System Design Space
Пространство знаний по проектированию систем
System Design Space вырос из материалов для system design-интервью в полноценную учебную платформу: каталог глав, граф связей, персональные треки, прогресс, закладки и RU/EN-версии материалов. Внутри — архитектура, распределённые системы, базы данных, Cloud Native, SRE, Security, Frontend, ML и AI Engineering.
Зачем сайт
- 01Собрать разрозненную архитектурную базу в одну карту знаний
- 02Готовиться к system design, troubleshooting и platform-интервью без заучивания шаблонов
- 03Быстро находить нужные главы через каталог, поиск и фильтры по типу материала и сложности
- 04Связывать фундаментальные темы с production-практиками: AI/ML, SRE, Security, Frontend и Cloud Native
Ключевые механики обучения
Каталог материалов
Все темы и главы собраны в каталоге с поиском, фильтрами по типу материала и сложности, прогрессом и режимом активного трека.
Граф знаний
Больше двух тысяч смысловых связей между главами: можно фокусироваться на теме, открывать соседние материалы и видеть маршрут от базы к продвинутым концепциям.
Персональные треки
Выбираешь горизонт подготовки, уровень и специализацию — сайт собирает маршрут на неделю, месяц или год и делит его на базу, ядро и расширение.
Прогресс и закладки
Можно включить трекинг, отмечать пройденные главы, сохранять важные материалы и возвращаться к ним из настроек.
Форматы материалов
Главы сгруппированы по форматам — комбинируй их под свою учебную цель.
Конспекты книг
Ключевые идеи книг по архитектуре, distributed systems, ML/AI, SRE и инженерной практике с выводами и ссылками на оригиналы.
Разборы систем
Пошаговое проектирование систем: от URL shortener и CDN до ML pipelines, payments, search, realtime и platform-кейсов.
Документалки
История технологий, языков, платформ, cloud native и AI через документальные материалы, интервью, таймлайны и источники.
Авторские главы
Авторские главы по подходам к проектированию, паттернам, эксплуатационной надёжности, security и современному AI Engineering.
Карта тем
16 тематических блоков — от найма и интервью до отдельных разделов по ML Engineering и AI Engineering.
Для кого
- Инженеры, которые готовятся к system design, troubleshooting или platform-интервью
- Архитекторы и техлиды, выстраивающие личную карту архитектурных знаний
- Backend, frontend, platform и SRE-инженеры, которым нужна общая системная картина
- ML/AI-инженеры, которые связывают модели, данные, serving, evaluation и production-архитектуру
Открыть и начать
Граф, каталог, треки, 307 глав — выбирай маршрут и двигайся в своём темпе.
Перейти на system-design.space