График моих выступлений на ближайшие месяцы
Давно не выступал по серьезному, а тут как-то налетело, что не могу не поделиться. Буду выступать онлайн и офлайн. Приходите посмотреть:

17 августа вебинар в Alpina Digital. Доступен для тех, является корп подписчиком на их библиотеку (если ничего не путаю).

Тема: 5 способов сделать программистов эффективнее

Мы поговорим про:
• Экстремальное программирование (Заказчик рядом, сборка/тесты, парное программирование)
• Деплоим 5 раз в день без предупржедения. Как перестать беспокоиться и начать катить
• Trunk-based development. Есть ли жизнь за пределами пулреквестов?
• Отказ от стейджинга. Почему и как это делают крупные компании и к чему это приводит
• Девопс и все все все

30 сентября онлайн на конференции Ruby Russia

Тема: Как мы боролись с проблемами фабрик и в конце концов пришли к фикстурам

В Rails мире считается, что фикстуры устаревший механизм, который давно пора заменить фабриками. Когда-то мы тоже так считали, пока в 2017 году, после попыток упростить и ускорить тесты, мы не поняли, что из фабрик изобретаем фикстуры. О том, с чем мы столкнулись, как боролись, на что напоролись и что в итоге получилось, я расскажу в этом докладе. Осторожно, повторение нашего опыта может привести к десятикратному ускорению тестов

7 октября оффлайн в Алматы на конференции Kolesa Conf’23

Тема: Конечные автоматы, как способ значительно упростить логику и понимание кода

В этом докладе, мы увидим, что практически любая бизнес-логика в коде укладывается в модель конечного автомата, то есть состоит из набора состояний и переходов между ними. Такой взгляд на происходящее, позволит изменить подход к проектированию и реализации наших приложений. Для этого мы рассмотрим множество реальных примеров, поговорим про опыт внедрения, посмотрим на примеры реализации в разных языках программирования и для разных направлений (бекенд, фронтенд и т.п.)

Качество кода: Сверху или снизу?
Ко мне недавно обратились ребята, которые разрабатывают финансовый сервис с просьбой провести консультацию на тему того, как улучшить качество кода. У ребят были всякого рода сомнения в том что текущий код хорош и были мысли над чем надо поработать. Основная идея заключалась в том, что сначала нужно посмотреть на систему сверху, определить концептуально слои приложения и правильно по ним все распределить.

Звучит логично и я бы заходил с такой стороны, если бы речь шла про какую-то сложную распределенную систему, где нужно оперировать доменом распределенным по сервисам/микросервисам, но когда речь идет про монолит и код в рамках одного фреймворка, то ситуация меняется. Мой опыт подсказывал, что идти нужно снизу, так как есть определенные ключевые характеристики кода, которые формируют все остальное. Мы провели несколько созвонов, поболтали, покрутили систему, реализовали пару прототипов чтобы проверить разные идеи и действительно, в конце концов увидели проблему на нижнем уровне, которую надо решить до того, как идти наверх.

Что относится к таким характеристикам? Пожалуй базовая концепция, это программирование с явно выделенным состоянием. То есть все что мы делаем, делается в рамках процессов, явно описанных конечными автоматами, в идеале с помощью спец библиотек https://github.com/aasm/aasm. У ребят этого действительно не было и когда ребята смоделировали происходящее в виде автомата нарисовав диаграммы состояний и переходов, они сразу увидели сложные процессы и точки, которые вызывают проблемы в коде. Причем когда мы немного рефлексировали на эту тему, они сказали что такой взгляд на код, помог им лучше понять происходящее и те пути, которые могут привести к улучшению системы.

После этого я немного поразмышлял над тем, как все это можно объяснить. Почему нужно идти с этой позиции и как это можно объяснять другим. В результате мне в голову пришла такая аналогия. Грубо говоря разделение по слоям, это уровень выполнения сложных технических элементов в любом виде спорта, например троюков на велосипеде. В свою очередь грамотное создание функций, организаций объектов, работа с состоянием, автоматами, это базовая техника, без которой не получится делать что-то сложное. То есть нельзя всего этого не уметь классно делать, но при этом быть способным отлично раскладывать систему на слои и/или сервисы.

