РИТ-2013: Доклад о решениях по асинхронной обработке данных, внедреннных в Мамбе. 1) собственный Comet-сервер, 2) Неудачное внедрение Gearman, 3) RabbitMQ: основы работы, тонкости и особенности внедрения.
Доклад об очередях сообщений / задач, прочитанный на конференции YAPC::Russia 2015, в котором описываются методы построения очередей и принципы протокола AMQP
«Миллион открытых каналов с данными по сети» – Илья Биин (Zenhotels)AvitoTech
Поговорим о том, почему это далеко не самая простая задача, и как следует разбираться с возникающими трудностями. Рассмотрим и покритикуем существующие решения. Научимся создавать свой собственный велосипед.
Мы в Avito не так давно начали использовать Golang, но он уже успел занять важное место в различных частях проекта. В докладе мы расскажем о том, какие задачи нам помогает решать Go, почему выбор пал именно на этот язык, с какими подводными камнями мы столкнулись, и как их обходили. В частности поговорим про:
• Сервисы. Как мы начали использовать Go для разработки микросервисов, как это сказалось на их поддержке, а также отдельно расскажем про “шаблон сервиса”, который мы используем.
• Поиск. Как мы с помощью Go мы реализовали RtIndexer для обновления Sphinx Rt индексов в кластере из множества машин (поиск по активным объявлениям), который устойчиво работает с отставанием не более 10 секунд при нагрузке до 1000 rps.
• Автоматизацию тестирования. Как мы пишем тестовые сервисы и API на Go. Подробней остановимся на использовании общих моделей тел запросов и ответов для отправки и получения, использовании горутин как воркеров для обработки очереди.
«Как 200 строк на Go помогли нам освободить 15 серверов» – Паша Мурзаков (Badoo)AvitoTech
В Badoo я работаю в команде, которая разрабатывает на PHP. Одна из фич, которой мы занимаемся, со временем начала отъедать всё больше и больше железячных ресурсов. В итоге мы едва успевали добавлять серверы под растущую нагрузку. При этом вечера, проведённые с Go дома, подсказывали, что можно сделать на порядки производительнее, не затратив на разработку много времени.
Я расскажу о том, почему наша фича так плохо ложится на PHP и хорошо – на Go, как уговорить всех всё переписать и не показаться сумасшедшим, ну и, конечно же, как из 19 серверов оставить только 4.
РИТ-2013: Доклад о решениях по асинхронной обработке данных, внедреннных в Мамбе. 1) собственный Comet-сервер, 2) Неудачное внедрение Gearman, 3) RabbitMQ: основы работы, тонкости и особенности внедрения.
Доклад об очередях сообщений / задач, прочитанный на конференции YAPC::Russia 2015, в котором описываются методы построения очередей и принципы протокола AMQP
«Миллион открытых каналов с данными по сети» – Илья Биин (Zenhotels)AvitoTech
Поговорим о том, почему это далеко не самая простая задача, и как следует разбираться с возникающими трудностями. Рассмотрим и покритикуем существующие решения. Научимся создавать свой собственный велосипед.
Мы в Avito не так давно начали использовать Golang, но он уже успел занять важное место в различных частях проекта. В докладе мы расскажем о том, какие задачи нам помогает решать Go, почему выбор пал именно на этот язык, с какими подводными камнями мы столкнулись, и как их обходили. В частности поговорим про:
• Сервисы. Как мы начали использовать Go для разработки микросервисов, как это сказалось на их поддержке, а также отдельно расскажем про “шаблон сервиса”, который мы используем.
• Поиск. Как мы с помощью Go мы реализовали RtIndexer для обновления Sphinx Rt индексов в кластере из множества машин (поиск по активным объявлениям), который устойчиво работает с отставанием не более 10 секунд при нагрузке до 1000 rps.
• Автоматизацию тестирования. Как мы пишем тестовые сервисы и API на Go. Подробней остановимся на использовании общих моделей тел запросов и ответов для отправки и получения, использовании горутин как воркеров для обработки очереди.
«Как 200 строк на Go помогли нам освободить 15 серверов» – Паша Мурзаков (Badoo)AvitoTech
В Badoo я работаю в команде, которая разрабатывает на PHP. Одна из фич, которой мы занимаемся, со временем начала отъедать всё больше и больше железячных ресурсов. В итоге мы едва успевали добавлять серверы под растущую нагрузку. При этом вечера, проведённые с Go дома, подсказывали, что можно сделать на порядки производительнее, не затратив на разработку много времени.
Я расскажу о том, почему наша фича так плохо ложится на PHP и хорошо – на Go, как уговорить всех всё переписать и не показаться сумасшедшим, ну и, конечно же, как из 19 серверов оставить только 4.
