Деньги или скорость? Экономика выбора: Python vs Java vs Go при разных RPS

Языки программирования и технические стеки

Java
Python
Бэкенд / другое
Продуктовая разработка
Управление / другое
Enterprise-системы
GO
Оптимизация

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Прекрасный "холивар" о выборе ЯП и технологий, в том числе через призму экономической эффективности.

Целевая аудитория

Технические директора, архитекторы, тимлиды и менеджеры продуктов, принимающие решения о выборе технологического стека для новых проектов или планирующие миграцию существующих систем.

Тезисы

Выбор языка программирования часто делается на основе субъективных предпочтений команды или популярных трендов, без учета реальной экономической эффективности. Это приводит к неоптимальным затратам на разработку и эксплуатацию высоконагруженных систем.

Решение:
Проведу полный экономический анализ для каждого языка программирования основанную на реальных данных и кейсах. Покажу, как количественно оценить trade-off между скоростью разработки и производительностью, учесть долгосрочные затраты на поддержку кода.

Будут: исследования скорости разработки, скорости работы, стоимость изменений, скорость обновления кода для разных отраслей, стоимость инфры. Учитывая эти факторы посчитаю для скольких RPS экономически оправдано использовать тот или иной язык разработки.

Что получат слушатели:
Готовую модель для расчета экономической эффективности выбора ЯП
Конкретные рекомендации по выбору стека в зависимости от параметров проекта
Реальные цифры по затратам на разработку и инфраструктуру
Чек-лист факторов для принятия решений по технологическому стеку
Ссылки на исследования, каждый тезис будет подтвержден ссылками на исследования (во избежания холиваров).

Алексей Жиряков

MTС Web Services (KION, MWS)

Руководитель бэкенд-направления команды витрины в KION. Больше 15 лет в медиа ИТ. В качестве хобби написал распределенную поисковую систему. В KION руководит командой, отвечающей за персонализированную рекомендательную витрину, обработку больших данных и A/B-эксперименты. Команда отличается минимальным time-to-market и высокой эффективностью. Адепт data-driven-подхода, юнит-экономики и оптимизации разработки. Обладает глубокими знаниями в проектировании распределенных систем, работе с брокерами сообщений, ETL-процессами и микросервисной архитектурой. Успешно сочетает техническую экспертизу с управленческими навыками.

Видео