Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Ontico
Lightning Memory-Mapped Database (LMDB) представляет собой интересный, во многом уникальный движок базы данных класса Berkeley DB и Level DB с ребус-подобным исходным кодом. Будучи относительно малоизвестным, LMDB показывает ЧЕМПИОНСКУЮ производительность по чтению. Однако при интенсивной записи всё не так радужно…
Было ещё несколько проблем и недостатков, которые нам пришлось устранить, разбираясь в ребусах исходного кода. Доклад точно будет интересен разработчикам, интересующимся внутренностями баз данных или характеристиками отдельных движков.
Проект реализуется силами компании Петер-Сервис R&D, резидента Сколково, для применения в телеком-проектах федерального масштаба.
Информация о нашем проекте https://github.com/ReOpen/ReOpenLDAP/wiki, об исходной версии LMDB http://symas.com/mdb/.
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Ontico
Lightning Memory-Mapped Database (LMDB) представляет собой интересный, во многом уникальный движок базы данных класса Berkeley DB и Level DB с ребус-подобным исходным кодом. Будучи относительно малоизвестным, LMDB показывает ЧЕМПИОНСКУЮ производительность по чтению. Однако при интенсивной записи всё не так радужно…
Было ещё несколько проблем и недостатков, которые нам пришлось устранить, разбираясь в ребусах исходного кода. Доклад точно будет интересен разработчикам, интересующимся внутренностями баз данных или характеристиками отдельных движков.
Проект реализуется силами компании Петер-Сервис R&D, резидента Сколково, для применения в телеком-проектах федерального масштаба.
Информация о нашем проекте https://github.com/ReOpen/ReOpenLDAP/wiki, об исходной версии LMDB http://symas.com/mdb/.
Чем заняться вечером, если я знаю сколько будет ++i + ++i / Андрей Бородин (Y...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин + Шанхай», 8 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2960.html
При изучении алгоритмов и структур данных я предлагаю студентам закрепить знания и попытаться сделать мир лучше, выполнив небольшие проекты по внедрению эффективных алгоритмов в свободное программное обеспечение. В этом докладе я расскажу несколько идей для таких проектов.
Мы рассмотрим существующие фрагменты исходного кода, поговорим о том, что в нём можно допилить, и обсудим, сколько баллов за это надо давать.
Реализацией идей могут заняться, разумеется, все желающие.
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.
Горизонтальное масштабирование: что, зачем, когда и как /Александр Макаров (Y...Ontico
Масштабирование — способность наращивать систему для обработки большего количества трафика, не теряя при этом пользовательские качества: скорость и отзывчивость.
Масштабирование различают двух типов: вертикальное (больше памяти, диска, лучше процессор) и горизонтальное (больше серверов в кластере).
- Зачем оно нужно, если и так всё работает?
- Когда? Мониторинг, необдуманные решения, оптимизация и жизнь с одним сервером.
- Типичная схема.
- Балансировка нагрузки.
- Какие, вообще, проблемы на стороне приложения?
- Почему PHP так хорош для масштабирования.
- Сессии.
- База данных.
- Файлы.
- Как быть со статистикой?
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...Ontico
Оперативная память становится всё более дешёвой и производительной, что позволяет использовать её для хранения рабочего набора данных всё большего числа приложений. Хранение всех данных в оперативной памяти позволяет сделать их высоко доступными, а алгоритмы для работы с данными либо существенно упростить, либо ускорить, а иногда — и то, и другое.
Тезисы - http://www.highload.ru/2015/abstracts/1964.html
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин+Шанхай», 7 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2990.html
Мы ежедневно сталкиваемся с тем, что даже работающие более 15 лет в индустрии специалисты, путаются в понятиях и преимуществах и недостатках тех или иных архитектур больших СХД.
В своем докладе мы расскажем о разнице между distributed (распределенными), shared (общими) и параллельными файловыми системами, покажем, в каких задачах Scale In-системы превосходят Scale Out и наоборот.
