгенерировать простые виджеты с помощью модели и сравнить их с результатами ChatGPT и DeepSeek.

Генерируем простые виджеты

Pomodoro-таймер

Cоздадим простой Pomodoro-таймер с классическим циклом: 25 минут работы и 5 минут отдыха. Логику и дизайн зададим в промпте:

Создай минималистичный виджет Pomodoro-таймера, который можно было бы вставить в Notion через embed (iframe). Таймер должен иметь классический режим (25 минут работы и 5 минут отдыха).

Используй градиенты с фиолетовыми, розовыми и голубыми оттенками на белом фоне, с закругленными углами и полупрозрачными элементами.

Виджет должен показывать, сколько времени пользователь проработал за день (например, 'Вы сегодня фокусировались 2 часа 15 минут'). Если таймер не запускался, то надпись не показывать. Таймер должен сбрасываться каждый день.

Интерфейсу необходимо иметь кнопки управления (старт и сброс).
Добавь также 10 мотивирующих надписей на русском языке, которые будут меняться каждые 5 минут после нажатия кнопки старт.

Grok сгенерировал код для виджета, используя HTML, CSS и JavaScript:

Также можно протестировать таймер прямо внутри интерфейса языковой модели:

Код был сопровожден инструкцией, как задеплоить виджет:

В одной из тестовых генераций Grok заботливо предупредил, что при перезагрузке страницы данные о предыдущих таймерах будут утеряны, и предложил решение:

Однако код не был сопровождён комментариями. Но можно попросить добавить следующей итерацией:

Сравниваем виджеты с ChatGPT и DeepSeek

Сравним Grok со стабильным ветераном ChatGPT и дерзким новичком DeepSeek. Сначала протестируем ChatGPT-4o mini, используя тот же запрос:

Затем попросим DeepSeek сгенерировать свою версию:

Как справились с кодом

Все три кода реализуют таймер с базовыми функциями: отсчет времени, кнопки старта и сброса, показ общего времени после запуска и мотивационные фразы. Однако есть различия в дизайне, логике работы и оптимизации кода.

Grok 3:

• Самый сбалансированный вариант. Минимум избыточного кода, но не переключается на режим отдыха автоматически. Придется запускать вручную.
• Умная смена мотивации. Фразы переключаются последовательным перебором и не повторяются в рамках сессии, в отличие от случайного подбора, как в DeepSeek.
• Дополнительный плюс в карму за подробную инструкцию по вставке и внимание к тому, что при перезагрузке страницы таймер обнуляется. Так мы сразу сможем предусмотреть необходимые изменения, даже если не разбираемся в коде.

ChatGPT:

• Использует одну переменную для перехода между режимами и переключает их автоматически.
• Не сопроводил инструкцией и комментариями.
• Видимо, решил, что пользователи слишком избалованы мотивацией и пора приучать их к суровой реальности: мотивашки есть в коде, но с запуском таймера они не появляются. Оказалось, они срабатывают раз в 5 сессий, а не минут: if (sessionCount % 5 === 0 && sessionCount !== 0) {
• Ошибка сброса: нет логики проверки смены дня, а счётчик накапливается бесконечно.
• После остановки через сброс таймер не запускается заново, потому что startButton остаётся disabled. ИИ, который действительно заботится о нашем отдыхе!

DeepSeek:

• Немного перегружен логикой — два отдельных таймера для работы/отдыха, сложная система ежедневного сброса.
• Есть мотивашки, но они могут повторяться внутри сессии.
• Есть инструкция, но менее подробная, чем у Grok.
• Современный дизайн с полупрозрачными элементами, но белый текст на кнопках может быть плохо виден.
• При завершении сессии появляется всплывающее окно, что может раздражать.

Визуальный стиль

Все три виджета имеют градиенты, но разной яркости и прозрачности. Виджеты от Grok и ChatGPT имеют яркие и насыщенные цвета, а от DeepSeek — более спокойные оттенки. Кроме того, Grok и DeepSeek имеют более приятный и эстетичный вид. Конечно, точные требования к дизайну можно было бы задать в промпте заранее: указать цвета, уровни прозрачности, какие шрифты использовать, нужны ли градиенты на кнопках.

В идеале нейросеть могла бы сама предусмотреть что-то из этого, чтобы нам не пришлось думать:

• Прогресс при обновлении страницы — чтобы при перезагрузке или закрытии данные не терялись.
• Длина сессий — возможность менять длительность работы и отдыха.
• Паузы и возобновления — чтобы не приходилось сбрасывать таймер, если нужно прерваться.
• Таймаут обновлений общего времени — в некоторых случаях обновляется каждую секунду, но логичнее делать это после завершения сессии, чтобы минимизировать нагрузку.
• Всплывающие уведомления — напоминания о начале/конце сессии, если мы переключились на другую вкладку.
• Возможность звуковых уведомлений — сигналов о начале и конце сессии, с возможностью отключения, чтобы не мешали.
• Отслеживание продуктивности и графики прогресса — подсчёт и визуализация завершённых сессий за день, неделю, месяц.

Трекер кофе

Напишем код для трекера кофеина. В этом случае инструкции будут чуть сложнее, так как помимо подсчета чашек кофе, нам нужен индикатор, предупреждающий о превышении нормы.

Создай код для минималистичного, стильного и современного виджета на русском языке для отслеживания выпитого кофе, который можно будет встроить в Notion через embed (iframe).
Добавь графический индикатор с числом чашек кофе, который меняет цвет в зависимости от количества потребленного кофе:
- Светло-коричневый — для оптимального потребления (до 3 чашек).
- Темно-коричневый (ближе к красному) — для злоупотребления (больше 3 чашек).
- Красный — для значительного превышения нормы (больше 5 чашек).
Кнопки: кнопка «+» добавляет одну чашку кофе, кнопка «-» удаляет одну чашку кофе. Также добавь кнопку для сброса данных в конце дня.

Отображение текущего потребления кофе в количестве чашек должно обновляться в реальном времени и отображаться рядом с графическим индикатором.

Если потребление превышает 2 чашки, появляется мягкое предупреждение: «Похоже, ты уже выпил достаточно кофе на сегодня. Постарайся немного снизить потребление!», «Ты превысил норму кофе, давай попробуем уменьшить количество, чтобы избежать перегрузки!», «Осторожно! Ты уже немного переборщил с кофе. Лучше сделать перерыв!»

Если потребление превышает 3 чашки, предупреждения становятся более жесткими, а надпись и кнопки становятся красными: «Ты уже на грани, не переборщи с кофе, чтобы не повредить здоровью», «Кажется, ты выпил немного больше кофе, чем нужно. Пора остановиться!», «Ты уже достиг максимума кофе на сегодня. Помни, всё хорошо в меру!», «Прекрасно, что ты так любишь кофе, но сегодня лучше сделать паузу!», «Ты уже близок к пределу. Лучше ограничить кофе и попробовать что-то лёгкое!».

Дизайн: для фона виджета используй полупрозрачный градиент с светло-коричневыми оттенками, с закругленными углами. Кнопки одного цвета и одного оптимального размера в один ряд без градиентов с читаемыми надписями и скругленными краями.

Grok 3

• Средняя оптимальность — много кода, но структурирован;
• Есть приятная анимация при нажатии кнопки;
• Хорошо следует инструкциям в запросе.

ChatGPT

• Другое расположение кнопок — прибавление справа выглядит логичнее;
• Самый компактный код, но предупреждения менее вариативны;
• Черный текст на индикаторе плохо читается, когда фон становится красным.

DeepSeek

• Нет цветового индикатора;
• Кнопка сброса оранжевая вопреки инструкции;
• Потерялась часть предупреждений при добавлении чашек выше нормы.

Вайб-кодинг откладывается?

Grok — свежий игрок, но со своими тараканами:

• UI-элементы выглядят лучше, чем у коллег — стилёвый дизайн, плюс автоматически добавляются анимации.
• Иногда бывают проблемы с отображением результата: нужно перезагрузить страницу, чтобы увидеть результат генерации.
• Хотели вайб-кодить? Придется потерпеть. В бесплатной версии есть лимит запросов и всего несколько попыток для «рассуждающего» режима. Если хотите большего — нужно оформить подписку, иначе вам предложат подождать.

ChatGPT — стабильный инструмент, но без магии: инструкции выполняет, но теряет нюансы и не блещет креативом.

DeepSeek ведет себя странно: то срабатывает идеально, то игнорирует детали задачи.

Все ИИ-помощники очень придирчивы к промптам:

• Не уточнили всё до мельчайших подробностей? Ждите сюрприз: кнопки разного размера и цвета, потерянные элементы. Попросили «закругленные кнопки»? Получайте круглые на 100%.
• Нужно нянчить и доучивать — лучше расписать ТЗ по пунктам или заранее выяснить у LLM, какая информация нужна.
• Сложный проект не создастся за 5 минут. В кейсах с виджетами ИИ зачастую не учитывал важные детали, например, сохранение данных при перезагрузке страницы. Нужно тщательно продумывать все пользовательские сценарии, учитывать возможные ошибки и вручную прописывать логику хранения данных и возможных взаимодействий в промпте.
• На десятой итерации всё может пойти не так — исправляешь одно (дорабатывая промпт), а ломается другое (модель путается в старых инструкциях). И это еще на фоне других ИИ-нюансов, типа нестабильной работы или галлюцинаций.
• Хорошо, что у всех трёх моделей есть интерпретатор, и можно сразу протестировать результат. Для новичков и тех, кто не слишком хорошо разбирается в коде, это вполне сойдёт.

А если вы опытный разработчик, стоит присмотреться к Cursor и Claude Sonnet 3.7 с его Claude Code — они больше заточены под копайлотинг и предлагают более продвинутые возможности.

Мы собрали 15 инструментов, которые пригодятся аналитикам данных, и разобрали их функционал.

Data Scraper — извлечение данных с веб-страниц

Ссылка на расширение

Для чего? Автоматический сбор таблиц, списков и других данных с сайтов. Он загружает данные в CSV, Excel или Google Sheets без необходимости программирования.

Пример использования. Вы анализируете цены конкурентов в интернет-магазинах и хотите собрать данные о стоимости товаров. Data Scraper автоматически извлекает нужные элементы и экспортирует их в таблицу.

✅ Плюсы: удобство, простота настройки, экспорт в популярные форматы.

❌ Минусы: ограниченная бесплатная версия, не работает на защищенных сайтах.

Web Scraper — мощный инструмент для автоматизированного сбора данных

Ссылка на расширение

Для чего? Глубокий парсинг с поддержкой вложенных страниц. Инструмент настраивает сценарии обхода динамических сайтов и сбора их данных.

Пример использования. Вы анализируете вакансии на сайтах работодателей и хотите собрать данные по зарплатам, названиям должностей и требованиям.

✅ Плюсы: гибкость, автоматический обход страниц.

❌ Минусы: требует понимания HTML-структуры сайтов.

Awesome Table — превращение данных в интерактивные отчёты

Ссылка на расширение

Для чего? Помощь в визуализации данных в Google Sheets. Создает наглядные дашборды, которые можно встроить в сайт или презентацию.

Пример использования. У вас есть список клиентов с продажами, и вы хотите создать интерактивный отчет с фильтрацией по странам, категориям и датам.

✅ Плюсы: легкость настройки, хорошая интеграция с Google.

❌ Минусы: ограничения в бесплатной версии.

Octoparse — мощный инструмент для парсинга данных

Ссылка на расширение

Для чего? Автоматизирует сбор данных с веб-страниц без программирования. Позволяет извлекать таблицы, списки товаров, контактные данные, и даже имитировать действия пользователя на сайте.

Пример использования. Допустим, вам нужно собрать список всех статей по определённой тематике с крупного новостного портала. Octoparse создаст сценарий, который будет автоматически переходить по страницам, извлекать заголовки, даты публикации и ссылки, а затем экспортировать данные в CSV или Excel.

✅ Плюсы: Не требует знаний программирования; поддерживает сложные сценарии парсинга (например, клик по кнопке «Показать ещё»).

❌ Минусы: Ограниченный функционал в бесплатной версии; может не работать с сайтами, защищёнными от ботов (например, Cloudflare)

Selenium IDE — автоматизация тестирования прямо в браузере

Ссылка на расширение

Для чего? Записывает и выполняет тесты веб-приложений без написания кода. Позволяет тестировать формы, кнопки, навигацию и другие элементы сайтов.

Пример использования. Вы разработчик или аналитик, которому нужно проверить, как работает новый функционал на сайте. Вместо ручного тестирования Selenium IDE записывает ваши действия (ввод в форму, клик по кнопке) и воспроизводит их автоматически.

✅ Плюсы: Возможность экспорта сценариев в разные языки (Python, Java, JavaScript).

❌ Минусы: Ограниченные возможности по сравнению с полноценным Selenium WebDriver.

Google Analytics Debugger — отладка событий в GA

Ссылка на расширение

Для чего? Проверка корректности передачи данных в Google Analytics. Показывает, какие события отправляются в аналитику.

Пример использования. Если в аналитике не отображаются клики по кнопке «Купить», Debugger поможет понять, передаются ли данные в систему.

✅ Плюсы: подробные логи, быстрая диагностика проблем.

❌ Минусы: поддерживает только Universal Analytics, не GA4.

DataLayer Checker — проверка передачи данных

Ссылка на расширение

Для чего? диагностика переменных DataLayer в GTM. Показывает, какие данные передаются на сайт.

Пример использования. Хотите убедиться, что в аналитику передаются все параметры заказа? DataLayer Checker покажет их в реальном времени.

✅ Плюсы: помогает в настройке e-commerce аналитики.

❌ Минусы: сложен для новичков.

Tableau Chrome Extension — удобная работа с дашбордами

Ссылка на расширение

Для чего? Облегчает доступ к дашбордам Tableau. Загружает отчеты без необходимости заходить на сайт.

Пример использования. Вы работаете в команде аналитиков и хотите быстро проверять дашборды Tableau прямо из браузера.

✅ Плюсы: ускоряет доступ к данным.

❌ Минусы: требует подписки на Tableau.

Block Yourself from Analytics — исключение собственного трафика

Ссылка на расширение

Для чего? Чтобы не учитывать свои визиты в Google Analytics.

Пример использования. Вы администратор сайта и не хотите искажать данные в GA своими посещениями.

✅ Плюсы: легко включается и выключается.

❌ Минусы: работает только в Chrome.

Table Capture — копирование таблиц с сайтов

Ссылка на расширение

Для чего? Экспорт таблиц с сайтов в Excel и Google Sheets.

Пример использования. Вам нужно быстро перенести данные текстовой таблицы с веб-страницы в Google Sheets.

✅ Плюсы: это, как минимум, удобно.

❌ Минусы: не всегда корректно распознает сложные таблицы.

JSONView — удобное представление JSON-данных

Ссылка на расширение

Для чего? Форматирование JSON-файлов в читаемый вид.

Пример использования. Вы работаете с API и хотите быстро понять структуру JSON-ответов.

✅ Плюсы: цветовая подсветка.

❌ Минусы: не редактирует JSON.

Scraper — быстрый экспорт данных с сайтов

Ссылка на расширение

Для чего? Извлекает текстовые и табличные данные с веб-страниц без сложных настроек.

Пример использования. Вы анализируете список товаров на маркетплейсе и хотите собрать данные о ценах и наличии.

✅ Плюсы: прост в использовании, есть интеграция с Google Sheets.

❌ Минусы: ограниченный функционал по сравнению с Web Scraper.

Wappalyzer — определение технологий сайтов

Ссылка на расширение

Для чего? Показывает, какие CMS, языки программирования, аналитические сервисы и рекламные сети использует сайт. Полезен для конкурентного анализа и технических исследований.

Пример использования. Вы изучаете сайты конкурентов и хотите понять, какие технологии они применяют (используют ли Google Tag Manager и т.д.).

✅ Плюсы: удобный интерфейс, быстрый анализ.

❌ Минусы: иногда пропускает редкие технологии.

OpenLink Structured Data Sniffer — анализ структурированных данных

Ссылка на расширение

Для чего? Извлекает и анализирует JSON-LD, RDF на сайтах. Помогает проверить корректность разметки страниц для поисковых систем.

Пример использования. Вы работаете с SEO и хотите проверить, правильно ли настроены schema.org-разметки на сайте клиента.

✅ Плюсы: детализированный анализ.

❌ Минусы: требует знаний о структурированных данных.

Tag Assistant — анализ работы тегов Google

Ссылка на расширение

Для чего? Проверка корректности работы Google Tag Manager, Analytics и Ads. Анализирует теги, выявляет ошибки в их настройке.

Пример использования. Вы настраиваете рекламную кампанию и хотите убедиться, что все теги срабатывают правильно.

✅ Плюсы: удобный интерфейс, анализ сразу всех тегов Google.

❌ Минусы: требует знаний о работе тегов.

А какими расширениями пользуетесь вы? Делитесь в комментариях!

Приоритизация фичей — процесс оценки и определения порядка реализации идей.

Если вас заинтересовал заголовок, значит задач очень много, и вы ищите советы по управлению ресурсами команды. Поэтому не будем обсуждать определения, а начнем с проблем, которые приходят в компанию без приоритетов.

Что происходит без приоритизации?

Страдают пользователи

Например, у мобильного приложения низкий рейтинг из-за частых сбоев, но команда разработчиков вместо исправления ошибок добавляет новую функцию. В результате лояльные пользователи уходят к конкурентам.

Ресурсы тратятся неэффективно

Отсутствие чёткого плана приводит к перерасходу времени и бюджета на незначительные задачи. Это замедляет развитие продукта и мешает сосредоточиться на стратегически важных улучшениях.

Команда перегружена, но результат не приносит успеха

Когда приоритеты не расставлены, разработчики в постоянном цейтноте. Задачи закрываются, показатели не растут, бизнес не получает ожидаемого эффекта, а напряжение в коллективе нарастает.

Продукт развивается хаотично

Если все задачи оцениваются одинаково, компания теряет контроль над вектором развития. Основные KPI стагнируют, стратегические цели не достигаются, а в долгосрочной перспективе это приводит к финансовым потерям.