Кластерный LDAP-сервера для "Больших телекомов".
Слайды доклад с 12-ой Конференции Разработчиков Свободных Программ, 17-18 Октября 2015, г.Калуга
АННОТАЦИЯ
Производственная необходимость и обстоятельства подтолкнули Петер-Сервис использовать OpenLDAP в своих решениях, а затем заставили добиться «от этого кошмара» надёжной работы в нагруженном кластере.
Увы и ах, но общеизвестный проект с открытым исходным кодом и 25-летней историей, лежащий в основе LDAP как технологии, оказался хорошим примером «так делать НЕ надо». Но отступать нам было не с руки...
В результате мы сделали клон исходного проекта и за год получили LDAP-сервер относительно пригодный для промышленной эксплуатации в сфере телекоммуникаций: десятки и сотни миллионов записей, высокие нагрузки, высокая доступность, 24x7.
Дмитрий Лазаренко-«Живая миграция и отказоустойчивость контейнеров в гибридно...Tanya Denisyuk
"Контейнеры могут динамически появляться и исчезать, являются легковесными, не резервируют все необходимые ресурсы при старте, потому их оркестрация дается не простой ценой. Каждый из виртуальных контейнеров в один момент времени может потребовать максимум доступных ему ресурсов и это может привести к тому, что закончатся все ресурсы на физическом сервере, на котором они размещаются. В докладе мы поговорим о механизме, который решает эту непростую задачу, и умеет проводить непрерывную балансировку нагрузки, перемещать контейнеры с одного физического сервера на другие для проведения технических работ без простоя приложений - умная живая миграция (Smart Live Migration).
Многие считают, что контейнеры не подходят для хранения важных данных, т.к. в любой момент они могут упасть и все данные пропадут навсегда. Мы расскажем как этого избежать с помощью технологии Software-defined-storage."
Yevgen Lysenko "Practical experience of using AWS Lambda in a high-loaded PHP...Fwdays
Why and how did we migrated the core of our v-Ticket system from Auto-Scaling Group to AWS Lambda, difficulties we’ve faced down the road, specialties of using PHP within Lambda and how much it all costs in real life.
Микросервисы: опыт использования в нагруженном проекте / Вадим Мадисон (М-Тех)Ontico
Мы прошли довольно большой путь в разработке через микросервисы.
Начинали разработку, когда это за рубежом только входило в тренд. По сути, не было никакой информации о том, как это делать правильно и, вообще, стоит ли это делать. Не было понятно, имеем ли мы дело с очередной модной штукой, или парадигма действительно решает часть проблем, характерных для больших нагруженных проектов.
Мы прошли путь от того, когда 100 микросервисов казалось много ... Сейчас цифры в 1000, 2000 кажутся чем-то обыденным.
В ходе доклада я постараюсь сделать упор на эксплуатацию системы, работающей на микросервисах. Расскажу, какой инструментарий показал себя хорошо на больших объемах, а от какого пришлось отказаться. Покажу на примерах, как эволюционировала наша система управления конфигурацией системы в целом и отдельными сервисами. Расскажу, как корректно предоставлять API сервиса и правильно поставлять его клиентские библиотеки, чтобы избегать внутренних и искусственных зависимостей. Покажу, как мы работаем с распределенными сервисами и обеспечиваем отказоустойчивость.
In this talk, I will tell you about Vapor and will share our successful experience of moving from regular AWS EC2 servers to AWS Lambda and how everything changed after the appearance of Lambda on our project.
- When serverless architecture is the best choice.
- Overview Vapor - a platform for deploying and managing Laravel applications in AWS Lambda from Laravel.
- Our experience of migrating to Lambda, difficulties, best practices.
- How we predicted the cost and how much we pay in fact.
- Ways to optimize costs.
Роман Иманкулов-«Быстрые и масштабируемые приложения с Sync API»Tanya Denisyuk
"Если все возможности кеширования и индексирования исчерпаны, а производительности все равно недостаточно.
Если еженочно просыпаясь в холодном поту, вы спрашиваете себя снова и снова:
- Как организовать данные так, чтобы всё нужное всегда было под рукой
- Как сделать так, чтобы приложение не тупило даже на медленном интернете
- Как моментально обеспечивать клиента самыми свежими данными
Тогда мой доклад может оказаться полезным.Мы в Todoist, кажется, нашли простой способ решить большинство из этих проблем. Всё, что мы сделали, это дополнили наш API функциями для синхронизации данных, позволяющими
писать ""толстые клиенты"" (кстати,то же самое для решения тех же задач рекомендуют и Google, и Evernote). В докладе я расскажу как это реализовать с минимальными усилиями одним лишь MySQL и Redis, с какими проблемами мы столкнулись, и как мы героически эти проблемы побеждали."
