«Система развёртывания многокомпонентного сервиса» — Алексей Салов, YaC 20132ГИС Технологии
Нельзя, да и неправильно, проектировать веб-сервис как монолитное приложение. Рано или поздно это приведёт к его закостенелости или даже умиранию. С другой стороны, декомпозиция системы на несколько компонент приносит проблемы интеграционной зависимости, которые усложняют развёртывание или эксплуатацию приложения. В докладе я представлю систему, которая позволяет нам оперативно развёртывать многокомпонентное приложение 2ГИС API на три сервера в Новосибирске, Москве, Амстердаме. Особое внимание уделю гибкой архитектуре приложения, процессу развёртывания, версионированию кеша и индексов (Sphinx, C++-демоны), миграции схем БД (PostgreSQL), инструментам мониторинга и развёртывания (Zabbix, Chef, Phing, Yii).
«Дорожная сеть в графовой базе данных Neo4j» — Вадим Шашенко, 2ГИС2ГИС Технологии
В своем докладе я расскажу, почему мы выбрали графовую базу данных Neo4j для проверки дорожного графа городов России (все населенные пункты с населением больше 300 000 жителей). Основные задачи, которые мы решаем средствами Neo4j — это проверки на связность и доступность проезда.
Опорные пункты доклада:
— SQL против графовых баз данных;
— обзор графовой базы данных neo4j;
— архитектура решения, в котором используется графовая БД;
— выполнение алгоритмов на графе в условиях его частых изменений.
В основе доклада лежат результаты работы над проектом «Fiji». Это внутрикорпоративная система, которая позволяет штатным картографам 2ГИС создавать, хранить и экспортировать карту во внешние продукты: онлайн-, десктоп- и мобильную версии 2ГИС.
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala / Денис Иванов (2GIS)Ontico
В своём проекте мы решали следующие задачи:
+ Скорость разработки задачи;
+ Стоимость поддержки задачи;
+ Возможность распараллеливать вычисления и задачи;
+ Возможность максимально просто масштабировать приложение;
+ CI/CD с минимальными усилиями.
Я расскажу о том, как мы решали эти задачи, на какие грабли мы наступали, что из этого всего получилось, и что делать дальше.
Что получили в итоге:
+ Мощь JVM под капотом Scala;
+ 15 минут от нажатия на кнопку "Merge request" до продакшена в 3 датацентра и 6 серверов с прохождением тестов (юнит + функциональные + интеграционные + нагрузочные);
+ 6 нод с приложениями вместо 18 (по 2 в каждом датацентре для отказоустойчивости) с запасом прочности в 60%;
+ Независимые пофичные релизы без даунтайма всех компонентов приложения;
+ Масштабирование только того функционала и в том количестве, которое необходимо данному сервису.
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитикиBadoo Development
В Badoo мы разрабатываем собственную систему Business intelligence (сокращённо BI). И прежде, чем приступать к анализу данных, их необходимо извлечь (Extract) из источников, преобразовать (Transform) и загрузить (Load) в аналитическую базу.
Я расскажу об этом процессе - ETL (Extract, Transform, Load). Какие бывают источники данных, какие методы сбора мы используем. И самое главное - об инструменте под названием ETLMaster, созданным в нашей компании для автоматизации управления процессом трансформации и загрузки данных.
«Система развёртывания многокомпонентного сервиса» — Алексей Салов, YaC 20132ГИС Технологии
Нельзя, да и неправильно, проектировать веб-сервис как монолитное приложение. Рано или поздно это приведёт к его закостенелости или даже умиранию. С другой стороны, декомпозиция системы на несколько компонент приносит проблемы интеграционной зависимости, которые усложняют развёртывание или эксплуатацию приложения. В докладе я представлю систему, которая позволяет нам оперативно развёртывать многокомпонентное приложение 2ГИС API на три сервера в Новосибирске, Москве, Амстердаме. Особое внимание уделю гибкой архитектуре приложения, процессу развёртывания, версионированию кеша и индексов (Sphinx, C++-демоны), миграции схем БД (PostgreSQL), инструментам мониторинга и развёртывания (Zabbix, Chef, Phing, Yii).