Чтобы этого избежать, фичи необходимо оценивать по объективным критериям.

5 ключевых критериев для отбора фичей в разработку

Существуют различные методы приоритизации, но все они опираются на базовые принципы. Рассмотрим их подробнее.

Бизнес-ценность

Функции нужно оценивать с точки зрения их влияния на бизнес. Это может быть:

• Потенциальный рост выручки,
• Удержание клиентов,
• Привлечение новой аудитории.

Задачи, которые напрямую повышают доход или способствуют реализации стратегических целей компании, получают приоритет.

Потребности пользователей

Продукт создается для людей, поэтому при выборе фичей важно учитывать обратную связь.

• Какие запросы чаще всего поступают от клиентов?
• Какие функции действительно улучшают пользовательский опыт?
• Какие проблемы мешают удобному использованию сервиса?

Если продукт не соответствует ожиданиям аудитории, даже самые преданные пользователи могут уйти.

Техническая реализуемость

Перспективные идеи могут оказаться слишком сложными или затратными в реализации. Поэтому каждой фиче присваивается показатель трудозатрат с учетом:

• Доступных технологий,
• Требуемых ресурсов,
• Совместимости с текущей архитектурой продукта.

Чем сложнее реализация, тем выше риски срыва сроков и перерасхода бюджета.

Время и стоимость разработки

Не каждая идея стоит затраченных усилий. Приоритет функции снижается, если:

• Ее разработка требует значительных финансовых и временных затрат,
• Потенциальная выгода не оправдывает вложения.

При этом важно учитывать не только стоимость разработки, но и расходы на тестирование, доработку и поддержку новых функций.

Риски и неопределенность

Любая новая фича связана с определенными рисками:

• Сможет ли команда уложиться в сроки?
• Не вызовет ли изменение неожиданные баги?
• Как пользователи воспримут нововведение?

Высокая степень неопределённости может привести к пересмотру приоритетов или отказу от разработки в пользу более предсказуемых улучшений.

Методы и подходы к приоритизации

Рассмотрим популярные методы приоритезации. Выбирайте понравившийся, адаптируйте и расставляйте задачи с учетом ценности, рисков и сложности.

MoSCoW

Фичи нужно распределить по категориям: критически необходимые, желательные, менее приоритетные и отложенные. Но сначала отвечаем на вопросы:

• Какая конечная цель проекта? Например, разработка минимально жизнеспособного продукта (MVP).
• Для кого создается продукт и кто получит наибольшую выгоду? Например, текущие клиенты или новые пользователи, разные категории стейкхолдеров.
• Кто из стейкхолдеров влияет на принятие решений? Это могут быть клиенты, ваша команда или инвесторы.
• Какие есть ограничения? Например, фиксированный бюджет в $ 50 000 или дедлайн через три месяца.

В результате получится краткое описание задачи и условий ее выполнения.

Пример: небольшая IT-компания решает разработать приложение для управления проектами. Их конечная цель — запуск MVP через 8 недель с бюджетом $ 20 000. Стейкхолдеры включают клиентов, отвечающих за ресурсы, и команду разработчиков.

Рассмотрим детальнее, что входит в метод:

Must Have (Обязаны сделать)

В этот список попадают критически важные задачи для достижения цели. Возможно ли запустить продукт хоть в каком-то виде без этой функции? Если нет — это Must Have.

Should Have (Должны сделать)

Полезные, но не критичные функции. Should Have-задачи выполняются, когда есть время и бюджет, и всегда отстают по приоритету от Must Have.

Снижает ли отсутствие функции пользовательскую ценность? Если да, но продукт все еще работает, это Should Have.

Could Have (Могли бы сделать)

К этой группе относятся задачи, не влияющие на развитие продукта в краткосрочной перспективе. Команда приступит к выполнению Could Have-задач, только если реализованы более приоритетные фичи.

Можно ли перенести эту задачу в будущие релизы или сделать необязательным для запуска продукта? Если да — это Could Have.

Won’t Have (Не в этот раз)

Задачи в этой категории не войдут в ближайший релиз. Они будут интересны в период доработки или для отдельных проектов.

Эта категория защищает от раздувания проекта. Команда сможет выбрать Won’t Have для идей, которые возникли в ходе разработки, но не требуются для достижения текущих целей.

RICE

Формула приоритизации включает четыре показателя:

• охват,
• влияние,
• уверенность,
• затраты.

Приоритет рассчитывается для каждой фичи с учетом этих факторов.

Например: если улучшениями рабочей панели будут пользоваться 90% пользователей, задача получит высокий рейтинг по охвату.

Что входит в метод?

Reach (Охват)

Оценка охвата определяет, на скольких человек или событий повлияет проект за фиксированный период времени.

Важно использовать реальные данные: статистику продаж, аналитику поведения пользователей или прошлые показатели рекламы. Если точных данных нет, рекомендуется согласовать ориентировочные оценки с командой, чтобы избежать искажения результатов.

Оценка выражается в абсолютных значениях: например, количество пользователей в месяц (1000 клиентов) или событий (500 транзакций).

Ошибки часто связаны с сегментацией аудитории.

Например, неправильно выделенный период времени может преувеличить или преуменьшить охват. Рекомендуется использовать данные как минимум за 2-3 отчетных периода.

Impact (Влияние)

Влияние означает, какой эффект проект произведет на каждого пользователя или процесс. Оно выражается в коэффициентах:

• 3 — значительное улучшение,
• 2 — существенное,
• 1 — умеренное,
• 0.5 — небольшое,
• 0.25 — минимальное.

Чтобы минимизировать ошибку субъективной оценки, нужно привязать коэффициенты к конкретным метрикам.

Например, увеличение конверсии на 20% можно отнести к показателю 2, а на 5% — к 0.5.

Confidence (Уверенность)

Фактор уверенности снижает риски из-за недостатка данных. Он выражается в процентах и отражает степень надежности оценок.

Используются три уровня:

• 100% — высокая уверенность, когда есть точные данные, экспертиза или исследования.
• 80% — средняя уверенность, когда некоторые данные есть, но прогноз частично основан на гипотезах.
• 50% — низкая уверенность, гипотезы без доказательной базы.

Иногда компании переоценивают проекты из-за желания продвигать «любимые» идеи. Чтобы избежать подобного, нужно проводить проверку метрик подразделениями аналитики и маркетинга. Если компания небольшая, можно ограничиться A/B-тестированием.

Effort (Затраты)

Оцениваются как совокупность времени, необходимого на реализацию задачи. Используется единица «человек-месяц»: сколько времени один человек потратит на выполнение всех задач проекта.

Важно оставаться реалистами и учитывать не только основные этапы (разработка, тестирование), но и обсуждения, время на исправление ошибок.

Например, редизайн страницы кажется простой задачей, но работа может потребовать больше усилий из-за правок от дизайнеров, маркетологов и разработчиков.

Формула и использование

Общий RICE-оценочный показатель рассчитывается по формуле:

С помощью формулы можно сравнивать проекты между собой. Например, если у одного проекта 1120 баллов, а у другого — 820, первый должен быть приоритетным.

Практика внедрения RICE в компании

На первом этапе нужно создать шаблон, где будут оцениваться все проекты. Рекомендуется стандартизировать метрики и шкалы, чтобы все члены команды использовали одни и те же критерии. Затем каждому проекту поочередно присваиваются значения по четырем параметрам. Делимся ссылкой на шаблон RICE с авторасчетом формулы.

После начальной оценки проекты сортируются по убыванию итогового балла. На данном этапе полезно провести повторное согласование, учитывая мнение сотрудников из разных отделов.

Контролировать внедрение можно с помощью периодических проверок. Сравнивайте прогнозируемые значения RICE с полученными результатами, чтобы улучшить точность формулирования метрик.

Kano

Каждая характеристика продукта относится к одной из категорий:

• Базовые (обязательные) характеристики. Отсутствие базовой функции вызывает недовольство клиента, а ее присутствие воспринимается как нечто должное.
• Одномерные (важные). Воздействие этих характеристик пропорционально их уровню реализации. Чем лучше реализованы эти свойства, тем выше удовлетворенность клиентов.
• Привлекательные (мотивирующие). Они впечатляют пользователя, даже если реализованы минимально. Отсутствие таких функций совершенно не снижает удовлетворенность.
• Нейтральные (неважные). Эти характеристики не вызывают позитивной или негативной реакции. Пользователи просто их игнорируют.
• Нежелательные. Меньше их влияния — больше удовлетворенности.

Расчет начинается с определения набора характеристик, которые предстоит исследовать. Их число варьируется от 10 до 15.

К каждой характеристике необходимо задать два вопроса:

• Как вы отнесетесь к наличию данной функции?
• Как вы отнесетесь к ее отсутствию?

Нужно выбрать один из пяти вариантов ответа: «понравится», «ожидаю», «все равно», «не нравится, но смирюсь», «не нравится».

Ответы образуют матрицу, где на пересечении двух ответов выявляется тип характеристики. Для повышения точности опрос можно дополнить вопросом об оценке значимости функции по десятибалльной шкале.

Для каждой характеристики определяются ее тип на основании матрицы и процент проголосовавших респондентов.

Количественные показатели служат основой для дальнейшего принятия решений: приоритет получают характеристики с максимальной лояльностью клиентов.

Приоритизация фичей: пошаговый алгоритм

Сбор всех фичей в один список

Есть несколько источников идей: запросы пользователей, результаты аналитики, инициативы команды и продуктовая стратегия компании.

На этом этапе можно допустить ошибку: игнорировать данные аналитики, исходя только из личного или коллективного мнения.

Формулировка гипотез

На основе собранных данных формируются гипотезы. Например, запуск функции автозаполнения полей может быть связан с ростом конверсии на 12% благодаря упрощенному пути пользователя.

Оценка идей

Каждую гипотезу нужно проверить на целесообразность. Методы выше помогут с этой задачей. Разработчики оценивают возможность реализации, аналитики подтверждают пользовательскую ценность, продуктовые менеджеры анализируют потенциал роста метрик. В небольшой компании эти задачи ложатся на руководителя.

Построение карты развития

В результате должен получится общий план приоритетов на ближайшие недели-месяцы. В карте развития нужно указать, какой срок потребуется для реализации каждой фичи, какие ресурсы привлекаются и как этапы взаимодействуют друг с другом.

Инструменты для автоматизации процесса приоритизации

Можно вести учет задач проверенным способом — в таблице Excel. Однако есть целевые аналоги, которые, возможно, вам понравятся больше.

Jira

Используется для управления задачами и визуализации рабочего процесса. В программе можно создавать приоритетные списки и дашборды и выполнять интеграцию с онлайн-сервисами (Google Analytics, GitHub). Jira поддерживает сортировку задач с учетом приоритизации, включая MoSCoW и Weighted Scoring.

Trello

Простой инструмент, который популярен среди команд до 10 человек. Задачи можно сортировать по приоритетам, добавлять теги, дедлайны, вложения и персональные чек-листы. Для визуализации статуса фичи используются стикеры, метки, автоматические правила и уведомления.

Productboard

Решение для менеджеров продуктов, которое поддерживает приоритезацию идей на основе бизнес-метрик и обратной связи клиентов. Есть функции сбора запросов от пользователей, согласования их с целями продукта и автоматического выстраивания приоритетного списка фич. Одна программа объединяет множество источников: опросы, email, социальные сети, чаты.

В Productboard можно формировать стратегически значимый список задач и привязывать его к квартальным и годовым целям. Также предусмотрена функция по созданию и визуализации роадмапов, которые можно адаптировать для презентации разным аудиториям: от клиентов до внутренних команд.

Aha!

Aha! ориентирован на построение стратегий и создание роадмапов продуктов. Инструмент задает критерии оценки фичей и визуализирует приоритеты. Также он помогает согласовывать планы с стейкхолдерами и командой.

Поддерживаются приоритетные списки, визуализация дорожных карт, диаграммы зависимости задач и автоматическое распределение ресурсов. Уникальная особенность Aha! — инструменты для управления голосом клиента: можно собирать отзывы, отслеживать их частоту и связывать с ключевыми требованиями проекта.

Что в итоге?

• Неверные приоритеты в порядке реализации фич приводят к хаосу в компании, перерасходу ресурсов и оттоку клиентов.
• Критерии для оценки фичей включают потребности пользователей, техническую реализуемость, риски, затраты времени и средств.
• Методы приоритезации помогают объективно оценивать фичи и избегать решений «по ощущениям». Популярные подходы: MoSCoW, RICE, Kano.
• Контролировать приоритет задач проще с помощью онлайн-инструментов. Например, Jira, Trello, Aha!

Совместно с экспертами Kursfinder я рассмотрела больше сотни предложений от онлайн-школ и выбрала 41 лучший курс по анимации в Блендер. Для удобства выбора я распределила их на три раздела. Сначала идут 10 лучших курсов для изучения программы с нуля. Затем представлена дополнительная подборка из 25 курсов. А в конце вы найдете 6 бесплатных предложений. С полной подборкой курсов по Blender можно познакомиться в каталоге Kursfinder.

ТОП-10 лучших курсов Blender в 2026 году

1. Основы Blender: создаем персонажа от Bang Bang Education — лучший курс для изучения Blender с акцентом на создание персонажей.
2. Blender.Design от Skillbox — самый комплексный курс для начинающих.
3. 3D-моделирование в Blender от GeekBrains — курс с углубленным подходом к моделированию.
4. Курсы Блендера (Blender 3D) от Международной школы профессий — оптимальный вариант для быстрого старта.
5. Blender от Contented.ru — курс с отличным балансом теории и практики.
6. Blender c нуля от XYZ School — курс с упрощенной подачей для новичков.
7. 3D моделирование в Blender от Фоксфорда — лучший курс для школьников.
8. 3D-моделирование в Blender от Хохлова Сабатовского — курс для освоения Blender через реализацию проектов.
9. Анимация 3D-персонажа в Blender. Базовый курс от Хохлова Сабатовского — лучший базовый курс по анимации персонажей.
10. Онлайн-курс Blender 3D от OnSkills — самый бюджетный и быстрый курс для начинающих.

Сегодня множество онлайн-школ предлагают обучение моделированию и компьютерной графике, включая курсы по Blender 3D. Эти программы подойдут как новичкам, которые только начинают знакомство с программой, так и профессионалам, желающим углубить навыки работы с 3D-графикой и освоить новые техники. Широкий выбор курсов позволяет найти вариант, который соответствует вашему уровню подготовки и поставленным задачам.

Онлайн-курсы Blender

1. Основы Blender: создаем персонажа | Bang Bang Education

Самый популярный курс по созданию персонажей в Blender. Помогает детально изучить все возможности программы. Автор и преподаватель Алена Кузьминых — концепт-художник с большим опытом. Она подробно рассказывает о современных инструментах компьютерного дизайна. Участники научатся использовать программу Blender для концепт-арта и иллюстрации.

• Стоимость: 5 000 рублей в месяц
• Длительность: 1 месяц
• Формат обучения: лекции, вебинары, домашняя работа с обратной связью
• Сертификат: есть

Кому подходит: тем, кто умеет рисовать, разбирается в графическом дизайне и хочет создавать трехмерные объекты.

Преимущества:

• удобная обучающая платформа;
• вводный урок бесплатно;
• занятия ведет опытный художник, эксперт в 3D;
• много профессиональной информации;
• помощь в создании своего проекта для портфолио;
• обратная связь с преподавателем;
• на полгода сохраняется доступ ко всем материалам курса;
• предоставляется бесплатная подписка на курсы школы на 1 месяц.

Недостатки:

• нет постоянного набора, так как дата старта фиксированная;
• узкопрофильный курс;
• для новичков программа сложная.

Программа обучения:

• Референсы;
• Набросок персонажа и иллюстраций;
• Разработка и создание персонажа, скульптинг, моделинг;
• Настройка позы и шейдинга;
• Создание окружения;
• Настройка освещения, атмосферы;
• Создание визуализаций.

Ознакомиться с полной программой >>>

2. Blender.Design | Skillbox

Подробный курс для обучения Blender с нуля. Программа позволяет получить большой объем знаний и практические навыки для профессиональной деятельности. Студенты научатся моделировать персонажей и интерьеры, визуализировать, делать графику для игр и кино, создавать реалистичные сцены для VR. Спикер курса — художник Илья Ковалев с большим опытом в 3D-моделировании.

• Стоимость: 4 027 рублей в месяц
• Длительность: 2 месяца
• Формат обучения: видеолекции, практические занятия, домашние задания с объяснением
• Сертификат: есть

Кому подходит: новичкам в компьютерной графике, художникам, дизайнерам, всем, кто стремится создавать 3D-модели и работать в Blender.

Преимущества:

• собственная обучающая платформа;
• живое общение с экспертами;
• индивидуальный график;
• круглосуточная техническая поддержка;
• остается постоянный доступ к курсу;
• 5 проектов для портфолио;
• бесплатное обучение английскому языку.

Недостатки:

• мало практических заданий.

Программа обучения:

• Возможности Блендер;
• Виды моделирования;
• Анимация;
• Разные текстуры и материалы;
• Рендеринг;
• Симуляции.

Ознакомиться с полной программой >>>

3. 3D-моделирование в Blender | GeekBrains

Подробный курс по 3D-моделированию в Блендер для подростков 12–15 лет. На пробном бесплатном занятии можно узнать, интересно ли ребенку это направление. Обучение поможет развить пространственное и творческое мышление, научит работать в команде. Ребенок познакомится с интерфейсом Blender, сможет понимать сложные профессиональные термины. Обучение ведется в группах по 10–12 учеников, 1–2 раза в неделю. К окончанию собирается портфолио из 6–9 проектов.

• Стоимость: уточняется индивидуально
• Длительность: 8 месяцев
• Формат обучения: онлайн-уроки, практические задания, домашняя работа
• Сертификат: не предусмотрен

Кому подходит: школьникам, которые любят придумывать персонажей и игровые миры, обладают творческим мышлением, а также хотят создавать трехмерные модели.

Преимущества:

• обучение в собственном темпе;
• бесплатный пробный урок;
• постоянная поддержка куратора;
• практика на каждом занятии;
• преподают эксперты с педагогическим опытом;
• изучение английского в подарок;
• проводится профориентация.

