Представьте себе: вы в кофейне, и там всего один бариста. В синхронном мире этот бариста примет ваш заказ, помолет зёрна, приготовит кофе, подаст его, почистит машину и только потом перейдёт к следующему клиенту. Тем временем двадцать человек стоят в очереди, постукивая ногой и проверяя часы. Звучит неэффективно? Добро пожаловать в мир до asyncio. Теперь представьте, что тот же бариста может принимать несколько заказов, запускать несколько процессов приготовления и подавать готовые кофе, пока другие ещё готовятся....

Начну с признания: раньше я был настоящим фанатом эпиков. Каждый запрос на добавление функции, каждый этап проекта, каждый чих в офисе упаковывался в блестящий контейнер эпика. «Просто добавь это в эпик!» — провозглашал я, словно какая-то фея Agile, размахивающая своей палочкой невыполненных задач. Но после нескольких лет наблюдения за тем, как проекты терпят неудачи, команды выгорают, а заинтересованные стороны недоумённо чешут головы, я пришёл к отрезвляющему выводу: эпики не всегда являются решением....

Представьте: вы на третьем ежедневном стендапе на этой неделе, и кто-то неизбежно спрашивает: «Так какова наша скорость на этом спринте?» Тем временем ваш бэклог вырос из аккуратного списка из 20 пунктов в разросшегося монстра с 247 тикетами, половина из которых не тронута со времён администрации Обамы. Звучит знакомо? Добро пожаловать на тёмную сторону Agile-бэклогов, о которой никто не говорит на модных методологических конференциях. Не поймите меня неправильно — я не собираюсь сжигать манифест Agile и не предлагаю всем вернуться к водопадной модели наших предков....

Представьте: вы по уши в проекте, в венах бурлит кофеин, и вдруг вам нужно реализовать функцию, которую наверняка кто-то уже создавал. Ваш коллега наклоняется и шепчет те волшебные слова, которые каждый разработчик слышал тысячу раз: «Не изобретай колесо заново». Но вот в чём дело: иногда это колесо квадратное, иногда оно сделано из бетона, а иногда у него 47 зависимостей, которые увеличат размер вашего бандла быстрее, чем ваше терпение во время ревью кода....

Представьте: вы стоите в отделе больших данных своего любимого магазина техники (да, это вполне реально в моём воображении) и выбираете между двумя блестящими фреймворками, которые обещают решить все ваши проблемы с обработкой данных. В левом углу — Apache Spark — чемпион тяжёлого веса, который демонстрирует свои возможности обработки данных в памяти с 2014 года. В правом углу — Apache Beam — новый дипломатический игрок с 2016 года, который ладит со всеми и обещает «напиши один раз, запускай где угодно»....