EA - Database change management

 Zarządzanie zmianami w bazach danych to temat często pomijany w projektach... aż do momentu, gdy pojawiają się problemy. Nieprzemyślane modyfikacje schematów, brak wersjonowania czy niekontrolowane migracje mogą doprowadzić do poważnych awarii, trudnych do naprawienia w środowiskach produkcyjnych. Dlatego warto stosować dobre praktyki i narzędzia, które zapewnią bezpieczeństwo, powtarzalność i pełną kontrolę nad zmianami w bazach danych.

Dlaczego zarządzanie zmianami w bazach danych jest trudne?

Bazy danych to stan — coś trwałego i zmiennego w czasie.
Kod źródłowy można łatwo zmieniać, testować i wdrażać od nowa. Z bazą danych jest inaczej: każda zmiana wpływa na dane produkcyjne, które nie mogą być po prostu "zrollbackowane" bez odpowiednich przygotowań.

Główne wyzwania:

• Zarządzanie wersjami schematów i danych.

• Synchronizacja zmian między zespołami deweloperskimi.

• Migracje i rollbacki przy wdrażaniu nowych funkcji.

• Kompatybilność zmian przy wdrożeniach typu blue-green lub canary release.

Dobre praktyki zarządzania zmianami baz danych

Oto kilka kluczowych zasad, które naprawdę działają:

• Database as Code – traktuj schematy i migracje jak kod aplikacji, trzymaj je w repozytorium Git.

• Migracje w górę i w dół – każda zmiana powinna mieć przygotowaną ścieżkę rollbacku.

• Idempotencja skryptów – skrypty powinny być bezpieczne do wielokrotnego uruchamiania.

• Weryfikacja zmian w CI/CD – automatycznie sprawdzaj poprawność migracji przed wdrożeniem.

• Deklaratywne podejście – opisuj docelowy stan schematu zamiast pisać ad-hoc skrypty DDL.

Popularne metodologie

1. Migration-Based Approach
Każda zmiana w bazie danych jest zapisana jako migracja: "krok po kroku". Typowe w systemach takich jak Flyway czy Liquibase.

2. State-Based Approach
Porównuje aktualny stan bazy z pożądanym i generuje zmiany automatycznie. Typowe w narzędziach typu Redgate SQL Compare.

3. Hybrid Approach
Połączenie migracji i podejścia deklaratywnego — najczęściej stosowane w dużych projektach.

Najlepsze narzędzia do zarządzania zmianami na bazach danych

Flyway

• Styl migracji: Migration-Based.
• Obsługiwane bazy: PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server i inne.
• Plusy: Lekki, prosty w użyciu, świetna integracja z CI/CD.
• Adres: https://flywaydb.org/

Liquibase

• Styl migracji: Migration-Based + możliwość rollbacków.
• Obsługiwane bazy: Szeroki zakres.
• Plusy: Bogate możliwości rollbacków, wsparcie deklaratywne (XML, YAML, JSON, SQL).
• Adres: https://www.liquibase.org/

Redgate SQL Change Automation

• Styl: State-Based.
• Obsługa: Głównie Microsoft SQL Server.
• Plusy: Pełna integracja z Visual Studio i pipeline'ami CI/CD.

Alembic (Python)

• Styl: Migration-Based (dla SQLAlchemy).
• Obsługiwane bazy: PostgreSQL, MySQL, SQLite itd.
• Plusy: Idealne do projektów w Pythonie.

Jak integrować zmiany baz danych z procesem DevOps?

Shift left również dotyczy baz danych. Oto jak to zrobić:

• Twórz migracje razem z funkcjonalnościami w kodzie.
• Waliduj poprawność migracji na Pull Requestach.
• Automatycznie wykonuj migracje w środowiskach testowych.
• Wdrożenia na produkcję z dokładnym planem rollbacku.
• Monitoruj zmiany za pomocą narzędzi audytowych.

Przykład prostego procesu migracji z Flyway

1. Tworzenie pliku migracji: V1__create_user_table.sql
2. Wdrożenie zmian: flyway migrate
3. Automatyczna walidacja historii migracji.
4. Opcjonalnie: rollback przez przygotowany skrypt undo.