Недостатки:

• нужна минимальная подготовка, умение работать с компьютерными программами;
• уроки длятся 2 часа, для некоторых детей это может вызвать сложности.

Программа обучения:

• Что такое 3D-моделирование и его виды;
• Скульптинг;
• Работа с разными текстурами;
• Нюансы разработки персонажей;
• Анимирование;
• Постобработка.

Ознакомиться с полной программой >>>

4. Курсы Блендера (Blender 3D) | Международная школа профессий

Этот короткий курс состоит всего из 10 уроков. Он предлагает знакомство с Блендер и обучение моделированию. На занятиях рассматриваются все аспекты работы с программой. Позволяет научиться создавать статичные объемные модели игр и мультипликации. Обучение ведется в онлайн-формате, можно задать преподавателю любые вопросы.

• Стоимость: 13 800 рублей
• Длительность: 5 недель
• Формат обучения: лекции, вебинары, домашние задания с разбором
• Сертификат: есть

Кому подходит: начинающим дизайнерам, художникам и всем, кто знаком с компьютерной графикой, хочет применять свои навыки для игровой и киноиндустрии.

Преимущества:

• начать обучение можно в удобное время;
• индивидуальный темп;
• много практических и интерактивных заданий;
• общение с наставником;
• преподают практикующие специалисты;
• помощь в оформлении портфолио;
• на 3 месяца остается доступ к курсу;
• для оплаты можно использовать материнский капитал.

Недостатки:

• уроки только в будние дни;
• интенсивное обучение — много информации сложно усвоить за короткое время.

Программа обучения:

• Настройка Блендер;
• Виды модификаторов;
• Масштабирование;
• Редактирование текстур;
• Создание персонажей;
• Анимирование;
• Настройка освещения;
• Рендеринг.

Ознакомиться с полной программой >>>

5. Blender | Contented.ru

Подробный курс от профильной школы дизайна. Программа позволяет освоить Blender с нуля до уровня уверенного пользователя. Преподаватели — опытные анимационные дизайнеры, 3D-художники и специалисты в компьютерной графике, помогают выбрать направление и мотивируют на дальнейшее развитие в сфере дизайна.

• Стоимость: 36 108 рублей
• Длительность: 6 недель
• Формат обучения: лекции, практические занятия, домашние задания
• Документ об окончании: сертификат

Кому подходит: художникам, дизайнерам и всем специалистам в графике, которые стремятся обновить и углубить навыки, а также всем желающим освоить Блендер.

Преимущества:

• базовое изучение программы, помощь в установке и настройке;
• обучение в индивидуальном темпе;
• остается доступ к материалам навсегда;
• поддержка наставника;
• много практических заданий;
• помощь в создании проектов для портфолио.

Недостатки:

• занятия в записи, поэтому нет живого общения с экспертами.

Программа обучения:

• Настройка Blender и базовые инструменты;
• Анимирование;
• Текстурирование;
• Рендер и его настройка.

Ознакомиться с полной программой >>>

6. Blender c нуля | XYZ School

Небольшой курс 3Д моделирования в Блендер для новичков, состоящий из 12 занятий. Знакомит с интерфейсом и основами работы с программой. Изучается анимация и работа с UV-разверткой. Практикующие эксперты в области анимации и игровой индустрии помогут создать портфолио, научат разбираться в Photoshop. Эти базовые знания позволят начать работу в 3D-индустрии или выбрать направление и продолжить обучение на профильном уровне.

• Стоимость: 31 200 рублей
• Длительность: 1,5 месяца
• Формат обучения: видеолекции, практические задания, домашняя работа с проверкой
• Сертификат: есть

Кому подходит: новичкам в компьютерной графике, художникам и разработчикам игр, желающим научиться работать с Блендер.

Преимущества:

• удобный личный кабинет;
• гибкий график;
• индивидуальный темп обучения;
• помощь в настройке программы;
• много практических заданий;
• преподают практикующие специалисты;
• домашнее задание проверяется и разбирается экспертом;
• закрытая группа для общения;
• пользование библиотекой XYZ;
• бессрочный доступ.

Недостатки:

• записаться сложно — мало свободных мест и фиксированный старт;
• нет вебинаров с живым общением;
• только базовый уровень.

Программа обучения:

• Настройка, интерфейс и элементы Blender;
• Модификаторы;
• Моделинг;
• Разные текстуры;
• UV-развертка;
• Настройка освещения;
• Создание 3D-сцен.

Ознакомиться с полной программой >>>

7. 3D моделирование в Blender | Фоксфорд

Самый бюджетный, но подробный вводный курс для школьников. Программу создала Анна Кузнецова — опытный педагог в IT сфере, разработчик приложений и VR-проектов. Первое занятие бесплатное, оно нужно, чтобы понять, подходит ли моделирование для ребенка. Дальше обучение строится по индивидуальному графику.

• Стоимость: 13 515 рублей
• Длительность: 24 занятия
• Формат обучения: лекции в записи, интерактивные задания, домашняя работа
• Сертификат: не предусмотрен

Кому подходит: школьникам, студентам, которые знакомы с компьютерной графикой и стремятся изучить Blender.

Преимущества:

• удобная обучающая платформа;
• бесплатное начало;
• много интерактивных и практических заданий;
• гибкий график;
• обратная связь;
• помощь в создании портфолио;
• общение в чате.

Недостатки:

• уроки в записи, поэтому нет живого общения;
• двухчасовые уроки для многих тяжело усваиваются.

Программа обучения:

• Интерфейс и настройки Блендер;
• Сведения о профессии 3D-моделлер;
• Скульптинг;
• Текстурирование;
• Анимирование.

Ознакомиться с полной программой >>>

8. 3D-моделирование в Blender | Хохлов Сабатовский

Подробный курс для полноценного использования всех возможностей Blender. Составлен опытными специалистами в 3D-графике, моделировании, игровой и киноиндустрии. Поэтому он дает не только знания о программе, но и практические навыки. Помогает понять все особенности трехмерного моделирования и его возможностей для заработка.

• Стоимость: от 37 632 рублей
• Длительность: 9 недель
• Формат обучения: видеолекции, домашние задания с проверкой
• Сертификат: не предусмотрен

Кому подойдет: художникам, монтажерам и всем, кто стремится зарабатывать в сфере 3D-моделирования, даже новичкам.

Преимущества:

• доступная и интересная подача материала;
• вся необходимая информация и инструменты для работы в Blender;
• преподает опытный концепт-художник;
• 2 тарифа: самостоятельный и с наставником;
• комфортный темп обучения;
• участие в общем чате;
• 2 проекта для оформления портфолио.

Недостатки:

• на тарифе для самостоятельного обучения нет проверки домашнего задания.

Программа обучения:

• Знакомство с Блендер и настройка;
• Настройки рендера;
• Дополнительные программы;
• Правила создания сцены.

Ознакомиться с полной программой >>>

9. Анимация 3D-персонажа в Blender. Базовый курс | Хохлов Сабатовский

Лучший базовый курс по анимации в Блендер. Предназначен для тех, кто разбирается в основах программы, но хочет правильно оживлять персонажа. Практические задания с разбором от эксперта позволяют научиться задавать эмоции, определять поведение и любые движения. Преподает курс Артем Яковлев— специалист в компьютерной графике с большим опытом.

• Стоимость: от 37 632 рублей
• Длительность: 9 недель.
• Формат обучения: онлайн-лекции, домашние задания.
• Сертификат: не предусмотрен

Кому подходит: начинающим художникам и дизайнерам, а также тем, кто разбирается в Blender, но хочет создавать анимацию.

Преимущества:

• узкопрофильный курс для начала профессиональной деятельности;
• много практики;
• создание портфолио;
• преподает опытный специалист;
• 2 тарифа на выбор: самостоятельный и с наставником;
• доступ к чату.

Недостатки:

• только для тех, кто разбирается в Блендер;
• проверяется домашнее задание только на тарифе с куратором.

Программа обучения:

• Основы риггинга в Блендер;
• Арматура и построение скелета;
• Скиннинг;
• Основы анимации;
• Анимация ходьбы, бега, прыжка.

Ознакомиться с полной программой >>>

10. Онлайн-курс Blender 3D | OnSkills

Короткий и интенсивный курс, дающий базовые знания по работе с Блендер и разным видам моделирования. Практические задания и поддержка экспертов позволят научиться использовать все инструменты Blender, создавать трехмерные модели, визуализации и анимацию. Это отличный старт для карьеры в области 3D-графики.

• Стоимость: от 1900 рублей
• Длительность: 20 часов
• Формат обучения: видеолекции, вебинары, тесты, домашнее задание с проверкой
• Сертификат: есть

Кому подходит: начинающим художникам, дизайнерам и всем, кто хочет изучить 3D или работать в киноиндустрии. Также курс подойдет художникам, визуализаторам, аниматорам, желающим освоить новую программу.

Преимущества:

• первый урок бесплатно;
• гибкий график;
• возможно индивидуальное обучение с преподавателем;
• акцент на практику;
• понятная подача материала;
• быстрая поддержка;
• остается навсегда доступ ко всем материалам.

Недостатки:

• при самостоятельном обучении по лекциям нет проверки домашней работы.

Программа обучения:

• Изучение особенностей Блендер;
• Примитивы и их трансформация;
• Полигональное моделирование;
• Другие виды моделинга;
• NURBS поверхности;
• Скульптинг;
• Настройка освещения;
• Анимирование.

Ознакомиться с полной программой >>>

Еще 25 курсов Blender

Если вам не подошли варианты из предыдущей подборки, можете обратить внимание еще на 25 курсов. Я собралиа предложения для новичков и профессионалов, для взрослых и детей, основы Blender и углубленное изучение отдельных направлений. Мной были выбраны такие онлайн-курсы Blender, которые завоевали хорошие отзывы от пользователей.

• Курс «3D-дизайнер» от Яндекс Практикума — полноценное обучение на 9 месяцев с выдачей диплома о профессиональной переподготовке. Программа составлена опытными дизайнерами специально для новичков, которые не умеют рисовать. Студенты учатся создавать трехмерные объекты разной сложности. Большое количество практики и поддержка нейросети облегчают усвоение материала. Есть помощь в составлении портфолио и в поиске работы.
• Blender основы моделирования от Софт Культуры — небольшая, но насыщенная программа из 3 модулей. Дает все необходимые знания для начала работы с Blender. Подробно разбираются особенности 3D-моделирования в архитектуре с реальными примерами.
• Онлайн-курс 3D-моделирование для детей и подростков от Rebotica — подходит для изучения профессии моделлера с нуля. Предназначена для школьников с 8 до 17 лет. Занятия индивидуальные, проходят онлайн. Преподаватели помогают ученикам разобраться в Blender и выбрать направление в моделировании. Изучается анимация, ландшафтный дизайн, архитектура, игровая графика.
• Супер Blender от Cloud Lessons — подробный курс от известной образовательной платформы VideoSmile. Позволяет освоить все аспекты работы в Blender с нуля. Курс состоит из 12 блоков, в которых много практических заданий. Основное преимущество – возможность начать обучение в любое время и проходить программу в собственном темпе. Студенты получают индивидуальную поддержку кураторов и помощь в составлении портфолио. По окончании выдается сертификат.
• BLENDER: РАСШИРЕННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ от Liveclasses.ru— небольшой курс из 6 видео уроков. Предназначен для тех, кто уже знаком с программой Blender и хочет улучшить навыки работы с анимацией. Курс знакомит с монтажом видео, постановкой звука, скульптингом. Подробно изучаются модификаторы. Материал подается в простой и доступной форме, к нему остается доступ после окончания курса.
• 3D-моделирование Blender для детей от Айтигенио — предназначен для школьников с 12 лет, у которых есть хотя бы минимальный опыт в компьютерной графике. Занятия проходят онлайн под наставничеством опытных преподавателей. Изучаются основы работы с программой, текстурирование, анимация, дизайн интерьера. Информация подается в интересной и доступной форме, много интерактивных занятий, практики, тестов.
• Самый лучший курс по Blender 3D от Best Blender —дает все необходимые навыки для практического использования Blender. Программа разделена на отдельные блоки, можно знакомиться и оплачивать только те, которые интересны. Изучается анимация, дизайн персонажей, освещение, продвинутое моделирование. Есть поддержка куратора, составление портфолио.
• Основы 3D и анимации в Blender от New Art School— двухмесячный курс для освоения 3D-моделирования с нуля. Ученики получат навыки создания анимационных и рекламных роликов, объектов для игр. Они могут использовать их для коммерческих проектов. Обучение идет в индивидуальном темпе, но есть чат и разбор заданий от автора курса. По окончании выдается сертификат. Доступ ко всем материалам сохраняется 2 года.
• Modeling in Blender от 3D Master— курс для специалистов в 3D-печати, которые хотят овладеть техникой полигонального моделирования и скульптинга. Состоит из 7 занятий с практическими заданиями. Курс учит моделировать сложные объекты промышленного дизайна.
• Основы Blender от Smirnov School — курс для начинающих 3D-моделлеров и 2D-художников. Школа специализируется на цифровом рисунке, автор курса 3D арт-лид с большим опытом в области гейминга. Поэтому упор в программе делается на анимацию и создание объектов для игр. Курс состоит из 6 блоков из видео лекций, практики и домашних заданий. По окончании выдается сертификат.
• 3D графический дизайнер. Моделирование и текстурирование в Blender от ЦДПО НИУ ИТМО — дает основы 3D-моделирования для использования в профессиональной деятельности. Подходит для новичков, так как материал тщательно проработан и подается в доступной форме. Преподаватели — практикующие специалисты и эксперты в этой области. Выдается сертификат о прослушивании курса.
• Создание 3d персонажей в Blender от Udemy — небольшой узкопрофильный интенсив. Состоит из 30 коротких видеоуроков, которые знакомят с особенностями мультипликации, основами анатомии и биомеханики, правилами перемещения камер, создания видеопрезентаций. Обучение направлено на изучение всех аспектов создания персонажей. После окончания остается постоянный доступ.
• Моделирование персонажей в Blender. Уровень 2 от Специалист.ru — узкоспециализированный курс, где подробно разбираются все аспекты разработки 3D-персонажей. Подходит для тех, кто знаком с Blender, но хочет развить навыки геймдева. За 24 урока можно научиться прорабатывать персонажей и их отдельные элементы от идеи до передачи аниматору. Обучение ведется онлайн и очно в учебном центре. Можно получить удостоверение о повышении квалификации или сертификат.
• Blender 2023: полный базовый курс 3D моделирования от Udemy — подробный курс, дающий всю необходимую информацию по работе в Blender. Помогает освоить программу с нуля до уровня уверенного пользователя. Изучается 3D-графика и разные методы моделирования. По окончании выдается сертификат.
• РЕНДЕР PRO NEW 2023 от New Art School — специализируется на инструментах для создания продвинутых артов. Подходит для тех, кто знаком с 3D-графикой и хочет создавать объекты для игр, кино, книг. Обучение в формате видеолекций с домашними заданиями. Длительность обучения — 3 месяца, за это время ученики создают 6 полноценных проектов для портфолио.
• Дизайн и визуализация интерьеров в Blender 3D от Udemy — небольшой узкопрофильный интенсив для дизайнеров и тех, кто хочет создавать реалистичную визуализацию интерьеров. Представляет собой видеоурок продолжительностью 3,5 часа. Он включает материалы о моделировании помещения, мебели, настраивании разных материалов, освещения.
• 3D - моделирование в Blender от Специалист.ru — это базовый курс по работе с программой с нуля. Изучается интерфейс, настройки, инструменты и создание сложных 3D-объектов. Длительность 24 часа, есть возможность учиться очно. Преподают практикующие специалисты и эксперты в области компьютерной графики. Курс включает много практики, конкретные примеры трехмерных объектов, задания с разбором.
• NEW. Создание оружия для игр Blender и Substance painter от Udemy — специальный курс для создателей игр и моделлеров. Знакомит с работой в лучших программах для этого. Учит разрабатывать и создавать модели оружия по заданию, а также собственные проекты. Содержит более 20 часов полезной практической информации с разбором примеров.
• Фотореалистичная визуализация в Blender. Уровень 2 от Специалист.ru— курс с узкой специализацией для продвинутых пользователей. Изучаются инструменты и принципы создания реалистичных визуализаций: свет, текстуры и материалы, съемочные камеры. Ученики знакомятся с технологиями рендеринга.
• 3D-моделирование для школьников в Blender от Club Pixel — полноценный курс для школьников с 13 лет. Длительность 9 месяцев. Курс разработан опытными профессионалами, занятия ведут практикующие эксперты. Обучение в небольших группах с поддержкой куратора в онлайн-формате. Программа делится на 3 модуля, включающие работу с Blender, геймдизайн и анимацию. По окончании выдается сертификат.
• Blender 3D-моделирования для детей от Udemy — создан специально для школьников с 8 лет. Они знакомятся с особенностями 3D-моделирования и с программой Блендер. Информация подается в игровой форме, простым и доступным языком. По окончании выдается сертификат.
• 3D-моделирование в Blender от Code It — подробный курс для детей с 12 лет, подходит для новичков. Обучение ведется в группах по несколько человек или индивидуально. Изучается работа с программой, а также принципы моделирования. Даются основы текстурирования, дети учатся работать над композицией.
• 3D-моделирование для детей от IT Gen — подходит для школьников с 7 лет. Помогает научиться создавать реалистичные игровые миры. Применяется индивидуальный подход к ученикам, им помогают разрабатывать собственные проекты. Изучаются дополнительные инструменты для работы в 3D: Tinkercad, Sculptris, ZBrush.
• Blender от Profileschool — продвинутый практический курс, предназначен для слушателей, которые умеют работать с программой. Состоит из 6 видеолекций, 6 онлайн-уроков и 12 домашних заданий с разбором от экспертов. Включает основы 3D-моделирования, создания визуализаций и анимации.

Бесплатные курсы Blender

Также я предлагаю небольшую подборку курсов и интенсивов, которые можно пройти бесплатно. Они знакомят с основами программы. Хорошо изучить ее и стать специалистом после их прохождения невозможно, некоторые из них состоят всего из одного урока. Однако они позволяют определиться, нужна ли эта программа, стоит ли тратить деньги на обучение и какое направление выбрать.

