…Вы часто замечали, чтобы какой-нибудь Google сломался и не работал? Такое случается и с гуглом, конечно. Но в современном мире минуты простоя - это моветон и позор. Всё должно работать 24/7. Если вам кажется, что всё «само» работает и не ломается - это не так. Всё ломается и постоянно. Но в идеале это должно происходить незаметно для клиентов и очень быстро чиниться. И чтобы ничего не ломалось неожиданно - существует мониторинг. На графики выводится вся важная информация по вашим приложениям, серверам и прочему - как быстро отвечает сайт? Сколько клиентов сейчас активно? Сколько свободного места осталось на диске на сервере с базой данных? Если с чем-то из этих аспектов возникают пробелемы - то людям, которые отвечают за работоспосбность приложений (в зависимости от компании это могут быть сами разработчики, или отдельные инженеры или админы) приходит уведомление - «Аларм! Число пользователей на сайте упало с 1000 человек до 0!» Скорее всего, это значит, что сайт сломался. И его срочно надо поднимать. Да-да, срочно - это прямо сейчас, пусть даже в 4 утра. Чем серьезнее и крупнее компания, тем менее допустимы простои.
Чтобы убедиться, что код, написанный разработчиками работает хорошо - создаются отделы QA, или тестирования. Задача тестировщиков - найти косяки в приложениях и отправить проект на доработку к программистам.
А когда вы захотите внедрить такой модный ныне data science - научиться распознавать изображения, например. Или написать модели, которые будут предсказывать, в какие дни клиенты наиболее активны и сколько сотрудников call-центра должно выходить на смену в эти дни - то вы начнете нанимать специалистов по data-science.
Это, разумеется, далеко не всё IT, а первое, что пришло мне в голову.
Ваши вопросы можно присылать сюда: @hum_it_bot
Чтобы убедиться, что код, написанный разработчиками работает хорошо - создаются отделы QA, или тестирования. Задача тестировщиков - найти косяки в приложениях и отправить проект на доработку к программистам.
А когда вы захотите внедрить такой модный ныне data science - научиться распознавать изображения, например. Или написать модели, которые будут предсказывать, в какие дни клиенты наиболее активны и сколько сотрудников call-центра должно выходить на смену в эти дни - то вы начнете нанимать специалистов по data-science.
Это, разумеется, далеко не всё IT, а первое, что пришло мне в голову.
Ваши вопросы можно присылать сюда: @hum_it_bot