...
Flashcache в mamba.ru / Яковлев Александр Юрьевич (ЗАО Мамба)Ontico
Некоторое время назад, когда в очередной раз встал вопрос о производительности большого парка mysql sharding серверов, мы не захотели покупать новые сервера и производить resharding. Мы обнаружили, что компания facebook выпустила в opensource большое количество своих разработок, в том числе и модуль ядра flashcache.
Flashcache — модуль для кэширования блоков блочного устройства, предоставляющий 4 разных режима кэширования.
В данном докладе я расскажу, как мы тестировали, поэтапно проверяя под нагрузкой, 3 из 4 режимов кэширования, сравнивая и выбирая оптимальный. Итогом данной работы стало внедрение данного модуля в нашу архитектуру (фотосервера, сервера БД).
NVMf: 5 млн IOPS по сети своими руками / Андрей Николаенко (IBS)Ontico
В выпуске 4.8 ядра Linux появилась поддержка NVMf (NVM Express over Fabrics) — стандартизованной возможности присоединять по сети как блочные устройства твердотельные накопители, установленные в разъёмы PCI Express. NVMf лишён многих недостатков iSCSI, повторяющего по сети SCSI-команды со всеми их издержками времён дисковых накопителей, и главное — позволяет по полной использовать возможности сетей с прямым доступом к оперативной памяти (RDMA). Таким образом, можно под управлением одного узла собрать сверхбыстрый и сверхотзывчивый пул блочных устройств, не прибегая к покупке дорогого флэш-массива. Но как воспользоваться этим пулом, не загубив теоретические показатели программными обёртками?
В докладе будут рассмотрены варианты применения NVMf для различных конфигураций PostgreSQL, Oracle Database, Hadoop, файловых хранилищ, о разработках в направлении «программно-определяемой памяти» с применением NVMe-устройств, доступных по сети, обсуждены текущие проблемы, ограничения и перспективы. Особое внимание будет уделено практическим способам измерения производительности ввода-вывода с учётом задачи, решаемой подсистемой хранения.
Кэширование данных в web приложениях. Использование memcached / Юрий Красноще...Ontico
Каждый разработчик web приложений рано или поздно сталкивается с довольно типичной проблемой: перед ним стоит задача построить фабрику по производству омнониевых торсиометров.
Фабрика производит омнониевые торсиометры очень быстро, но для калибровки прибора (как известно) необходим омноний, за которым приходится летать на Андромеду.
Пока корабль летит до Андромеды, фабрика простаивает.
Самый очевидный выход из ситуации - построить склад омнониума прямо рядом с фабрикой.
Терминология кэширования
Выбор места для кэширования в WEB
Выбор данных для кэширования
Кэширование на стороне бэкенда
Отдельный кэширующий сервис
Пара слов о memcached
Пара слов о Redis
Юрий Насретдинов-«Сбор логов в «облаке» в Badoo»Tanya Denisyuk
В нашей компании есть система для запуска PHP-скриптов по расписанию, которая позволяет распределять нагрузку на множество узлов и обеспечивать отказоустойвость. И в этой системе необходимо уметь собирать логи скриптов с сотен (и даже тысяч) машин, желательно в режиме реального времени. У нас раньше была система сбора логов, собранная «на коленке», и выдающая относительно невысокую производительность. Производительности стало не хватать, и мы переписали систему на Go. Новая система не использует scribe и обладает некоторыми уникальными фичами, например «вытесняющей многозадачностью» при доставке - если один из скриптов пишет столько логов, что мы не успеваем их всех доставить, логи всех остальных скриптов продолжают доставляться, с небольшой фиксированной задержкой. Система легко забивает гигабитную сетевую карту на нашем сервере-приемнике логов и не слишком «тормозит» доставку в случае, когда пропускной способности всё же не хваетает. В докладе я расскажу о том, как мы делали эту систему и про то, как она работает изнутри. Исходные тексты доступны на github: https://github.com/badoo/thunder
Чем заняться вечером, если я знаю сколько будет ++i + ++i / Андрей Бородин (Y...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин + Шанхай», 8 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2960.html
При изучении алгоритмов и структур данных я предлагаю студентам закрепить знания и попытаться сделать мир лучше, выполнив небольшие проекты по внедрению эффективных алгоритмов в свободное программное обеспечение. В этом докладе я расскажу несколько идей для таких проектов.