«Дорожная сеть в графовой базе данных Neo4j» — Вадим Шашенко, 2ГИС2ГИС Технологии
В своем докладе я расскажу, почему мы выбрали графовую базу данных Neo4j для проверки дорожного графа городов России (все населенные пункты с населением больше 300 000 жителей). Основные задачи, которые мы решаем средствами Neo4j — это проверки на связность и доступность проезда.
Опорные пункты доклада:
— SQL против графовых баз данных;
— обзор графовой базы данных neo4j;
— архитектура решения, в котором используется графовая БД;
— выполнение алгоритмов на графе в условиях его частых изменений.
В основе доклада лежат результаты работы над проектом «Fiji». Это внутрикорпоративная система, которая позволяет штатным картографам 2ГИС создавать, хранить и экспортировать карту во внешние продукты: онлайн-, десктоп- и мобильную версии 2ГИС.
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala / Денис Иванов (2GIS)Ontico
В своём проекте мы решали следующие задачи:
+ Скорость разработки задачи;
+ Стоимость поддержки задачи;
+ Возможность распараллеливать вычисления и задачи;
+ Возможность максимально просто масштабировать приложение;
+ CI/CD с минимальными усилиями.
Я расскажу о том, как мы решали эти задачи, на какие грабли мы наступали, что из этого всего получилось, и что делать дальше.
Что получили в итоге:
+ Мощь JVM под капотом Scala;
+ 15 минут от нажатия на кнопку "Merge request" до продакшена в 3 датацентра и 6 серверов с прохождением тестов (юнит + функциональные + интеграционные + нагрузочные);
+ 6 нод с приложениями вместо 18 (по 2 в каждом датацентре для отказоустойчивости) с запасом прочности в 60%;
+ Независимые пофичные релизы без даунтайма всех компонентов приложения;
+ Масштабирование только того функционала и в том количестве, которое необходимо данному сервису.
Загрузка больших объемов данных для бизнес-аналитикиBadoo Development
В Badoo мы разрабатываем собственную систему Business intelligence (сокращённо BI). И прежде, чем приступать к анализу данных, их необходимо извлечь (Extract) из источников, преобразовать (Transform) и загрузить (Load) в аналитическую базу.
Я расскажу об этом процессе - ETL (Extract, Transform, Load). Какие бывают источники данных, какие методы сбора мы используем. И самое главное - об инструменте под названием ETLMaster, созданным в нашей компании для автоматизации управления процессом трансформации и загрузки данных.
Балансировка нагрузки и отказоустойчивость в ОдноклассникахOntico
Главная → Тезисы и презентации
Балансировка нагрузки и отказоустойчивость в Одноклассниках Системное администрирование
Доклад принят в Программу конференции
Никита Духовный
Одноклассники
Ведущий системный администратор в Одноклассниках. Начинал IT-карьеру разработчиком, занимался релиз инженерией, выбрал системное администрирование.
Возглавляет одну из команд. Занимается задачами, обеспечивающими работу портала - автоматизацией, запуском новых решений, поддержкой инфраструктуры. Ведёт несколько хардкорных проектов, в том числе - по повышению отказоустойчивости портала.
Тезисы
Проект Одноклассники начинал свою жизнь в одном датацентре.
С ростом популярности растёт и нагрузка. С ростом нагрузки открываются проблемы:
- Ни один, даже самый мощный, сервер больше не справляется в одиночку.
- Нагрузка растёт, а в датацентре нет места для нового оборудования.
- Падение датацентра безоговорочно приводит к даунтайму.
- Сетевой сбой выводит портал из строя.
- Пользователи в удалённых регионах страдают от низкой скорости.
Я без прикрас расскажу вам, как мы в Одноклассниках решаем эти проблемы. Поговорим о следующем:
- CDN - каким пользователям важен, его архитектура, устройство наших CDN-приложений, что происходит при авариях.
- Датацентры - почему мы используем три основных датацентра, где они расположены (и почему именно там), распределение пользовательского трафика между ними.
- Сеть - как и до чего мы балансируем трафик.
