1:1 Backend და არქიტექტურის განხილვა
პირადი 1:1 სესია არქიტექტურაზე ფოკუსით: რისკების გამოვლენა, trade-off-ების განხილვა და კონკრეტული შემდეგი ნაბიჯების განსაზღვრა. განვიხილავთ backend არქიტექტურას, კოდს და production მზადყოფნას.
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
კურსის ბოლოს თქვენ შეძლებთ
- თქვენი მიმდინარე backend და არქიტექტურის დონის მკაფიო გაგება
- არქიტექტურული რისკებისა და ხარვეზების გამოვლენა
- ტექნიკური გადაწყვეტილებებისა და სისტემის საზღვრების გაუმჯობესება
- მეტი თავდაჯერებულობა production და მასშტაბირების სცენარებში
- კონკრეტული გაუმჯობესების გეგმის მიღება 2–4 კვირისთვის
გერგებათ ეს კურსი?
ეს თქვენთვისაა, თუ თქვენ…
- ხარ Mid–Senior ინჟინერი რეალური კოდბაზით და გინდა მეორე წყვილი თვალი იმისგან, ვინც ასეთი რამ production-ში უნახავს
- გაიჭედე კონკრეტულ არქიტექტურულ გადაწყვეტილებაზე და გინდა იდავო ვისთან, ვინც წინააღმდეგობას გაგიწევს
- ემზადები Senior გასაუბრებისთვის და გინდა შენი portfolio კოდის mock-review ინტერვიუმდე
არ აიღოთ ეს კურსი, თუ…
- ხარ Junior production-პროექტის გარეშე — Senior არქიტექტორს რას უყურებს. ააშენე 6 თვე და დაბრუნდი
- გინდა კომპლექსური სწავლა — ეს review-ა, არა კურსი. აიღე #13 სტრუქტურული მასალისთვის
- ელი ვერდიქტს — ღირებულება აქ საუბარშია. თუ pass/fail გჭირდება — სხვაგან ნახე
ვინ კითხულობს
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
ოლექსი ანჟიაკი — სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და ToyCRM.com-ისა და ProfectusLab-ის თანადამფუძნებელი. 15+ წლიანი გამოცდილებით, ის სპეციალიზირდება განაწილებულ სისტემებში, cloud ინფრასტრუქტურაში, მაღალი დატვირთვის backend-ში და იდენტობის პლატფორმებში. ქმნის უსაფრთხო ავტენტიფიკაციის სისტემებს, არქიტექტურულ გადაწყვეტებს და თანამედროვე საგანმანათლებლო პროგრამებს, რომლებიც სტუდენტებს კარიერულ წინსვლაში ეხმარება.
ამჟამად ხელმძღვანელობს ToyCRM.com-ის არქიტექტურას — multi-tenant CRM პლატფორმას .NET-ზე, რომელსაც ჩვენი გუნდი აშენებს. იგივე პატერნები და დიზაინ-გადაწყვეტილებები, რომლებიც იქ გამოიყენება, პირდაპირ ჩნდება კურსებშიც: identity & auth, განაწილებული სერვისები, code review-ის კულტურა. სწავლობ ინჟინრებთან, რომლებიც აქტიურად უშვებენ production-კოდს, არა სახელმძღვანელოდან.
სილაბუსი
ფოკუსირებული 1:1 არქიტექტურული სესია, რომელიც გაძლევთ სიცხადეს — რა მუშაობს, რა არა და რა ნაბიჯებია საჭირო შემდეგ 2–4 კვირაში.
- 1 ნაწილი 1: მიზნები და კონტექსტი (სისტემა, შეზღუდვები და მიმდინარე გამოწვევები)
- 2 ნაწილი 2: კოდის განხილვა (სტრუქტურა, მხარდაჭერადობა, სანდოობა)
- 3 ნაწილი 3: არქიტექტურის განხილვა (საზღვრები, პასუხისმგებლობები, trade-off-ები)
- 4 ნაწილი 4: API და Auth განხილვა (REST დიზაინი, JWT და refresh token შეცდომები)
- 5 ნაწილი 5: Production მზადყოფნა (observability, წარმადობა, წარუმატებლობები)
- 6 ნაწილი 6: სამოქმედო გეგმა (პრიორიტეტები და ნაბიჯები 2–4 კვირისთვის)
წინაპირობები
სესია იდეალურია, თუ გჭირდებათ სიცხადე რეფაქტორინგამდე, მასშტაბირებამდე ან არქიტექტურულ გადაწყვეტილებამდე.
სურვილისამებრ მოიტანეთ რეპოზიტორია ან არქიტექტურული დიაგრამები. ნებისმიერი backend სტეკი მისაღებია.
