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

Оптимизация

6 ноября, 10:00, Зал «Казан»

Google Outlook Apple

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

Скачать презентацию Все презентации конференции

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, основанный 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 избежание холиваров).

Алексей Жиряков

Сбер

Исполнительный директор в ПАО Сбербанк, Дивизион платформы генеративного ИИ.
15+ лет в backend-разработке, руководитель инженерных команд. Ex Stream CTO KION, прошёл путь от senior-разработчика до руководителя направления: занимался построением высоконагруженных систем, вёл направления backend, данных и A/B-экспериментов, отвечал за highload-архитектуру, платформу данных и персональные витрины. Ex лидер Python-гильдии и TechMaster MWS. Внедрял DORA, OKR, performance review; запускал AI-агентов для автотестов и ускорения code review; растил «продуктовых» разработчиков (dev + QA + analyst)