Podsumowanie

Zmiany w bazie danych powinny być traktowane równie poważnie jak zmiany w kodzie aplikacji.
Odpowiednia metodologia, dobra automatyzacja i narzędzia takie jak Flyway, Liquibase czy Redgate pozwalają uniknąć katastrof i budować stabilne, przewidywalne systemy.

EA - Architektura referencyjna dla systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG)

 Współczesne aplikacje AI coraz częściej wykorzystują koncepcję Retrieval-Augmented Generation (RAG) — połączenie mechanizmów wyszukiwania dokumentów z generatywnymi modelami językowymi (LLM).

Pozwala to tworzyć bardziej aktualne i wiarygodne odpowiedzi bez konieczności trenowania modeli na każdym nowym zbiorze danych.

W tym artykule przedstawię prostą referencyjną architekturę RAG, a także gotowy plik Structurizr DSL, dzięki któremu szybko wygenerujesz diagramy systemowe.

Główne komponenty systemu RAG

• User Interface (UI) – aplikacja webowa lub mobilna dla użytkownika końcowego.

• API Gateway – komponent obsługujący zapytania i zapewniająca bezpieczeństwo ruchu.

• Orchestrator Service – moduł łączący zapytania do retrievera i LLM-a.

• Retriever Service – odpowiedzialny za wyszukiwanie odpowiednich dokumentów.

• LLM Service – model językowy generujący odpowiedzi w oparciu o dokumenty.

• Document Database – baza danych dokumentów źródłowych.

• Monitoring & Logging – infrastruktura monitoringu, alertowania i zbierania logów.

Schemat przepływu danych

[User] → [UI] → [API Gateway] → [Orchestrator Service]
                        ↙                 ↘
             [Retriever Service]       [LLM Service]
                        ↓                 ↓
                [Document Database]  [Monitoring Stack]

Structurizr DSL — pełny plik architektury

Poniżej znajdziesz kompletny plik .dsl, który możesz zaimportować np. do Structurizr Lite:

workspace {

    model {
        user = person "User" {
            description "Korzysta z aplikacji do wyszukiwania informacji i generowania odpowiedzi."
        }

        system = softwareSystem "Retrieval-Augmented Generation System" {
            description "System umożliwiający wyszukiwanie informacji i generowanie odpowiedzi na ich podstawie."

            ui = container "User Interface (UI)" {
                description "Interfejs webowy lub mobilny."
                technology "React / Angular / Flutter"
            }

            apiGateway = container "API Gateway" {
                description "Przyjmuje zapytania użytkownika, zarządza autoryzacją i ruchem."
                technology "NGINX / Kong"
            }

            orchestrator = container "Orchestrator Service" {
                description "Koordynuje przepływ danych między Retrieverem i LLM."
                technology "Spring Boot / Node.js"
            }

            retriever = container "Retriever Service" {
                description "Wyszukuje dokumenty w bazie danych."
                technology "Elasticsearch / Pinecone"
            }

            llmService = container "LLM Service" {
                description "Model językowy generujący odpowiedzi."
                technology "OpenAI API / Huggingface Model"
            }

            documentDB = container "Document Database" {
                description "Baza danych dokumentów."
                technology "PostgreSQL / MongoDB"
            }

            monitoring = container "Monitoring & Logging" {
                description "System do monitorowania i zbierania logów."
                technology "Prometheus + Grafana + ELK Stack"
            }

            user -> ui "Używa" "HTTPS"
            ui -> apiGateway "Wysyła zapytania" "HTTPS"
            apiGateway -> orchestrator "Przekazuje zapytanie" "HTTP/gRPC"
            orchestrator -> retriever "Pobiera dokumenty" "gRPC/REST"
            retriever -> documentDB "Zapytanie o dokumenty" "SQL/NoSQL"
            orchestrator -> llmService "Generuje odpowiedź" "HTTP/gRPC"
            orchestrator -> monitoring "Wysyła metryki" "Prometheus Exporter"
            llmService -> monitoring "Wysyła logi" "Logstash"
}
            deploymentEnvironment "Production" {
                deploymentNode "Kubernetes Cluster" {
                    deploymentNode "Namespace: rag-system" {
                        containerInstance ui
                        containerInstance apiGateway
                        containerInstance orchestrator
                        containerInstance retriever
                        containerInstance llmService
                        containerInstance documentDB
                        containerInstance monitoring
                    }
                }
            }
        