Итоги вебинара в альпине. О чем молчат программисты

На днях я проводил вебинар для программистов, лидов и тех директоров для клиентов корпоративных библиотек альпины. Было около 100 человек и мы довольно плотно пообщались полтора часа. Говорили о всяких техниках, которые позволяют уменьшить time to market способами, которые либо не очевидны, либо идут в разрез с общепринятыми концепциями. Здесь я поделюсь теми концепциями, которые вызывали наибольший интерес и дискуссию.

Большая часть того, что описывалась в докладе, базируется на том как устроен инжиниринг в букинге https://apptractor.ru/develop/kak-ustroen-inzhiniring-v-booking-com.html Главная идея там, это то, что мы двигаемся быстро, но по пути можем что-то ломать. Остальное придется прочитать по ссылке выше 🙂

И так из важного. Если построить процесс разработки определенным образом, то мы можем значительно ускориться за счет частичного или полного отказа от тестировщиков, стейджинга, синхронных код ревью и деплоев по расписанию после демо дня.

Да из каждого пункта есть исключения, например в мобильной разработке тестировщики нужны из-за особенностей релизов, но, в целом, их можно применить почти везде получив значительное ускорение процесса. Например мы прошли этот путь на Хекслете, когда году в 2016 мы убрали стейджинг и не случилось ничего страшного, а стало сильно проще. Быстрее цикл релиза, меньше поддержки инфраструктуры, меньше завязки на то, что кто то проверит за меня, а значит я могу забить на проверку своего кода.

Если вам нужно больше доказательств, то пожалуйста https://news.ycombinator.com/item?id=30899362 в фейсбуке стейджинг не используется. https://refactoring.fm/p/do-you-need-staging большая и классная статья про это же. Вообще если погуглитть, окажется что подобных статей и примеров отказа от стейджинга очень много.

В следующих постах я буду продолжать развивать эту тему, до тех пор пока мы не пройдемся по всему, что было в докладе.

А у вас есть стейджинг?

Канареечный релиз



Одна из ключевых концепций, позволяющих снизить проблемы при деплое кода это канареечный релиз. Работает он так. Новый релиз выкатывается рядом со старым, затем на него переводится какой-то очень небольшой процент пользователей. Если ошибок нет, то постепенно происходит полное перетекание пользователей и остановка старой версии кода. Что нужно чтобы реализовать такой механизм?

Zero Downtime Deploy
Подход при котором запуск новой версии кода происходит без остановки старой. С точки зрения пользователя выглядит так, что сайт не останавливается, а при очередном обновлении страницы начинает работать новая версия. Для реализации требуется правильная работа с балансировщиком нагрузки. Лучше всего такой вид деплоя автоматизирован в Kubernetes, который позволяет настроить его буквально несколькими настройками. Все остальные способы как правило более затратны и требуют либо ручных действий, либо необходимости написания автоматизации самостоятельно.

Обратная совместимость по структурам данных в базах, очередях и т.п.
Zero Downtime Deploy, а следовательно и Канареечный Релиз не может работать без изменения подходов в разработке. Например в таком случае нельзя делать изменения в базе данных без обратной совместимости, иначе будет невозможно одновременно запустить старую и новую версию кода. Совместимость нужна не постоянная, а только на ближайший релиз. Дальше можно менять или удалять то что требовалось для предыдущих релизов.

Этот подход автоматически позволяет отказаться от такой сложной и проблемной вещи как откат базы данных при откате деплоя. И действительно, в таком случае база двигается только вперед. Подход может показаться непривычным, но помимо прочего, он значительно влияет на надежность, пропадает страх сделать что-то не так.

В итоге если новый релиз и содержит ошибки, то это коснется только небольшой части пользователей, а хорошо настроенный мониторинг и автоматизация позволят быстро переключить пользователей на старую версию кода.

Коллекторы ошибок

Каким бы не был аккуратный деплой, а релиз протестированным, код приложения всегда содержит ошибки, которые начнут стрелять на продакшене. И тут главный вопрос, откуда мы про них узнаем? Если ответ “от пользователей”, то мы явно понимаем, что в проекте есть проблемы. О технических ошибках, команда разработки должна узнавать до того, как пользователи обращаются в поддержку.