რას ააშენებთ
ორი 1:1 სესია Senior არქიტექტორთან, ვუყურებთ შენს კოდს და შენს სისტემას. გადიხარ წერილობითი სიით: რა კარგია, რა სარისკოა და რა ზუსტად უნდა შეცვალო მომდევნო 2-4 კვირაში.
- Backend კოდის განხილვა
- არქიტექტურისა და სისტემური დიზაინის ანალიზი
- API და აუთენტიფიკაციის განხილვა
- Production მზადყოფნისა და observability შეფასება
- წარმადობისა და მასშტაბირების ანალიზი
- არქიტექტურული trade-off-ების განხილვა
- არქიტექტურული გაუმჯობესებების სამოქმედო გეგმა
სად დევს თქვენს კარიერაში
კურსის პარალელურად წასაკითხი
AI-readiness-შეფასება, რომელსაც CTO ერთ კვირაში ჩაატარებს
სანამ AI-სტრატეგიას დაწერთ, გაზომეთ, რისი შესრულება რეალურად შეუძლია თქვენს ორგანიზაციას. მონაცემების, უნარების, ტულინგისა და governance-ის ხუთდღიანი შეფასება თითქმის შეხვედრების გარეშე — შეფასების რუბრიკით, რომელსაც ბორდის წინაშეც დაიცავთ და ინჟინრების წინაშეც.
დიზაინ-პატერნები AI-ის ეპოქაში: რატომ არის პატერნების ცოდნა უფრო მნიშვნელოვანი, როცა კოდს თქვენ არ წერთ
AI წერს იმპლემენტაციას; თქვენ მას code review-ს უკეთებთ. მაგრამ შეაფასებთ მხოლოდ იმას, რასაც სახელი შეგიძლიათ დაარქვათ. პატერნების ცოდნა — Strategy if-ების გროვის ნაცვლად, Decorator დაკოპირებული wrapper-ის ნაცვლად — არქიტექტურული უნარიდან AI-დახმარებით დეველოპმენტის მთავარ კითხვის უნარად იქცევა.
MCP საინჟინრო გუნდებისთვის: შიდა API-ების AI-სთან დაკავშირება ისე, რომ არ ინანოთ
დეველოპერის განმარტებამ გითხრათ, რა არის MCP. ეს მეორე საუბარია — მისთვის, ვინც სისტემებზეა პასუხისმგებელი: რა ჯდება რეალურად შიდა API-ების AI-სთან დაკავშირება, სად უნდა გადიოდეს უსაფრთხოების საზღვარი, და როდის ავაწყოთ ინტეგრაცია საკუთარი ძალებით და როდის მოვიწვიოთ review.
ფასი და რა შედის
რა შედის
- 2 × 1:1 review სესია Senior backend / architecture ინჟინერთან
- სესიების ჩანაწერები, რომლებსაც შეგიძლია ხელახლა ნახო
- წერილობითი რეზიუმე ყოველი სესიის შემდეგ: რა ძლიერია, რა სარისკოა, რა უნდა შეცვალო
- კონკრეტული 2-4 კვირიანი გაუმჯობესების გეგმა შენი პროექტისთვის
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენ საათს მოითხოვს კვირაში?
გათვალე ცოცხალი სესიები პლუს დაახლოებით 1.5–2 საათი პრაქტიკისთვის თითოეულზე. სტუდენტების უმრავლესობა, ვინც გრაფიკში თავსდება, კვირაში 4–6 საათს ხარჯავს. ნაკლებიც მუშაობს — უბრალოდ მეტი დრო სჭირდება.
რა ხდება თუ გაკვეთილს გავაცდენ?
უთხარი მასწავლებელს გაკვეთილამდე — „სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ" — და მასწავლებელი ჩაწერს ამ გაკვეთილს და გამოგიგზავნის. ჩანაწერები არ არის ავტომატური არქივი; ისინი მოთხოვნით კეთდება, როცა წინასწარ გვაცნობებ. გაკვეთილის შემდეგ გააკეთე სავალდებულო, შემდეგ სესიაზე კი მოდი კითხვებით.
რა შედის ფასში?
ცოცხალი სესიები მასწავლებელთან; სლაიდები თითოეული სესიისთვის (შენი რჩება); მუშა კოდის ფაილები და ნებისმიერი data-ფაილი, რომელიც გაკვეთილზე გამოვიყენეთ; ყოველკვირეული დავალება კოდის გადახედვით; და იმ სესიების ჩანაწერები, რომელზეც წინასწარ გაგვიფრთხილე. ყველაფერი დანარჩენი — სერთიფიკატი, alumni-წვდომა, mock ინტერვიუ — ცალსახად ჩამოთვლილია „რა შედის"-ში FAQ-ის ზემოთ იმ კურსებზე, სადაც ეს მოქმედებს.