    }

    views {
        systemContext system {
            include user
            include system
            autolayout lr
        }

        container system {
            include *
            autolayout lr
        }

        deployment system "Production" {
            include *
            autolayout lr
        }

        theme default
    }
}

Podsumowanie

Architektura referencyjna dla systemu RAG stanowi świetną bazę dla organizacji, które chcą budować aplikacje oparte o wyszukiwanie + generację treści.
Dzięki gotowym wzorcom i narzędziom takim jak Structurizr DSL, projektowanie systemów staje się szybkie, skalowalne i bardziej przejrzyste.

EA - Architektura referencyjna: Czym są i jak je tworzyć

    W świecie złożonych systemów IT, rosnącej liczby usług chmurowych i dynamicznie zmieniających się wymagań, architektury referencyjne (Reference Architectures, RA) stają się jednym z kluczowych narzędzi w rękach architektów systemów.

Dzięki nim można nie tylko przyspieszyć projektowanie nowych rozwiązań, ale także zapewnić spójność, bezpieczeństwo i powtarzalność w całej organizacji.

Czym jest architektura referencyjna (RA)?

Architektura referencyjna to wzorcowy szkielet systemu, który pokazuje, jakie komponenty są potrzebne, jak ze sobą współpracują oraz jakie standardy lub zasady należy stosować.

Nie jest to gotowy projekt – raczej mapa drogowa, która wskazuje najlepsze praktyki i sprawdzone rozwiązania dla danego rodzaju systemu, domeny lub problemu.

Dlaczego architektury referencyjne są ważne?

• Przyspieszają projektowanie – nie musisz wymyślać wszystkiego od zera.
• Ujednolicają podejście w organizacji – zapewniają spójność między zespołami.
• Wprowadzają standardy bezpieczeństwa i jakości – zmniejszają ryzyko błędów.
• Ułatwiają onboarding – nowe osoby szybciej rozumieją system.
• Pomagają w decyzjach technologicznych – ograniczają chaos narzędziowy.

Jak stworzyć własną architekturę referencyjną?

1. Zdefiniuj cel – dla jakiego rodzaju systemów lub domeny będzie używana RA? (np. systemy e-commerce, rozwiązania ML, platformy chmurowe)

2. Zidentyfikuj kluczowe komponenty – bazy danych, API, usługi backendowe, load balancery itd.

3. Określ zależności i komunikację – jakie są przepływy danych? Jakie protokoły? Jakie standardy?

4. Zdefiniuj standardy i wytyczne – np. "każde API musi być zabezpieczone OAuth2", "logowanie centralne przez ELK Stack".

5. Stwórz diagramy i modele – architektura powinna być wizualna i zrozumiała.

6. Weryfikuj i aktualizuj – RA to dokument żywy, ewoluuje razem z technologiami.

Najpopularniejsze narzędzia do tworzenia Reference Architecture

Narzędzie	Opis
Structurizr	Modelowanie architektur w stylu C4, integracja z kodem i CI/CD
PlantUML	Tekstowe opisy diagramów, generowanie wizualizacji w CI/CD
Archimate (np. w Archi)	Standard modelowania korporacyjnego, idealny do RA na poziomie EA
Lucidchart / Draw.io	Narzędzia do szybkiego rysowania diagramów współdzielonych
Azure Architecture Center	Przykłady RA dla rozwiązań chmurowych Microsoft
AWS Architecture Center	Przykłady RA dla rozwiązań AWS

Przykład: Architektura referencyjna systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Cel: Przygotowanie architektury dla systemu, który łączy wyszukiwanie dokumentów z generowaniem odpowiedzi przez LLM.