Решается эта задача с помощью отслеживания возникающих исключения как на бекенде так и на фронтенде. Делать это в рукопашку довольно сложно, поэтому большинство проектов, которые об этом задумываются, используют коллекторы ошибок. Это специальные сервисы, которые встраиваются в код и собирают все возникающие исключения. Дальше эти исключения отправляются, вместе с полной информации о запросе, в сам сервис, который уже оповещает команду по довольно умным правилам. То есть они не шлют оповещение на каждую ошибку, а делают это по схемам похожим на эту:

1. Если ошибка произошла первый раз, то отправляем нотификацию с учетом настроек, может письмо, может в слак может еще как.
2. Вторая ошибка и дальше никак не показываются, так как мы уже оповестили команду
3. Если ошибка произошла 10 раз после деплоя, то вероятно она важная и надо сообщить еще раз
4. Если ошибка произошла 100 раз, потом 1000, то тоже надо отправлять, так повышается приоритет

Все это конечно настраивается, но тут показана важная особенность этих сервисов. Их главная задача не просто собрать информацию, но и выстроить грамотную систему реакции на инценденты.

Если вы все еще деплоитесь без такого сервиса, то самое время подключить его. Самым популярным является https://sentry.com (и вроде как у него есть бесплатный тариф). Для тех кому не подходит облачная версия, можно поставить self-hosted.

Какой коллектор используется у вас?

Откатывай!

Но что делать, если все таки деплой пошел не по плану?

Правило номер один: Сначала откатываем, потом разбираемся. Не надо надеятся на то, что получится быстро пофиксить. Откат при этом должен делаться одной командой за секунды.

Правило номер два: Отката не существует. Как это? Вспомним, что при правильно настроенной системе, у нас реализован Zero Downtime Deploy с базой только вперед. Миграции только накатываются, а следующая версия базы всегда совместима с текущей. Это значит что при откате на предыдущую версию, с базой ничего не происходит. Тут все хорошо.

А что с кодом? С точки зрения системы деплоя не должно быть разницы куда мы идем, вперед или назад. Деплой это замена текущего кода, на какой-то другой, даже если это предыдущий релиз. То есть получается что мы просто выполняем еще один деплой, но предыдущей версии.

Из этого следует важный вывод. В системе не должна присутствовать особая процедура отката. Если она есть, значит в проекте есть пространство для улучшения.

Сегодня буквально меньше чем через час стримлю новости Хекслета и планы на будущее. Заодно отвечаю на вопросы https://www.youtube.com/watch?v=kdLYkjWHlrw

Пирамида тестирования была ошибкой


Тестирование собственного кода, неотъемлемая часть разработки у профессиональных разработчиков. Но тестирование тестированию рознь. Обычно, когда речь заходит о тестировании, то в разговоре сразу всплывает пирамида тестирования по Фаулеру и заходит речь о юнит тестах, о том что их должно быть много, в первую очередь надо писать их и так далее.

Когда-то очень много лет назад, я пошел по этому же пути, но быстро понял что фокус на юнит тестах не самое эффективное вложение. Сейчас об этом уже говорят многие и пишут тоже https://kentcdodds.com/blog/the-testing-trophy-and-testing-classifications Если вы не знакомы с Кентом, то обязательно посмотрите, он говорит о сдвиге парадигмы (хотя откровенно говоря, для меня подобная структура всегда была более естественной). Но есть и другой Кент, на которого очень любят ссылаться все кто пишут тесты. А вот что он сказал в 2005 году:

I get paid for code that works, not for tests, so my philosophy is to test as little as possible to reach a given level of confidence (I suspect this level of confidence is high compared to industry standards, but that could just be hubris). If I don’t typically make a kind of mistake (like setting the wrong variables in a constructor), I don’t test for it. I do tend to make sense of test errors, so I’m extra careful when I have logic with complicated conditionals. When coding on a team, I modify my strategy to carefully test code that we, collectively, tend to get wrong.
Different people will have different testing strategies based on this philosophy, but that seems reasonable to me given the immature state of understanding of how tests can best fit into the inner loop of coding. Ten or twenty years from now we’ll likely have a more universal theory of which tests to write, which tests not to write, and how to tell the difference. In the meantime, experimentation seems in order.

И я с ним согласен

Производительный программист. Переоткрываем Oh My Zsh

Одна из моих любых тем, это эффективное рабочее окружение. И сегодня я хочу поговорить про Oh My Zsh, который значительно поднимает эффективность работы в командной строке, причем не только личную, но и командную.

В двух словах что это если вы не знакомы. Oh My Zsh это система плагинов + набор плагинов добавляющая разные фичи в zsh (если вы на баше, то стоит перейти). По умолчанию включено всего лишь несколько плагинов, среди них git, который автоматически начинает показывать текущую ветку в git как на скрине выше.