Мы рассмотрим существующие фрагменты исходного кода, поговорим о том, что в нём можно допилить, и обсудим, сколько баллов за это надо давать.
Реализацией идей могут заняться, разумеется, все желающие.
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.
Горизонтальное масштабирование: что, зачем, когда и как /Александр Макаров (Y...Ontico
Масштабирование — способность наращивать систему для обработки большего количества трафика, не теряя при этом пользовательские качества: скорость и отзывчивость.
Масштабирование различают двух типов: вертикальное (больше памяти, диска, лучше процессор) и горизонтальное (больше серверов в кластере).
- Зачем оно нужно, если и так всё работает?
- Когда? Мониторинг, необдуманные решения, оптимизация и жизнь с одним сервером.
- Типичная схема.
- Балансировка нагрузки.
- Какие, вообще, проблемы на стороне приложения?
- Почему PHP так хорош для масштабирования.
- Сессии.
- База данных.
- Файлы.
- Как быть со статистикой?
Что особенного в СУБД для данных в оперативной памяти / Константин Осипов (Ta...Ontico
Оперативная память становится всё более дешёвой и производительной, что позволяет использовать её для хранения рабочего набора данных всё большего числа приложений. Хранение всех данных в оперативной памяти позволяет сделать их высоко доступными, а алгоритмы для работы с данными либо существенно упростить, либо ускорить, а иногда — и то, и другое.
Тезисы - http://www.highload.ru/2015/abstracts/1964.html
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин+Шанхай», 7 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2990.html
Мы ежедневно сталкиваемся с тем, что даже работающие более 15 лет в индустрии специалисты, путаются в понятиях и преимуществах и недостатках тех или иных архитектур больших СХД.
В своем докладе мы расскажем о разнице между distributed (распределенными), shared (общими) и параллельными файловыми системами, покажем, в каких задачах Scale In-системы превосходят Scale Out и наоборот.
...
Flashcache в mamba.ru / Яковлев Александр Юрьевич (ЗАО Мамба)Ontico
Некоторое время назад, когда в очередной раз встал вопрос о производительности большого парка mysql sharding серверов, мы не захотели покупать новые сервера и производить resharding. Мы обнаружили, что компания facebook выпустила в opensource большое количество своих разработок, в том числе и модуль ядра flashcache.
Flashcache — модуль для кэширования блоков блочного устройства, предоставляющий 4 разных режима кэширования.
В данном докладе я расскажу, как мы тестировали, поэтапно проверяя под нагрузкой, 3 из 4 режимов кэширования, сравнивая и выбирая оптимальный. Итогом данной работы стало внедрение данного модуля в нашу архитектуру (фотосервера, сервера БД).
NVMf: 5 млн IOPS по сети своими руками / Андрей Николаенко (IBS)Ontico
В выпуске 4.8 ядра Linux появилась поддержка NVMf (NVM Express over Fabrics) — стандартизованной возможности присоединять по сети как блочные устройства твердотельные накопители, установленные в разъёмы PCI Express. NVMf лишён многих недостатков iSCSI, повторяющего по сети SCSI-команды со всеми их издержками времён дисковых накопителей, и главное — позволяет по полной использовать возможности сетей с прямым доступом к оперативной памяти (RDMA). Таким образом, можно под управлением одного узла собрать сверхбыстрый и сверхотзывчивый пул блочных устройств, не прибегая к покупке дорогого флэш-массива. Но как воспользоваться этим пулом, не загубив теоретические показатели программными обёртками?