Komponenty:

• User Interface – Aplikacja webowa lub mobilna

• API Gateway – Przyjmowanie zapytań i kontrola dostępu

• Retriever Service – Wyszukiwanie dokumentów (np. Elasticsearch, Pinecone)

• LLM Service – Generowanie odpowiedzi (np. OpenAI GPT, własny model)

• Orchestrator – Komponent łączący wyszukiwanie i generowanie

• Storage – Baza danych dokumentów i historii zapytań

• Monitoring & Logging – np. Prometheus + Grafana + ELK Stack

W kolejnym artykule pokaże jak stworzyć taką architekturę w structurizr.

dev{properties}: Komunikacja... z AI - Frameworki do tworzenia promptów

    Rozmowa z AI, a zwłaszcza tworzenie skutecznych promptów, to dziś niemal osobna dziedzina wiedzy. Dobry prompt potrafi zdecydować o jakości odpowiedzi bardziej niż sama technologia.

Ale jak budować takie instrukcje, które są precyzyjne, kompletne i prowadzą do pożądanych rezultatów?

W odpowiedzi na to powstało kilka frameworków promptowania, które porządkują sposób myślenia o treści zapytania.
Dziś przyjrzymy się kilku popularnym modelom: 

• C.A.R.E
• B.A.B
• R.I.S.E
• R.T.F
• T.A.G

Framework C.A.R.E

C – Context – podaj kontekst, tło zadania
A – Action – określ, czego konkretnie oczekujesz
R – Result – sprecyzuj, jaki efekt ma być dostarczony
E – Example – podaj przykład oczekiwanej odpowiedzi

Przykład użycia C.A.R.E:

Context: Tworzę bloga technologicznego.
Action: Napisz krótkie podsumowanie nowości w Spring Boot 3.
Result: Tekst na 5-6 zdań, dostosowany do języka blogowego.
Example: "Spring Boot 3 wprowadza obsługę natywnych obrazów i wsparcie dla Jakarta EE 10..."

Framework B.A.B (Before, After, Bridge)

B – Before – opis stanu początkowego lub problemu
A – After – pokaż, jak wygląda świat po rozwiązaniu problemu
B – Bridge – opisz, jak dojść od Before do After

Przykład użycia B.A.B:

Before: Zespoły nie śledziły zmian w bibliotekach.
After: Pełna kontrola nad EOL bibliotek dzięki integracji API endoflife.date.
Bridge: Wdrożenie narzędzia monitorującego wersje w CI/CD.

Świetny model do promptów generujących treści perswazyjne, marketingowe lub case studies.

Framework R.I.S.E

R – Role – określ rolę, jaką ma przyjąć AI (np. ekspert w czymś)
I – Input – podaj dane wejściowe
S – Steps – wskaż kroki do wykonania
E – Expected Output – zdefiniuj format lub strukturę odpowiedzi

Przykład użycia R.I.S.E:

Role: Jesteś konsultantem DevOps.
Input: Potrzebuję checklisty wdrożeniowej dla Kubernetes.
Steps: Wymień wszystkie główne kroki z krótkim opisem.
Expected Output: Lista punktowana.

Framework R.T.F (Role, Task, Format)

R – Role – kim ma być AI
T – Task – co ma zrobić
F – Format – jakiej formy oczekujesz

Prosty, ale niezwykle skuteczny układ dla szybkich promptów.

Przykład użycia R.T.F:

Role: Senior Software Architect
Task: Stwórz diagram komponentów systemu CRM
Format: PlantUML code

Framework T.A.G (Task, Audience, Goal)

T – Task – zadanie
A – Audience – do kogo jest kierowane
G – Goal – jaki jest cel zadania

Świetny dla promptów tworzących treści, prezentacje, szkolenia.

Przykład użycia T.A.G:

Task: Napisz artykuł o testach CDC.
Audience: Programiści backendowi z doświadczeniem w MSA.
Goal: Uświadomić, jak CDC pomaga w utrzymaniu zgodności mikroserwisów.

Podsumowanie

Dobry prompt to nie przypadek — to świadome projektowanie komunikatu.
Frameworki takie jak C.A.R.E, B.A.B, R.I.S.E, R.T.F czy T.A.G pomagają:

• Wyeliminować nieprecyzyjność
• Skupić AI na właściwym celu
• Uzyskać spójne i użyteczne wyniki
• Usprawnić workflow tworzenia treści z AI