1. Blender быстрый старт — Хохлов Сабатовский

Короткий курс из 5 лекций. Предназначен для художников, дизайнеров и всех, кто хочет научиться создавать трехмерные модели. Автор дает много интересной и полезной информации по работе с Blender, по созданию анимированных роликов и синематик-видео. Кроме теории слушатели получают практические навыки и создают 2 проекта.

Главное о курсе:

• у автора курса большой опыт;
• удобный личный кабинет;
• есть техническая поддержка;
• помощь в создании собственных проектов;
• остается доступ к материалам.

2. 3D-моделирование с нуля: разбор профессий и первый проект в Blender — Skillbox

Мини-курс на 5 дней для новичков. Позволяет познакомиться с основами 3D-моделирования, научиться работать с Blender и попробовать создать трехмерную модель комнаты. Можно научиться настраивать освещение, создавать разные текстуры, настраивать рендер. Курс состоит из видеолекций, дополненных полезными материалами и советами от экспертов.

Главное о курсе:

• много полезной информации;
• знакомство с разными направлениями моделирования;
• удобный график;
• создание портфолио;
• живое общение со спикером;
• доступ к курсу остается навсегда.

3. Работа в Blender — Skillbox

Это бесплатный интенсив, подробный вебинар от 3D-художницы. После регистрации дается доступ к записи видеолекций, заниматься можно в удобное время. Автор разбирает особенности Blender и принципы работы с программой. Вебинар входит в мини-курс по созданию NFT-токенов. Также можно научиться создавать криптоарт, узнать об обработке сцен в Photoshop.

Главное о курсе:

• простая и доступная подача информации;
• подробное обучение работе с приложением;
• разбирается интересное направление в 3D;
• много практики.

4. 3D-моделирование в blender — Stepik

Программа для обучения Блендер с нуля для школьников, студентов и всех, кому интересно 3D-моделирование. Состоит из 10 уроков с пошаговыми инструкциями и практическими заданиями. Тесты позволяют закрепить материал.

Главное о курсе:

• информация подается понятно, с инструкциями и картинками;
• практические и тестовые задания;
• обучение базовой анимации;
• можно задать уточняющие вопросы.

5. 3D-моделирование в Blender и 3D-печать: введение — Stepik

Подробный курс, на котором можно научиться делать трехмерные модели. Состоит из 4 модулей — всего 18 уроков. Изучается история 3D-моделирования, способы получения моделей. В программе курса 27 тестов и 1 интерактивная задача.

Главное о курсе:

• полноценное обучение;
• подробное изучение работы с 3D-принтерами;
• создается собственный проект для портфолио;
• 27 тестов помогают усвоить материал;
• по окончании выдается сертификат.

6. СДЕЛАЙ ПЕРВЫЙ ШАГ НА ПУТИ К ФРИЛАНСУ — Course3d.ru

Это небольшой мастер-класс по 3D-моделированию и геймдизайну. На нем можно получить представление о создании реалистичных 3D-персонажей, локаций, графики и спецэффектов. Дается пошаговый план, как зарабатывать на этом. Подойдет для студентов, художников, дизайнеров, которые делают первые шаги в анимации и геймдизайне.

Главное о курсе:

• вебинар проходит в определенное время;
• пошаговый план развития и получения дохода;
• помощь в оформлении портфолио.

3D-моделлер

3D Modeller — это специалист, который создает трехмерные модели, используя Blender и другие подобные программы. Он востребован в киноиндустрии, создании игр и анимации. Проектирует и создает по заданным параметрам персонажей, одежду, животных, окружающую обстановку. Может работать на телевидении, в рекламе, маркетинге. Услуги моделирования требуются также в других областях. Этот специалист создает модели домов, интерьеры и ландшафтный дизайн. В ювелирном деле проектирует модели украшений, в медицине — интерактивные тренажеры. Современная промышленность тоже не обходится без 3D-моделей.

Необходимые навыки

3D Modeller должен быть специалистом широкого профиля. В большинстве проектов ему нужно выполнять обязанности художника, аниматора, дизайнера. Нужно разбираться в анатомии, биомеханике, конструировании, ландшафтном дизайне и стилях интерьера, знать Photoshop и другие графические программы. Чтобы стать хорошим специалистом, нужно иметь такие качества, как пространственное мышление, воображение, усидчивость, умение планировать. А главное — человек, который хочет стать хорошим специалистом, должен быть готов учиться новому. Ведь IT-технологии быстро развиваются, появляются новые требования к 3D-моделированию.

Как стать 3D-моделлером?

В ВУЗах пока нет такой специальности, некоторые навыки 3D-моделирования изучают дизайнеры, аниматоры, художники. Но получить такую профессию можно и без навыков рисования. Для этого нужно пройти специальные курсы. Я советую выбирать платные программы по изучению Blender на известных обучающих платформах. Там помогают создать портфолио, которое облегчит поиск работы.

Сколько зарабатывает 3D Modeller?

Заработная плата зависит от опыта работы и выбранной отрасли. На сайте hh.ru более 2500 предложений. Требуются просто 3D-моделлеры, а также визуализаторы, 3D-художники, графические дизайнеры. Без опыта можно заработать от 80 000 рублей. Такую вакансию предлагает компания «Ортосмайл». Опытный специалист, который хорошо разбирается в анимации и смежных областях может найти работу с зарплатой 190 000-250 000 рублей. Можно найти подобные предложения от компании Sminex и некоторых других.

Плюсы и минусы направления

3D-моделирование является одним из самых перспективных направлений в сфере цифровых технологий. Его изучение позволяет получить интересную творческую профессию. Но сначала нужно узнать о ее плюсах и минусах.

Плюсы:

• востребованная работа;
• много направлений;
• творческая реализация;
• возможность удаленной работы;
• высокий уровень зарплаты.

Минусы:

• сначала требуются серьезные финансовые вложения;
• нужно много учиться и постоянно совершенствоваться;
• сидячая работа и ненормированный рабочий день.

Заключение

Умение работать с Blender может стать не только увлекательным хобби, но и основной профессией. С каждым днем 3D-моделирование становится все более востребованным во всех отраслях жизни: киноиндустрии, дизайне, рекламе, архитектуре, производстве. Работать можно будет как в офисе, так и удаленно, самостоятельно строя свой график. Сервис hh.ru предлагает для таких специалистов вакансии с оплатой от 80 000 до 250 000 рублей. Но для этого нужно выбрать хорошие курсы Blender. Стоит обращать внимание на содержание программы, ее продолжительность и уровень сложности, профессионализм преподавателей, доступность дополнительных ресурсов. Изучить Blender нужно каждому, кто хочет иметь творческую профессию и развиваться в сфере технологий будущего.

Подборки по схожим темам:

1. Лучшие курсы по созданию сайтов
2. Лучшие курсы веб-разработчика
3. Лучшие курсы HTML и CSS
4. Лучшие курсы по языкам программирования

Я буду рада узнать ваше мнение и готова добавить в подборку другие курсы, которые вы считаете достойными внимания. Делитесь впечатлениями, если вы уже прошли обучение, добавляйте свои комментарии или замечания.

Проект, доступный на GitHub, стал ещё удобнее и функциональнее.

Список изменений

Основные изменения включают:

• Обновление команд: Добавлены команды и функции, соответствующие последним версиям Vim.
• Улучшенная визуализация: Схемы и диаграммы переработаны для лучшего восприятия.
• Исправления ошибок: Устранены опечатки и неточности, обнаруженные в предыдущих версиях.
• Форматы: Поддерживаются PDF и PNG, что удобно для печати и использования в цифровом виде.

Зачем использовать шпаргалку?

Vim славится своей мощностью и гибкостью, но кривая обучения у него достаточно крутая.

Шпаргалка помогает быстро освоить базовые команды и углубиться в сложные возможности редактора.

Она станет полезной как новичкам, так и опытным пользователям, желающим повысить свою продуктивность.

Как загрузить и начать использовать?

Вообще, сама табличка вот она:

Но если вам хочется получить более крупный формат, то

1. Перейдите на страницу проекта.
2. Скачайте последнюю версию в удобном формате (PDF или PNG).
3. Используйте шпаргалку как справочник в повседневной работе.

Этот инструмент был создан специально для тех, кто работает с большой и сложной кодовой базой, предлагая удобные визуальные решения и автоматизацию рутины.

Основные особенности и преимущества

Визуализация на холсте

Haystack превращает вашу кодовую базу в визуальный граф, который отображается на бесконечном холсте.

Это позволяет легко перемещаться между функциями, классами и методами, а также видеть взаимосвязи между ними. Такой подход значительно упрощает понимание структуры проекта и ускоряет процессы навигации и рефакторинга.

Автоматизация с помощью ИИ

Одним из ключевых преимуществ Haystack является навигационный «копилот», который использует искусственный интеллект для автоматизации рутинных задач.

Этот инструмент предугадывает ваши следующие шаги и предлагает изменения в коде, что позволяет ускорить процесс разработки. Например, Haystack может автоматически создавать методы или вносить изменения в код, которые вам потом нужно будет просто подтвердить или отклонить.

Удобство и интеграции

Haystack поддерживает интеграцию с популярными инструментами для разработки, такими как VSCode, что делает переход на новый инструмент максимально безболезненным.

Это значит, что вы можете сохранять свои настройки, расширения и горячие клавиши, продолжая работу в привычной среде, но с новыми возможностями.

Многофункциональность

Haystack также предлагает уникальные функции, такие как сохранение и загрузка рабочих пространств, что позволяет быстро переключаться между проектами или задачами.

Этот функционал особенно полезен для тех, кто работает над несколькими проектами одновременно или часто меняет фокус своей работы.

Планы на будущее

Разработчики Haystack активно работают над расширением функционала, включая поддержку большего количества языков программирования и добавление новых функций для анализа кода.

В ближайшем будущем планируется интеграция инструментов для анализа производительности кода и поддержки написания сложных сценариев, что сделает Haystack еще более мощным и полезным инструментом для программистов.

Скачать IDE можно с официального сайта.

В этой статье мы расскажем, что такое Grafana, каковы возможности этой платформы, как установить и как использовать Grafana в различных проектах.

Grafana полезнее всего воспринимать не отдельно, а как часть общего DevOps-пути. Если нужен полный контекст — от первого деплоя до наблюдаемости и инцидентов, посмотрите Roadmap DevOps-инженера в 2026 году: что учить и в каком порядке.

Grafana — open-source платформа для визуализации данных и мониторинга: превращает метрики из любых источников в интерактивные дашборды.

Поддерживает сотни источников данных — Prometheus, PostgreSQL, MySQL, Graphite, облачные сервисы и многое другое.

Есть бесплатная облачная версия (Grafana Cloud) и self-hosted вариант без ограничений по числу пользователей.

Применяется в ИТ-мониторинге, бизнес-аналитике, промышленном IoT, отладке приложений и анализе сетевого трафика.

Grafana vs Kibana: Grafana лучше для метрик и дашбордов, Kibana — для анализа логов в стеке Elastic.

Что такое Grafana

Многофункциональная платформа Grafana — эффективный инструмент графической визуализации и мониторинга. Благодаря этому сервису пользователь может отображать данные из любых источников в виде дашбордов, диаграмм и графиков. Выполняется и анализ этих данных.

Информативные и красочные панели используются для управления, оценки эффективности систем, сервисов, приложений, коммерческих проектов. Открытый исходный код позволяет настраивать Grafana под задачи различного масштаба и степени сложности. В графическом виде могут быть представлены практически любые массивы информации, в том числе текстовые.

Инструмент создан разработчиками для аналитической работы в производственной, финансовой, ИТ-отрасли и других. Использовать Grafana можно как для решения узкоспециализированных задач, так и в целях отслеживания статистической информации.

В числе ключевых характеристик платформы:

• Взаимодействие с любыми информационными источниками, в том числе с базами данных, сервисами мониторинга, статистическими материалами (временными рядами).
• Гибкие настройки дашбордов, позволяющие демонстрировать нужные сведения в удобном для пользователя виде.
• Масштабируемость и поддержка множества плагинов, что делает возможным интеграцию с другими системами и добавление новых функций.
• Наличие уведомлений и оповещений, что позволяет пользователям быстро реагировать на изменение в массивах данных или в статусе системы.
• Наличие средств для верификации и авторизации пользователей, что обеспечивает безопасный доступ к информации.

Grafana можно установить на все распространенные операционные системы, включая Windows и Linux во всех модификациях.

С чем взаимодействует Grafana

Grafana работает со всеми известными источниками данных, это универсальный инструмент, который можно адаптировать к различным отраслям.

Перечислим наиболее популярные источники, с которыми взаимодействует платформа:

• Базы данных. Сюда входят все популярные базы данных, в том числе PostgreSQL, MySQL, SQLite. Сервис анализирует информацию, хранящуюся на этих площадках и визуализирует ее в виде диаграмм различного типа, графиков, таблиц.
• Сервисы мониторинга. Grafana легко интегрируется с широко известными системами мониторинга, в том числе с Prometheus и Graphite. Благодаря интеграции на дашбордах можно наглядно отследить статус системы с помощью различных метрик и данных.
• Временные ряды (статистика) и интерфейсы API. На платформе можно работать со статистическими материалами любого типа — например, данными о производственных процессах, сведениями о температуре в помещениях, сетевом трафике.
• Плагины. Инструмент работает со множеством плагинов, которые существенно расширяют его функции. Эти программные модули применяются для подключения новых источников информации и интеграции с разными сервисами и системами.

Благодаря открытому исходному коду, Grafana можно настроить на работу с любыми типами данных, в том числе из облачных сервисов, и визуализировать их так, как удобно пользователям, на одной панели.

В организациях, которые решили использовать Grafana, доступ к сведениям с помощью платформы могут иметь все сотрудники, которым это нужно. Это существенно расширяет возможность командного взаимодействия при выполнении сложных задач. При этом специалисты могут работать в удаленном режиме. Однако в таких системах пользователям важно не забывать о безопасности — встроенные возможности Grafana позволяют настроить ограниченный доступ для нужного круга лиц.

Визуализация на платформе Grafana

Визуализация в Grafana — ключевая опция проекта. Система отображает сведения различного характера в наглядном и понятном виде. Визуализация нужна для мониторинга, анализа и управления данными.

Рассмотрим рабочие элементы платформы.

Панель

Главный элемент визуализации. На панели отображается заданный набор данных в определенном формате — в виде красочной диаграммы, графика, тепловой карты либо временного ряда.

Возможна интеграция с плагинами, созданными самими пользователями — в этом случае информация может быть представлена в виде карты мира, циферблата часов и т.д. Стиль и формат пользователь настраивает по своему усмотрению. Панель можно перемещать в другое место, менять ее параметры и размеры.

Дашборд

Совокупность панелей, объединенных тематически и расположенных на одной вкладке. Используется для визуализации обширных массивов данных. Платформа позволяет настраивать дашборды в разных форматах и использовать их для онлайн-мониторинга и анализа информации.

Можно собрать дашборд из разных панелей для отображения различных типов данных. Меняя переменные, операторы могут переключать данные, в том числе с отдельных серверов. Дашборды фрагментируют, разбивают на секторы и всячески адаптируют в зависимости от пользовательских задач.

В комьюнити Grafana входит множество разработчиков, поэтому юзерам доступен огромный выбор уже готовых дашбордов для любых типов данных и их источников.

Аннотации

Опция добавления комментариев и меток к дашбордам позволяет делиться сведениями с другими пользователями, подсвечивать определенные участки и точки на диаграммах и графиках.

Аннотации добавляются вручную либо в автоматическом режиме в зависимости от наступления определенных событий. Чтобы прочитать информацию или увидеть теги, необходимо навести курсор на аннотацию, которая на графиках имеет вид красной линии.

Дополнительные функции

Сообщество разработчиков на Github создает дополнительные возможности для удобной работы с инструментами.

К ним относятся:

• Шаблоны. Пользователи создают шаблоны дашбордов, чтобы использовать нужные конфигурации и параметры панелей. Это ускоряет и облегчает процесс создания дашбордов. Настройки можно использовать для других типов данных.
• Автоматизация. Работу Grafana можно автоматизировать с помощью программных интерфейсов, плагинов и интеграций с другими продуктами. Таким способом можно автоматически создавать панели, настраивать уведомления, обновлять конфигурации дашбордов.
• Экспорт данных. На платформе можно экспортировать информацию в любые форматы включая PNG, PDF, CSV. Такая опция нужна для сохранения результатов мониторинга или формирования аналитических отчетов.
• API. Grafana предоставляет интерфейс для управления и точной настройки. С помощью API пользователи создают, видоизменяют и удаляют дашборды, настраивают уведомления, запрашивают данные и т.д.
• Оповещения и уведомления. На платформе есть настройки оповещений, которые срабатывают при наступлении заданных условий. Опция нужна для оперативного реагирования на события и результаты.
• Ограничение прав. Опция позволяет управлять доступом и разграничивать права пользователей в зависимости от их статуса и выполняемых обязанностей.

Дополнительные возможности делают Grafana еще более эффективным инструментом с гибкими настройками и многочисленными функциями.

Как установить

Для установки платформу необходимо зайти на официальный сайт Grafana. Чтобы изучить возможности системы, используют облачные платформы. К платформе подключают источники данных и настраивают дашборды.

Разработчики предлагают протестировать платформу бесплатно, на таком тарифе есть определенные ограничения по трафику, количеству запросов, объему хранилища и числу пользователей. Можно скачать платформу на сервер, что устранит все ограничения. Но в этом случае потребуется оплатить аренду сервисных мощностей.

Создатели платформы называют в числе ключевых преимуществ Grafana ее гибкость и универсальность. Любые данные можно трансформировать в панели, созданные специально для вашей команды и выполняющие действительно важные задачи. Особенно полезно использовать платформу на крупных предприятиях — любые производственные данные или информацию по персоналу можно представить в виде понятных диаграмм и провести анализ в режиме реального времени. При этом нужные сведения можно получать столько раз в день, сколько потребуется.