Многие на этом останавливаются, думая что это все возможности Oh My Zsh, но мякотка находится дальше. Я сам не сразу понял это. Дело в том, что каждый плагин Oh My Zsh связан с какой-то утилитой, для которой, помимо прочего, он добавляет алиасы. Например правильный способ сливать изменения из origin в git это команда git pull —rebase. Поставив Oh My Zsh вы можете сразу же начать использовать сокращение gupa. Посмотрите в документацию: https://github.com/ohmyzsh/ohmyzsh/tree/master/plugins/git этих комбинаций сотни! Все их запомнить невозможно, но достаточно взять самые используемые. Благодаря этому я полностью поменял свою работу в git, docker, docker compose и других инструментах.

Дополнительный кайф в том, что так легче распространять знания в команде и использовать единый подход в организации работы с кодом и инструментами вокруг него.

Домашнее задание: Поищите среди плагинов те, что вам интересны и попробуйте потыкать их горячие клавиши https://github.com/ohmyzsh/ohmyzsh/tree/master/plugins

Как TypeScript выпиливали из Turbo
Неделю назад отшумела история, с тем что ребята из basecamp выпилили typescript из их библиотеки Turbo. И что тут началось. DHH аж пришлось писать еще один пост https://world.hey.com/dhh/open-source-hooliganism-and-the-typescript-meltdown-a474bfda где он офигивает и немного негодует от происходящего.

Если она прошла мимо вас, обязательно посмотрите, это классный кейс в копилку нашей биологии) Кстати забавно, я в Твиттере про это тоже написал и мне тут же прилетел вопрос “а что ты думаешь по этому поводу?”. Подозреваю если бы я дал неправильный ответ, то мог бы попасть.

Есть у меня два тезиса, которые я бы хотел коротко разобрать.

Я не понимаю этих людей

Так часто пишут, когда пытаются показать, что люди с другой стороны делают какую-то херню. Так или иначе мы все что-то подобное говорили вслух или про себя. Но если отбрасывать эмоции в сторону, моя позиция по этому вопросу всегда такая. Если я удивляюсь поведению других людей, то я просто плохо понимаю как устроены люды, потому что мы все чертовски разные и как это ни странно, различия только усиливаются за счет того, что сейчас все живут в своих изолированных пузырях, пересекаясь только на каких-то массовых темах. Наши представления то что мы потребляем в интернете (во многом), а интернет сейчас крайне персонализированный.

Поэтому я довольно спокойно смотрю на аргументы тех кто за и тех кто против, какими бы отмороженными они мне не казались.

Они не разбираются

Вот что-что, а бизнес меня научил не судить никого, пока нет понимания контекста. Когда ты сам не организовывал что то не тривиальное, начиная от создания канала на ютубе или сообщества в телеграмме до своей кофейни, то говорить о том что там сидят дебилы которые не видят очевидных вещей и не могут нормально сделать, слегка опрометчиво.

Всегда, когда так кажется, а потом ты общаешься с теми кто за этим стоит, выясняются такие детали, что ты понимаешь, блин, ребята в сложной ситуации, понятно почему были приняты те или иные решения.

Так поручилось и тут. Я уверен что только единицы из тех кто накинулись на DHH, знают о том какие конкретно кейсы стали проблемой, сколько это длится, чего им это стоило и так далее.

p.s. Буду иногда пробовать формат не трансляции моих знаний и опыта из разработки и связанных тем, а комментирование каких-то интересных мне событий и новостей. Если что подкидывайте материалы.

Фильтрация данных: язык вместо кода

Хочу рассказать про интересное решение, которое позволяет унифицировать и значительно упростить фильтрацию данных в api или при обычных запросах с параметрами запроса.

