Nikita Pinchuk professional channel: IT / EA / BA / Architecture

Полистал книгу "Методы проектирования летательных аппаратов" (2011) Тарасов Е.В., Балык В.М. https://t.me/aviationlibrary_vk/2996?single И нахожу её довольно интересной для ИТ-архитекторов. 1. Они правильно определяют цель проектной работы - не создание решения, как полагают многие новички, а "нахождение допустимых проектных решений и их оптимизацию." ... "Для ЛА это означает, что по всем его подсистемам, по всем его режимам функционирования выбран комплекс проектно-конструкторских решений, который неулучшаем по всем принципам оптимальности и единственен. Эта ситуация и будет соответствовать полному решению многокритериальной задачи." Т.е. проектирование - это о том, как не надо делать. 2. Разобраны базовые основы Decision Making, дивергентная и конвергентная фаза принятия решения. 3. Кратко рассмотрены основы системной инженерии, что такое система, что такое модель, что такое дихотомия функции и конструкции. 4. Отдельный интерес представляет собой Глава 8 "Методы принятия решений в условиях неопределенности среды". И хотя содержимое этой главы вряд ли окажется полезным рядовому архитектору, но LLM хорошо знает, что делать с этой информацией. 5. Основы ИИ, математическая модель перцептрона, стр. 285. При чтении нужно учитывать, что упоминаемые экспертные системы - это символьный искусственный интеллект.

https://t.me/nullnullday/s/293

Заметка для себя, может кому то полезно будет. Ну и Чтоб потом мне самому не забыть как делал😂 Попросили как то посмотреть как дела в одной молодой компании, куда идет, как строит целеполагание, какое видение и пр. После ряда встреч представителями менеджмента - понял что не хватает - не плана. Не хватает - системы работы с гипотезами и принятия решений куда инвестировать ресурсы (время , люди, деньги и пр.). Это наиболее критично на этапе становления. Поиск себя и все такое Решил помочь задать такую систему координат. Сухо по шагам: 1) swot. Сначала раздельно с менеджерам. Далее совместный. Чтобы не превратить общую сессию в хаос. Сам по себе он бесполезен, но вот что я далее с ним сделал. 2) факторы s w o t - не факты. Почти всегда при сборке SWOT - это мнения, гипотезы и пр. Их нужно обогатить . Для этого факторы в блоках s w o t - попросил взвесить на Impact, confidence. Impact - влияние на компанию и ее развитие. Confidence - достоверность фактора (мнение , слух, подтверждено единожды, многократно, системно подтвержденный факт) , подсчет I x c, в итоге рейтинг сильных достоверных факторов. Что важно - низкоприоритизированные факторы с высоким impact и низким Confidence - не значит их нужно отсечь. Нужно поработать над их валидацией, тем самым повысив их достоверность и скорректировав Impact по результатам. Делается это с помощью lean гипотез. Важно понимать, что В оценках факторов s w o t - лучше преуменьшить Impact Сильных сторон и Возможностей и преувеличить Угрозы и Слабости. В стратегии лучше переоценить угрозы, чем недооценить. Ошибка в рисках убивает бизнес, ошибка в возможностях — просто отнимает время. При взвешивании SWOT мы сознательно занижаем Impact сильных сторон и возможностей (×0,8–0,9) и завышаем Impact слабостей и угроз (×1,2–1,3). Асимметрия в оценке — это страховка: мы готовимся к худшему, а лучшее проверим гипотезами. 3) Далее сборка TOWS. Причем в каждом квадранте в левом верхнем углу будут пересечения самых сильных и достоверных факторов. Правее и ниже - слабее и стремящиеся к простому мнению. 4) Гипотезы оформляются по классике - факторы () - «мы считаем» «что» поэтому «мы проверим это посредством» для нас подтверждение гипотезы будет выражатьсяв метрике/событии (и так далее) 5) гипотезы проверять подряд - бессмысленно, есть много факторов которые нужно учесть, ценность, критичность по времени, возможности, сложность/длительность. В связи с этим гипотезы по TOWS взвешиваются по модифицированному WSJF 6) делаем канбан доску, определяем WIP сколько брать будем за итерацию, забираем гипотезы. 7) проверка гипотез замыкает обратную связь SWOT и позволяет адаптировать факторы и очистить факты от галлюцинации. 8) На определенном этапе это может быть выражено в адаптированное видение и Целеполагание (OKR тут будет оправданным и уместным ) Тулзы - SWOT , TOWS, Lean hypothesis, Impact-Confidence, модифицированный WSJF, OKR, Kanban Система самоадаптируется, система координат есть. Батч сайз под контролем , ignore sunk costs - предусмотрен А! И к исходному - к системе можно приложить существующие инициативы и посмотреть как они бьются с tows. С соответствующими последствиями и корректировками