В докладе будут рассмотрены варианты применения NVMf для различных конфигураций PostgreSQL, Oracle Database, Hadoop, файловых хранилищ, о разработках в направлении «программно-определяемой памяти» с применением NVMe-устройств, доступных по сети, обсуждены текущие проблемы, ограничения и перспективы. Особое внимание будет уделено практическим способам измерения производительности ввода-вывода с учётом задачи, решаемой подсистемой хранения.
Кэширование данных в web приложениях. Использование memcached / Юрий Красноще...Ontico
Каждый разработчик web приложений рано или поздно сталкивается с довольно типичной проблемой: перед ним стоит задача построить фабрику по производству омнониевых торсиометров.
Фабрика производит омнониевые торсиометры очень быстро, но для калибровки прибора (как известно) необходим омноний, за которым приходится летать на Андромеду.
Пока корабль летит до Андромеды, фабрика простаивает.
Самый очевидный выход из ситуации - построить склад омнониума прямо рядом с фабрикой.
Терминология кэширования
Выбор места для кэширования в WEB
Выбор данных для кэширования
Кэширование на стороне бэкенда
Отдельный кэширующий сервис
Пара слов о memcached
Пара слов о Redis
Юрий Насретдинов-«Сбор логов в «облаке» в Badoo»Tanya Denisyuk
В нашей компании есть система для запуска PHP-скриптов по расписанию, которая позволяет распределять нагрузку на множество узлов и обеспечивать отказоустойвость. И в этой системе необходимо уметь собирать логи скриптов с сотен (и даже тысяч) машин, желательно в режиме реального времени. У нас раньше была система сбора логов, собранная «на коленке», и выдающая относительно невысокую производительность. Производительности стало не хватать, и мы переписали систему на Go. Новая система не использует scribe и обладает некоторыми уникальными фичами, например «вытесняющей многозадачностью» при доставке - если один из скриптов пишет столько логов, что мы не успеваем их всех доставить, логи всех остальных скриптов продолжают доставляться, с небольшой фиксированной задержкой. Система легко забивает гигабитную сетевую карту на нашем сервере-приемнике логов и не слишком «тормозит» доставку в случае, когда пропускной способности всё же не хваетает. В докладе я расскажу о том, как мы делали эту систему и про то, как она работает изнутри. Исходные тексты доступны на github: https://github.com/badoo/thunder
Проектирование крупномасштабных приложений сбора данных (Josh Berkus)Ontico
The document discusses challenges faced by systems that collect extremely high volumes of continuous data (firehose systems) and strategies for addressing them. The main challenges are (1) dealing with large data volumes that are always increasing, (2) ensuring continuous data collection and processing 24/7, (3) managing the large databases that rapidly accumulate, and (4) designing for high component reliability given that failures will occur frequently. The document uses Mozilla's Socorro crash collection system and an industrial wind turbine monitoring system called Upwind as examples and outlines their approaches to parallelism, buffering, partitioning, and redundancy to solve firehose problems at extreme scales.
Lean organization (Tomasz De Jastrzebiec Wykowski)Ontico
Tomasz de Jastrzębiec Wykowski will present at the Whale Rider Conference in Moscow on September 19-20, 2011 on the topic of lean organizations. He has 1000 years of experience in software development using both traditional and agile approaches like Scrum and Kanban. The presentation will discuss how organizations can identify and remove inefficiencies, known as "muda", from their processes. The eight types of muda that will be covered are overproduction, waiting, transportation, overprocessing, inventory, motion, defects, and underutilized talent. Further reading on lean principles and Toyota Production System will also be recommended.
