Вебинар «EMC VNX: преображение во флеш» http://www.croc.ru/action/detail/23755/
Презентация Александра Овчинникова, эксперта группы внедрения и эксплуатации СХД компании КРОК
Опыт построения СХД на базе Windows Server для использования в публичном обла...Ontico
В докладе мы поделимся опытом, полученным в ходе создания публичного облака, построенного на базе продуктов Microsoft. В частности, речь пойдет о построении программно-определяемой системы хранения данных на основе технологии Storage Spaces. Основное предназначение полученной СХД объемом около 80ТБ - использование в кластере Hyper-V для запуска порядка 5000 ВМ.
Мы рассмотрим архитектуру хранилища, проблемы снижения latency сетевого трафика, а также подходы повышения производительности при создании пулов и использовании кэша. Кроме того, буду затронуты вопросы тестирования производительности и сценарии миграции на Storage Spaces Direct.
Вебинар «EMC VNX: преображение во флеш» http://www.croc.ru/action/detail/23755/
Презентация Александра Овчинникова, эксперта группы внедрения и эксплуатации СХД компании КРОК
Опыт построения СХД на базе Windows Server для использования в публичном обла...Ontico
В докладе мы поделимся опытом, полученным в ходе создания публичного облака, построенного на базе продуктов Microsoft. В частности, речь пойдет о построении программно-определяемой системы хранения данных на основе технологии Storage Spaces. Основное предназначение полученной СХД объемом около 80ТБ - использование в кластере Hyper-V для запуска порядка 5000 ВМ.
Мы рассмотрим архитектуру хранилища, проблемы снижения latency сетевого трафика, а также подходы повышения производительности при создании пулов и использовании кэша. Кроме того, буду затронуты вопросы тестирования производительности и сценарии миграции на Storage Spaces Direct.
AWS и GCP: трудная жизнь в облаках / Максим Пугачев (IPONWEB)Ontico
Разница между “несколько серверов в облаках” и “вся инфраструктура в облаках“ огромна. С одной стороны, мы перекладываем миллион забот на гигантские плечи Amazon и Google. С другой стороны, к сожалению, обретаем много новых и порой необычных проблем.
Как жить в облаках двух самых популярных провайдеров? Что это за проблемы и как их решать? В чем особенности облаков, если вы живете в мире highload? Как выжимать максимум из того, что предоставляют провайдеры?
Я попытаюсь рассказать о наиболее важных, на мой взгляд, особенностях:
- Почему не стоит полагаться на заявленные характеристики виртуальных машин.
- Почему нет разницы между загрузкой CPU в 85% и 100%.
- Всевозможные аномалии и неожиданные "спайки" в метриках.
- "Облачные" диски и их особенности.
"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.
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)Ontico
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.
План доклада:
- Введение. Методы масштабирования БД: репликация, шардирование.
- Создаём шардированные кластеры in-memory БД прозрачно для приложений: Twemproxy, Redis-proxy, Mcrouter.
- Уменьшаем накладные расходы от большого количества одновременных подключений на PostgreSQL с помощью PgBouncer.
- Создаём шардированный кластер PostgreSQL с помощью PL/Proxy.
- Добавляем прозрачную для приложения отказо�
Обзор технологий Microsoft Hyper-V: введение в виртуализациюSkillFactory
Евгений Павленко – эксперт по технологиям Microsoft – о том, какие возможности дает специалисту гипервизор Windows, чем он отличается от других популярных платформ виртуализации, а также как развернуть Hyper-V на Windows Server.
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов VeeamYaryomenko
- Возможности среды обеспечения доступности предприятия на базе решения Veeam Availability Suite 9.0, новые возможности и функционал продукта.
- Глубокая интеграция с решением хранения данных EMC Data Domain и VNX/VNXe.
- Возможности решения в гранулярном восстановлении объектов приложений.
Обзор архитектуры и подсистем деплоя и мониторинга.
Как инженеры делают систему прозрачной для разработки.
1) Схема организации репозитория puppet.
Зачем мы сделали репозиторий публичным внутри компании?
Как мы "делим" puppet, и что делать, если все "пропало"?
Собственная реализация механизма puppet kick.
2) Как рассказать всем обо всем и никого не потерять.
"Черный мониторинг" (rbmon). Как мы собираем информацию о серверах и демонах.
Делимся логами с разработчиками. Почему написали "велосипед"?