- Балансировщики - как мы используем LVS, почему (и в каких случаях) используем и другие решения. Что делаем с приложениями, которые нельзя ставить за балансировщик.
- Модули портала - о балансировке в нашем RPC протоколе, о том, что происходит с Одноклассниками при падении датацентра.
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.
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...Ontico
РИТ++ 2017, Backend Conf
Зал Кейптаун, 6 июня, 18:00
Тезисы:
http://backendconf.ru/2017/abstracts/2542.html
Kafka - распределённый брокер сообщений, нашедший широкое применение как универсальная шина для больших данных. Kafka позволяет как реализовать realtime-обработку большого числа событий, так и построить батчевый pipeline по доставке логов.
Почему мы используем Kafka? Если коротко - унификация. А если чуть подробнее - десятки поставщиков, терабайты логов каждый день, онлайн- и офлайн-pipeline'ы - без единой высокопроизводительной шины данных с этим крайне сложно совладать.
Из доклада вы узнаете о том, почему мы перешли на Kafka, и как она вписалась в наш pipeline. Поймёте, как обеспечить exactly once доставку данных. Узнаете о том, как из-за одной опечатки в несколько раз выросла нагрузка на Kafka, и что мы из этого выяснили. Выясните, какие метрики Kafka стоит мониторить и как по ним понять, что что-то идёт не так.
Linux API с точки зрения разработчика веб-сервера / Валентин Бартенев (NGINX,...Ontico
РИТ++ 2017, Backend Conf
Зал Кейптаун, 6 июня, 15:00
Тезисы:
http://backendconf.ru/2017/abstracts/2710.html
В данном докладе я дам обзор системных интерфейсов, которые предоставляет Linux для эффективной обработки запросов. В частности, речь пойдет о мультиплексировании ввода-вывода, отправке файлов и многопоточной обработке входящих соединений. Расскажу о нюансах и недостатках в сравнении с аналогичными интерфейсами других unix-подобных операционных систем. Личный опыт показывает, что продуманность и качество реализации интерфейса для прикладных программ — это, к сожалению, довольно слабая сторона ядра Linux.
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)Ontico
Если наш проект — это не коробочный продукт, а, например, веб-сервис, на который постоянно ходят пользователи, их много и они сразу видят изменения, то в жизненном цикле разработки у нас возникает еще одна задача — задача деплоя готового кода в боевое окружение.
В самом начале, когда наш проект маленький и простой, на эту задачу никто может и не обращать внимания, так как все происходит быстро и просто. Процесс деплоя состоит из 2-3 общеизвестных шагов — git pull, yii migrate, etc..., которые легко запомнить и в них сложно ошибиться.
С развитием проекта его сложность возрастает — он уже крутится на нескольких серверах, появляются новые компоненты (утилиты, библиотеки и т.д.), новые сущности (балансеры, кэшы, и т.д.). Держать всю инфраструктуру в голове становится невозможным, ведение документации привносит больше проблем, нежели решений, люди ошибаются чаще и т.д.
В докладе:
— рассмотрим подробно вышеуказанные проблемы, с которыми неизбежно сталкиваются проекты;
— обсудим, какие решения существуют в индустрии (chef, ansible, etc), чем они отличаются, какой выбрать и в чем их задача;
— поговорим про административные вопросы, которые с этим связаны.
NoSQL - коротко о главном / Сергей Туленцев (TextMaster)Ontico
В последнее время сайты и веб-приложения растут всё быстрее, а задачи, стоящие перед БД, эволюционируют. Поэтому для (успешных) проектов традиционная реляционная СУБД часто не может удовлетворить все нужды. В ответ на эту проблему возникло большое количество разнообразных решений, очень различающихся по функциональности и характеристикам. При этом они все заносятся под один большой зонтик "NoSQL", что не способствует пониманию вещей. Запутанные веб-разработчики пытаются взять текущую модную и обсуждаемую NoSQL БД и приспособить её под свои нужды, не всегда понимая, нужную ли технологию они выбрали (референс к MongoDB is Web Scale http://www.youtube.com/watch?v=b2F-DItXtZs).
Целью доклада является упорядочение хаоса в головах разработчиков.