Growing in the wild. The story by cubrid database developers (Esen Sagynov, E...Ontico
This document provides a summary of a presentation by CUBRID Database Developers. It discusses the reasons behind the development of CUBRID, including the disadvantages of existing database solutions like high licensing costs and lack of customization control. It outlines CUBRID's key features such as performance optimizations, scalability features like replication and sharding, and its goal of ease of use. The document summarizes CUBRID's development phases and improvements made to features like indexing, query processing and high availability.
Go daddy.com Cloud Storage Solution (Adam Knapp)Ontico
The document discusses GoDaddy's cloud storage solution and how it has evolved over time using Kanban principles. It began as a small team in 2008 and has since expanded its technologies, team size, and global presence while focusing on quality, reducing work-in-progress, delivering often to customers, and continually improving its processes through measurement and adapting to change. The solution aims to provide reliable, scalable, high-performance storage that is affordable.
Microsoft выбирает open source (Sandy Gupta)Ontico
- Microsoft's Open Solutions Group delivers interoperability solutions between Microsoft technologies and open source software. They collaborate with open source vendors to provide mixed-source solutions to over 700 customers worldwide.
- Examples of Microsoft's contributions to open source include being the 5th largest contributor to the Linux 3.0 kernel and contributions to 23 of the top 25 most downloaded open source projects which run on Microsoft platforms.
- Microsoft partners with Chinese Linux provider CS2C to provide a mixed source Hyper-V cloud with unified monitoring, provisioning of both Windows and Linux VMs, and support for open source software stacks.
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."
Сложности и специфика построения систем раздачи адалт видео контентаUP2IT
UP2IT 2017, DEV&QA Stream 1
Володимир Смірнов, Managing Director, Apptimized Operations (Суми)
"Складнощі і специфіка побудови систем роздачі адалт контенту"
Машины баз данных: таксономия, анатомия, эволюция, ареал, воспроизведение / А...Ontico
РИТ++ 2017, Web-scale IT Сonference
Зал Владивосток, 6 июня, 16:00
Тезисы:
http://webscaleconf.ru/2017/abstracts/2555.html
Teradata, Exadata, Netezza и другие представители мира машин баз данных в этом докладе будут классифицированы, препарированы, а также будет обсуждена задача создания новых таких машин.
Все эти машины — не просто сбалансированные комплекты из серверных узлов с предустановленной СУБД в той или иной конфигурации. Во всех случаях в них реализованы программные специфики, подразумевающие применение архитектурных или аппаратных возможностей, недоступных «вразвалку» (хотя в некоторых случаях есть возможности по воссозданию отдельных их элементов в лабораторных условиях, и об этом тоже будет в докладе). Таким образом, этот материал не столько о том, в шкаф какого цвета разные вендоры упаковали свою продукцию, сколько об идеях, заложенных внутри этих комплексов.
...
Tempesta FW: challenges, internals, use cases / Александр Крижановский (Tempe...Ontico
Tempesta FW — это Open Source гибрид Web-акселератора и файервола, специально разработанный для высокопроизводительной доставки контента вне зависимости от DDoS или наплыва посетителей.
В докладе будет рассказано про задачи, которые ставились при разработке проекта и пути их решения. Рассмотрим проблемы современных операционных систем в приложении к Web-стеку (система фильтрации, Web-сервер, application слой, БД), и как они решаются в Tempesta — некоторые уже решены, некоторые еще в процессе работы.
И самое главное — у нас появился рабочий прототип, и я расскажу про типовые примеры инсталляции, фичи и конфигурацию, а также покажу бенчмарки.
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Калининград», 8 ноября, 15:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2964.html
Одноклассники состоят из более чем восьми тысяч железных серверов, расположенных в нескольких дата-центрах. Каждая из этих машин была специализированной под конкретную задачу - как для обеспечения изоляции отказов, так и для обеспечения автоматизированного управления инфраструктурой.
...
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Калининград», 8 ноября, 16:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3032.html
Протокол DNS на семь лет старше, чем Всемирная паутина. Стандарты RFC 882 и 883, определяющие основную функциональность системы доменных имён, появились в конце 1983 года, а первая реализация последовала уже годом позже. Естественно, что у технологии столь старой и при этом по сей день активнейшим образом используемой просто не могли не накопиться особенности, неочевидные обыкновенным пользователям.