Практическое применение инструмента Grafana

Существует множество способов использования Grafana в различных проектах.

Один из примеров применения — мониторинг микроклимата на производстве. Платформу подключают к базе данных компании, чтобы визуализировать изменение температуры, уровня углекислого газа и других параметров на важных участках производства.

Отслеживание данных позволяет контролировать микроклимат в режиме реального времени. Информация поступает в базы данных непосредственно с датчиков. В свою очередь отвечающий за качество воздуха и температуры сотрудник соответствующим образом корректирует работу климатической системы — например, включает увлажнитель, настраивает кондиционер или открывает окна. Систему можно настроить на автоматический режим.

Другой пример практического использования — отладка приложений. Grafana, подключенная к базе данных жалоб от клиентов, позволяет классифицировать обращения по разным категориям и оперативно устранять причины ошибок в приложениях. Нм дашбордах отображаются графики загрузок и производительности софта — аномалии видны в режиме онлайн, что позволяет оперативно провести отладку.

Еще одна распространенная сфера применения — использование платформы в качестве инструмента аналитики в бизнесе. Дашборды помогают принимать обоснованные и эффективные решения на основе полученной и обработанной информации на дашбордах.

Практикуется интеграция с сервисом Google Analytics или Яндекс Метрика. С помощью аналитики предприниматели проводят мониторинг клиентских запросов, оптимизируют цикл взаимодействия аудитории, вносят своевременные изменения в ассортимент.

Итоги

Grafana — инструмент с большими возможностями. Платформа обладает гибкими настройками и совмещается с любыми базами данных, в том числе серверами, интернет-ресурсам и облачными сервисами

При этом на одной панели можно отслеживать данные из нескольких источников, что делает платформу универсальным инструментом для предпринимательства, ИТ-разработки и статистического анализа. Полученной в ходе исследований информацией пользователи могут делиться как с внутренней аудиторией, так и со всем миром. Дашборд можно экспортировать на любое устройство в виде прямой ссылки. При этом настройка и использование Grafana интуитивно понятно и доступно рядовым пользователям компьютеров и гаджетов.

I am Andrey Stolbovsky, SDM at Amazon. Before Amazon I was developing Monitoring at Yandex, and in this articale I will demystify these tools and help you make informed decisions about which is best for your specific needs in this comprehensive comparison.

I. Understanding the Basics

To begin this journey of comparison, it is critical to first understand the fundamental nature of these tools. CloudWatch is AWS’s native monitoring and observability service. It is designed to be tightly integrated with AWS services, allowing you to collect, visualise, and analyze data from various AWS resources. Grafana, on the other hand, is an open-source platform that serves as a unified monitoring and observability solution. It’s known for its adaptability, allowing you to connect to a wide range of data sources, making it an excellent choice for multi-cloud and hybrid environments.

The key difference lies in their origins and design philosophies. CloudWatch is specifically designed for AWS services, making it a seamless choice for AWS-centric environments. Grafana, however, follows a more open-source, community-driven approach, catering to those who operate in diverse cloud and on-premises ecosystems.

II. Features and Capabilities

CloudWatch

Metrics collection and visualisation are core features of CloudWatch. It can collect data from various AWS resources and provide visually appealing graphs and dashboards.

Alarms and notifications: CloudWatch allows you to set up alarms for certain metrics, notifying you when specific thresholds are breached.

Log management and analysis: It provides built-in log management features to monitor and analyze logs across your AWS infrastructure.

Integration with other AWS services: CloudWatch seamlessly integrates with other AWS services, enhancing its capabilities.

Grafana

Data source flexibility: One of Grafana’s key strengths is its ability to connect to various data sources, not limited to AWS, making it ideal for multi-cloud and hybrid environments.

Dashboard customization and templating: Grafana offers a highly customizable dashboard creation, enabling you to tailor monitoring solutions to your specific needs.

Community-driven plugins and extensions: Grafana’s vibrant community contributes plugins and extensions, expanding its functionality.

Support for on-premises and multi-cloud environments: The platform is versatile, making it a valuable tool for businesses with diverse infrastructure needs.

III. Performance and Scalability

CloudWatch

Within the AWS ecosystem, CloudWatch scales automatically with the resources you use, making it well-suited for AWS-centric environments. However, this scalability can come with a price, as costs may increase as you collect more data and add more resources.

Grafana

Grafana shines in multi-cloud and hybrid environments. It can adapt to various data sources, providing a unified monitoring solution across your entire infrastructure.

Its scalability is advantageous when dealing with diverse environments. Additionally, Grafana can be integrated with CloudWatch to extend its capabilities to AWS services.

IV. Ease of Use and Flexibility

CloudWatch

The AWS Console interface makes CloudWatch accessible to AWS users. Setup and configuration are relatively straightforward, especially for those who are already familiar with the AWS environment. But, it may have a learning curve for users who are new to AWS, and some limitations may be encountered when dealing with non-AWS resources.

Grafana

Grafana’s intuitive UI for dashboard creation appeals to both beginners and experts. It excels in providing a flexible, user-friendly environment. The ability to connect to various data sources may slightly increase the learning curve, but it’s a trade-off for the versatility it offers.

V. Cost Considerations

AWS has made a name for itself by pioneering a “pay-as-you-go” pricing model that allows businesses to pay only for the services they use. This model, although a blessing for scalability, can be a double-edged sword if not managed judiciously. AWS CloudWatch, being an integral part of the AWS ecosystem, falls under this pricing model. However, the cost structure can sometimes be tricky to decipher.

Under the AWS umbrella, CloudWatch employs a multi-tier pricing model that charges based on the number of custom metrics, custom events, and logs you monitor. To understand the cost implications, you’ll need to have a clear picture of your usage patterns and the specific AWS resources you intend to monitor. It’s important to keep a close eye on the AWS pricing calculator, and if you’re new to AWS, it’s highly advisable to start with AWS’s Free Tier to get a sense of your potential costs.

For smaller businesses, this can be a cost-effective way to get started with cloud monitoring, as the “pay-as-you-go” model allows for cost scalability based on real usage. However, large enterprises with extensive cloud infrastructure may find the costs rising significantly as their operations grow.

To optimise your costs with CloudWatch, you can employ a few strategies:

• Resource Tagging: Tagging your AWS resources can help you track and monitor specific resource groups, making it easier to allocate costs and ensure efficient utilisation.
• Custom Metric Management: Carefully select and define your custom metrics to avoid unnecessary costs associated with excessive metric creation.
• Set Up Alarms: Establish CloudWatch alarms to monitor resource usage proactively and trigger notifications only when necessary.
• Scheduled Monitoring: Adjust the frequency of data collection to reduce the volume of data processed by CloudWatch, which can have a direct impact on costs.
• Utilise AWS Trusted Advisor: This AWS tool can help identify opportunities for cost optimisation within your AWS environment, including CloudWatch.

On the other side of the cloud monitoring spectrum, Grafana is renowned for its open-source nature, which can be incredibly cost-effective. However, it’s essential to understand that while Grafana itself is open source, there are associated costs related to hosting, support, and integrations.

Grafana’s open-source foundation offers a wealth of flexibility and customisation options without the need for upfront licensing fees. This open-source nature makes it a cost-effective solution for organisations looking to create dashboards and visualisations based on the data collected from various sources.

When it comes to Grafana, there are a few potential cost considerations:

• Hosting: If you decide to host Grafana on your own infrastructure, you’ll need to budget for server resources, network costs, and ongoing maintenance.
• Support: Grafana offers various support plans, each with a different level of service and pricing. Depending on the complexity of your deployment and your organisation’s needs, you may choose to invest in a support plan to ensure smooth operations.
• Plugins and Data Sources: While Grafana itself is open source, you might need to invest in plugins or data sources to integrate with specific data platforms, and these may come with associated costs.
• Scaling: As your monitoring needs grow, scaling Grafana to accommodate increased traffic and data sources might incur additional expenses.

Understanding these cost considerations is crucial to determining the most cost-effective approach for your organization’s unique cloud monitoring requirements.

VI. Real-World Use Cases

To provide you with a clearer understanding of when to use CloudWatch, let’s explore some real-world scenarios where this native AWS service excels.

• Native AWS Environment: CloudWatch truly shines in environments where AWS is the primary cloud provider. Its seamless integration with AWS resources simplifies monitoring and ensures that you get the most out of your AWS services.
• Startups and SMBs: Smaller businesses benefit from CloudWatch’s ease of use and cost-effective pricing. It’s an excellent choice for those looking to scale their applications without a steep learning curve.
• Success Stories: Companies like Airbnb, Netflix, and Samsung have experienced significant improvements in their operations by harnessing CloudWatch. For instance, Netflix uses CloudWatch to monitor its microservices architecture, ensuring a seamless streaming experience for millions of users.

Now, let’s explore instances where Grafana’s flexibility and extensibility make it a preferred choice.

• Multi-Cloud and Hybrid Environments: If your organisation operates across multiple cloud providers or uses a hybrid setup with on-premises infrastructure, Grafana’s data source flexibility is invaluable. It allows you to create a unified view of your entire environment.
• Customization: For organizations with unique monitoring requirements, Grafana’s custom dashboards and the vast library of community-driven plugins provide the ability to tailor monitoring solutions to your exact specifications.
• Success Stories: Grafana has become a staple in companies like PayPal, Red Hat, and eBay. PayPal, for instance, utilises Grafana to monitor thousands of servers across different data centers and cloud providers, ensuring uninterrupted payment services.

VII. Integration Possibilities

While CloudWatch and Grafana are powerful tools individually, combining them strategically can result in an observability powerhouse.

Data Source Integration: Grafana can connect to CloudWatch as a data source, allowing you to leverage its native AWS integration while also benefiting from Grafana’s visualization and alerting capabilities. This hybrid approach provides a holistic view of your AWS resources while offering extensive customization options.

Cross-Cloud Monitoring: In scenarios where your organization uses multiple cloud providers, you can use Grafana to consolidate data from AWS CloudWatch, Azure Monitor, and Google Cloud Monitoring into a single dashboard. This approach simplifies cross-cloud monitoring and enhances your ability to manage resources effectively.

Custom Alerts and Visualisation: Grafana can be used to create custom alerts and visualizations for CloudWatch metrics. This means you can fine-tune your monitoring strategy to meet your specific needs, ensuring that you only receive alerts relevant to your environment.

Efficient Resource Utilisation: By combining CloudWatch and Grafana, you can optimise resource utilisation and cost efficiency. For example, you can set up dynamic scaling with CloudWatch while visualising performance data and trends in Grafana, allowing for data-driven decisions on resource allocation.

Conclusion

The choice between CloudWatch and Grafana ultimately depends on your specific needs and the complexity of your cloud environment. CloudWatch, with its native integration and ease of use, is ideal for organisations deeply rooted in AWS and those looking for a straightforward solution.

On the other hand, Grafana’s flexibility, community-driven plugins, and compatibility with various data sources make it a top choice for companies operating in multi-cloud environments, hybrid setups, or those with unique monitoring requirements.

The good news is that you don’t necessarily have to choose one over the other. In fact, harnessing the strengths of both CloudWatch and Grafana through strategic integration can unlock a new level of observability and monitoring capability.

Меня зовут Иван Успенский, я работаю с UI/UX и аналитическими решениями в «КОРУС Консалтинг» — и сегодня мы с вами поговорим о том, в чем сходства и различия слайдов и дашбордов (и как можно сделать их действительно хорошими), а еще попробуем понять: помогут ли нейросети в их подготовке.

Слайд в презентации ≠ дашборд

И слайд, и дашборд предназначены для представления какой-либо информации, значимой для потребителя. Для обоих вариантов используют различные способы визуализации, элементы оформления, разработанные специально для какой-то ситуации. Причём для дашборда более характерна ситуация повторяющаяся, а для слайда — единичная, но правило это отнюдь не жёсткое.

Слайд в презентации вполне может, как и дашборд, использовать внешний источник данных (подключенный файл электронных таблиц) для аналитических визуализаций. Он может также иметь интерактивные элементы и вложенности, переходы и прочее. На этом сходства между ними заканчиваются.

Дашборд лишён смысла, если на нём не представлены какие-либо данные — и чаще всего цифровые. Слайд же, теоретически, может никаких данных и не содержать, ограничиваясь картинкой или заголовком. Кроме того, чаще всего дашборд получает данные из какой-либо автоматизированной системы с установленным регламентом загрузки, а для слайда такой необходимости нет. Есть разница и в инструментарии: для создания дашборда недостаточно компьютера с установленным пакетом «офисного» ПО.

Почему и слайды, и дашборды бывают не очень

Попробуем разобраться, различны ли причины низкого качества для этих продуктов труда.

Чтобы создать качественный инструмент визуализации данных (кстати, качество — это соответствие требованиям, а не что-либо еще), необходимо:

1. Определить потребителей, для которых инструмент создается, учесть их специфические особенности и потребности.
2. Понимать цель(и) инструмента и задачи, которые с его помощью будут решать.
3. Изучить контекст применения, включая и триггер(ы) начала процесса.
4. Собрать и обработать необходимые исходные данные.
5. Оформить внешний вид и поведение продукта с учётом всего вышеизложенного, а также с использованием хороших практик, показавших свою результативность в сходных задачах.

В этом процессе могут быть и исключения — например, сложно понять, для кого вы делаете продукт, когда группа потребителей информации столь велика, что ключевые особенности её участников вычленять бессмысленно. Но в остальном ответ на эти вопросы — залог качественных данных и для дашборда, и для слайда. Часто именно этот этап подготовки пропускают и получают в итоге качество ниже среднего.

Что нужно учесть при подготовке данных

Потребности и особенности потребителей диктуют всё — от состава данных и до внешнего вида инструментов. Например: топ-менеджеру для быстрого принятия управленческого решения нужны только самые верхнеуровневые данные по определенному набору показателей, характеризующих деятельность организации. Кроме того, он привык считывать красный цвет как негативный — а в целом визуальное решение должно соответствовать утвержденному фирменному стилю.

1. Цели и задачи конкретизируют набор и компоновку информации, её поведение, возможные реакции на действия пользователя или изменения извне. Например, если пользователю нужно получить актуальную информацию, то в системе должно быть предусмотрено обновление из источника данных. Если потребуется детализация по какой-то из составляющих — в дашборде или соседних экранных формах должны быть предусмотрены детализирующий экран и способы перехода к его просмотру. Описание, содержащее необходимые потребителю вехи и промежуточные шаги можно назвать пользовательским сценарием.
2. Контекст использования инструмента — это обстоятельства, в которых он нужен пользователю и средства для работы с ним. На этом этапе важно понять — будут ли ваш слайд или дашборд изучать на экране (и каком именно экране в диапазоне от смартфона или даже умных часов — и до видеостены в ситуационном центре) или напечатают (в цвете? А на каком формате носителя?); будет ли просмотр сопровождаться чьими-либо комментариями или станет иллюстрацией к более ёмкому устному рассказу — и так далее. Значимыми могут быть очень многие вещи — соотношение сторон и разрешение экрана, возможность использования не только статических состояний визуализаций. Попробуйте представить разные сценарии — и легко увидите, что для них необходимо продумать.
3. Триггер — это точка старта; момент, когда потребители информации обратятся к вашему инструменту для начала работы с ним. Это может быть заданная точка во времени (например, 9-00 понедельника, в момент проведения совещания), состояние какого-либо индикатора в некой системе, событие или действие реального мира, не имеющее «цифрового состояния».
4. Правильный сбор и обработка необходимых данных. Это комплексная история, и здесь нужно учитывать все, что было в предыдущих пунктах, а также пользу — то, что мы показываем, должно быть нужно и своевременно.
5. Вёрстка визуального решения — т.е. компоновка информации, выбор и настройка способов визуализации — задача самая сложная. К сожалению, очень часто именно с этого, последнего — или предпоследнего — пункта мы и начинаем разработку визуализации.

И здесь подстерегают самые большие проблемы и сложности (если предшествующие этапы мы не прошли):

• Избыточность или недостаточность информации в поле зрения потребителя. Здесь, вероятно, наиболее частая ошибка — визуализировать все доступные данные по заданной теме на одном экране. Нехватка данных также явление нередкое — и происходит чаще всего именно от отсутствия сформулированных пользовательских сценариев. Как мы можем искать информацию для представления неизвестно кому и неизвестно зачем?
• Неудачный выбор способа визуализации. Здесь существует масса инструкций — например, применять Pie-диаграммы только тогда, когда есть задача дать представление о примерном соотношении долей общего значения, дробящегося не более чем на 5-6 составляющих. Или для всех визуализаций с одной единицей измерения в пределах экрана используется один масштаб по основной оси значений (а для экстремально высоких или низких значений можно использовать специальную «масштабную» область, очертив её пунктирной линией и добавив линии сопряжения с соседней диаграммой).
• Стремление «сделать красиво», в том числе и с использованием готовых паттернов, предлагаемых редактором презентаций или BI-системой, в которой мы собираем дашборд. Если у вас нет возможности привлечь дизайнера, а собственные навыки лежат в иной плоскости — лучшим решением будет минимализм. Размещайте на экране только необходимые элементы, применение которых явно диктуется целями и задачами потребителя информации. Если вам кажется, что на экране должно быть много всего — вспомните о слайдах Стива Джобса, мастерство которого в представлении информации, вроде бы, никто никогда не оспаривал.

Почему ИИ не сделает вам красивый слайд целиком

Последнее время активно набирает обороты история с нейросетями, способными, казалось бы, творить визуальные чудеса — и даже делать красивые презентации. И они действительно могут помочь — но только на последнем этапе работы, и то лишь в некоторых аспектах. Вернитесь выше. Посмотрите на описанные этапы. Попробуйте собрать из этого полный исчерпывающий запрос для нейросети. Получилось?

Для того, чтобы поставить корректную задачу «искусственному интеллекту», нам придется слишком многому его учить — и о слишком многом рассказывать по конкретному кейсу, причем — итеративно, многократно уточняя и дополняя запрос. С одной стороны, новость вроде бы невеселая: помощи ждать неоткуда. С другой — понимание и навык применения изложенной методологии показывает, что нас еще не скоро заменят на роботов. К тому же, ничто не мешает использовать AI для решения отдельных визуальных задач.

