Артем Арюткин на HighLoad++ 2022

СберБанк Онлайн: масштабная трансформация legacy

Менеджмент крупных проектов

CTO-трек

Методологии и процессы разработки ПО; Сроки и приоритеты

Большие проекты/команды

Модели руководства

Антикризисный менеджмент

Управление / другое

Enterprise-системы

24 ноября, 11:10, Зал «h5»

Google Outlook Apple

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Чем больше компания — тем больше легаси надо переписывать. Артем расскажет о правиле "80 на 20": оно работает, но на этапе подготовки рефакторинга не всегда понятно, какие именно 20 процентов легаси дают 80% нагрузки на сервера.

Целевая аудитория

Менеджеры проектов/продуктов, техлиды, тимлиды.

Тезисы

Скачать презентацию Все презентации конференции

3 года назад перед нами встала задача перехода на микросервисную платформу.
Мы мигрировали сервис за сервисом, ускорялся ТТМ. Но нагрузка на legacy не падала.

Расскажу, как не оказаться в ситуации, когда 60% проекта завершено, а нагрузка на legacy продолжает расти, какие метрики для проекта выбрать на старте и с какими сложностями мы столкнулись в проекте.

Артем Арюткин

Яндекс

Артём руководит проектным офисом в Яндексе, а в прошлом помогал делать Сбербанк онлайн надежнее.
Однажды ему доверили (ха, не стоило) руководить программой трансформации монолита СберБанк онлайн на микросервисную архитектуру. И он так трансформировал, что у них теперь 500+ микросервисов и 250+ команд, time to market 2 недели. Если что, не подпускайте его к таким задачам.
Но руководству это все понравилось и Артема сделали Head of PMO. Так что приходится ему нести свои «светлые» мысли и масштабировать их за счет других РМ’ов.

Ведет свой тг-канал: https://t.me/badTechProject
Входит в ПК https://smartdev.ru/?ysclid=lqqk8ucsh182192920

Яндекс

Техплатформа Екома и Райдтеха Яндекса Мы строим dev to dev — продукт для городских сервисов — и развиваем базовые компоненты для Такси, Еды, Лавки, Доставки, Маркета и других. Техплатформа помогает упростить и ускорить разработку. Мы — фундамент многих продуктов Яндекса, постоянно поддерживаем работу высоконагруженных сервисов, масштабируемся на десятки миллионов пользователей и обрабатываем большие объёмы данных.