- Обзор популярных БД и их классификация (KV store, document store, columnar, etc).
- CAP-теорема и её применение к выбору БД (где-то параметры можно настроить, где-то подпереть сбоку костылем, где-то - увы).
- Типичные примеры применения.
- Антипаттерны применения (из личного опыта и тысяч прочитанных вопросов на stackoverflow :) ).
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Ontico
Tarantool - отечественная Opensource NoSQL база данных.
В докладе мы обсудим:
- Какое место занимают NoSQL базы данных в highload проектах?
Почему и для чего вам стоит NoSQL решения?
Какие NoSQL решения вы можете использовать?
- Рассмотрим, что из себя представляет Tarantool 1.6 - база данных и сервер приложений в одном лице.
Какие основные особенности Tarantool как NoSQL базы данных?
Lua как встроенный язык сервера приложений.
- Посмотрим, как можно начать использовать Tarantool в своих проектах, и сделаем первые шаги.
Как установить Tarantool.
Первый запуск и основы конфигурирования.
Модель данных.
Как создавать и работать с хранилищем данных.
Как использовать пакеты tarantool.
- Узнаем об интересных модулях и фичах Tarantool
Чем полезен application server
Tarantool http
Tarantool queue
- Познакомимся с сообществом Tarantool opensource
Почему сообщество - это важно?
Чем полезны opensource проекты начинающему разработчику?
Доклад о том, как мы добились идеально ровной балансировки нагрузки по кластеру из 200+ серверов, реализовали автоматический подбор весов и получили разброс CPU usage в 2,5% в пике трафика. Это позволило сэкономить нам около 40-50 серверов и улучшить время отклика мобильного сайта в пике нагрузки. Реализацию приведенного алгоритма мы выложим в open-sourсe. Доклад Юрия Насретдинова на Highload 2015.
Архитектура HAWQ / Алексей Грищенко (Pivotal)Ontico
HAWQ — один из лучших на рынке движков SQL-on-Hadoop, который не раз доказывал свою лидирующую позицию в открытых тестированиях. Что еще более интересно, в конце сентября этого года Pivotal открыл его исходный код под лицензией Apache, а также разместил сам проект в инкубаторе Apache (http://hawq.incubator.apache.org), что делает этот инструмент доступным большому кругу пользователей и намного более привлекательным для компаний — лидеров интернет-индустрии.
Работая в Pivotal, я участвовал в развитии и внедрении этого продукта с первого дня его существования.
В этой презентации я раскрою следующие темы:
+ Что такое HAWQ и зачем он был создан.
+ Кластерная архитектура HAWQ.
+ Принципы работы HAWQ.
+ Внутреннее устройство процессов HAWQ.
+ Интеграция с внешними системами.
+ Альтернативные решения.
OpenResty: превращаем NGINX в полноценный сервер приложений / Владимир Прота...Ontico
Все мы знаем, что NGINX – отличный прокси, который может качественно и эффективно распределять нагрузку между бэкендами и фильтровать запросы по определенным условиям. Но при этом часто на практике возникают задачи, которые не решаются его декларативной моделью описания конфигурации: иногда для принятия решения нам нужно сходить в базу данных (в Redis или даже в MySQL), другой сервис или произвести какую-то более сложную обработку запроса/ответа. Именно здесь к нам на помощь приходит мощь Lua и OpenResty.
Из доклада вы узнаете:
* зачем нам Lua внутри NGINX, и почему из седьмого айфона убрали разъем под наушники;
* в каких ситуациях NGINX в паре с Lua справятся с задачей лучше вашего любимого PHP/NodeJS/Ruby/Python/Visual Basic и о прелестях асинхронного ввода-вывода без callback'ов;
* как залезть к NGINX под капот, используя только высокоуровневый язык;
* при чем здесь Openresty, или как упростить себе жизнь;
* примеры бизнес-кейсов: от "умного" прокси до самостоятельного веб-приложения;
* как оно ведет себя в продакшне под большой нагрузкой.
Виртуальный ЦОД для корпоративных клиентов на базе Virtuozzo: стабильность, п...Ontico
Услуга виртуального дата-центра предъявляет жесткие требования к платформе виртуализации - клиенты хотят высокую производительность и стабильность, а провайдерам нужна возможность максимально плотно размещать нагрузки клиентов.