3) Graphite - система сбора и визуализации данных.
Почему graphite?
1М метрик в минуту?
Какие метрики мы рисуем (nginx-graphite-module, rbmon plugins).
Визуализация работы проекта (Dashboard пульт).
Тест-драйв «Флеш СХД: битва титанов на сверхбыстрых скоростях» http://www.croc.ru/action/test-drives/42143/
Презентация Вадима Болотнова, директора центра решений КРОК на базе технологий EMC
Контейнеры в OpenStack: простое решение сложных проблемYandex
В настоящее время в OpenStack есть хорошая поддержка гипервизорной виртуализации, но пока нет работающего решения для использования контейнеров. Я расскажу, почему так получилось, сравню гипервизорную и контейнерную технологии в контексте OpenStack и рассмотрю, насколько проще будет выполнять некоторые операции в OpenStack при использовании контейнеров, а также какие новые возможности появятся в OpenStack при использовании этого типа виртуализации.
Chronicle Map — key-value хранилище для трейдинга на Java / Левентов Роман (C...Ontico
Сфера финансовых приложений и трейдинга выдвигает особые требования к системам обработки данных: ультракороткие задержки, конкурентные обновления (в т.ч. из разных процессов), репликация высокочастотных обновлений.
Существовавшие открытые key-value хранилища не справлялись, поэтому мы сделали свое — Chronicle Map.
В докладе я отвечу на вопросы:
+ Почему бывает эффективнее разбить систему, работающую с общим состоянием, на несколько отдельных процессов?
+ Зачем вам может захотеться распилить JVM на несколько частей?
+ Как добиться от key-value хранилища медианной latency меньше 1 микросекунды?
+ Как сделать репликацию, если она упирается в пропускную способность сети из-за слишком частых обновлений?
Развею миф о том, что Java — это медленно :)
Также, в докладе будет сравнение Chronicle Map с redis, one-nio и ConcurrentHashMap.
Настройка kubernetes: tips and tricks / Михаил Прокопчук (Avito)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин+Шанхай», 7 ноября, 15:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2967.html
Мы в Avito уже более года используем Kubernetes в качестве платформы для микросервисов.
За это время мы столкнулись с рядом проблем, с которыми может столкнуться каждый, кто использует эту платформу.
В докладе поделюсь опытом решения проблем и настройки кластера для обеспечения его эффективной работы (низкий и стабильный latency для сервисов, использование ресурсов CPU, RAM): настройки аппаратного обеспечения (сеть, CPU), ОС, настройки самих инфраструктурных компонентов kubernetes и о том, что и как необходимо мониторить.
Вебинар: Основы распараллеливания С++ программ при помощи OpenMPFlyElephant
Презентация с первого технического вебинара FlyElephant, на котором были рассмотрены основы распараллеливания С/С++ программ при помощи OpenMP и рассказано о функционале FlyElephant.
Видео презентации: https://youtu.be/X1bqBPnJaHM
Сайт FlyElephant: http://flyelephant.net/
ПРОГРАММА БЕТА-ТЕСТИРОВАНИЯ FLYELEPHANT: http://flyelephant.net/beta/
Fedora Virtualization Day 2013. Moscow.
June 01, 2013.
Sartakov A. Vasily (Василий Сартаков).
Language: russian.
Виртуализация - основные сведения.
https://www.youtube.com/watch?v=bVRM7eZAdmM&index=1&list=PLTWTWm0uA2fLok6RlpJYy350FDQiRXYbS
Микроядра и способы виртуализации.
https://www.youtube.com/watch?v=nvbKs-aMubY&index=2&list=PLTWTWm0uA2fLok6RlpJYy350FDQiRXYbS
AWS и GCP: трудная жизнь в облаках / Максим Пугачев (IPONWEB)Ontico
Разница между “несколько серверов в облаках” и “вся инфраструктура в облаках“ огромна. С одной стороны, мы перекладываем миллион забот на гигантские плечи Amazon и Google. С другой стороны, к сожалению, обретаем много новых и порой необычных проблем.
Как жить в облаках двух самых популярных провайдеров? Что это за проблемы и как их решать? В чем особенности облаков, если вы живете в мире highload? Как выжимать максимум из того, что предоставляют провайдеры?
Я попытаюсь рассказать о наиболее важных, на мой взгляд, особенностях:
- Почему не стоит полагаться на заявленные характеристики виртуальных машин.
