Granice spójności i współbieżność: od modelu do kodu

AI potrafi bardzo szybko wygenerować kod, który wygląda poprawnie.

Znacznie trudniej jest mu ocenić, czy wygenerowany model zachowuje właściwe granice spójności, reguły biznesowe i gwarancje współbieżności.

Podczas warsztatu pokażemy, jak rozpoznawać problemy, których nie widać na poziomie pojedynczej klasy czy metody. Pojawiają się przy równoległych operacjach, dużej skali albo zmianie sposobu przechowywania danych, a ujawniają się zwykle dopiero na produkcji, na przykład jako zdublowane albo utracone dane.

Zaczniemy od granic spójności: jak je wyznaczyć, gdy wymagania są złożone, i co się stanie, gdy wyznaczymy je źle. Potem przejdziemy do procesów i zdarzeń. Każdy element procesu, na przykład zamówienie, płatność czy przesyłkę, rozrysujemy na osobnej osi czasu i zasymulujemy, jak płyną między nimi wiadomości. Dzięki temu sytuacje wyścigu (race conditions) i problemy z kolejnością przetwarzania widać, zanim powstanie kod. Sprawdzimy też, jak długość strumienia zdarzeń wpływa na model i dlaczego snapshot nie zawsze jest dobrą odpowiedzią.

Zobaczymy również, jak używać AI jako partnera w modelowaniu: nie tylko do generowania implementacji, ale do kwestionowania granic, wyszukiwania scenariuszy brzegowych i testowania założeń modelu.

Nie będzie slajdów z abstrakcyjnymi przykładami. Będą kompletne problemy rozwiązywane w grupach i działający kod, na którym sprawdzimy konsekwencje decyzji modelarskich i implementacyjnych. Będziemy pracować na złożonym przykładzie, a nie na uproszczonym z tutoriala, bo w takim nie pojawiają się problemy, o których mówimy.

29 i 30 października 2026 r., online, 2000 PLN + VAT.

Czego się nauczysz?

Po warsztatach będziesz wiedzieć, jak:

rozdzielić wymagania na te dotyczące spójności, prezentacji i integracji, zamiast wciskać wszystko w jeden model,
wyznaczać granice spójności na podstawie cyklu życia, upływu czasu, współbieżności i skali, a nie definicji z książki,
radzić sobie z przypadkami, w których optimistic locking nie wystarcza,
unikać pułapek związanych z transakcjami, ORM-em i rozrastającym się modelem,
ocenić, jak możliwości bazy danych wpływają na model i kiedy dodatkowa warstwa abstrakcji tylko przeszkadza,
modelować stan jako strumień zdarzeń i panować nad długością strumienia, także bez snapshotów,
modelować proces na osiach czasu i symulować przepływ wiadomości, zanim powstanie kod,
wykrywać race conditions i problemy ze spójnością wynikające z kolejności przetwarzania wiadomości,
zapewnić idempotentność, właściwą kolejność i gwarancje dostarczenia,
zbudować skill dla AI, który podważa Twój model i szuka scenariuszy brzegowych, a nie tylko generuje kod.

Czy to szkolenie jest dla Ciebie?

Tak, jeśli widzisz w swoim projekcie któryś z tych problemów:

testy przechodzą, a na produkcji zdarzają się zdublowane lub nadpisane dane,
model rośnie z każdym wymaganiem i trudno już powiedzieć, co musi być spójne od razu, a co może poczekać,
transakcje obejmują coraz więcej tabel, a blokady zaczynają spowalniać system,
wiadomości przychodzą w innej kolejności, niż zakłada Twój kod, i stan systemu się rozjeżdża,
strumienie zdarzeń rosną i nie wiesz, czy snapshot to właściwe rozwiązanie,
nie masz pewności, czy kod wygenerowany przez AI poprawnie obsłuży równoległe żądania.

Szkolenie jest dla programistek i programistów, tech leadów oraz architektek i architektów: wszystkich, którzy projektują logikę biznesową albo przeglądają ją w code review. Przykłady i ćwiczenia przygotowaliśmy w Javie, TypeScripcie i C#, więc pracujesz w języku, który znasz.

A co z AI? LLM napisze kod szybciej niż Ty. Nie wie jednak, czy w Twoim biznesie ważniejsza jest spójność, czy przepustowość. To nie fakt, tylko kompromis: im więcej spójności, tym gorsza wydajność i skalowalność oraz większy coupling. Na warsztacie nauczysz się ten kompromis rozpoznawać, przekazywać go AI jako kontekst i sprawdzać, czy wygenerowany kod go respektuje.

To nie jest szkolenie dla Ciebie, jeśli szukasz wykładu z definicjami DDD albo przeglądu narzędzi.