Вот, в чём проблема: нейросеть успешно рисует тучного рыжего мужчину в самом расцвете сил, который летает в облаках, но не может пририсовать к телу пропеллер. Он то и дело оказывается частью самолёта на заднем плане. Иногда удаётся сгенерировать мужчину с крыльями феи на спине, но никак не Карлсона.

Конкурс Карлсонов

Канал объявил конкурс: нарисовать Карлсона с использованием MJ и StableDiffusion. Запрос для нейросети можно формулировать только текстом, без использования картинок или референсов.

Приз — базовая подписка на Midjourney или 100 часов GPU в коллабе.

К настоящему моменту под записью набралось 400 комментариев разной степени безумия.

На примере выше наглядно показана проблема с пропеллером. Нейросеть отчаянно пытается куда-нибудь прилепить самолёт, но всё тщетно.

Пример того, насколько буквально нейросети понимают запрос. В целом всё сделано правильно: рыжий, тучный, с пропеллером. Но всё ещё не Карлсон.

Безумный четырёхрукий Карлсон. Такому не очень-то хочется доверять своего Малыша.

Как заставить Midjourney нарисовать Карлсона

Проблема может заключаться в том, что нейросеть не понимает контекста запроса. Она декомпозирует запрос на отдельные фрагменты и пытается собрать изображение из того, что найдётся и релевантно именно фрагментам, а не полному запросу.

Можно использовать одну фишку Midjourney — использовать двойное двоеточие :: как усилитель логической части сообщения. Этот знак расставляет приоритеты фрагментов в запросе. Объяснить сложновато, приведу пример.

К примеру, по запросу redhead::1 man::2 with airscrew on his back::3 нейросеть будет подбирать в первую очередь изображения пропеллера на спине, затем добавит к результату мужчину, а уже потом, быть может, сделает его рыжим.

Ещё можно использовать двойное короткое тире --. Оно позволяет исключить из генерации то, чего там быть не должно. Ставить двойное тире нужно после основного запроса.

В случае с Карлсоном нам нужно избавиться от самолетов. Тогда запрос будет примерно таким: redhead::1 man::2 with airscrew on his back::3 --no airplanes.

Подробнее о настройке нейросети можно узнать здесь.

Мои тщетные попытки

Я решил проверить, действительно ли нарисовать Карлсона — сложная задача.

Отправил первый запрос redhead::1 man::2 with airscrew on his back::3 --no airplanes и получил вот такой результат. Нейросеть поняла всё превратно и решила, что я хочу видеть человека с впалой спиной.

Подумал, что нейросеть может путаться из-за моей просьбы не рисовать самолёты. Убрал все двоеточия и короткие тире, чтобы задача была попроще. Добавил plump — упитанный. Результат не сильно отличается.

В третий раз я решил, что слово airscrew Midjourney может не понимать. Решил заменить его на куда более понятное propeller. Получилось лучше, начали появляться первые признаки винта на спине, но сам человек почему-то стал красным целиком.

Обрадовался прогрессу. Заменил man на male, а plump на fat, потому что в третий раз получился гуманоид, но не мужчина, а во второй раз мужчина был всего лишь широколицым, но не упитанным.

Оказалось, что обрадовался рано. Убедился, что нарисовать Карлсона — это сложно.

Что дальше?

Попробуйте и вы справиться с задачей. Присоединяйтесь к Midjourney, пытайтесь нарисовать своих Карлсонов и присоединяйтесь к челленджу.

Пожалуйста, присылайте свои результаты в комменты. И не забудьте запросы! Мне будет интересно узнать, что у вас получилось и с какой формулировкой. Может быть, я что-то сделал не так, из-за чего MJ не смогла выдать релевантные изображения.

Ещё, если вдруг решите принять участие в конкурсе, присылайте результаты в Телеграм: всё-таки приз ценный, а конкурс — интересный. Удачи!

На YouTube-канале CompilerStuck опубликовали новое видео. В нём демонстрируется визуализация 20 видов сортировок на примере построения новогодней ёлки. Быстрая сортировка (dual pivot и pivot middle), сортировка пузырьком, циклическая сортировка — вот лишь часть из того, что можно найти в видео:

В конце ролика автор показал таблицу, в которой внёс основные показатели использованных сортировок.

Так, например, пузырьковая сортировка справилась с 1080 элементами за 30,95 мс. Рекордсменом со знаком минус в этом плане оказалась гравитационная сортировка. На работу с теми же 1080 элементами она потратила 2081,97 мс.

Источник: YouTube/CompilerStuck

Highcharts

Является лидером в своей отрасли, т.к. предлагает несколько десятков компонентов для визуализации всевозможных данных. С помощью этой библиотеки легко добавлять интерактивные, анимированные графики и различные типы диаграмм на сайт или в веб приложение. Отдельного внимания заслуживают диаграммы фондовых рынков stocks markets с детальной навигацией и техническими индикаторами. Библиотека не очень удобна при работе из баз данных, т.к. нужно самостоятельно прописывать скрипты. Среди ее достоинств, несомненно, выделяется легкость и простота в изучении и настройках. Библиотека бесплатна для некоммерческого использования, цена для коммерческого использования – 80$ на одном сайте и 360$ безлимит.

ApexCharts

Предлагает легкие и элегантные элементы для визуализации финансовой информации, где во главе угла стоит дизайн и стиль. Библиотека позволяет глубоко кастомизировать внешний вид виджетов, отображать динамические данные и плавную анимацию. Есть возможность загрузки динамических рядов в графики и размещения информации на диаграммах. Легкое масштабирование и прокрутка. К недостаткам этого решения можно отнести довольно скудную документацию. Распространяется под лицензией MIT.

Webix Framework

Библиотека выделяется из списка большим набором адаптивных UI виджетов, что позволит вам построить полноценные аналитические модели. Предлагаемые скины значительно сократят время на разработку и прототипирование. Javascript виджеты отличаются глубокими возможностями по кастомизации. Библиотека включает в себя такие популярные типы графиков, как линии, сплайны, гистограммы, круговые диаграммы и т.д. Вы можете определить внешний вид диаграммы, изменив дизайн всех ее элементов, включая всплывающую подсказку, цвет, масштаб, шаблон и многое другое. К отдельным преимуществам решения можно отнести детальную документацию на русском языке и активный форум. Цена на пакет с бессрочной коммерческой лицензией, обновлениями и технической поддержкой в течение года стартует от 849$.

D3.js

Является обширнейшим сборником виджетов для визуализации данных. Количество элементов, входящих в библиотеку, может сыграть с вами злую шутку, т.к. на поиск нужного виджета может уйти много времени. К сожалению, количество не всегда переходит в качество, и многие UI могут потребовать серьезной кастомизации и отладки. Библиотека вряд ли будет полезна для построения простых графиков. Но с ее помощью можно создавать гистограммы, деревья, круговые диаграммы, инфографики. Ограничением для использования в коммерческих решениях может послужить BSD лицензия, под которой распространяется библиотека.

Ember Charts

Ember Charts больше похожа на библиотеку диаграмм, созданную с помощью фреймворков Ember.js и d3.js. С библиотекой Ember Charts вы можете создавать такие графики, как временные ряды, точечные, круговые и гистограммы. Более того, вы сможете легко расширять и изменять диаграммы, поскольку библиотека предлагает большие возможности настроек. Компоненты работают из коробки, благодаря чему можно создавать интерактивные графики. Распространяется под лицензией BSD.

Заключение

Разнообразие библиотек позволяет подобрать инструменты для каждого проекта. Приложения и сайты с наглядным отображением финансовых данных выглядят элегантно и легко привлекают внимание. Осталось только определиться с выбором.

Нет нужды брать в руки кисть, просто составьте алгоритм, описывающий шум Перлина или ряд Фибоначчи, а картину нарисует компьютер. Это называется процедуральным искусством (generative art, GA).

Проще говоря, GA — график некоторой функции. И если вам кажется, что график функции — это просто скучный набор линий, то как насчёт графика в виде Эйфелевой башни?

Кстати, процедурную генерацию применяют и в прикладных целях, например, для создания игровых уровней и целых миров. Именно так создаётся мир в Minecraft и Dwarf Fortress.

Смотрите, какие прикольные штуки делает программист Эрик Дэвидсон. Может, и вам захочется попробовать что-то подобное? Тогда переходите по ссылкам — у каждой картинки есть репозиторий, а у некоторых ещё и гайд по её созданию.

Letter Home

Репозиторий

Cube Towers

Репозиторий

Как это сделать?

Space Creator

Репозиторий

Hex Map Generator

Репозиторий

Sorting Visualisation

Репозиторий

Recursive Tree

Репозиторий

Как это сделать?

Runes

Репозиторий

Circle Shadows

Репозиторий

Как это сделать?

Simulated Code

Репозиторий

Как это сделать?

Circle Packing

Репозиторий

Watercolor Clouds

Репозиторий

Как это сделать?

Blind Mountain

Репозиторий

Solar System

Репозиторий

Как это сделать?

Pebbles

Репозиторий

Elementary Automata

Репозиторий

Space Invaders

Репозиторий

Как это сделать?

Basic Island Generator

Репозиторий

Planet Generator

Репозиторий

Color Cuber

Репозиторий

Cubo

Репозиторий

Transit Sketches

Репозиторий

Нам сложно отказываться от дел, на которые мы уже потратили много времени. Поэтому мы остаёмся на нелюбимой работе, вкладываемся в проекты, которые точно не «взлетят». А ещё продолжаем пользоваться утомительной библиотекой matplotlib для построения графиков, когда есть более эффективные и привлекательные альтернативы.

За последние несколько месяцев я осознал, что единственная причина, по которой я пользуюсь matplotlib, заключается в том, что я потратил сотни часов на изучение её запутанного синтаксиса. Из-за неё я жил на StackOverflow, пытаясь найти ответ на тот или иной вопрос. К счастью, для создания графиков на Python настали светлые времена, и после изучения доступных вариантов я выбрал явного победителя (с точки зрения простоты использования, документации и функциональности) в лице библиотеки plotly. В этой статье мы с ней познакомимся и научимся делать более качественные графики за меньшее время — зачастую с помощью одной строки кода.

Весь код для этой статьи доступен на GitHub. Все графики интерактивны, а посмотреть их можно на NBViewer.

Обзор plotly

Пакет plotly для Python — это open-source библиотека, основанная на plotly.js, которая, в свою очередь, основана на d3.js. Мы будем использовать обёртку для plotly под названием cufflinks, написанную для работы с DataFrame’ами Pandas.

Вообще, Plotly — это графическая компания с несколькими продуктами и open-source инструментами. Библиотека на Python бесплатна для использования, и мы можем создавать графики без ограничений в офлайн-режиме плюс до 25 графиков в онлайн-режиме.

Весь код из этой статьи был написан в Jupyter Notebook с plotly + cufflinks, запущенными в офлайн-режиме. После установки plotly и cufflinks с помощью pip install cufflinks plotly добавьте следующие импорты в блокнот Jupyter:

Гистограммы и бочки с усами

Графики по одной переменной — стандартный способ начать анализ, а гистограмма — надёжный выбор (хоть и не без изъянов) для отображения распределения. Давайте нарисуем интерактивную гистограмму количества лайков, используя статистику моих постов на Medium (df это обычный DataFrame):

Если вы работали с matplotlib, то вы заметили, что нам пришлось добавить всего одну букву (iplot() вместо plot()), чтобы получить гораздо более красивый и интерактивный график! Можно кликнуть на данные для получения подробностей, приблизить части графика и, как мы потом увидим, выбирать отдельные категории для просмотра.

А вот так можно построить наложенные друг на друга гистограммы:

Немного поколдовав с pandas, получим столбчатую диаграмму:

Как видите, мы можем совмещать возможности pandas и plotly + cufflinks. Для графика «ящик с усами», который показывает количество лайкнувших каждый пост, мы сначала используем pivot(), а затем строим график:

Преимущества интерактивности заключаются в том, что мы можем исследовать данные и делать их выборки любым образом. Ящик с усами содержит много информации, большая часть которой пройдёт мимо нас, если мы не сможем видеть числа!

Диаграмма рассеяния

Это, наверное, наиболее часто используемая диаграмма при анализе данных. Она позволяет увидеть изменение переменной с течением времени или отношение между двумя (или более) переменными.

Временные ряды

В значительной части данных содержится информация о времени. К счастью, plotly + cufflinks были разработаны с расчётом на визуализацию временных рядов. Создадим DataFrame с моими статьями и посмотрим, как менялись тренды.

Здесь мы в одну строку делаем сразу несколько разных вещей:

• Автоматически получаем красиво отформатированную ось X;
• Добавляем дополнительную ось Y, так как у переменных разные диапазоны;
• Добавляем заголовки статей, которые высвечиваются при наведении курсора.

Для большей наглядности можно легко добавить текстовые аннотации:

А вот так можно создать точечную диаграмму с двумя переменными, окрашенными согласно третьей категориальной переменной:

Сделаем график немного более сложным, используя логарифмическую ось (настраивается через аргумент layout, подробнее в документации) и установив размер пузырьков в соответствии с числовой переменной:

Если захотеть (подробности в блокноте), то можно уместить даже 4 переменные (не советую) на одном графике!

Как и раньше, мы совмещаем возможности pandas и plotly + cufflinks для получения полезных графиков:

Загляните в блокнот или документацию, чтобы увидеть больше примеров добавленной функциональности. Мы можем добавить текстовые аннотации, контрольные линии и линии тренда с помощью всего лишь одной строки кода и при этом сохраним всю интерактивность.

Продвинутые графики

Теперь познакомимся с несколькими графиками, которые используются не так часто, но могут выглядеть довольно впечатляюще. Мы воспользуемся plotly.figure_factory(), чтобы даже эти невероятные графики создавать в одну строку.

Матрица рассеяния

Матрица рассеяния — отличный выбор, если нам нужно изучить отношения между многими переменными:

Даже этот график полностью интерактивен, что позволяет нам исследовать данные.

Корреляционная тепловая карта

Чтобы отобразить взаимосвязи между числовыми переменными, сначала посчитаем коэффициенты корреляции, а затем создадим аннотированную тепловую карту:

Cufflinks также предлагает несколько тем, которые можно использовать для получения совершенно другого стиля, не прилагая усилий. Например, ниже можно увидеть графики с темами «space» и «ggplot»

Не 2D единым:

Ну и куда без круговой диаграммы?

Редактирование в Plotly Chart Studio

В процессе создания этих графиков в блокноте можно заметить маленькую ссылку в правом нижнем углу, которая гласит «Export to plot.ly». После перехода по ней вы попадёте в редактор графиков, где вы можете внести финальные штрихи в график перед презентацией графика. Вы можете добавить аннотации, выбрать цвета и в целом сделать из графика конфетку. Затем можно опубликовать график и поделиться ссылкой на него.

Ниже показаны два графика, которые я подправил в Chart Studio:

Мы упомянули много всего, однако мы всё ещё не раскрыли весь потенциал библиотеки! Настоятельно рекомендую заглянуть в документацию plotly и cufflinks, чтобы увидеть ещё более потрясающие графики:

Заключение

Когда речь заходит о библиотеках для построения графиков, есть несколько вещей, которые зачастую нужны разработчику:

1. Быстрое построение графиков в одну строку.
2. Интерактивные элементы для получения более узкой выборки.
3. Возможность углубиться в детали при необходимости.
4. Простая настройка для конечной презентации.

На данный момент лучше всего для этих целей в Python подходит plotly. Plotly позволяет быстро визуализировать данные и благодаря интерактивности помогает лучше в них разобраться. И давайте начистоту — визуализация должна быть одной из самых приятных частей data science! С использованием других библиотек построение графиков превращалось в утомительное занятие, однако plotly возвращает радость от этого дела.

Смотрите также: Основы статистики с Python

Зачем это нужно?

Авторы хотели привлечь интерес пользователей к теме хранения данных, а также поискать неочевидные корреляции, чтобы сделать сервис удобнее и полезнее.

На графиках выше представлены данные о трафике в течение дня в четырёх странах. Стрелки обозначают направление (загрузка или выгрузка), а размер пузырька — объём данных в гигабайтах. К слову, разница в цвете тут полезной нагрузки не несёт. Она призвана лишь подчеркнуть изменения в потоках данных.

Следующая визуализация показывает, насколько объём трафика может отличаться день ото дня. Каждый 24-часовой срез отражает картину запросов к данным в разных странах. Синие зоны обозначают страны Северной Америки, жёлтые — Европу, а красные — Азию.

На анимации ниже — пульсация «нитей» трафика от стран (точек на окружности) к GCP (её центру) и обратно.

Данные по разным странам команда Cloud Storage объединила в одном видео. Некоторые корреляции между ними очевидны: если страны расположены в одной временной зоне, их графики обращений к данным будут похожи. Однако авторы исследования заметили, к примеру, что движение трафика в Италии совпадает с тем, что наблюдается в Южной Африке, а трафик Карибских стран похож на канадский. Крис Талботт, возглавляющий отдел маркетинга в Cloud Storage, назвал их «цифровыми приятелями» и отметил, что Google пока не знает, как эти корреляции объяснить.

Оборудование Light Field Lab и ПО OTOY

Light Field Lab создаёт экраны для 3D изображений размером в сотни гигапикселей. Оборудование компании не требует подключения гарнитуры для получения картинки требуемого качества. Такой подход позволяет пользователю получить эффект полного погружения.

OTOY — разработчики технологии с открытым исходным кодом ORBX, предназначенной для обработки трёхмерной графики и отображения виртуальной реальности. Кроме того, в проекте будет использована созданная компанией вычислительная сеть графических процессоров RNDR, основанная на блокчейн-технологии.

Тандем только начал сотрудничество, и его участники не располагают почти ничем, кроме внушительных портфолио. Однако первые результаты совместной работы уже продемонстрированы компании Roddenberry Entertainment. Она основана Джином Родденберри, создателем франшизы Star Trek. Воплощение одной из концепций одноимённого сериала — голопалубы — и есть конечная цель сотрудничества двух команд разработчиков.