Мы расскажем:
1. как мы работали с Virtuozzo, чтобы сделать его более производительным и стабильным и, вместе с тем, добиться максимальной плотности размещения виртуальных машин;
2. контейнеры Virtuozzo прекрасно решают эту задачу, но не подходят для размещения некоторых типов приложений, например, Windows;
3. как мы будем переходить на Virtuozzo с KVM, каких целей мы хотим добиться.
Сравнение решений по балансировке высоконагруженных систем / Евгений Пивень (...Ontico
+ Функционал разных решений для балансировки.
+ Виды балансировщиков (DNS, hardware, software, облачные решения).
+ Поведение при скачках трафика и возможности скалирования сервиса.
+ Специфика трафика RTB в контексте балансировки.
+ Проблемы, которые возникали у нас, и как мы их решали.
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...Ontico
Архитектурный шаблон проектирования конвейер (pipeline) хорошо зарекомендовал себя при проектировании высоконагруженных (highload) систем. Использование шины сообщений (message bus) при реализации каналов взаимодействия позволяет достигать хороших показателей масштабируемости (scalability), но при этом появляются дополнительные накладные расходы, которые сказываются на показателях производительности (performance).
В докладе обсуждаются варианты использования системы обмена сообщениями RabbitMQ в качестве связующего программного обеспечения (middleware) для построения конвейерной архитектуры. Рассматриваются вопросы производительности и масштабирования как stateless так и statefull фильтров.
В качестве примера рассматривается реализация системы обработки сложных событий (complex event processing) применительно к управлению журналированием (log management).
NAS, Predictions, Preloading, Presudo-Isomorphism / Охрименко Алексей (Acronis)Ontico
На примере фреймворка COD.js ( c React as View Layer ) и топовых продуктов фирмы Acronis мы увидим, каких удивительных результатов можно добиться используя:
1) NAS — неблокирующее состояние приложения;
2) Predictions — дизайн-паттерн, позволяющий предсказывать состояния системы и производить так называемую "latency conpensation" — технику, которую очень любят в Game Dev;
3) Preloading — стандартную и всем знакомую технику, у которой есть пара интересных способов применения, заслуживающих внимания;
4) Presudo-Isomorphism — очень хитрую технику, которую так активно использует Facebook.
Все это будет показано на примере реальных продуктов. С простыми и понятными примерами, которые можно будет применить в любом продукте.
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
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL — Денис Иванов, 2ГИС2ГИС Технологии
- Автоматическое распределение данных по партициям, а также чтение, обновление и удаление данных без единой правки кода.
- Автоматическое обновление структур партиций (индексы, ограничения (constraints), триггеры, правила (rules) и т.д.).
- Удобные и гибкие миграции для больших команд с большим количеством данных, хранимых процедур, представлений, таблиц, типов, миграций, дельт и т.п. Как это всё организовать и поддерживать?
- Инструменты и утилиты, которые мы используем для вышеперечисленных целей.
Балансировка нагрузки и отказоустойчивость в ОдноклассникахOntico
Главная → Тезисы и презентации
Балансировка нагрузки и отказоустойчивость в Одноклассниках Системное администрирование
Доклад принят в Программу конференции
Никита Духовный
Одноклассники
Ведущий системный администратор в Одноклассниках. Начинал IT-карьеру разработчиком, занимался релиз инженерией, выбрал системное администрирование.
Возглавляет одну из команд. Занимается задачами, обеспечивающими работу портала - автоматизацией, запуском новых решений, поддержкой инфраструктуры. Ведёт несколько хардкорных проектов, в том числе - по повышению отказоустойчивости портала.
Тезисы
Проект Одноклассники начинал свою жизнь в одном датацентре.
С ростом популярности растёт и нагрузка. С ростом нагрузки открываются проблемы:
- Ни один, даже самый мощный, сервер больше не справляется в одиночку.
- Нагрузка растёт, а в датацентре нет места для нового оборудования.
- Падение датацентра безоговорочно приводит к даунтайму.