Zasady gry

Zapomnij o książkowych granicach agregatów i definicjach. Granice spójności wyznaczymy od zera, zaczynając od wymagań i patrząc na cykl życia, upływ czasu, wydajność, skalowalność, poprawność i czytelność kodu.

Każdą decyzję sprawdzamy w działającym kodzie w Javie, TypeScripcie lub C#.
Przez oba dni jest nas dwóch. Jeden prowadzi, drugi pracuje z grupami, odpowiada na pytania i włącza się do dyskusji. Obaj jesteśmy do Twojej dyspozycji przez całe szkolenie.
Grupa liczy maksymalnie 20 osób, żebyśmy mogli pracować z każdym zespołem. Szkolenie ruszy, gdy zapisze się co najmniej 8 osób.
Online, na Zoomie. Szkolenie nie będzie nagrywane.
Po szkoleniu dostaniesz repozytorium z kodem z warsztatu, dostęp do tablicy Miro z naszą pracą, skill dla AI do dalszej pracy z własnym modelem, ebook o modelowaniu przepływów opartych na zdarzeniach oraz materiały dodatkowe pogrupowane tematycznie.

Agenda

Dzień 1 (prowadzi Jakub Pilimon)

Klasy problemów w modelowaniu oprogramowania i rozpoznawanie ich w złożonych wymaganiach

złożony odczyt i prezentacja danych, spójność, integracje
gdzie AI pomaga, a gdzie potrzebuje dobrego kontekstu

Jednostki spójności

jak znaleźć właściwe granice i dlaczego zależy od nich reszta modelu
modelowanie reguł biznesowych i współbieżności

Typowe pułapki modelowania, których AI nie zauważy, jeśli mu ich nie pokażesz
Typowe pułapki implementacyjne: transakcje, współbieżność, ORM, rozmiar Twojego modelu
Gdy optimistic locking nie wystarcza: bardziej wymagające przypadki współbieżności
Persystencja jako część modelu: jak możliwości bazy danych wpływają na projekt i dlaczego heksagon to czasem marketing
AI jako partner w szukaniu granic spójności: jak zbudować skill, który pomaga, zamiast psuć model

Dzień 2 (prowadzi Oskar Dudycz)

Modelowanie na osiach czasu czerpie z Event Stormingu i Example Mappingu, najbliżej mu do Temporal Modellingu. Jak wygląda w praktyce, zobaczysz w nagraniu webinaru (po angielsku).

Ten sam model, ale zapisany jako zdarzenia: które granice z pierwszego dnia nadal się bronią, a które trzeba przemyśleć od nowa
Osie czasu zamiast modelu kanonicznego: każdy element procesu ma własny cykl życia
Symulacja przepływu wiadomości na osiach czasu

skąd biorą się race conditions i problemy z kolejnością przetwarzania
jak je wykryć, zanim powstanie kod, i jak im zapobiegać

Od modelu koncepcyjnego do designu: granice spójności i strumienie wynikające z cykli życia
Długość strumienia a model i wydajność

dlaczego snapshot nie zawsze jest odpowiedzią
inne strategie: krótsze cykle życia, zamykanie ksiąg, podział strumienia

Gwarancje dostarczenia i idempotentność: jak nie zepsuć spójności, gdy wiadomość przyjdzie drugi raz
AI w modelowaniu zdarzeń: weryfikacja jakości, szukanie brakujących zdarzeń i scenariuszy brzegowych

O trenerach

Jakub Pilimon

Niezależny architekt oprogramowania i konsultant. Specjalizuje się w modernizacji architektury w organizacjach o bardzo dużej skali. Doradza firmom i projektuje architekturę systemów strategicznych oraz takich, z których korzysta każdy z nas.

Łączy klasyczne podejście architektoniczne i DDD z AI, które wykorzystuje do eksploracji domeny, eksperymentów i wspierania decyzji architektonicznych. Stosuje podejście spec-driven: precyzyjne modele, kontrakty i intencje sprawiają, że AI staje się narzędziem przewidywalnym, a nie losowym.

Porządkuje legacy i buduje architektury, które da się rozwijać bez ciągłego gaszenia pożarów. Najwięcej uwagi poświęca modelowaniu i pracy na styku technologii i biznesu, bo tam architektura realnie wpływa na to, jak działa organizacja. Ratuje projekty pozornie skazane na rewrite (albo tragiczną śmierć).

Mentor w szkoleniach Droga Nowoczesnego Architekta i Legacy Fighter. Prelegent na wielu konferencjach programistycznych, prowadzi też własne szkolenia.

Oskar Dudycz

Niezależny architekt i konsultant. Od ponad 18 lat projektuje i buduje systemy biznesowe. Pomaga zespołom projektować systemy oparte na zdarzeniach i prowadzi szkolenia z Event Sourcingu, CQRS i Event-Driven Architecture. Stosował te podejścia w swoich projektach i widział, jak ułatwiają skalowanie i utrzymanie systemów, ale też gdzie przestają się opłacać.

Problemy, o których mówimy na szkoleniu, rozwiązuje też od strony narzędzi. Jest twórcą Emmetta, jednym z maintainerów Martena i współtworzył EventStoreDB. Na GitHubie udostępnia przykłady i ćwiczenia z Event Sourcingu w .NET, Node.js i Javie.

O tematach szkolenia regularnie pisze na tym blogu i w newsletterze Architecture Weekly, na przykład o:

📆 Termin

29 i 30 października 2026 r., w obu dniach od 9:00 do 15:00.

Koszt: 2000 PLN + VAT.

Liczba miejsc: 20. Szkolenie ruszy, gdy zapisze się co najmniej 8 osób.

Co zyskasz?

Pisanie kodu tanieje. Decyzje, za które ktoś odpowiada, nie. AI wygeneruje handler w kilka sekund, ale ktoś musi zatwierdzić PR i odpowiadać za to, co stanie się na produkcji. Warsztat pomoże Ci podejmować te decyzje świadomie.

Łatwiej ocenisz, co wygenerowało AI. Gdy wiesz, gdzie przebiegają granice spójności i gdzie pojawia się współbieżność, wiesz też, gdzie w wygenerowanym kodzie szukać problemów. Możesz wtedy zlecać agentom większe zadania i nadal panować nad wynikiem.

Mniej błędów, które wychodzą dopiero na produkcji. Zdublowane dane, zgubione aktualizacje czy deadlocki rzadko ujawniają się w testach i code review. Nauczysz się je wyłapywać wcześniej.

Model, o którym porozmawiasz z biznesem. Osie czasu i cykle życia są często bliższe temu, jak biznes myśli o procesie, niż diagram klas. Łatwiej o nich dyskutować i łatwiej przejść od nich do designu.

Argumenty zamiast opinii. Na design review i w rozmowie z biznesem powiesz, co zespół zyskuje, a co traci, wybierając większą spójność albo większą przepustowość, zamiast „tak się robi” albo „tak powiedział ChatGPT”.

Zabierzesz ze sobą narzędzia, nie tylko notatki. Kod z warsztatu, tablicę Miro i skill dla AI możesz od razu wykorzystać we własnym projekcie i zespole.

Referencje

Zobacz, co uczestnicy mówią o naszym warsztacie:

To co, przekonaliśmy Cię?

Najczęściej zadawane pytania

Czy mogę dostać fakturę?

Tak. Wystawiamy faktury VAT, więc bez problemu rozliczysz szkolenie przez firmę.

W jakim języku prowadzone jest szkolenie?

Po polsku. Po angielsku jest tylko część materiałów dodatkowych, na przykład nagranie webinaru.

Jakie doświadczenie jest potrzebne?

Szkolenie przygotowaliśmy z myślą o osobach na poziomie mid i senior. Jeśli masz już za sobą budowanie systemów, odnajdziesz się bez problemu.

W jakim języku programowania będę pracować?

Wybierasz jeden z trzech: Javę, TypeScript lub C#. Ćwiczenia przygotowaliśmy w każdym z nich, więc pracujesz w tym, którego używasz na co dzień.

Jak wygląda praca online?

Spotykamy się na Zoomie, a modelujemy razem na wspólnej tablicy Miro. Większość czasu pracujesz w grupach, a my dwaj zaglądamy do nich, pomagamy i odpowiadamy na pytania.

Czy szkolenie będzie nagrywane?

Nie, ale zostanie Ci sporo materiałów, do których możesz wracać: repozytorium z kodem, tablica Miro, skill dla AI, ebook i materiały dodatkowe.

Ile osób weźmie udział?

Od 8 do 20. To wystarczająco dużo, żeby pracować w kilku grupach, i na tyle mało, żeby każdy miał naszą uwagę.

Co się stanie, jeśli nie zbierze się 8 osób?

Nic nie ryzykujesz. Płatności zbieramy dopiero wtedy, gdy zapisze się co najmniej 8 osób. Gdyby szkolenie mimo to się nie odbyło, oddamy całą kwotę.

Kiedy i jak zapłacę?

Najpierw się zapisujesz. Gdy potwierdzimy, że grupa jest skompletowana, wyślemy Ci dane do przelewu. Do tego czasu nic nie płacisz.

Czy są zniżki, na przykład dla kilku osób z jednej firmy?

Nie. Cena jest taka sama dla wszystkich, niezależnie od tego, czy zapisujesz tylko siebie, czy cały zespół.

Czy mogę zrezygnować?

Tak, jeśli coś losowego uniemożliwi Ci udział, na przykład choroba. Napisz do nas, a jeśli powód będzie zasadny, zwrócimy pieniądze.

Czy dostanę zaświadczenie o ukończeniu szkolenia?

Tak, dostaniesz je po szkoleniu.