Поддержка высоконагруженного проекта: мониторинг, резервирование, обслуживани...Ontico
1. Мониторинг высоконагруженного проекта.
1.1. Специфика мониторинга высоконагруженного проекта: гранулярность мониторинга, надежность системы мониторинга, система оповещений.
1.2. Мониторинг и контроль распределенных систем.
1.3. Специфика организации оповещений в высоконагруженном проекте. Превентивный мониторинг.
2. Резервирование и резервное копирование в высоконагруженном проекте.
2.1. Резервирование и резервное копирование - разные вещи.
2.2. Резервирование: на уровне сервера, дата-центра, географически распределенных площадок.
2.1. Организация резервного копирования. Сохранность часто обновляемых данных.
3. Обслуживание высоконагруженного проекта.
3.1. Организация поддержки высоконагруженного проекта: опыт, специфика работы.
3.2. Организация дежурств, эскалация оповещений.
3.3. Аварии в высоконагруженных проектах: примеры из жизни.
"Кластеры баз данных: делаем сложные вещи просто" Андрей Тихонов (Avito)AvitoTech
Порой в процессе развития высоконагруженного проекта наступает момент, когда необходимо масштабирование. Возможно, ваш проект впервые упёрся в производительность железа (и таким образом перешёл в разряд высоконагруженных); возможно, это уже не первое масштабирование — не важно. Какие же проблемы могут возникнуть?
Во-первых, если вы увеличиваете количество бэкенд-серверов, и, соответственно, количество рабочих процессов, то с ростом количества одновременных клиентских подключений вырастают и накладные расходы на базах данных.
Во-вторых, достаточно быстро может кончиться ресурс in-memory баз данных. Потребуется создать (либо увеличить) кластер, а это каждый раз влечёт за собой необходимость модифицировать логику приложения.
В-третьих, чем больше серверов, тем больше вероятность, что один из них выйдет из строя. Поэтому неплохо задуматься о том, как обеспечить отказоустойчивость, а это, опять же, потребует модифицировать логику приложения.
В этом докладе я расскажу, как и какими инструментами можно легко решить все вышеперечисленные проблемы: уменьшить накладные расходы от большого количества подключений к базам данных, создать/модифицировать кластер БД прозрачно для приложения, а также прозрачно добавить устойчивость к падениям серверов БД.
События, шины и интеграция данных в непростом мире микросервисов / Валентин Г...Ontico
Микросервисы получают все большую популярность в компаниях по всему миру. Какие организационные и технические проблемы они помогают решать? С какого момента монолиты перестают справляться с растущей нагрузкой на ваш сервис? Почему Zalando -- самый большой онлайн-ретейлер в Европе -- выбрал микросервисы в качестве главной архитектуры для новых проектов?
Помогая в решении организационных проблем быстрорастущей компании, микросервисы ставят новые технические задачи, одной из которых, помимо увеличения сложности системы в целом, является проблема безопасного обмена сообщениями между микросервисами, удобной интеграции данных и возможности их корреляции и анализа.
Слушатели узнают, как в Zalando решают эту проблему с использованием централизованной шины передачи данных -- Nakadi. Получат представление о тех проблемах, которые их могут поджидать при выборе похожей архитектуры на примере проблем выбора формата передачи данных, системы версионирования формата сообщений и сложностей эксплуатации высоконагруженных кластеров Kafka в облачной системе AWS.
Мастер-класс "Микросервисы: удобно, надежно, серебрянопульно" / Евгений Павло...Ontico
В процессе рефакторинга архитектуры мы начали переделывать часть системы на микросервисы, и вышло настолько клево, что мы просто обязаны этим поделиться.
Микросервисы.
Зачем они вообще:
- В простых сервисах легче разбираться и локализовывать проблемы.
- В микросервисной архитектуре проще добиваться отказоустойчивости.
- Хотим выбирать лучший инструмент для каждой задачи. Получаем зоопарк технологий, которые в монолитные сервисы интегрировать сложнее.
- Независимое обновление компонентов.
- Тестирование частей системы.
Как:
- Docker-образы как основа.
- Rancher как система деплоя и оркестрации Docker-контейнеров. High availability.
- Простота сервиса - ключевой момент.
== Критерий: Разработчик должен иметь возможность быстро понять и переписать сервис при необходимости.
== Забавное следствие: такие сервисы пишутся не на века, а под текущие требования. Получается быстро и agile-но, ведь изменения легко сможет внести любой разработчик.
== PEP8.