Обычно подобная фильтрация выглядит так: site.com/items?size=5&city=london

Как правило, реализация подобных фильтров делается руками. Мы придумываем набор полей, по которым надо фильтровать и дальше в бекенде формируем sql запрос через билдер.

app.get('/employees', (req, res) => {
  const { firstName, lastName, age } = req.query;
  let results = [...employees];
  if (firstName) {
    results = results.filter(r => r.firstName === firstName);
  }
  if (lastName) {
    results = results.filter(r => r.lastName === lastName);
  }
  if (age) {
    results = results.filter(r => +r.age === +age);
  }
  res.json(results);
});

Самая мякотка в этой системе появляется тогда, когда у нас не просто совпадение по значению, а разнообразные предикаты в стиле “больше”, “меньше равно”, “содержит”, поиск по связным сущностям и так далее. В большинстве случаев такой код пишется прямо под конкретную ситуацию на бекенде. В интернете немало статей про это: graphql https://www.apollographql.com/blog/graphql/filtering/how-to-search-and-filter-results-with-graphql/ java https://medium.com/@cmmapada/advanced-search-and-filtering-using-spring-data-jpa-specification-and-criteria-api-b6e8f891f2bf

Но существует и более интересный подход, который позволяет автоматизировать задачу практически на 100%, убрать написание большей части предикатов и получить возможность реализовывать фильтры высокой сложности за полчаса работы. Познакомился я с этим подходом в библиотеке ransack, которая автоматически встраивается в Rails ORM. Работа этой библиотеки с точки зрения сервера сводится буквально к одной строчке: Model.ransack(params). А дальше начинается самое интересное. Концепция этой библиотеки состоит в том, что вместо императивного описания что делать на бекенде, мы декларативно описываем как фильтровать через правильное именование параметров.

Например, если мы хотим точное соответствие по полю name, то мы должны назвать параметр name_eq, если мы хотим искать по вхождению то name_cont. Тоже самое с числами. Если нам нужен возраст старше или равно, то мы пишем age_gt (greater than). Если мы хотим тоже самое но по связанным сущностям, то тогда описываем имя через связь user__name_eq (то есть ищем по имени пользователя, где пользователь это связь).

<input type="text" name="q[first_name_or_last_name_cont]">
<input type="text" name="q[email_cont]">

Хекслет весь насквозь увешан такими фильтрами. В большинстве случаев нам хватает дефолтных предикатов, но есть и пара кастомных. В любом случае даже кастомные предикаты работают по такой же схеме и мы можем применять их к разным сущностям если они это технически позволяют.

Дока по предикатам: https://activerecord-hackery.github.io/ransack/getting-started/using-predicates/
Демо Ransack: https://ransack-demo.herokuapp.com/users/advanced_search

Домашнее задание: Подобные библиотеки существуют и в других языках, но не все о них знают. Попробуйте найти библиотеку для своего стека и сбросьте в комментарии ссылку на гитхаб

Что не так с юнит-тестами


Помните мой недавний пост про изменении концепции тестирования на trophy? Там мы видим что количество юнит-тестов сведено к минимуму, что идет в разрез с общепринятым “пишем в первую очередь юниты”. И в этом посте я хочу рассказать про проблемы юнитов, которые существовали всегда и многие опытные разработчики на это не раз натыкались.

Часто говорят, что юниты помогают рефакторить код. Я же скажу, что именно юниты мешают его рефакторить. Полезный рефакторинг, как правило это не изменение того как написан, например, конкретный цикл, это переработка абстракций, выделение слоев, перемещение кода, перераспределение кода между функциями и методами. Что происходит с юнитами в таком случае? Правильно, они становятся полностью бесполезными, так как их придется переписывать. В моей практике была ситуация, когда 35 000 строк кода юнит тестов просто выкинули, так как в проекте делался важный рефакторинг и команда поняла что просто не потянет апгрейд тестов (по факту написание их с нуля).

Но и это еще не все, наличие большого числа таких юнитов заранее пугает разработчиков, так как они понимают что рефакторинг заставит их все переписывать, что убивает любую мотивацию рефакторить код.

Следующий пункт про гарантии. Все знают что гарантии от юнитов минимальны, поэтому их наличие не может быть оправданием того, что не пишутся тесты более высокого уровня, например, интеграционные. И пишутся они тоже программистами. Тогда возникает вопрос, зачем писать юниты, если уже есть интеграционные?

Ответом может быть: но они же быстрые. В реальности, в современных фреймворках скорость выполнения интеграционных тестов достаточно быстрая, чтобы не испытывать проблем. Да, при этом есть определенные техники работы с базой данных (не Моки!) которые надо соблюдать, но это уже давно отработанная история. Медленно же выполняются e2e тесты, но они пишутся независимо от юнит тестов, поэтому тут даже нет выбора.

p.s. Какие тесты в основном пишут в вашем проекте?