В сериале голопалуба — закрытое помещение, в котором можно смоделировать любую среду и ситуацию. Объекты в симуляции осязаемы, а зрители могут с ними взаимодействовать. Так далеко дуэт Light Field Lab и OTOY не заглядывает, однако разработчики считают возможным реализовать визуальную составляющую прототипа.

Итоговым продуктом сотрудничества должен стать полностью готовый к использованию комплект оборудования и программного обеспечения, монтируемый в специально оборудованном помещении. Продукт должен предоставлять потребителю возможность полного аудиовизуального погружения в моделируемую среду.

Авторы научной фантастики десятилетиями описывают и показывают в своих работах действие различных голографических устройств, а инженеры и учёные стремятся воплотить их предсказания. В июне 2018 года группа разработчиков представила систему, которая из записи футбольного матча на YouTube генерирует его трёхмерную модель в дополненной реальности.

Обновленный инструмент

Специалисты доработали существующие инструменты, а также поработали над оптимизацией. Актуальный список обновлений:

• улучшена визуализация объектов камеры и света;
• переработаны методы перемещения 3D-объектов;
• изменены горячие клавиши и жесты;
• добавлена новая среда выполнения, обеспечивающая более быстрый рендеринг проектов.

Также разработчики анонсировали выход инструмента Design Studio для совместной работы программистов и дизайнеров над созданием пользовательского интерфейса.

Новое ПО поддерживает работу с технологией Photoshop Bridge, что позволит импортировать макеты напрямую из Adobe Photoshop. Также компания открыла для разработчиков бесплатный банк визуальных эффектов.

Qt старается создать более удобные способы для реализации пользовательских интерфейсов. Напомним, что в апреле 2018 года компания анонсировала релиз графических модулей для Python.

Визуализация алгоритмов сортировки служит для того, чтобы понять, как работают одни из самых известных алгоритмов сортировки.

Сортировка вставками (Insertion sort)

Несмотря на то что этот алгоритм сортировки имеет довольно большую вычислительную сложность, он остаётся полезным, когда данные почти полностью отсортированы или размер данных не очень велик.

В алгоритме Insertion sort элементы входной последовательности просматриваются по одному, и каждый новый поступивший элемент размещается в подходящее место среди ранее упорядоченных элементов.

Временная сложность алгоритма — O(n2).

Пример реализации:

Сортировка пузырьком (Bubble sort)

Для понимания и реализации этот алгоритм — простейший, но эффективен он лишь для небольших массивов. Алгоритм считается учебным и практически не применяется вне учебной литературы, вместо него на практике применяются более эффективные алгоритмы сортировки.

В то же время метод сортировки обменами лежит в основе некоторых более совершенных алгоритмов, таких как сортировка перемешиванием, пирамидальная сортировка и быстрая сортировка.

Пример реализации:

Сортировка выбором (Selection sort)

Сортировка выбором — это некий гибрид между пузырьковой и сортировкой вставками. Как и сортировка пузырьком, этот алгоритм проходит по массиву раз за разом, перемещая одно значение на правильную позицию. Однако, в отличие от пузырьковой сортировки, он выбирает наименьшее неотсортированное значение вместо наибольшего. Как и при сортировке вставками, упорядоченная часть массива расположена в начале, в то время как в пузырьковой сортировке она находится в конце.

Пример реализации:

Сортировка Шелла (Shell Sort)

Алгоритм сортировки, являющийся усовершенствованным вариантом сортировки вставками. Идея метода Шелла состоит в сравнении элементов, стоящих не только рядом, но и на определённом расстоянии друг от друга. Иными словами — это сортировка вставками с предварительными «грубыми» проходами.

Невзирая на то, что сортировка Шелла во многих случаях медленнее, чем быстрая сортировка, она имеет ряд преимуществ:

• отсутствие потребности в памяти под стек;
• отсутствие деградации при неудачных наборах данных — быстрая сортировка легко деградирует до O(n²), что хуже, чем худшее гарантированное время для сортировки Шелла.

Пример реализации:

Сортировка слиянием (Merge sort)

Алгоритм сортировки упорядочивает списки (или другие структуры данных, доступ к элементам которых можно получать только последовательно, например — потоки) в определённом порядке. Эта сортировка — хороший пример использования принципа «разделяй и властвуй». Сначала задача разбивается на несколько подзадач меньшего размера. Затем эти задачи решаются с помощью рекурсивного вызова или непосредственно, если их размер достаточно мал. Наконец, их решения комбинируются, и получается решение исходной задачи.

Пример реализации:

Быстрая сортировка (Quick Sort)

Этот широко известный алгоритм сортировки был разработан английским информатиком Чарльзом Хоаром во время его работы в МГУ в советские годы.

Один из самых быстрых известных универсальных алгоритмов сортировки массивов: в среднем O(n log n) обменов при упорядочении n-элементов; из-за наличия ряда недостатков на практике обычно используется с некоторыми доработками.

Быстрая сортировка относится к алгоритмам «разделяй и властвуй».

Алгоритм состоит из трёх шагов:

1. Выбор опорного элемента из массива.
2. Перераспределение элементов в массиве таким образом, что элементы меньше опорного помещаются перед ним, а больше или равные — после.
3. Рекурсивное применение первых двух шагов к двум подмассивам слева и справа от опорного элемента. Рекурсия не применяется к массиву, в котором только один или отсутствуют элементы.

Примеры кода быстрой и пирамидальной сортировки на Python вы можете найти в статье «Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python».

Пирамидальная сортировка (Heapsort)

Heapsort — алгоритм, в основе которого лежит сравнение.

Алгоритм пирамидальной сортировки можно рассматривать как улучшенную версию алгоритма сортировки выбором: он делит входные данные на отсортированную и несортированную области, а затем последовательно уменьшает несортированную область, извлекая самый большой элемент и перемещая его в сортированную область. Улучшение состоит в том, что используется бинарная куча, а не алгоритм линейного поиска, чтобы найти наибольшее значение.

Пирамидальная сортировка является одним из методов, быстродействие которых оценивается как O(n log n).

Список рассматриваемых алгоритмов:

• алгоритм поиска A*;
• алгоритм поиска Jump Point Search;
• алгоритм обнаружения циклических схем в направленном графе;
• алгоритм поиска в глубину (Depth First Search);
• алгоритм поиска в ширину (Breadth First Search);
• алгоритм Дейкстры.

Алгоритм поиска A*

Алгоритм поиска по первому наилучшему совпадению на графе, который находит маршрут с наименьшей стоимостью от одной вершины (начальной) к другой (целевой, конечной).

A* пошагово просматривает все пути, ведущие от начальной вершины в конечную, пока не найдёт минимальный. Как и все информированные алгоритмы поиска, он просматривает сначала те маршруты, которые «кажутся» ведущими к цели. С исходным кодом алгоритма вы сможете ознакомиться на дополнительном ресурсе.

Алгоритм поиска Jump Point Search (JPS)

JPS выполняет поиск пути быстрее, будто «перескакивая» некоторые места, которые должны быть просмотрены. Характерным отличием JPS от других алгоритмов является отсутствие требований для предварительной обработки и дополнительных затрат памяти.

Более подробно ознакомиться с работой этого алгоритма вы сможете в развёрнутой статье, посвящённой ему. С кодом этого алгоритма предлагаем ознакомиться на дополнительном ресурсе.

Алгоритм обнаружения циклических схем в направленном графе

Принцип работы алгоритма строится на поиске вершин без входящих или выходящих рёбер, которые в итоге исключаются. Из оставшихся вершин алгоритм строит циклическую схему. Если все вершины были удалены, то это значит, что граф не содержит циклы и теперь называется направленным ациклическим графом.

С исходным кодом алгоритма и его интерактивной презентацией вы сможете ознакомиться в источнике.

Алгоритм поиска в глубину

Стратегия алгоритма состоит в том, чтобы идти «вглубь» графа, насколько это возможно. Алгоритм поиска в глубину описывается рекурсивно: перебираются все исходящие из рассматриваемой вершины рёбра. Если ребро ведёт в вершину, которая не была рассмотрена ранее, то алгоритм нужно запустить от неё, а после вернуться и продолжить перебирать рёбра. Возврат происходит в том случае, если в рассматриваемой вершине не осталось рёбер, которые ведут в нерассмотренную вершину. Если после завершения алгоритма не все вершины были рассмотрены, то необходимо запустить алгоритм от одной из нерассмотренных вершин.

Давайте рассмотрим работу алгоритма на анимации ниже. Как видите, путь «вглубь» графа начинается с вершины A, затем проверяется вершина B, дальше вершины D и E. Таким образом алгоритм проверяет все вершины данной ветви и «возвращается» для исследования другой ветви. Алгоритм заканчивает работу на вершине A, потому что вершина D уже была проверена раннее. С кодом алгоритма вы сможете ознакомиться в статье, посвящённой ему.

Алгоритм поиска в ширину

Поиск в ширину (BFS) работает путём просмотра отдельных уровней графа, начиная с узла-источника. Стоит отметить, что этот алгоритм использует метод полного перебора, в котором не используется дополнительная информация о состояниях, кроме той, которая представлена в определении задачи.

Примечание Вы можете экспериментировать с этим алгоритмом в специальном визуализаторе.

Примечание граф — это, говоря простыми словами, множество точек, называемых вершинами, соединенных какими-то линиями, называемыми рёбрами (необязательно все вершины соединены). Можно представлять себе как города, соединённые дорогами.

Вы сможете ознакомиться с исходным кодом и интерактивной презентацией алгоритма в источнике.

Алгоритм Дейкстры

В процессе выполнения алгоритм проверит каждую из вершин графа и найдет кратчайший путь до исходной вершины. Он широко применяется в программировании, например, при работе с протоколами маршрутизации OSPF и IS-IS.

Примечание Вы можете экспериментировать с этим алгоритмом в специальном визуализаторе.

Вы сможете ознакомиться с кодом и интерактивной презентацией алгоритма на специальном ресурсе.

Дополнительные материалы для практики

Также предлагаем вам обратить внимание на интерактивные реализации разных алгоритмов вместе с игровыми механизмами. Все образцы представлены с исходным кодом под лицензией MIT. Этот ресурс будет полезен для программистов, которые также заинтересованы в разработке игр, но не знают, как реализовать или построить правильно тот или иной алгоритм.

Алгоритмы — это отличная область применения визуализации. Для визуализации работы алгоритма не нужны реальные данные. Это позволяет разработчикам экспериментировать с различными формами представления информации и делает алгоритмы отличным предметом для изучения с помощью визуализации.

Кроме того, это напоминание, что визуализация — нечто большее, чем просто инструмент для нахождения закономерностей в данных. Визуализация помогает человеку лучше воспринимать зрительную информацию: мы можем использовать ее для понимания абстрактных процессов, и не только их.

Прим. пер.: Это текстовый вариант выступления автора на фестивале Eyeo 2014. Видеозапись выступления доступна на Vimeo.

Семплинг

Прежде, чем приступить к объяснению первого алгоритма, следует описать задачу, которую он должен решать.

«Звездная ночь», Ван Гог

Свет — электромагнитное излучение. Свет, испускаемый монитором, проходит через окружающий воздух, фокусируется вашим хрусталиком и попадает на сетчатку. Это непрерывный сигнал. Однако, для того, чтобы его воспринять, наш глаз должен разложить его на дискретные имульсы, измеряя интенсивность и распределение частоты в различных точках.

Этот процесс называется «дискретизация» или «семплинг» (sampling) (прим. перев.: далее в статье, будет использоваться калька с англ., поскольку оригинальный термин имеет более широкое значение), и он является основой нашего зрения. Представьте художника, который кладет дискретные мазки на холст, чтобы сформировать изображение (в частности направление Пуантилизма). Семплинг — основа компьютерной графики. К примеру, для растеризации трехмерной сцены с освещением мы долны решить, как будут проецироваться лучи света. Даже простое изменение размера изображения использует семплинг.

При выполнении семплинга мы сталкиваемся с двумя проблемами. С одной стороны, точки долны быть распределены равномерно, без пустот. С другой — необходимо избежать повторяющихся паттернов, которые вызывают алиасинг. Именно по этой причине не стоит носить рубашку в мелкую полоску, когда вы попадаете в камеру. Полоски резонируют с сеткой пикселей на матрице камеры и вызывают муаровый узор.

Микрофотография сетчатки

Сетчатка человека — это отличный пример правильного расположения рецепторов. На фотографии видны колбочки — более крупные клетки, которые отвечают за восприятие цвета, и более мелкие палочки — они отвечают за зрение в условиях низкой освещенности. Клетки распределены по поверхности плотно и равномерно (за исключением слепого пятна около зрительного нерва), но в случайном порядке. Такое распределение называется «дисковым распределением Пуассона», оно обеспечивает минимальное расстояние между клетками, избегая при этом наложения их друг на друга.

К сожалению, генерация распределения Пуассона трудна в реализации (об этом немного позже). Поэтому рассмотрим простое приближение в виде алгоритма Митчелла для поиска наилучшего кандидата.

(function() {

var margin = 3, width = 720 - margin - margin, height = 270 - margin - margin;

var numSamplesPerFrame = 10, numSamples = 2000, numCandidates = 10, timerActive = 0;

var p = d3.select("#best-candidate-sampling") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width + margin + margin) .attr("height", height + margin + margin) .append("g") .attr("transform", "translate(" + margin + "," + margin + ")");

p.append("button") .text("▶ Play");

whenFullyVisible(p.node(), click);

function click() { var sample = bestCandidateSampler(width, height, numCandidates, numSamples), timer = ++timerActive;

svg.selectAll("circle").remove(); p.classed("animation--playing", true);

d3.timer(function() { if (timerActive !== timer) return true; for (var i = 0; i

Как вы можете видеть, поиск наилучшего кандидата дает вполне равномерное распределение, хотя и не без недочетов. В некоторых областях точек слишком много, в некотрых — слишком мало. Но результат вполне допустимый и, что главное, легко реализуемый.

Вот как он работает:

(function() {

var width = 720, height = 500;

var numCandidates = 10, numSamplesMax = 1000;

var p = d3.select("#best-candidate-explainer") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width) .attr("height", height);

var gCandidate = svg.append("g") .attr("class", "candidate");

var gPoint = svg.append("g") .attr("class", "point");

p.append("button") .text("▶ Play");

beforeVisible(p.node(), click);

function click() { var numSamples = 1;

var quadtree = d3.geom.quadtree() .extent([[0, 0], [width, height]]) ([[Math.random() * width, Math.random() * height]]);

gCandidate.selectAll("*") .interrupt() .remove();

gPoint.selectAll("*") .interrupt() .remove();

gPoint.append("circle") .attr("r", 3.5) .attr("cx", quadtree.point[0]) .attr("cy", quadtree.point[1]);

p.classed("animation--playing", true);

(function nextPoint() { var i = 0, maxDistance = -Infinity, bestCandidate = null;

(function nextCandidate() { if (++i > numCandidates) { gCandidate.selectAll("*").transition() .style("opacity", 0) .remove();

gPoint.append("circle") .attr("r", 3.5) .attr("cx", bestCandidate.__data__[0]) .attr("cy", bestCandidate.__data__[1]);

quadtree.add(bestCandidate.__data__);

if (++numSamples maxDistance) { d3.select(bestCandidate).attr("class", null); d3.select(this.parentNode.appendChild(this)).attr("class", "candidate--best"); bestCandidate = this; maxDistance = distance; } else { d3.select(this).attr("class", null); } nextCandidate(); });

t.select("circle.search") .attr("r", distance);

t.select("line.search") .attr("x2", closest[0]) .attr("y2", closest[1]); })(); })();}

})()

На каждой итерации алгоритм генерирует фиксированное количество кандидатов из равномерного распределения, показаных серым цветом. В данном случае их 10.

Наилучший кандидат, показаный красным — тот, который находится дальше всего от каждой точки с предыдущей итерации. Они отмечены черным цветом. Расстояние от каждого кандидата до ближайшей точки показано с помощью окружности с кандидатом в центре и радиальной линии. Заметьте, что внутри любой красной или серой окружности нет черных точек. После того, как созданы все кандидаты и измерены все расстояния, наилучший кандидат становится новой точкой, а другие кандидаты отбрасываются.

Вот код, который реализует этот алгоритм:

Поскольку я объяснил работу алгоритма выше, я оставлю код без комментариев. (Все-таки цель этой статьи — визуализация). Однако я уточню некоторые детали:

Внешняя переменная numCandidates определяет количество кандидатов, генерируемых на каждой итерации. Изменение этого параметра позволяет регулировать соотношение скорости и качества генерации. Чем меньше количество кандидатов, тем быстрее работает алгоритм, но качество генерации при этом падает.

Функция distance — простая геометрия:

Примечание: Можно убрать отсюда вычисление квадратного корня, так как поскольку функция без перегибов, на определение найлучшего кандидата это не повлияет.

Функция findClosest возвращает ближайшую к кандидату точку. Это можно сделать простым перебором или быстрее, например, используя quadtree. Перебор просто реализовать, но работает он медленно, за квадратичное время. Второй вариант заметно быстрее, но требует больше усилий для реализации.

Говоря о компромиссах: при принятии решения об использовании того или иного алгоритма мы рассматриваем его в сравнении с другими вариантами. На одной чаше весов находится сложность реализации и поддержки, на другой — качество и скорость работы.

Самая простая альтернатива — использовать равномерное распределение:

Результат выглядит так:

(function() {

var margin = 3, width = 720 - margin - margin, height = 360 - margin - margin;

var numSamplesPerFrame = 10, numSamples = 2000, timerActive = 0;

var p = d3.select("#uniform-random-sampling") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width + margin + margin) .attr("height", height + margin + margin) .append("g") .attr("transform", "translate(" + margin + "," + margin + ")");

p.append("button") .text("▶ Play");

whenFullyVisible(p.node(), click);

function click() { var sample = uniformRandomSampler(width, height, numSamples), timer = ++timerActive;

svg.selectAll("circle").remove(); p.classed("animation--playing", true);

d3.timer(function() { if (timerActive !== timer) return true; for (var i = 0; i

Ужасно, не правда ли? Мы можем наблюдать как участки с очень малой плотностью, так и с очень большой. В некоторых местах точки даже накладываются друг на друга. Некоторые области совсем пустые. Равномерное распределение также показывает нам нижнюю границу качества для алгоритма поиска наилучшего кандидата, когда количество генерируемых кандидатов равно единице.