- HTTP API и поддержка Swagger. Резко упрощают тестирование.
- RabbitMQ pipelines как отказоустойчивая система взаимодействий между сервисами:
== DLX помогает разбираться со врЕменными проблемами.
== HTTP RPC.
- Метрики, метрики и ещё раз метрики.
== service status API.
== Graphite, Zabbix. Может, к ноябрю еще OKmeter успеем попробовать.
- Структурированые логи: JSON stdout => Fluentd => ELK => счастье. Локализация багов и пр. Об этом подробнее в отдельной презентации.
- В любой непонятной ситуации...
== Сервис должен падать, а не зависать.
== Healthchecks.
- Стабильность архитектуры.
== Осознанная деградация! Любой сервис должен быть готов к падению другого. При этом в первом должно быть явно описано, как будет при этом ограничиваться его функциональность. Это ведет к отсутствию эффекта домино, когда один малозначащий сервис, упав, утягивает за собой всю систему.
- Документация.
== Степень критичности каждого сервиса.
== Краткий обзор функциональности (вспоминаем: сервисы _простые_).
== Конфиги.
== drawback: описание архитектуры обязано быть актуальным и полным, иначе беда.
Трудности: Допишу через пару дней.
Распределенные системы в Одноклассниках / Олег Анастасьев (Одноклассники)Ontico
«Одноклассники» состоят из тысяч серверов, большая часть которых участвует в онлайн-обработке запросов пользователей. Каждый из этих серверов владеет только частью данных или логики. Эти части в социальной сети изолировать друг от друга невозможно, поэтому между серверами происходит много сетевого взаимодействия — разнообразного и большого по объему. Таким образом, Одноклассники — это одна из самых больших, сложных и нагруженных распределенных систем в мире.
В этом докладе Олег расскажет об опыте построения отказоустойчивых распределенных систем на Java, основных ошибках и отказах, приемах их тестирования и диагностики. Также речь пойдет об авариях в распределенных системах и методах их предупреждения.
Кластерный LDAP-сервера для "Больших телекомов".
Слайды доклад с 12-ой Конференции Разработчиков Свободных Программ, 17-18 Октября 2015, г.Калуга
АННОТАЦИЯ
Производственная необходимость и обстоятельства подтолкнули Петер-Сервис использовать OpenLDAP в своих решениях, а затем заставили добиться «от этого кошмара» надёжной работы в нагруженном кластере.
Увы и ах, но общеизвестный проект с открытым исходным кодом и 25-летней историей, лежащий в основе LDAP как технологии, оказался хорошим примером «так делать НЕ надо». Но отступать нам было не с руки...
В результате мы сделали клон исходного проекта и за год получили LDAP-сервер относительно пригодный для промышленной эксплуатации в сфере телекоммуникаций: десятки и сотни миллионов записей, высокие нагрузки, высокая доступность, 24x7.
Дмитрий Лазаренко-«Живая миграция и отказоустойчивость контейнеров в гибридно...Tanya Denisyuk
"Контейнеры могут динамически появляться и исчезать, являются легковесными, не резервируют все необходимые ресурсы при старте, потому их оркестрация дается не простой ценой. Каждый из виртуальных контейнеров в один момент времени может потребовать максимум доступных ему ресурсов и это может привести к тому, что закончатся все ресурсы на физическом сервере, на котором они размещаются. В докладе мы поговорим о механизме, который решает эту непростую задачу, и умеет проводить непрерывную балансировку нагрузки, перемещать контейнеры с одного физического сервера на другие для проведения технических работ без простоя приложений - умная живая миграция (Smart Live Migration).
Многие считают, что контейнеры не подходят для хранения важных данных, т.к. в любой момент они могут упасть и все данные пропадут навсегда. Мы расскажем как этого избежать с помощью технологии Software-defined-storage."
Yevgen Lysenko "Practical experience of using AWS Lambda in a high-loaded PHP...Fwdays
Why and how did we migrated the core of our v-Ticket system from Auto-Scaling Group to AWS Lambda, difficulties we’ve faced down the road, specialties of using PHP within Lambda and how much it all costs in real life.
Микросервисы: опыт использования в нагруженном проекте / Вадим Мадисон (М-Тех)Ontico
Мы прошли довольно большой путь в разработке через микросервисы.
Начинали разработку, когда это за рубежом только входило в тренд. По сути, не было никакой информации о том, как это делать правильно и, вообще, стоит ли это делать. Не было понятно, имеем ли мы дело с очередной модной штукой, или парадигма действительно решает часть проблем, характерных для больших нагруженных проектов.
Мы прошли путь от того, когда 100 микросервисов казалось много ... Сейчас цифры в 1000, 2000 кажутся чем-то обыденным.