...
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Калининград», 8 ноября, 13:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3010.html
В этом докладе я расскажу, как BigData-платформа помогает трансформировать Почту России, как мы управляем построением и развитием платформы. Расскажу про найденные удачные решения, например, как разбиение на продукты с понятными SLA и интерфейсами между ними помогло нам сохранять управляемость с ростом масштабов проекта.
...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 10:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2914.html
Казалось бы, что нужно для организации тестового окружения? Тестовая железка и копия боевого окружения - и тестовый сервер готов. Но как быть, когда проект сложный? А когда большой? А если нужно тестировать одновременно много версий? А если все это вместе?
Организация тестирования большого развивающегося проекта, где одновременно в разработке и тестировании около полусотни фич - достаточно непростая задача. Ситуация обычно осложняется тем, что иногда есть желание потрогать еще не полностью готовый функционал. В таких ситуациях часто возникает вопрос: "А куда это можно накатить и где покликать?"
...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2854.html
Из этого доклада вы узнаете о возможностях репликации и автофейловера PostgreSQL, в том числе о возможностях, ставших доступных в PostgreSQL 10.
Среди прочих, будет затронуты следующие темы:
* Виды репликации и решаемые с ее помощью проблемы.
* Настройка потоковой репликации.
* Настройка логической репликации.
* Настройка автофейловера / HA средствами Stolon и Consul.
После прослушивания доклада вы сможете самостоятельно настраивать репликацию и автофейловер PostgreSQL.
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 17:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3096.html
PostgreSQL is the world’s most advanced open source database. Indeed! With around 270 configuration parameters in postgresql.conf, plus all the knobs in pg_hba.conf, it is definitely ADVANCED!
How many parameters do you tune? 1? 8? 32? Anyone ever tuned more than 64?
No tuning means below par performance. But how to start? Which parameters to tune? What are the appropriate values? Is there a tool --not just an editor like vim or emacs-- to help users manage the 700-line postgresql.conf file?
Join this talk to understand the performance advantages of appropriately tuning your postgresql.conf file, showcase a new free tool to make PostgreSQL configuration possible for HUMANS, and learn the best practices for tuning several relevant postgresql.conf parameters.
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 16:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3115.html
During this session we will cover the last development in ProxySQL to support regular expressions (RE2 and PCRE) and how we can use this strong technique in correlation with ProxySQL's query rules to anonymize live data quickly and transparently. We will explain the mechanism and how to generate these rules quickly. We show live demo with all challenges we got from the Community and we finish the session by an interactive brainstorm testing queries from the audience.
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 15:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2957.html
Расскажем о нашем опыте разработки модуля межсетевого экрана для MySQL с использованием генератора парсеров ANTLR и языка Kotlin.
Подробно рассмотрим следующие вопросы:
— когда и почему целесообразно использовать ANTLR;
— особенности разработки ANTLR-грамматики для MySQL;
— сравнение производительности рантаймов для ANTLR в рамках задачи синтаксического анализа MySQL (C#, Java, Kotlin, Go, Python, PyPy, C++);
— вспомогательные DSL;
— микросервисная архитектура модуля экранирования SQL;
— полученные результаты.
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 14:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3114.html
ProxySQL aims to be the most powerful proxy in the MySQL ecosystem. It is protocol-aware and able to provide high availability (HA) and high performance with no changes in the application, using several built-in features and integration with clustering software. During this session we will quickly introduce its main features, so to better understand how it works. We will then describe multiple use case scenarios in which ProxySQL empowers large MySQL installations to provide HA with zero downtime, read/write split, query rewrite, sharding, query caching, and multiplexing using SSL across data centers.