- Почему нет разницы между загрузкой CPU в 85% и 100%.
- Всевозможные аномалии и неожиданные "спайки" в метриках.
- "Облачные" диски и их особенности.
"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.
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)Ontico
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.
План доклада:
- Введение. Методы масштабирования БД: репликация, шардирование.
- Создаём шардированные кластеры in-memory БД прозрачно для приложений: Twemproxy, Redis-proxy, Mcrouter.
- Уменьшаем накладные расходы от большого количества одновременных подключений на PostgreSQL с помощью PgBouncer.
- Создаём шардированный кластер PostgreSQL с помощью PL/Proxy.
- Добавляем прозрачную для приложения отказо�
Обзор технологий Microsoft Hyper-V: введение в виртуализациюSkillFactory
Евгений Павленко – эксперт по технологиям Microsoft – о том, какие возможности дает специалисту гипервизор Windows, чем он отличается от других популярных платформ виртуализации, а также как развернуть Hyper-V на Windows Server.
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов VeeamYaryomenko
- Возможности среды обеспечения доступности предприятия на базе решения Veeam Availability Suite 9.0, новые возможности и функционал продукта.
- Глубокая интеграция с решением хранения данных EMC Data Domain и VNX/VNXe.
- Возможности решения в гранулярном восстановлении объектов приложений.
Обзор архитектуры и подсистем деплоя и мониторинга.
Как инженеры делают систему прозрачной для разработки.
1) Схема организации репозитория puppet.
Зачем мы сделали репозиторий публичным внутри компании?
Как мы "делим" puppet, и что делать, если все "пропало"?
Собственная реализация механизма puppet kick.
2) Как рассказать всем обо всем и никого не потерять.
"Черный мониторинг" (rbmon). Как мы собираем информацию о серверах и демонах.
Делимся логами с разработчиками. Почему написали "велосипед"?
3) Graphite - система сбора и визуализации данных.
Почему graphite?
1М метрик в минуту?
Какие метрики мы рисуем (nginx-graphite-module, rbmon plugins).
Визуализация работы проекта (Dashboard пульт).
Тест-драйв «Флеш СХД: битва титанов на сверхбыстрых скоростях» http://www.croc.ru/action/test-drives/42143/
Презентация Вадима Болотнова, директора центра решений КРОК на базе технологий EMC
Контейнеры в OpenStack: простое решение сложных проблемYandex
В настоящее время в OpenStack есть хорошая поддержка гипервизорной виртуализации, но пока нет работающего решения для использования контейнеров. Я расскажу, почему так получилось, сравню гипервизорную и контейнерную технологии в контексте OpenStack и рассмотрю, насколько проще будет выполнять некоторые операции в OpenStack при использовании контейнеров, а также какие новые возможности появятся в OpenStack при использовании этого типа виртуализации.
Chronicle Map — key-value хранилище для трейдинга на Java / Левентов Роман (C...Ontico
Сфера финансовых приложений и трейдинга выдвигает особые требования к системам обработки данных: ультракороткие задержки, конкурентные обновления (в т.ч. из разных процессов), репликация высокочастотных обновлений.
Существовавшие открытые key-value хранилища не справлялись, поэтому мы сделали свое — Chronicle Map.
В докладе я отвечу на вопросы:
+ Почему бывает эффективнее разбить систему, работающую с общим состоянием, на несколько отдельных процессов?
+ Зачем вам может захотеться распилить JVM на несколько частей?
+ Как добиться от key-value хранилища медианной latency меньше 1 микросекунды?
+ Как сделать репликацию, если она упирается в пропускную способность сети из-за слишком частых обновлений?
Развею миф о том, что Java — это медленно :)
Также, в докладе будет сравнение Chronicle Map с redis, one-nio и ConcurrentHashMap.
Настройка kubernetes: tips and tricks / Михаил Прокопчук (Avito)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин+Шанхай», 7 ноября, 15:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2967.html
Мы в Avito уже более года используем Kubernetes в качестве платформы для микросервисов.
За это время мы столкнулись с рядом проблем, с которыми может столкнуться каждый, кто использует эту платформу.
В докладе поделюсь опытом решения проблем и настройки кластера для обеспечения его эффективной работы (низкий и стабильный latency для сервисов, использование ресурсов CPU, RAM): настройки аппаратного обеспечения (сеть, CPU), ОС, настройки самих инфраструктурных компонентов kubernetes и о том, что и как необходимо мониторить.
