
Современные подходы к разработке софта
С примерами из жизни крупного финтеха

С примерами из жизни крупного финтеха
С примерами из жизни крупного финтеха
Слои современной разработки
Где «в лоб» работает
Требования, домен, Clean Architecture
Хранилища, NoSQL, microservices
Delivery, infra, QA, security
Когда работает и когда ломается
Линейный цикл и боль
Бизнес хочет «как у соседа»
Требования обгоняют код
Деплой остаётся событием
Мало тестов — высокий риск
Не везде нужен Clean Architecture
Прототипы и MVP с горизонтом 2–4 недели
RnD-эксперименты с гипотезами
Скрипты автоматизации, one-off задачи, промо-страницы
Когда поддержка заведомо дешевле выкидывания
Когда инвестиции в дизайн окупаются
Слои осмысленности
Сбор и формализация требований
Use cases и сценарии использования
Доменная модель и язык
Паттерны, фреймворки и ADR как слой решений
Зависимости направлены внутрь
Entities — бизнес-объекты и инварианты
Use Cases — сценарии работы приложения
Interface Adapters — контроллеры, презентеры
Frameworks & Drivers + Dependency Rule
От файловой системы до NoSQL и Data Mesh
Новый класс задач — новый storage
FS — иерархия и блобы
RDBMS — ACID, SQL
Object storage / DWH
Big Data / NoSQL
Движок под access pattern
Key-Value — быстрый lookup
Column-Family — широкие записи
Document — гибкая схема
Graph — связи и обходы
Монолит → SOA → Microservices
Новые решения, новая сложность
Монолит — простой deploy
SOA — тяжёлый middleware
Microservices — сложнее ops
DDD / 12-factor задают границы
От FTP к DevOps и IaaC
От uploads к pipeline
FTP upload — молись
Fabric / Capistrano — скрипты
Bamboo / TeamCity — централизованный CI
GitLab CI — pipeline ownership
От железа к коду
Bare metal — ручная сборка
VMware / Hyper-V — плотность
IaaS / PaaS — облака
Kubernetes — infra как продукт
Что нельзя пропустить
Качество встраивается
Unit — быстрый base
Integration / contract — границы
E2E — критичные сценарии
Canary, shadow, chaos
DevSecOps by design
SAST / DAST в CI
SCA — зависимости и CVE
Secrets — Vault, KMS
Threat modeling + least privilege
Данные как продукт
Warehouse — structured, slow
Lake — schema-on-read
Lakehouse — гибрид
Mesh — self-serve product
Architecture, data, DevOps
Clean Architecture + Microservices
Domain-Driven Design
Designing Data-Intensive Applications
Accelerate (DORA) + Data Mesh
polomodov.tech
Все слайды и ссылки — в Telegram-канале
Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, Т-Технологии
@book_cube