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 13:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2954.html
MySQL Replication is powerful and has added a lot of advanced features through the years. In this presentation we will look into replication technology in MySQL 5.7 and variants focusing on advanced features, what do they mean, when to use them and when not, Including.
When should you use STATEMENT, ROW or MIXED binary log format?
What is GTID in MySQL and MariaDB and why do you want to use them?
What is semi-sync replication and how is it different from lossless semi-sync?
...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Кейптаун», 8 ноября, 12:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3120.html
Количество разработчиков мобильных приложений Сбербанк Онлайн с начала 2016 года выросло на порядок. Для того чтобы продолжать выпускать качественный продукт, мы кардинально перестраиваем процесс разработки.
Количество внутренних заказчиков тех или иных доработок в какой-то момент выросло настолько, что разработчики стали узким местом. Мы внедрили культуру разработки, которую можно условно назвать "внутренним open-source", сохранив за собой контроль над архитектурой и качеством проекта, но позволив разрабатывать новые фичи всем желающим.
...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Мумбай», 8 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2836.html
При использовании Eventually Consistent распределенных баз данных нет гарантий, что чтение возвращает результаты последних изменений данных, если чтение и запись производятся на разных узлах. Это ограничивает пропускную способность системы. Поддержка свойства Causal Consistency снимает это ограничение, что позволяет улучшить масштабируемость, не требуя изменений в коде приложения.
...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Мумбай», 8 ноября, 16:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2858.html
Аудитория Одноклассников превышает 73 миллиона человек в России, СНГ и странах дальнего зарубежья. При этом ОК.ru - первая социальная сеть по просмотрам видео в рунете и крупнейшая сервисная платформа.
Качественный и количественный рост DDoS-атак за последние годы превращает их в одну из первоочередных проблем для крупнейших интернет-ресурсов. В зависимости от вектора атаки “узким” местом становится та или иная часть инфраструктуры. В частности, при SYN-flood первый удар приходится на систему балансировки трафика. От ее производительности зависит успех в противостоянии атаке.
...
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Мумбай», 8 ноября, 15:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3008.html
Никогда не было и вот снова случилось! Компания Google в результате перенаправления трафика сделала недостпуными в Японии несколько тысяч различных сервисов, большинство из которых никак не связано с самой компанией Google. Однако, подобные инциденты происходят с завидной регулярностью, вот только не всегда попадают в большие СМИ. У таких инцидентов могут быть разные причины, начиная от ошибок сетевых инженеров и заканчивая государственным регулированием.
...
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Мумбай», 8 ноября, 14:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2925.html
Облака и виртуализация – современные тренды развития IT-технологий. Операторы связи строят свои TelcoClouds на стандартах NFV (Network Functions Virtualization) и SDN (Software-Defined Networking). В докладе начнем с основ виртуализации, далее разберемся, для чего используются NFV и SDN, потом полетим к облакам и вернемся на землю для решения практических задач!
...
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Мумбай», 8 ноября, 10:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3045.html
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках.
«Druid is a high-performance, column-oriented, distributed data store» http://druid.io.
Мы расскажем о том, как, внедрив Druid, мы справились с ситуацией, когда MSSQL-based система статистики на 50 терабайт стала:
- медленной: средняя скорость ответа была в разы меньше требуемой (и увеличилась в 20 раз);
- нестабильной: в час пик статистика отставала до получаса (теперь ничего не отстает);
- дорогой: изменилась политика лицензирования Microsoft, расходы на лицензии могли составить миллионы долларов.
...
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Рио-де-Жанейро», 8 ноября, 18:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2905.html
Прошло более года с того момента, как Microsoft выпустила первую версию своего нового фреймворка для разработки web-приложений ASP.NET Core, и с каждым днем он находит все больше поклонников. ASP.NET Core базируется на платформе .NET Core, кроссплатформенной версии платформы .NET c открытым исходным кодом. Теперь у С#-разработчиков появилась возможность использовать Mac в качестве среды разработки, и запускать приложения на Linux или внутри Docker-контейнеров.