В ходе доклада я постараюсь сделать упор на эксплуатацию системы, работающей на микросервисах. Расскажу, какой инструментарий показал себя хорошо на больших объемах, а от какого пришлось отказаться. Покажу на примерах, как эволюционировала наша система управления конфигурацией системы в целом и отдельными сервисами. Расскажу, как корректно предоставлять API сервиса и правильно поставлять его клиентские библиотеки, чтобы избегать внутренних и искусственных зависимостей. Покажу, как мы работаем с распределенными сервисами и обеспечиваем отказоустойчивость.
In this talk, I will tell you about Vapor and will share our successful experience of moving from regular AWS EC2 servers to AWS Lambda and how everything changed after the appearance of Lambda on our project.
- When serverless architecture is the best choice.
- Overview Vapor - a platform for deploying and managing Laravel applications in AWS Lambda from Laravel.
- Our experience of migrating to Lambda, difficulties, best practices.
- How we predicted the cost and how much we pay in fact.
- Ways to optimize costs.
Роман Иманкулов-«Быстрые и масштабируемые приложения с Sync API»Tanya Denisyuk
"Если все возможности кеширования и индексирования исчерпаны, а производительности все равно недостаточно.
Если еженочно просыпаясь в холодном поту, вы спрашиваете себя снова и снова:
- Как организовать данные так, чтобы всё нужное всегда было под рукой
- Как сделать так, чтобы приложение не тупило даже на медленном интернете
- Как моментально обеспечивать клиента самыми свежими данными
Тогда мой доклад может оказаться полезным.Мы в Todoist, кажется, нашли простой способ решить большинство из этих проблем. Всё, что мы сделали, это дополнили наш API функциями для синхронизации данных, позволяющими
писать ""толстые клиенты"" (кстати,то же самое для решения тех же задач рекомендуют и Google, и Evernote). В докладе я расскажу как это реализовать с минимальными усилиями одним лишь MySQL и Redis, с какими проблемами мы столкнулись, и как мы героически эти проблемы побеждали."
Поддержка высоконагруженного проекта: мониторинг, резервирование, обслуживани...Ontico
1. Мониторинг высоконагруженного проекта.
1.1. Специфика мониторинга высоконагруженного проекта: гранулярность мониторинга, надежность системы мониторинга, система оповещений.
1.2. Мониторинг и контроль распределенных систем.
1.3. Специфика организации оповещений в высоконагруженном проекте. Превентивный мониторинг.
2. Резервирование и резервное копирование в высоконагруженном проекте.
2.1. Резервирование и резервное копирование - разные вещи.
2.2. Резервирование: на уровне сервера, дата-центра, географически распределенных площадок.
2.1. Организация резервного копирования. Сохранность часто обновляемых данных.
3. Обслуживание высоконагруженного проекта.
3.1. Организация поддержки высоконагруженного проекта: опыт, специфика работы.
3.2. Организация дежурств, эскалация оповещений.
3.3. Аварии в высоконагруженных проектах: примеры из жизни.
"Кластеры баз данных: делаем сложные вещи просто" Андрей Тихонов (Avito)AvitoTech
Порой в процессе развития высоконагруженного проекта наступает момент, когда необходимо масштабирование. Возможно, ваш проект впервые упёрся в производительность железа (и таким образом перешёл в разряд высоконагруженных); возможно, это уже не первое масштабирование — не важно. Какие же проблемы могут возникнуть?
Во-первых, если вы увеличиваете количество бэкенд-серверов, и, соответственно, количество рабочих процессов, то с ростом количества одновременных клиентских подключений вырастают и накладные расходы на базах данных.
Во-вторых, достаточно быстро может кончиться ресурс in-memory баз данных. Потребуется создать (либо увеличить) кластер, а это каждый раз влечёт за собой необходимость модифицировать логику приложения.
В-третьих, чем больше серверов, тем больше вероятность, что один из них выйдет из строя. Поэтому неплохо задуматься о том, как обеспечить отказоустойчивость, а это, опять же, потребует модифицировать логику приложения.
В этом докладе я расскажу, как и какими инструментами можно легко решить все вышеперечисленные проблемы: уменьшить накладные расходы от большого количества подключений к базам данных, создать/модифицировать кластер БД прозрачно для приложения, а также прозрачно добавить устойчивость к падениям серверов БД.
События, шины и интеграция данных в непростом мире микросервисов / Валентин Г...Ontico
Микросервисы получают все большую популярность в компаниях по всему миру. Какие организационные и технические проблемы они помогают решать? С какого момента монолиты перестают справляться с растущей нагрузкой на ваш сервис? Почему Zalando -- самый большой онлайн-ретейлер в Европе -- выбрал микросервисы в качестве главной архитектуры для новых проектов?