Когда стоит писать юниты

То есть юниты не нужны совсем?

Не совсем, есть немало мест где они нужны, но они все имеют специфические условия. В первую очередь это касается кусков кода (это может быть модуль, класс или даже просто функция), которые имеют сложную логику с большим количеством состояний (разных выходов в зависимости от условий). Такие штуки сложно тестировать косвенно, так как слишком большое количество вариантов работы, поэтому на такие компоненты пишутся юниты. Хорошим примером служат разные парсеры.

Но и тут есть детали. Понимание того, что является юнитом, а что не является – довольно не простой вопрос, на который по разному ответят разные программисты. Кто-то скажет что юнит это отдельный модуль в их системе. Кто-то скажет что это код, который включает в себя небольшой кусок кода, скажем один метод или класс, кто то скажет что юнит, это скорее когда мы все замокали так, что не вызывается ничего кроме нашего кода. Кто-то скажет что в юнитах можно делать запросы к базе данных, кто-то скажет что нет. Об этом мы поговорим в следующем посте и потом тему с тестами временно закроем)

Как делать правильно ревью кода?

У этого вопроса есть куча аспектов, но я хочу тут сосредоточиться только на технической составляющей.

Стандарты кодирования

Должный проверяться автоматически через CI. Не должно быть историй, когда вам приходится глазами выискивать несоответствия и писать комментарии в стиле “убери точку с запятой”, “добавь точку с запятой”

Чистота

Изменение разных частей приложения по разному влияет на качество кода и его поддерживаемость. Деление проходит где-то в районе слоев MVC и публичных контрактов.

Например сущности которые мы вводим и их отношения между собой вместе со структурой базы это ключевая вещь для прикладного кода. Здесь мы должны четко понимать что движемся в правильную сторону и решаем задачи так как нужно их решать. Эта часть кода должна быть самой чистой.

Модель в этом отношении сильно влияет на публичный API и к нему предъявляются такие же строгие, а может быть местами и более строгие требования. Поменять публичный API задача в какой-то момент невозможная без введения нового API. Каждый эндпоинт, принципы его работы, параметры и все вот это должно быть предельно аккуратным с прицелом на будущее.

Следующим уровнем являются контроллеры и сервисы (в зависимости от того что есть и как организовано). Здесь уровень требований к качеству ниже, так как этот код переписывается без каких-то серьезных проблем, по крайней мере до определенного уровня.

Ну и самое простое это слой View, здесь в целом допустимо делать всякое, потому что View это терминальный слой, на него ничего не завязывается. То что написано здесь не очень, может бесконечно находиться в этом состоянии не влияя ни на что другое.


Тред про чистоту: https://twitter.com/mokevnin/status/1433474955036012547

Прошу понять и простить. На этой неделе не факт что напишу, лечу в Алматы.

Конференция прошла и хотя доклад пока еще не выложили отдельно, он доступен в общем стриме. Все что вы хотели (или не хотели) узнать про конечные автоматы с точки зрения прикладного программирования. Обязательно к просмотру: https://www.youtube.com/watch?v=Yi2E1DIqoow&t=20041s

2 недели в Алматы. Итоги
Послезавтра домой. Поездка получилась зачетной, познакомился со множеством ребят, провел три митапа, выступил на конфе, записался в подкасте (скоро выйдет), договорился с тремя компаниями о сотрудничестве в найме и обучении сотрудников (если у вас есть такой интерес, пишите, будем договариваться). Дай бог позовут и на следующий год)

Будем считать что после небольшого перерыва, я стартану второй сезон постов. Первый вроде бы прошел довольно неплохо, я слышал от некоторых ребят что им нравится мой канал, что конечно не может не радовать. Нас уже 2390 и надеюсь что к концу года будет 4000.

Поделитесь ребят, есть ли темы, которые были здесь и повлияли как-то на вас или вашу работу. Такие истории заряжают.

И пару слов о том, что будет дальше:

⁃ Бизнес для разработчиков, немного про взгляд со стороны владельца
⁃ SEO для разработчиков, о чем надо обязательно помнить
⁃ Операционные системы для разработчиков
⁃ Конечно же практики, принципы и шаблоны проектирования
⁃ Инфраструктура, devops и вот это все
⁃ Как работает и не работает обучение
⁃ Да и всего остального по немногу

p.s. доклад закрыли, но жду когда выложат уже нормальную версию