Dynamic Systems Thinking is an approach to analyzing complex situations that treats objects not as isolated elements, but as interconnected parts of a system that evolves over time and continuously interacts with itself. Unlike classical analytical thinking, which breaks problems into separate components, Dynamic Systems Thinking focuses on relationships, feedback loops, and how changes in one part of the system affect the whole. Core principles Holism The system matters more than its individual parts. System behavior is emergent: the whole is different from (and often greater than) the sum of its components. Dynamics over time The focus is not on a static snapshot, but on how variables change, accumulate, and interact over time. Feedback loops X affects Y, and Y feeds back into X. These causal loops can be reinforcing (amplifying growth or decline) or balancing (stabilizing the system). Delays System responses are rarely immediate. Time lags between action and outcome are a major source of misjudgment and poor control. Emergence Systems often develop properties and behaviors that cannot be explained by analyzing individual elements in isolation. Dynamic vs. static thinking Static thinking asks: “What is happening?” — a snapshot of the situation. Dynamic Systems Thinking asks: “How is this changing over time, why is it changing, and where will it lead?” — a moving picture of cause and effect. Systems Thinking vs. System Dynamics These terms are often used together, but they are not the same. Systems Thinking A conceptual approach focused on understanding structure, causal relationships, and the overall logic of a system. System Dynamics A quantitative discipline that uses formal models, stocks and flows, delays, and simulations to analyze and predict system behavior. How to develop this way of thinking Behavior Over Time Graphs (BOTGs) Instead of searching for a single cause, map how key variables (revenue, customers, costs, performance) have evolved over several years. Identify feedback loops Ask: What will this decision reinforce or counteract? How might it come back in three, six, or twelve months? Use the Iceberg Model Look beyond visible events to underlying patterns, system structure, and mental models that generate them. Distinguish stocks and flows Understand the difference between accumulated resources (cash, trust, capacity) and the processes that increase or decrease them (income, spending, hiring, attrition).

A quest for reliable data on organizational excellence yields surprisingly simple guidelines. by Michael E. Raynor and Mumtaz Ahmed

Архитектурные руководства по Multitenant: - https://learning.oreilly.com/library/view/building-multi-tenant-saas/9781098140632/ MS: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/multitenant/overview - https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/multitenant/related-resources AWS: - https://aws.amazon.com/solutions/guidance/multi-tenant-architectures-on-aws/ - https://d1.awsstatic.com/whitepapers/saas-tenant-isolation-strategies.pdf - https://aws.amazon.com/blogs/apn/building-a-multi-tenant-saas-solution-using-aws-serverless-services/ - https://aws.amazon.com/blogs/security/security-practices-in-aws-multi-tenant-saas-environments/ RLS: - https://aws.amazon.com/blogs/database/multi-tenant-data-isolation-with-postgresql-row-level-security/