Помогая в решении организационных проблем быстрорастущей компании, микросервисы ставят новые технические задачи, одной из которых, помимо увеличения сложности системы в целом, является проблема безопасного обмена сообщениями между микросервисами, удобной интеграции данных и возможности их корреляции и анализа.
Слушатели узнают, как в Zalando решают эту проблему с использованием централизованной шины передачи данных -- Nakadi. Получат представление о тех проблемах, которые их могут поджидать при выборе похожей архитектуры на примере проблем выбора формата передачи данных, системы версионирования формата сообщений и сложностей эксплуатации высоконагруженных кластеров Kafka в облачной системе AWS.
Мастер-класс "Микросервисы: удобно, надежно, серебрянопульно" / Евгений Павло...Ontico
В процессе рефакторинга архитектуры мы начали переделывать часть системы на микросервисы, и вышло настолько клево, что мы просто обязаны этим поделиться.
Микросервисы.
Зачем они вообще:
- В простых сервисах легче разбираться и локализовывать проблемы.
- В микросервисной архитектуре проще добиваться отказоустойчивости.
- Хотим выбирать лучший инструмент для каждой задачи. Получаем зоопарк технологий, которые в монолитные сервисы интегрировать сложнее.
- Независимое обновление компонентов.
- Тестирование частей системы.
Как:
- Docker-образы как основа.
- Rancher как система деплоя и оркестрации Docker-контейнеров. High availability.
- Простота сервиса - ключевой момент.
== Критерий: Разработчик должен иметь возможность быстро понять и переписать сервис при необходимости.
== Забавное следствие: такие сервисы пишутся не на века, а под текущие требования. Получается быстро и agile-но, ведь изменения легко сможет внести любой разработчик.
== PEP8.
- HTTP API и поддержка Swagger. Резко упрощают тестирование.
- RabbitMQ pipelines как отказоустойчивая система взаимодействий между сервисами:
== DLX помогает разбираться со врЕменными проблемами.
== HTTP RPC.
- Метрики, метрики и ещё раз метрики.
== service status API.
== Graphite, Zabbix. Может, к ноябрю еще OKmeter успеем попробовать.
- Структурированые логи: JSON stdout => Fluentd => ELK => счастье. Локализация багов и пр. Об этом подробнее в отдельной презентации.
- В любой непонятной ситуации...
== Сервис должен падать, а не зависать.
== Healthchecks.
- Стабильность архитектуры.
== Осознанная деградация! Любой сервис должен быть готов к падению другого. При этом в первом должно быть явно описано, как будет при этом ограничиваться его функциональность. Это ведет к отсутствию эффекта домино, когда один малозначащий сервис, упав, утягивает за собой всю систему.
- Документация.
== Степень критичности каждого сервиса.
== Краткий обзор функциональности (вспоминаем: сервисы _простые_).
== Конфиги.
== drawback: описание архитектуры обязано быть актуальным и полным, иначе беда.
Трудности: Допишу через пару дней.
Распределенные системы в Одноклассниках / Олег Анастасьев (Одноклассники)Ontico
«Одноклассники» состоят из тысяч серверов, большая часть которых участвует в онлайн-обработке запросов пользователей. Каждый из этих серверов владеет только частью данных или логики. Эти части в социальной сети изолировать друг от друга невозможно, поэтому между серверами происходит много сетевого взаимодействия — разнообразного и большого по объему. Таким образом, Одноклассники — это одна из самых больших, сложных и нагруженных распределенных систем в мире.
В этом докладе Олег расскажет об опыте построения отказоустойчивых распределенных систем на Java, основных ошибках и отказах, приемах их тестирования и диагностики. Также речь пойдет об авариях в распределенных системах и методах их предупреждения.
Архитектура растущего проекта на примере ВКонтакте / Алексей Акулович (ВКонт...Ontico
В докладе я расскажу о проблемах роста, с которыми сталкивался проект как в плане доступа к БД, так и в целом. Как решали, что получалось, как (общетеоретически или практически) можно решать подобные проблемы в других проектах.
Разберем несколько реальных случаев, когда что-то шло не так.
Доклад можно рассматривать и как небольшой экскурс в развитие технической платформы ВК, и как собрание нескольких практических способов для проекта вырасти и стать надежнее.
Архитектура поиска в Avito / Андрей Смирнов (Avito)Ontico
Из доклада вы узнаете о том, как в Avito используется Sphinx search, почему было выбрано это решение, какие подводные камни встретились на пути, и как их преодолеть.