- Сетевой сбой выводит портал из строя.
- Пользователи в удалённых регионах страдают от низкой скорости.
Я без прикрас расскажу вам, как мы в Одноклассниках решаем эти проблемы. Поговорим о следующем:
- CDN - каким пользователям важен, его архитектура, устройство наших CDN-приложений, что происходит при авариях.
- Датацентры - почему мы используем три основных датацентра, где они расположены (и почему именно там), распределение пользовательского трафика между ними.
- Сеть - как и до чего мы балансируем трафик.
- Балансировщики - как мы используем LVS, почему (и в каких случаях) используем и другие решения. Что делаем с приложениями, которые нельзя ставить за балансировщик.
- Модули портала - о балансировке в нашем RPC протоколе, о том, что происходит с Одноклассниками при падении датацентра.
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.
Брокер сообщений Kafka в условиях повышенной нагрузки / Артём Выборнов (Rambl...Ontico
РИТ++ 2017, Backend Conf
Зал Кейптаун, 6 июня, 18:00
Тезисы:
http://backendconf.ru/2017/abstracts/2542.html
Kafka - распределённый брокер сообщений, нашедший широкое применение как универсальная шина для больших данных. Kafka позволяет как реализовать realtime-обработку большого числа событий, так и построить батчевый pipeline по доставке логов.
Почему мы используем Kafka? Если коротко - унификация. А если чуть подробнее - десятки поставщиков, терабайты логов каждый день, онлайн- и офлайн-pipeline'ы - без единой высокопроизводительной шины данных с этим крайне сложно совладать.
Из доклада вы узнаете о том, почему мы перешли на Kafka, и как она вписалась в наш pipeline. Поймёте, как обеспечить exactly once доставку данных. Узнаете о том, как из-за одной опечатки в несколько раз выросла нагрузка на Kafka, и что мы из этого выяснили. Выясните, какие метрики Kafka стоит мониторить и как по ним понять, что что-то идёт не так.
Linux API с точки зрения разработчика веб-сервера / Валентин Бартенев (NGINX,...Ontico
РИТ++ 2017, Backend Conf
Зал Кейптаун, 6 июня, 15:00
Тезисы:
http://backendconf.ru/2017/abstracts/2710.html
В данном докладе я дам обзор системных интерфейсов, которые предоставляет Linux для эффективной обработки запросов. В частности, речь пойдет о мультиплексировании ввода-вывода, отправке файлов и многопоточной обработке входящих соединений. Расскажу о нюансах и недостатках в сравнении с аналогичными интерфейсами других unix-подобных операционных систем. Личный опыт показывает, что продуманность и качество реализации интерфейса для прикладных программ — это, к сожалению, довольно слабая сторона ядра Linux.
Эволюция процесса деплоя в проекте / Денис Яковлев (2ГИС)Ontico
Если наш проект — это не коробочный продукт, а, например, веб-сервис, на который постоянно ходят пользователи, их много и они сразу видят изменения, то в жизненном цикле разработки у нас возникает еще одна задача — задача деплоя готового кода в боевое окружение.
В самом начале, когда наш проект маленький и простой, на эту задачу никто может и не обращать внимания, так как все происходит быстро и просто. Процесс деплоя состоит из 2-3 общеизвестных шагов — git pull, yii migrate, etc..., которые легко запомнить и в них сложно ошибиться.
С развитием проекта его сложность возрастает — он уже крутится на нескольких серверах, появляются новые компоненты (утилиты, библиотеки и т.д.), новые сущности (балансеры, кэшы, и т.д.). Держать всю инфраструктуру в голове становится невозможным, ведение документации привносит больше проблем, нежели решений, люди ошибаются чаще и т.д.
В докладе:
— рассмотрим подробно вышеуказанные проблемы, с которыми неизбежно сталкиваются проекты;
— обсудим, какие решения существуют в индустрии (chef, ansible, etc), чем они отличаются, какой выбрать и в чем их задача;
— поговорим про административные вопросы, которые с этим связаны.