О роли таланта в мастерстве (научное исследование): В начале 1990-х годов шведский психолог Андерс Эрикссон и его коллеги изучали роль практики в получении экспертных навыков. В 1993 году они изложили результаты своей работы в статье “Роль целенаправленной практики для достижения уровня эксперта” (The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert Performance). Учёные проверяли распространённое мнение о роли таланта в профессиональной деятельности. Для этого они провели исследование с участием студентов скрипачей из Академии музыки в Берлине. Уровень студентов различался. В зависимости от успеваемости, учащихся разделили на три группы: 1. Потенциальные звёзды мирового класса. 2. Перспективные исполнители. 3. Посредственные исполнители. Каждый участник эксперимента предоставил подробную информацию о своём учебном процессе и свободном времени. Опираясь на неё, учёные оценили количество и качество занятий музыкой будущего исполнителя на протяжении всего периода обучения в академии. Андерс Эрикссон и его коллеги выяснили, что к 20 годам музыканты из первой группы потратили в сумме около 10000 часов на занятия музыкой. Студенты из второй группы за тот же период времени занимались порядка 7500 часов, а в третьей группе—только 5000 часов. Из этих наблюдений учёные сделали вывод, что регулярная практика имеет решающее значение для приобретения экспертных навыков. Именно она определяет успешность исполнителя, а не врождённый талант или ранний возраст начала обучения. В то же время Андерс Эрикссон признаёт, что индивидуальные когнитивные и физиологические различия влияют на эффективность практики. В 2008 году канадский журналист Малкольм Гладуэлл популяризовал выводы Андерса Эрикссона в книге “Гении и аутсайдеры” (Outliers: The Story of Success). Автор книги утверждает, что для достижения мастерства в какой-либо области нужно около 10000 часов практики. Это примерно 6 лет упражнений по 5 часов в день. Закономерность получила широкую известность как правило 10000 часов. К сожалению, это правило упускает некоторые важные тонкости первоначального научного исследования. В статье Андерс Эрикссон утверждает, что для практики важно не количество, а качество. Чтобы подчеркнуть эту мысль, учёный ввёл специальный термин. Преднамеренная практика (deliberate practice) — это целенаправленная и систематическая работа эксперта, направленная на улучшение своей производительности. У преднамеренной практики есть ряд особенностей. Прежде всего, она требует высокого уровня внимания и концентрации. Эксперт ставит перед собой конкретные цели и работает над их достижением. При этом он пытается пресечь любой автоматизм и бездумные действия. Во-вторых, преднамеренная практика нацелена на расширение текущих возможностей эксперта. Исходя из этих возможностей выбираются конкретные упражнения. Часто это не тренировка сильных сторон, а работа над ошибками и слабыми сторонами. В-третьих, для преднамеренной практики крайне важна обратная связь. Эксперт должен немедленно получать оценку своих действий. В этом ему помогает тренер или учитель. Благодаря обратной связи, эксперт распознаёт свои ошибки и может работать над их исправлением. Андерс Эрикссон также указывает на то, что преднамеренная практика неприятна по своей сути. Она требует тяжёлой физической или умственной работы, дискомфорта от признания своих ошибок и настойчивости. Часто эксперту приходится повторять одни и те же упражнения снова и снова, пока не будет достигнута поставленная цель. -- "Искусственный интеллект в стратегических играх" Илья Шпигорь https://leanpub.com/ai-in-strategy-games "В успехе только 5% таланта, а остальное - это пот и трудолюбие. Поэтому нужно захотеть стать чемпионом и не бояться преодолевать трудности. Самое главное - сделать первый шаг, не бояться наступать на леность, трусость и самовосприятие. Нужно встать с дивана, поднять сначала свою "тушу", а потом тело соперника на ковре..." —Александр Карелин

В «Коммерсанте» вышла новая и первая статья обо мне Я колумнист в РБК, были спецпроекты в Forbes, статьи на RusBase, но сейчас снова радуюсь как ребенок, потому что Коммерсант для меня - тоже символ чего-то серьезного и основательного. Тем более, что много лет назад для них делали презентацию) В этот раз тема необычная: я говорил не о вербальных или визуальных коммуникациях в узком смысле презентаций, а о том, почему стратегии не работают одинаково даже при одинаковых регламентах. Если кратко, то во франчайзинге масштабируются не только стандарты, но и единая логика интерпретации и принятия решений. Когда её нет, инструкции совпадают, а действия - нет. А если вам интересно где именно стратегия «ломается» в восприятии людей и что нужно выстраивать в том числе, чтобы бизнес масштабировался - предлагаю прочитать статью. Она, на мой скромный взгляд, получилась интересной: https://www.kommersant.ru/doc/8291692 P.S. кстати, для олдскулов: в печатном виде в газете тоже есть этот материал 🙂

The US-China Tech Race (4 december 2025) by Goldman Sachs

https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20240011407/downloads/NASA%20Agile%20TIM%20-%20IAC%202024%20Presentation.pdf

Unveiling NASA’s Agile Projects, Successes, Challenges, and Transformative Insights

Challenges and Success Patterns to Delivering Capabilities Faster Industrial DevOps: Building Better Systems Faster