Андрей поделится практическим опытом настройки и оптимизации Sphinx search, который позволяет добиться стабильной работы кластера и высокой скорости индексации и поиска. В Avito Sphinx индексирует 35 млн. объявлений каждые 7 минут!
Архитектура поиска в Booking.com / Иван Круглов (Booking.com)Ontico
Booking.com - популярный сервис по онлайн-бронированию отелей. Поиск отеля, отвечающего заданным характеристикам - это неотъемлемая часть бизнес-модели и основной инструмент для клиента.
При постоянном росте компании вопросу производительности и масштабируемости поиска уделяется много внимания. В результате за время своего существования архитектура поиска претерпела несколько глобальных переделок, начиная от простой базы в MySQL до многокомпонентного распределенного сервиса.
В своей текущей реинкарнации поиск в Booking.com состоит их трех подсистем:
1) сервис auto-complete и устранения неоднозначности (disambiguation) в геопозиции;
2) сервис поиска по отелям и проверки их доступности (availability);
3) система предрасчета цен.
Первые две системы - это высокопроизводительные приложения, написанные на Java. Сервис поиска хранит свои индексы в in-memory хранилище, а данные - во встраиваемой базе данных RocksDB. Логика системы предрасчета цен написана на Perl, а в качестве хранилища используется MySQL.
Приходите на мой доклад, и я расскажу вам, как эволюционировал поиск вместе с ростом компании. Мы подробно рассмотрим текущую архитектуру, и почему мы решили ее сделать именно такой. Ну и, конечно, с какими проблемами нам пришлось бороться и как мы это делали.
Как сделать высоконагруженный сервис, не зная количество нагрузки / Олег Обле...Ontico
Существует множество архитектур и способов масштабирования систем. Сегодня многие компании мигрируют в облачные сервисы или используют контейнеры. Но действительно ли это так необходимо и нужно ли следовать трендам?
В данном докладе мне бы хотелось рассказать об архитектуре, которую я спланировал и внедрил в компании InnoGames. Архитектура, не требующая вмешательства администратора в случае лавинообразного увеличения нагрузки и, что ещё более важно, умеющая редуцироваться в случае отсутствия её для экономии затрат.
Вы узнаете об опыте создания сервиса с очень непростыми критериями и поймёте, что не обязательно платить в 3 раза дороже за AWS или любую подобную систему.
- Что такое CRM. Зачем нам этот сервис.
- Инфраструктура.
-- Graphite. Почему он должен быть надежным и быстрым.
-- Puppet + gitlab.
-- Балансировка нагрузки.
-- Наше облако. Зачем нам openstack, когда есть serveradmin!? Как роль сервера определяется несколькими атрибутами в веб-интерфейсе.
-- Nagios + аггрегаторы. Другой взгляд на то, как мониторить сервисы через Graphite.
-- Мониторинг кластеров. Clusterhc и Grafsy.
-- Brassmonkey. Как мы написали своего сисадмина на python.
-- Бэкапы.
- Архитектура CRM3.
- Autoscaling или как проанализировать кучу данных и принять решения.
Чему мы научились, разрабатывая микросервисы / Вадим Мадисон (RuTube)Ontico
Начав разработку нового продукта через микросервисы, мы неожиданно для себя обнаружили, что микросервисы — это не просто "вместо одного большого приложения теперь пишем много маленьких". При разработке большой системы она сама собой через какое-то время становится набором отдельных сервисов, которые должны взаимодействовать между собой, поэтому стабильная работа сервисов и их взаимодействие не стало чем-то новым. Неожиданностью стало то, что система стала значительно более динамической, она стала постоянно изменяться отдельными небольшими частями, сервисы стали часто перезапускаться, а количество запущенных нод сервисов стало расти по экспоненте.
Очень быстро стал актуальным вопрос конфигурирования — если раньше, выкатив новую версию монолита с единым конфигом, мы применяли правки на всю систему сразу, то с микросервисами все сложнее — пара сотен работающих нод и всем нужно применить изменения. Требования к деплою также поменялись — он стал частью процесса разработки, а тестирование стало частью деплоя. Количество необходимого ПО для функционирования системы также стало некоторым сюрпризом.
В докладе я расскажу о том, как в итоге это работает у нас, как мы решили такие вопросы как:
- конфигурирование сервисов;
- интеграция между собой;
- тестирование;
- версионирование;
- масштабирование.
Расскажу, какие тулзы мы в итоге используем, а от каких отказались.
Дизайн REST API для высокопроизводительных систем / Александр Лебедев (Новые ...Ontico
Доклад осветит вопросы устройства REST API для веб-приложений и мобильных клиентов, от которых требуется высокая производительность.