Вебинар: Основы распараллеливания С++ программ при помощи OpenMPFlyElephant
Презентация с первого технического вебинара FlyElephant, на котором были рассмотрены основы распараллеливания С/С++ программ при помощи OpenMP и рассказано о функционале FlyElephant.
Видео презентации: https://youtu.be/X1bqBPnJaHM
Сайт FlyElephant: http://flyelephant.net/
ПРОГРАММА БЕТА-ТЕСТИРОВАНИЯ FLYELEPHANT: http://flyelephant.net/beta/
Fedora Virtualization Day 2013. Moscow.
June 01, 2013.
Sartakov A. Vasily (Василий Сартаков).
Language: russian.
Виртуализация - основные сведения.
https://www.youtube.com/watch?v=bVRM7eZAdmM&index=1&list=PLTWTWm0uA2fLok6RlpJYy350FDQiRXYbS
Микроядра и способы виртуализации.
https://www.youtube.com/watch?v=nvbKs-aMubY&index=2&list=PLTWTWm0uA2fLok6RlpJYy350FDQiRXYbS
Модным ныне словом «виртуализация» сейчас называют различные обёртки аппаратной виртуализации, однако этот термин намного старше и более всеохватывающий. На уровне ознакомления с технологией мы поговорим о виртуализации ресурсов в кластере и на примере pacemaker.
Тюним память и сетевой стек в Linux: история перевода высоконагруженных сер...Dmitry Samsonov
В процессе обновления высоконагруженных серверов раздачи видео (40Gbit/s с каждого сервера) со старого OpenSuSE 10.2 на новый CentOS 7 (время между релизами - 7 лет) мы столкнулись с рядом проблем - необъяснимый свопинг и запуски OOM killer, неравномерное распределение нагрузки по ядрам, обрывы соединений, скачки системной нагрузки на CPU.
В докладе будет рассказано о том, как мы боролись с этими проблемами и какие технологии для этого использовали.
Тюним память и сетевой стек в Linux: история перевода высоконагруженных серве...odnoklassniki.ru
В процессе обновления высоконагруженных серверов раздачи видео (40Gbit/s с каждого сервера) со старого OpenSuSE 10.2 на новый CentOS 7 (время между релизами - 7 лет) мы столкнулись с рядом проблем - необъяснимый свопинг и запуски OOM killer, неравномерное распределение нагрузки по ядрам, обрывы соединений, скачки системной нагрузки на CPU.
В докладе будет рассказано о том, как мы боролись с этими проблемами и какие технологии для этого использовали.
Архитектура и уникальные особенности магистральной платформы Cisco NCS 6000Cisco Russia
1. Архитектура линейного шасси
2. Линейные карты для Cisco NCS6000
3. Оптические трансиверы
4. Архитектура мультистоечной конфигурации
5. Особенности операционной системы
Контейнеры в OpenStack: простое решение сложных проблемOpenVZ
Контейнеры в OpenStack: простое решение сложных проблем.
В настоящее время в OpenStack есть хорошая поддержка гипервизорной виртуализации, но пока нет работающего решения для использования контейнеров. Я расскажу, почему так получилось, сравню гипервизорную и контейнерную технологии в контексте OpenStack и рассмотрю, насколько проще будет выполнять некоторые операции в OpenStack при использовании контейнеров, а также какие новые возможности появятся в OpenStack при использовании этого типа виртуализации.
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.
Тюним память и сетевой стек в Linux: история перевода высоконагруженных серве...Ontico
В процессе обновления высоконагруженных серверов раздачи видео (40Gbit/s с каждого сервера) со старого OpenSuSE 10.2 на новый CentOS 7 (время между релизами — 7 лет) мы столкнулись с рядом проблем — необъяснимый свопинг и запуски OOM killer, неравномерное распределение нагрузки по ядрам, обрывы соединений, скачки системной нагрузки на CPU.
В докладе будет рассказано о том, как мы боролись с этими проблемами и какие технологии для этого использовали.
"Правильно распределяем процессорную мощность в рамках виртуализации VMware". Доклад Кирилла Науменко, системного архитектора VMware в gigacloud.ua в рамках ІТ-пятницы в сентябре 2018 года.