და თუ ჩავეწერე და მასწავლებელი არ მერგო?
კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია, პირველი სესია ფაქტობრივად საცდელია — თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ მასწავლებელი არ გერგო, მისთვის არ იხდი. სჯობს ერთი გაკვეთილის მერე წახვიდე, ვიდრე 9 კვირა იტანო ცუდი კავშირი. (5 ან ნაკლები გაკვეთილის კურსები ძალიან მოკლეა — საცდელი შეთავაზება იქ აზრს კარგავს, ჩვეულებრივი ფასი მოქმედებს.)
შეიძლება თანხის უკან დაბრუნება, თუ შუაში მივატოვებ?
დიახ. შეძენიდან 14 კალენდარული დღის განმავლობაში შეგიძლიათ უარი თქვათ და მოთხოვნისთანავე სრული თანხა დაიბრუნოთ, მიზეზის ახსნის გარეშე — ეს თქვენი კანონიერი უფლებაა საქართველოს მომხმარებლის უფლებების დაცვის კანონით. ამას გარდა, ჩვენი საკუთარი გარანტია: თუ 3-ზე ნაკლებ გაკვეთილს დაესწარით, თანხას სრულად, დაქვითვების გარეშე გიბრუნებთ. თანხა ბრუნდება იმავე გადახდის მეთოდზე 14 დღეში.
შემიძლია სასწავლო ენის შეცვლა?
ცოცხალი სესიები მიმდინარეობს იმ ენაზე, რომელიც ზემოთ ბლოკში „ხელმისაწვდომი ენები"-ა მითითებული. სლაიდები და კოდის ფაილები ჩვეულებრივ ხელმისაწვდომია ოთხივე ენაზე (ინგლისური, რუსული, უკრაინული, ქართული). ბევრი სტუდენტი უსმენს ერთ ენაზე და კითხულობს მეორეზე — ეს ნორმალურია.
მზად ვიქნები რეალური სამუშაოსთვის კურსის შემდეგ?
ერთი კურსი იშვიათად ანიჭებს ვინმეს სამუშაოს თვითონ — არცერთ სფეროში. ეს კურსი გაძლევს იმ საფუძველს, რომელსაც junior-დაქირავების მენეჯერი ელის: საკუთარი ხელით დაწერილი მუშა კოდი, ლექსიკა სხვისი კოდის წასაკითხად და ჩვევები, რომელიც გხდის დასაქირავებელ. გულახდილი პასუხი კითხვაზე „მზად ვარ?" ჩვენს roadmap-ზეა (ბმული გვერდის თავში) — გახსენი ის დონე, რომელზეც გინდა მისვლა, და წაიკითხე ჩეკლისტი „მზად ხარ, როცა…".
შემიძლია განვადებით გადახდა?
დიახ იმ კურსებისთვის, რომლებსაც ზედა ზოლში „ყოველთვიური გადახდა"-ა მითითებული — ჩვეულებრივ ეს ორი ან სამი თანაბარი თანხაა. ის კურსები, რომლებსაც ეს ოპცია არ აქვთ, ერთჯერად უნდა გადაიხადო. თუ ფასი ბარიერია, მოგვწერე — თითოეულ ქეისს ცალკე ვიხილავთ.
ეს ასევე შეიძლება მოგეწონოთ
გაუმჯობესებული
დიზაინის შაბლონები C#-ში: თეორიიდან პრაქტიკამდე
ისწავლეთ GoF-ის კლასიკური დიზაინის შაბლონები C#-ში. გამოიყენეთ პოროჟდაიანი, სტრუქტურული და ქცევითი შაბლონები სუფთა და მოქნილი არქიტექტურის შესაქმნელად.
გაუმჯობესებული
LLM-ზე დაფუძნებული აპების შექმნა: RAG & Agents
შექმენით production-კლასის AI აპლიკაციები დიდი სასწავლო მოდელების გამოყენებით. Vector databases, RAG, autonomous agents, tool use, evaluation და deployment patterns.
გაუმჯობესებული
MCP სერვერების და AI Tool Integrations-ის შექმნა
დაეუფლეთ Model Context Protocol (MCP) — Anthropic-ის ღია სტანდარტს AI მოდელების გარე ინსტრუმენტებთან და მონაცემებთან დასაკავშირებლად. შექმენით MCP სერვერები, გაუმართეთ API Claude-ს.