Проектирование высокопроизводительных REST API.
- Кто должен участвовать в проектировании.
- Как узнать, что оптимизировать.
- Как измерять производительность REST API.
Паттерны и антипаттерны.
- Почему pagination - это плохо, и на что лучше заменить.
- Проблема N+1 и как с ней бороться.
- Бесполезные данные - как обнаружить и уничтожить.
- Как не ломать кэширование на клиенте.
- Эффективная работа с интерфейсами "мастер-детали".
Кэширование.
- Три слоя кэширования.
- Самый быстрый запрос - тот, которого не было. Как увеличить их количество.
- Экономия трафика.
- Исключение ненужных вычислений.
- Подходы к инвалидации кэша.
Приемы оптимизации работы с API на клиенте.
- Параллельные запросы.
- Эффективный разбор данных.
- In-memory DB на клиенте.
- Стратегии кэширования на клиенте.
Evolution of web-project requires scalable architecture and scalable development process. In my presentation (in Russian): different techniques, how to achieve this if talking about Perl-based web project.
Отечественные решения на базе SDN и NFV для телеком-операторовARCCN
Доклад Р.Л. Смелянского на секции "Инновационные информационно-телекоммуникационные технологии в вооруженных силах Российской Федерации. Программно-конфигурируемые сети (SDN). Области применения и особенности внедрения" Форума Армия-2016
Антон Тюрин, Евгений Сафронов, Инфраструктура под CocaineTanya Denisyuk
Докладчики расскажут о набитых шишках в управлении облаком, а так же других частях облачной инфраструктуры. Расскажут о расширении возможностей взаимодействия между компонентами облака, организации полноценного стриминга данных. Т.е. поделяться опытом создания облачного планировщика, оптимизирующего утилизацию ресурсов облака, профилирования приложения «на горячую».
JavaFest. Дмитрий Сергеев. Data processing with Kafka Streams and Spring Fram...FestGroup
В процессе доклада напишем приложение, использующее Kafka Streams и Spring, в реальном времени обрабатывающее данные датчика погоды Raspberry Pi. Разберёмся как течёт время в Kafka Streams и почему это грозит вам бессонными ночами debug’a. Вы узнаете как обрабатывать потоки данных в Kafka c помощью библиотеки Kafka Streams и абстракций Spring Cloud. Мы обсудим окна, агрегации, графы обработки данных и топологии. Напоследок, обсудим нюансы деплоя Kafka Streams приложений.
Сценарии, выполняемые на стороне клиента
Фреймворки JavaScript
Сценарии, выполняемые на стороне сервера
RPC, SOAP
REST
WSDL
XML, JSON
AJAX
Сценарии работы web-сервера
По материалам книги: Джеймс Ли, Брент Уэр Использование Linux, Apache, MySQL и PHP для разработки Web-приложений, Издательский дом "Вильямс".
Создание и развитие отечественной платформы с открытым программным кодом для ...ARCCN
Доклад в рамках Международной конференции «Управление сетями электросвязи. Программно-конфигурируемые сети и виртуализация сетевых функций – SDN&NFV Russia 2016».
2. Требования к системе
Должна легко масштабироваться
(горизонтально)
Должна быть возможность выполнять
асинхронные запросы
Максимальная простота
3. Архитектура в первом приближении
HTTPD layer - PHP приложение на
Apache/nginx c использованием MVC, но
источник данных для модели не база
данных, а
API layer – приложение написанное на чём-
то (пока PHP). Напрямую общается с БД.
Может принимать как синхронные, так и
асинхронные запросы.
База Данных – пока это MySQL
4. Архитектура с REST API
Архитектура
масштабируема
API может хэндлить
синхронные и
асинхронные
запросы
НО!!! API уровень не
достаточно гибок
5. AMQP. Базовые понятия
AMQP - Advanced Message Queuing Protocol,
протокол для передачи данных между
частями системы через AMQP-брокер,
который осуществляет маршрутизацию,
распределение потоков данных и т.д.
Реализации: ZeroMQ, Apache Qpid, RabbitMQ
и т.д.
RabbitMQ – масштабируется из коробки,
хорошая документация на сайте, написан на
Erlang, чаще других попадался в поиске )))
6. AMQP. Базовые понятия
Producer – программа
которая шлет
сообщение
Consumer – программа
которая ждет
сообщения
Exchange – принимает
сообщение от P. и
посылает его в Q. (post
office)
Queue – буфер для
хранения сообщений
(почтовый ящик)
7. Архитектура с AMQP
Изменения
коснулись API слоя
Повысилась
гибкость
масштабирования
Повысилась
производительность