...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Рио-де-Жанейро», 8 ноября, 14:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2913.html
Изначально будут раскрыты базовые причины, которые заставили появиться такой части механизма СУБД, как кэш результатов, и почему в ряде СУБД он есть или отсутствует.
Будут рассмотрены различные варианты кэширования результатов как sql-запросов, так и результатов хранимой в БД бизнес-логики. Произведено сравнение способов кэширования (программируемые вручную кэши, стандартный функционал) и даны рекомендации, когда и в каких случаях данные способы оптимальны, а порой опасны.
...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Рио-де-Жанейро», 8 ноября, 13:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2947.html
Apache Ignite — Open Source платформа для высокопроизводительной распределенной работы с большими данными с применением SQL или Java/.NET/C++ API. Ignite используют в самых разных отраслях. Сбербанк, ING, RingCentral, Microsoft, e-Therapeutics — все эти компании применяют решения на основе Ignite. Размеры кластеров разнятся от всего одного узла до нескольких сотен, узлы могут быть расположены в одном ЦОД-е или в нескольких геораспределенных.
...
HighLoad++ 2017
Зал «Рио-де-Жанейро», 8 ноября, 12:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3005.html
Когда мы говорим о нагруженных системах и базах данных с большим числом параллельных коннектов, особый интерес представляет практика эксплуатации и сопровождения таких проектов. В том числе инструменты и механизмы СУБД, которые могут быть использованы DBA и DevOps-инженерами для решения задач мониторинга жизнедеятельности базы данных и ранней диагностики возможных проблем.
...
3. медиа-сервис с типичным размером файла от 1 до
50 MB
мастер данные от 100 TB до 1 PB
стриминг данные от 50 до 200 TB
стриминг полоса от 10 Gbit/s до 1 Tbit/s
7. инфраструктура требует 3–4 решения
негарантируемая скорость при экстремальных
нагрузках
крайняя сложность дебага и тюнинга
стоимость raw TB в 10–30 раза выше consumer
storage
9. Google, Yandex, и почти все крупные интернет-
компании
гибкость, доступность дебага и тюнинга
consumer hardware, стоимость raw TB в 1,5–3 раза
выше consumer storage
10. HDFS, GFS, S3, (Lustre, …)
сложности с большими расстояниями
медленный стриминг, сложность кэширования
сложность эксплуатации
13. продвинутый, надежный storage: geom, UFS2, ZFS
проверенный extreme streaming на nginx
доступная коммерческая поддержка на уровне ядра
промышленный опыт NetApp, Isilon, Panasas
14. самая быстрая FS в мире
7 лет успешной эксплуатации
ZFS сложна и пока медленна
23. знает текущий статус всех объектов
формирует из ручных и автоматических задач
сценарии и запускает их
единая точка автоматизации
частичная multi-master архитектура
self-healing
27. linear local read/write: 100MB/s на диск, 2.4GB/s на
шасси
random local read: 20–40MB/s на диск, 480–960MB/s
на шасси
random HTTP get: 4–5Gbit/s на шасси без
оптимизаций
30. hardware balancers плохо подходят для тяжёлых
данных
app-level, geo-aware, status-aware balancing
31. на новое шасси уходит несколько минут
это можно автоматизировать
plug-and-pray
32. примерно в 2,5 раза дороже жёсткого диска
можно оптимизировать: пример backblaze
33. рабочий прототип примерно за неделю
совершенствование в режиме production благодаря
high availability
34. случайная распределённость — равномерно
распределённое восстановление избытычности
жёсткий диск 2TB: 6 часов 4 минуты
шасси 48TB: 55 часов 6 часов
ЦОД 1PB: 10 дней 5 дней :'-(
Земля 10PB: 3 месяца CLASSIFIED секунд
35. секунды при потере диска
миллисекунды при потере шасси (carp)
секунды при потере dc (app-level next-path)