Opinionated

Представьте, что вы архитектор программного обеспечения в 2025 году и смотрите на систему машинного обучения десятилетней давности, которая принимала решения о найме сотрудников для вашей компании. Модель работает технически — она обрабатывает заявки, выдаёт оценки и помогает HR быстрее принимать решения. Но затем вы обнаруживаете, что годами она систематически ущемляла определённые демографические группы. Ваше первое побуждение? Применить некоторые метрики справедливости, возможно, добавить слой коррекции смещения и считать, что на этом всё....

Представьте: вы талантливый разработчик, который только что открыл для себя машинное обучение. Ваш энтузиазм зашкаливает, и внезапно вы думаете: «Эй, держу пари, я мог бы написать более эффективную нейронную сеть, чем те, что предлагают модные библиотеки!» Прежде чем с головой погрузиться в реализацию обратного распространения ошибки, бормоча что-то о градиентном спуске, позвольте мне спасти вас от месяцев отладки и экзистенциальных кризисов. Вот неприятная правда: большинству разработчиков не стоит писать свои собственные алгоритмы машинного обучения....

Начну с признания: однажды я создал конвейер CI/CD, настройку которого заняло больше времени, чем работа над самим проектом, для которого он предназначался. Конвейер имел 47 этапов, три различные среды тестирования и достаточно YAML, чтобы взрослый разработчик прослезился. Самое интересное? Он был предназначен для статического сайта документации, который обновлялся раз в пару месяцев. Если вы когда-либо объясняли, почему для вашего «простого» развёртывания требуется 15 различных инструментов, три уровня оркестрации и степень PhD в DevOps, чтобы это понять, то эта статья для вас....

Помните то самодовольное чувство, когда ваш код компилируется с первой попытки? То приятное ощущение, когда все тесты проходят успешно? Что ж, приготовьтесь, потому что я собираюсь разрушить этот пузырь быстрее, чем сюжетный поворот в мыльной опере. Ваш код не так надёжен, как вам кажется, и, честно говоря, мой тоже. Давайте начнём с отрезвляющей проверки реальности: 25 февраля 1991 года небольшая ошибка округления — речь идёт о потере точности на 0,000000095 секунды каждые десятые доли секунды — накопилась за 100 часов и привела к тому, что ракета «Пэтриот» не смогла перехватить ракету «Скад»....

Послушайте, я понимаю. Облачные сервисы — это как друг, который всегда предлагает помочь вам с переездом: удобно, надёжно и у него есть все нужные инструменты. Но иногда, всего лишь иногда, вы можете захотеть хранить свои драгоценности в собственном гараже, а не доверять их чужому складу, даже если на этом складе камеры наблюдения лучше, чем в Форт-Ноксе. После многих лет наблюдения за тем, как компании стремительно переходят в облако, словно это Чёрная пятница в техническом магазине, я понял, что менталитет «сначала облако» не всегда является той серебряной пулей, за которую мы его выдаём....