Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

Embed
What would you like to do?
Как написать хорошие тезисы для доклада на конференции

Рекомендации для докладов типа Case Study (компания/проект делится своим опытом)

Недостаточно просто описать задачу в тезисах. Довольно часто бывает так, что заинтересованные слушатели могут это сделать не хуже докладчика. Хорошие же тезисы отличает конкретика: конкретные названия, конкретные числовые показатели (последнее особенно важно для Highload++).

Главное — приоткрыть суть вашего доклада, оставаясь при этом в рамках сжатых тезисов.

И это не так сложно. При подготовке доклада и его тезисов нужно сделать всего лишь три шага.

ШАГИ

Шаг 1. Проблема

В чём была сложность решаемой проблемы? Постарайтесь привести числовые оценки: объём данных, необходимая скрость отклика и т.п.

Шаг 2. Решение

Какие подходы, инструменты, алгоритмы, технологии были выбраны и почему? Приведите конкретные названия, упомяните альтернативы, с которыми сравнивали, а в самом докладе приведите их сравнение.

Шаг 3. Оценка

Как вы оценивали успех? Какая основная метрика была мерилом успеха, на какое значение вы ориентировались вначале и что получили в результате? Метрик может быть несколько, но помните, в отличных докладах (как и в отличных технических проектах, бизнесе и т.д.) есть одна главная метрика (не обязательно односложная!), которая определяет успешность результата.

ПРИМЕРЫ

Плохо:

— Стоит проблема оптимизации времени и нужно всё делать быстрее. Проблема становится всё более актуальной с каждым этапом роста объемов производства.

— Существует многообразие различных методологий и технологий, призванных стандартизировать процессы деплоя и релизов. В своем докладе я хочу рассказать о том, какой процесс мы настроили для себя, и чем он может быть полезен другим.

— У нас всё отлично получилось. Мы поделимся опытом.

Хорошо:

— Для нормальной работы нужно укладываться в N минут, что очень непросто, потому что есть M мегабайт данных.

— Мы выбрали технологии X и Y и расскажем, почему (тут же надо дать пояснения программному комитету — а почему же? коротко!). Приведём сравнение с технологиями Z и W (и опять же, для ПК надо коротко в пояснительной записке написать, как сравнивали, кто выиграл и — коротко! — почему).

— В результате мы получили время полной обработки данных N секунд при количестве данных M мегабайт и убедились, что этот показатель в нашем проекте масштабируется линейно вплоть до значения 100*M мегабайт. В докладе будет подробно описано, как повторить наш успех.

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment