7. Integração
Dados Anônimos e Encriptados
Componente Segurança e Confiabilidade
<150 KB ONLINE CLOUD
SOFTWARE
Informações em Tempo Real
Sistemas Operacionais Linguagens Suportadas
• Windows • Adobe AIR/Flex
• Mac OS • C/C++
• Linux • Delphi
• Java
• Objective-C
• .NET/Mono
8. Infraestrutura
5 máquinas no Rackspace Cloud
1 GB RAM Frontend (Website e Analytics)
1 GB RAM Webservice (incluindo workers)
2x 4GB RAM MongoDB (gargalo)
1x 256 MB RAM MySQL (dá e sobra ;)
Capacidade de processamento:
400 datapoints/segundo, com bursts de até 1000
em curtos intervalos de tempo (10 a 20s).
9. Python | vantagens
100% do backend
Fácilidade de escrita e leitura;
Suficientemente rápida para 95% dos casos;
Familiaridade
10. Python | desvantagens
Para os outros 5% dos casos
CPython é lento e consome muita memória.
Avaliando PyPy e Scala ou Jython (JVM) como alternativas.
11. MongoDB | vantagens
Fácil integração com qualquer plataforma
Boa solução para realtime analytics
Vejam http://bit.ly/yA27D
Desnormalização salva nossa vida
Sem blobs.
Armazenamento de dados de relatórios.
Banco em memória = Rápido bagaraio
12. MongoDB | desvantagens
Problemas com memória
High-memory instances no Rackspace são caras.
Dataset com 80 GB.
Sem sharding ainda.
Problemas com disco
Atualmente o maior gargalo.
13. Planos Futuros
Migrar para Amazon AWS;
Sharding no Mongo;
Substituir tornado por gevent;
Realizar experimentos com RabbitMQ;
Abusar um pouco mais do memcached;
Contratar gente bacana :-)