От Agile до SRE: полный цикл современной разработки на 1С в МТС
Привет, Хабр! Меня зовут Марат Мустафин, я ведущий системный архитектор в «Стрим 1С» группы МТС. Мы поддерживаем и развиваем внутреннюю 1С-экосистему для дочерних компаний, обслуживаем около 1000 пользователей и выпускаем релизы раз в неделю. В этом материале расскажу, как мы выработали подход, сочетающий современны...
Привет, Хабр! Меня зовут Марат Мустафин, я ведущий системный архитектор в «Стрим 1С» группы МТС. Мы поддерживаем и развиваем внутреннюю 1С-экосистему для дочерних компаний, обслуживаем около 1000 пользователей и выпускаем релизы раз в неделю. В этом материале расскажу, как мы выработали подход, сочетающий современные практики DevOps (Development & Operations — разработка и эксплуатация/поддержка) со спецификой платформы, а также поделюсь процессами разработки и нашими ключевыми принципами.«Стрим 1С» появился в группе МТС в 2021 году как продуктовая команда, которая закрывает автоматизацию ключевых внутренних бизнес-процессов дочерних компаний. У нас работают около 50 специалистов: разработчики, аналитики, архитекторы, QA-инженеры, а также Product Owners и CTO. Функции DevOps в основном закрываем силами архитекторов, но иногда привлекаем профильные команды под конкретные задачи. Формально наш «Стрим 1С» состоит из нескольких команд, отвечающих за свои продукты, но об этом расскажу чуть подробнее дальше.За время существования «Стрим 1С» мы собрали экосистему, которая обеспечивает:• еженедельные релизы с высоким уровнем качества, автоматизированный путь от разработки до публикации и надежной инфраструктурой с георезервированием;• разделение ответственности между продуктовыми командами, отлаженные Agile-процессы с регулярными ретроспективами, а также культуру код-ревью (code review — проверка кода другим разработчиком) и коллективной ответственностью за качество;современный стек мониторинга и наблюдаемости, комплексное автоматизированное тестирование и инфраструктура как код через Jenkins и Gitlab CI.В этом нам помогли несколько принципов:• Автоматизация рутины. Мы отслеживали повторяющиеся действия от сборки релизов до развертывания тестовых контуров и старались уменьшить число ручных операций. За счет этого команда тратит больше времени на бизнес-задачи.• Культура качества. Многоуровневый контроль через код-ревью, автотесты и повторное тестирование помогает держать прод стабильным при высокой скорости изменений.• Наблюдаемость системы. Комплексный мониторинг позволяет заранее замечать проблемы и разбирать их по данным.• Распределенная экспертиза. Разделение ответственности с инфраструктурными командами дает возможность каждому уровню делать свою работу профессионально, без распыления и в итоге повышает общую эффективность.В этом материале я покажу, как мы реализуем эти принципы, как встроены в корпоративные процессы и как развили разработку 1С до полноценного направления.
Краткая сводка
В подразделении «Стрим 1С» группы МТС (около 50 специалистов) разработали процесс, сочетающий практики DevOps и Agile, позволяющий обслуживать ~1000 пользователей и выпускать 1С‑релизы еженедельно, с автоматизацией сборки, развертывания, мониторинга и культурой качества.
Связанные теги
Компании и люди
Линия сюжета
Продолжить следить за темой
Переходите к связанным материалам, страницам сущностей и активным линиям сюжета.
Что умеют школьники, которые через 5 лет будут нашими коллегами
Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже...
Как AI-копилоты изменили мой рабочий процесс во фронтенде — и где с треском провалились
AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который ...
Как убрать virtual и не сойти с ума: велосипедные генераторы через type loopholes
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.В предыдущей статье макросы внезапно нач...
ИИ не понимает код, пока разработчик не понимает его «мышление»
Разработчики всё чаще подключают ИИ к задачам — от обработки данных до генерации тестов. На первом просмотре такой код выглядит аккуратно и логично. Но&...
Кастомный стратокастер со встроенным перегрузом
Привет, Хабр! Знакомый электрогитарный энтузиаст попросил помочь доработать его инструмент с оригинальным авторским оформлением. Сейчас мы увидим и услышим, что из этого получил...
Начинаем в багбаунти: как найти ошибки в бизнес‑логике
Всем привет! Меня зовут Роман. В ИТ я больше семи лет: начинал с разработки, а теперь занимаюсь AppSec и параллельно пробую себя в багхантинге. Сейчас вхожу в топ-25 рейтинга на...
Рекламный слот
Article monetization slot
Reserved for contextual monetization inside article pages.
Похожие статьи
Еще материалы, которые пересекаются по тегам, источнику или категории.
Что умеют школьники, которые через 5 лет будут нашими коллегами
Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже...
Как AI-копилоты изменили мой рабочий процесс во фронтенде — и где с треском провалились
AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который ...
Как убрать virtual и не сойти с ума: велосипедные генераторы через type loopholes
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.В предыдущей статье макросы внезапно нач...
ИИ не понимает код, пока разработчик не понимает его «мышление»
Разработчики всё чаще подключают ИИ к задачам — от обработки данных до генерации тестов. На первом просмотре такой код выглядит аккуратно и логично. Но&...
Еще материалы от Habr
Свежие публикации и продолжение темы от той же редакции.
Что умеют школьники, которые через 5 лет будут нашими коллегами
Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже...
Как AI-копилоты изменили мой рабочий процесс во фронтенде — и где с треском провалились
AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который ...
Настройка проекта для AI-агентов
Собрал свой опыт настройки проектов для кодовых агентов. Как написать правила, чтобы агент не делал глупых ошибок, как научить его работать с окружением, как делиться скиллами м...
Как убрать virtual и не сойти с ума: велосипедные генераторы через type loopholes
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.В предыдущей статье макросы внезапно нач...