Распределение точек — один из вариантов оценки качества семплинга, но не единственный. К примеру, мы можем попытаться сэмулировать зрение с различными стратегиями семплинга, раскрашивая изображение в цвет ближайшей точки. По сути, мы получим диаграмму Вороного тех участков, где каждая ячейка выкрашена в соответствующий цвет.

Вот так выглядит «Звездная ночь» через 6667 равномерно распределенных точек:

«Звездная ночь» через равномерно распределенные ячейки

Очевидно, что качество оставляет желать лучшего. Ячейки сильно варьируются по размеру, как и следовало ожидать. Некоторые детали потерялись из-за плотно расположенных ячеек. Кроме того, в тех местах, где точки расположены редко (большие ячейки), аггрегируются редкие цвета, как, например, розовая звезда слева внизу.

Теперь посмотрим на алгоритм поиска наилучшего кандидата:

«Звездная ночь» через ячейки, сгенерированные по алгоритму поиска наилучшего кандидата

Намного лучше! Ячейки теперь имеют более-менее постоянный размер и при этом случайно расположены. Несмотря на то, что количество точек осталось тем же (6667), изображение сохранило существенно больше деталей и имеет меньше шумов. Если присмотреться, можно даже различить отдельные мазки.

Мы можем использовать диаграммы Вороного для изучения распределения точек напрямую, раскрашивая область по-разному, в зависимости от ее площади. Чем реже расположены точки, тем больше площадь, тем темнее области. Более светлые участки — более плотно расположенные точки. Оптимальное распределение даст почти однородное заполнение при сохранении случайного расположения. (Гистограмма, показывающая распределение площади ячеек тоже информативна, но диаграмма Вороного одновременно показывает еще и расположение точек.)

Вот те же 6667 точек из равномерного распределения:

Диаграмма Вороного для равномерного распределения

Черные пятна — большие промежутки между точками — это области с меньшей детализацией. Такое же количество точек, но распределенных по другому алгоритму, дает более равномерное распределение и, следовательно, более однородный цвет:

Диаграмма Вороного для ячеек, сгенерированных по алгоритму поиска наилучшего кандидата

Можем ли мы сделать еще лучше? Да! Причем, мы не только получим лучший результат, но и получим его быстрее — за линейное время. Кроме того, этот алгоритм почти также просто реализовать, как и поиск наилучшего кандитата, и он прекрасно масштабируется.

Этот замечательный алгоритм — алгоритм Бридсона для распределения Пуассона:

(function() {

var margin = 3, width = 720 - margin - margin, height = 360 - margin - margin;

var numSamplesPerFrame = 10, sampleRadius = 10.29, timerActive = 0;

var p = d3.select("#poisson-disc-sampling") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width + margin + margin) .attr("height", height + margin + margin) .append("g") .attr("transform", "translate(" + margin + "," + margin + ")");

p.append("button") .text("▶ Play");

whenFullyVisible(p.node(), click);

function click() { var sample = poissonDiscSampler(width, height, sampleRadius), timer = ++timerActive;

svg.selectAll("circle").remove(); p.classed("animation--playing", true);

d3.timer(function() { if (timerActive !== timer) return true; for (var i = 0; i

Даже визуально алгоритм работает по-другому: в отличии от первых двух он строит распределение инкрементально, начиная с существующих точек, вместо того, чтобы случайно раскидывать новые. Это делает его похожим, к примеру, на деление клеток в чашке Петри. Заметьте, что новые точки появляются на некотором расстоянии от предыдущих — существует минимальное расстояние, определенное алгоритмом.

А вот как он работает:

(function() {

var width = 720, height = 480;

var duration = 500;

var k = 30, // maximum number of samples before rejection radius = width / Math.SQRT1_2 / 20, // 100, radius2 = radius * radius, R = 3 * radius2, cellSize = radius * Math.SQRT1_2, gridWidth = Math.ceil(width / cellSize), gridHeight = Math.ceil(height / cellSize), grid, queue, queueSize;

var arcEmptyAnnulus = d3.svg.arc() .innerRadius(radius) .outerRadius(radius) .startAngle(0) .endAngle(2 * Math.PI)();

var arcAnnulus = d3.svg.arc() .innerRadius(radius) .outerRadius(radius * 2) .startAngle(0) .endAngle(2 * Math.PI)();

var p = d3.select("#poisson-disc-explainer") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width) .attr("height", height);

var gExclusion = svg.append("g") .attr("class", "exclusion");

svg.append("path") .attr("class", "grid") .attr("transform", "translate(.5,.5)") .attr("d", d3.range(cellSize, width, cellSize) .map(function(x) { return "M" + Math.round(x) + ",0V" + height; }) .join("") + d3.range(cellSize, height, cellSize) .map(function(y) { return "M0," + Math.round(y) + "H" + width; }) .join(""));

var searchAnnulus = svg.append("path") .attr("class", "candidate-annulus");

var gConnection = svg.append("g") .attr("class", "candidate-connection");

var gSample = svg.append("g") .attr("class", "sample");

var gCandidate = svg.append("g") .attr("class", "candidate");

p.append("button") .text("▶ Play");

function far(x, y) { var i = x / cellSize | 0, j = y / cellSize | 0, i0 = Math.max(i - 2, 0), j0 = Math.max(j - 2, 0), i1 = Math.min(i + 3, gridWidth), j1 = Math.min(j + 3, gridHeight);

for (j = j0; j k) return rejectActive();

var a = 2 * Math.PI * Math.random(), r = Math.sqrt(Math.random() * R + radius2), x = s[0] + r * Math.cos(a), y = s[1] + r * Math.sin(a);

// Reject candidates that are outside the allowed extent. if (0 > x || x >= width || 0 > y || y >= height) return generateCandidate();

// If this is an acceptable candidate, create a new sample; // otherwise, generate a new candidate. gCandidate.append("circle") .attr("r", 1e-6) .attr("cx", x) .attr("cy", y) .transition() .duration(duration / 4) .attr("r", 3.75) .each("end", far(x, y) ? acceptCandidate : generateCandidate);

function acceptCandidate() { sample(x, y); nextActive(); } }

function rejectActive() { queue[i] = queue[--queueSize]; queue.length = queueSize;

sampleActive .classed("sample--active", false);

nextActive(); }

function nextActive() { gCandidate.transition() .duration(duration) .style("opacity", 0) .selectAll("circle") .remove();

gConnection.transition() .duration(duration) .style("opacity", 0) .selectAll("line") .remove();

searchAnnulus.transition() .duration(duration) .style("opacity", 0) .each("end", queueSize ? function() { beforeVisible(p.node(), selectActive); } : function() { p.classed("animation--playing", false); }); } })();}

})()

Красным выделены „активные“ точки. На каждой итерации одна из них выбирается с равной вероятностью. Затем случайно генерируется некоторое количество кандидатов (показанных пустыми черными точками) в пределах области от r до 2r, где r — минимально допустимое расстояние между точками.

Кандидаты, находящиеся на расстоянии r от существующих точек, отбрасываются. Эта зона показана серым цветом, расстояние от кандидата до точки обозначено черной линией. Сетка с шагом r/sqrt(2) ускоряет проверку расстояния до существующих точек: каждая клетка может содержать только одну точку, и проверке подлежит ограниченное количество клеток.

Если кандидат принимается, он остается на поле и создается новая партия кандидатов. Если отклоняются все кандидаты, точка помечается как неактивная и меняет свой цвет на черный. Алгоритм заканчивает работу, когда не остается активных точек.

Диаграмма Вороного показывает лучший результат без слишком темных или слишком светлых участков.

Диаграмма Вороного для ячеек, распределенных по Пуассону

Зведная ночь через ячейки, сгенерированные по распределению Пуассона, сохраняет больше деталей и менее зашумленная. Она похожа на римскую мозаику:

«Звездная ночь» через ячейки, распределенные по Пуассону

Теперь, когда мы увидели несколько примеров, давайте подведем небольшой итог: зачем визуализировать алгоритмы?

Развлечение: наблюдение за работой алгоритма поражает воображение. Особенно когда используются случайные числа. Как бы глупо это не звучало, не стоит недооценивать значимость удовольствия! Более того, несмотря на то, что визуализация не раскрывает тонкостей работы алгоритма, она дает глубокое интуитивное понимание.

Обучение: что лучше объясняет работу алгоритма — код или анимация? А что насчет псевдокода — кода, который нельзя скомпилировать? Формальное описание незаменимо в качестве документации, но визуализация отлично подходит для интуитивного понимая принципа работы.

Отладка: если вы когда-нибудь реализовывали алгоритм, основываясь только на формальном описании, вы возможно замечали, насколько это сложно. Возможность видеть, как работает ваш код, может сильно помочь. Визуализация не замена тестам. Но тесты служат для того, чтобы найти ошибку, а не объяснить ее. Визуализация также может раскрыть неожиданное поведение в вашей реализации, даже если результат выглядит корректно. (См. Learnable Programming и Inventing on Principle Виктора Брета.)

Понимание: даже если вы пытаетесь изучить алгоритм сами, визуализация — незаменимый инструмент для глубокого понимания. Один из самых эффективных способов понять новый материал — обучить кого-то, а визуализировать его — все равно что объяснить самому себе. Проще понять алгоритм интуитивно, чем пытаться запомнить код, так как вы наверняка забудете некоторые мелкие, но важные детали.

Перемешивание

Перемешивание — это процесс перераспределения элементов массива в случайном порядке. К примеру, вы перемешиваете колоду карт перед раздачей в покере. Хороший алгоритм перемешивания несмещенный, любой полученный порядок одинаково вероятен.

Алгоритм Фишера-Йетса — отличный пример, он не только несмещенный, но и выполняется за линейное время, использует константную память и легок в реализации.

Ниже приводится визуализация работы этого кода:

(function() {

var n = 120, array = d3.range(n).map(function(d, i) { return {value: d, index: i}; });

var margin = {top: 60, right: 60, bottom: 60, left: 60}, width = 720 - margin.left - margin.right, height = 180 - margin.top - margin.bottom;

var x = d3.scale.ordinal() .domain(d3.range(n)) .rangePoints([0, width]);

var a = d3.scale.linear() .domain([0, n - 1]) .range([-30, 30]);

var p = d3.select("#fisher-yates-shuffle") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width + margin.left + margin.right) .attr("height", height + margin.top + margin.bottom) .append("g") .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

var line = svg.append("g") .selectAll("line") .data(array) .enter().append("line") .attr("class", "line line--inactive") .attr("transform", transform) .attr("y2", -height);

p.append("button") .text("▶ Play");

whenFullyVisible(p.node(), click);

function click() { var swaps = shuffle(array.slice()).reverse(), swapped = array.slice();

p .classed("animation--playing", true);

line .each(function(d, i) { d.index = i; }) .attr("transform", transform) .attr("class", "line") .interrupt();

(function nextTransition() { var swap = swaps.pop(), i = swap[0], j = swap[1], t;

t = swapped[i]; swapped[i] = swapped[j]; swapped[j] = t; swapped[i].index = i; swapped[j].index = j;

d3.selectAll([line[0][swapped[j].value], line[0][swapped[i].value]]) .attr("class", "line line--active") .each(function() { this.parentNode.appendChild(this); }) .transition() .duration(750) .attr("transform", transform) .each("end", function(d, i) { d3.select(this).attr("class", i || swap[0] === swap[1] ? "line line--inactive" : "line"); if (i || swap[0] === swap[1]) { if (swaps.length) nextTransition(); else p.classed("animation--playing", false); } }); })();}

function transform(d) { return "translate(" + x(d.index) + "," + height + ")rotate(" + a(d.value) + ")";}

function shuffle(array) { var swaps = [], m = array.length, t, i;

while (m) { i = Math.floor(Math.random() * m--); t = array[m]; array[m] = array[i]; array[i] = t; swaps.push([m, i]); }

return swaps;}

})()

Для более детального объяснения работы алгоритма см. мою статью.

Каждый отрезок представляет собой число. Маленькие числа наклонены влево, большие — вправо. (Заметьте, что вы можете перемешивать массивы чего угодно, не только чисел, но такое визуальное представление полезно, чтобы оценить порядок элементов. Идеей послужили иллюстрации Роберта Седжвика в книге Algorithms in C )

Алгоритм разделяет массив на две части: правая, перемешанная, выделена черным; левая выделена серым и содержит необработанные элементы. На каждой итерации берется случайный элемент из левой части и переносится в правую. Изначальный порядок элементов не имеет значения, поэтому вместо переноса элементы просто меняются местами. В конце концов, все элементы массива оказываются перемешаны.

Итак, алгоритм Фишера-Йетса — хороший алгоритм. Как же тогда выглядит плохой? Вот, например:

Здесь мы используем сортировку с произвольным компаратором для перемешивания. Компаратор определяет порядок элементов. Он принимает два элемента массива — a и b и возвращает число меньше нуля, если a меньше b, число больше нуля, если a больше b, или ноль, если они равны. Компаратор вызывается несколько раз при проходе по массиву.

Если вы не укажете компаратор для array.sort, элементы будут упорядочены лексикографически.

В данном случае компаратор возвращает случайное число от -0,5 до +0,5. Мы исходим из предположения, что в данном случае элементы будут переставлены в случайном порядке.

К сожалению, это предположение неверное. Случайное расположение пары элементов друг относительно друга не даст нам в итоге случайного расположения элементов во всем массиве. Компаратор должен удовлетворять свойству транзитивности: если a > b и b > c, то a > c. Наш компаратор возвращает случайное число, а это значит, что поведение array.sort будет неопределенным. Вам может повезти, а может и не повезти.

Насколько плох этот алгоритм? Давайте посмотрим на результат его работы:

(function() {

var n = 120;

var margin = {top: 60, right: 60, bottom: 60, left: 60}, width = 720 - margin.left - margin.right, height = 180 - margin.top - margin.bottom;

var x = d3.scale.ordinal() .domain(d3.range(n)) .rangePoints([0, width]);

var a = d3.scale.linear() .domain([0, n - 1]) .range([-30, 30]);

var p = d3.select("#random-comparator-shuffle") .on("click", click);

var svg = p.append("svg") .attr("width", width + margin.left + margin.right) .attr("height", height + margin.top + margin.bottom) .append("g") .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

var line = svg.append("g") .selectAll("line") .data(d3.range(n)) .enter().append("line") .attr("class", "line line--inactive") .attr("transform", transform) .attr("y2", -height);

p.append("button") .text("▶ Play");

beforeVisible(p.node(), click);

function click() { p .classed("animation--playing", true);

line .data(shuffle(d3.range(n)), function(d) { return d; }) .interrupt() .transition() .attr("transform", transform) .each("end", function(d, i) { if (!i) p.classed("animation--playing", false); });}

function transform(d, i) { return "translate(" + x(i) + "," + height + ")rotate(" + a(d) + ")";}

// DON’T DO THIS!function shuffle(array) { return array.sort(function() { return Math.random() - .5; // ಠ_ಠ });}

})()

Другая проблема с этим алгоритмом — время работы. Он выполняется за O(n*log n), что делает его заметно медленнее, чем алгоритм Фишера-Йетса, который выполняется за линейное время. Но скорость — проблема меньшая, чем предвзятость.

С первого взгляда может показаться, что он работает правильно и выдает хорошо перемешанный результат. Из этого можно заключить, что наш компаратор достаточно хорош, и не придираться к мелочам. Но не стоит доверять своим глазам — то, что кажется человеческому глазу случайным, может оказаться совсем не случайным.

Этот пример также показывает, что визуализация не серебрянная пуля. Мы должны тщательно продумать способ визуализации, который даст ответ на конкретный вопрос: насколько результат неслучаен?

Но прежде, чем это доказать, мы должны определить, в чем состоит неслучайность результата. Одно из возможных определений — вероятность того, что i-ый элемент после перемешивания окажется на j-ом месте. Если алгоритм дает случайный результат, то для каждого элемента вероятность расположения в любом месте одинакова и равна 1/n, где n — количество элементов.

Аналитический расчет этих вероятностей зависит от знания того, какой алгоритм сортировки использовался. Но эмпирически рассчитать их довольно просто: мы перемешиваем массив тысячу раз и считаем количество появлений i-ого элемента на j-ом месте. Результат удобно представить в виде матричной диаграммы:

Столбец (горизонтальное положение ячейки) в матрице показывает индекс элемента до перемешивания, вертикальная позиция — после перемешивания. Вероятность положения точки показана цветом: зеленый — положительное смещение, когда элемент принимает значение чаще, чем мы ожидаем, красный — отрицательное смещение, когда значения возникают реже ожидаемого.

Компаратор на случайных числах в Chrome удивительно неплох. Большая часть массива хорошо перемешана. Однако, мы може видеть положительное смещение ниже диагонали: это говорит нам о том, что алгоритм склонен перемещать элементы с i на i+1 или i+2. Также можно увидеть странное поведение в первом, последнем и среднем рядах, что может быть следствием использования median-of-three quicksort.

Алгоритм Фишера-Йетса выглядит так:

Здесь нет никаких повторяющихся участков, только небольшой шум из-за неточности измерений. (При желании от него можно избавиться, проведя дополнительные замеры.)

Поведение этого компаратора зависит от его реализации в браузере. Разные браузеры используют разные алгоритмы сортировки, а они, в свою очередь, выдают разные (неверные) результаты при использовании компаратора на случайных числах. Вот пример работы перемешивания с таким компаратором в Firefox:

Интерактивную версию этой матрицы для исследования различных алгоритмов перемешивания можно взять здесь: Will It Shuffle?

Смещение видно невооруженным глазом — диагональная зеленая линия показывает, что изначальный массив почти не перемешан. Это не значит, что в Chrome сортировка „лучше“, чем в Firefox. Это говорит лишь о том, что не следует использовать компаратор на случайных числах. Такие компараторы не способны правильно функционировать.

Перевод статьи «Visualizing Algorithms»