NoSQL - коротко о главном / Сергей Туленцев (TextMaster)Ontico
В последнее время сайты и веб-приложения растут всё быстрее, а задачи, стоящие перед БД, эволюционируют. Поэтому для (успешных) проектов традиционная реляционная СУБД часто не может удовлетворить все нужды. В ответ на эту проблему возникло большое количество разнообразных решений, очень различающихся по функциональности и характеристикам. При этом они все заносятся под один большой зонтик "NoSQL", что не способствует пониманию вещей. Запутанные веб-разработчики пытаются взять текущую модную и обсуждаемую NoSQL БД и приспособить её под свои нужды, не всегда понимая, нужную ли технологию они выбрали (референс к MongoDB is Web Scale http://www.youtube.com/watch?v=b2F-DItXtZs).
Целью доклада является упорядочение хаоса в головах разработчиков.
- Обзор популярных БД и их классификация (KV store, document store, columnar, etc).
- CAP-теорема и её применение к выбору БД (где-то параметры можно настроить, где-то подпереть сбоку костылем, где-то - увы).
- Типичные примеры применения.
- Антипаттерны применения (из личного опыта и тысяч прочитанных вопросов на stackoverflow :) ).
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Ontico
Tarantool - отечественная Opensource NoSQL база данных.
В докладе мы обсудим:
- Какое место занимают NoSQL базы данных в highload проектах?
Почему и для чего вам стоит NoSQL решения?
Какие NoSQL решения вы можете использовать?
- Рассмотрим, что из себя представляет Tarantool 1.6 - база данных и сервер приложений в одном лице.
Какие основные особенности Tarantool как NoSQL базы данных?
Lua как встроенный язык сервера приложений.
- Посмотрим, как можно начать использовать Tarantool в своих проектах, и сделаем первые шаги.
Как установить Tarantool.
Первый запуск и основы конфигурирования.
Модель данных.
Как создавать и работать с хранилищем данных.
Как использовать пакеты tarantool.
- Узнаем об интересных модулях и фичах Tarantool
Чем полезен application server
Tarantool http
Tarantool queue
- Познакомимся с сообществом Tarantool opensource
Почему сообщество - это важно?
Чем полезны opensource проекты начинающему разработчику?
Доклад о том, как мы добились идеально ровной балансировки нагрузки по кластеру из 200+ серверов, реализовали автоматический подбор весов и получили разброс CPU usage в 2,5% в пике трафика. Это позволило сэкономить нам около 40-50 серверов и улучшить время отклика мобильного сайта в пике нагрузки. Реализацию приведенного алгоритма мы выложим в open-sourсe. Доклад Юрия Насретдинова на Highload 2015.
Архитектура HAWQ / Алексей Грищенко (Pivotal)Ontico
HAWQ — один из лучших на рынке движков SQL-on-Hadoop, который не раз доказывал свою лидирующую позицию в открытых тестированиях. Что еще более интересно, в конце сентября этого года Pivotal открыл его исходный код под лицензией Apache, а также разместил сам проект в инкубаторе Apache (http://hawq.incubator.apache.org), что делает этот инструмент доступным большому кругу пользователей и намного более привлекательным для компаний — лидеров интернет-индустрии.
Работая в Pivotal, я участвовал в развитии и внедрении этого продукта с первого дня его существования.
В этой презентации я раскрою следующие темы:
+ Что такое HAWQ и зачем он был создан.
+ Кластерная архитектура HAWQ.
+ Принципы работы HAWQ.
+ Внутреннее устройство процессов HAWQ.
+ Интеграция с внешними системами.
+ Альтернативные решения.
OpenResty: превращаем NGINX в полноценный сервер приложений / Владимир Прота...Ontico
Все мы знаем, что NGINX – отличный прокси, который может качественно и эффективно распределять нагрузку между бэкендами и фильтровать запросы по определенным условиям. Но при этом часто на практике возникают задачи, которые не решаются его декларативной моделью описания конфигурации: иногда для принятия решения нам нужно сходить в базу данных (в Redis или даже в MySQL), другой сервис или произвести какую-то более сложную обработку запроса/ответа. Именно здесь к нам на помощь приходит мощь Lua и OpenResty.
Из доклада вы узнаете:
* зачем нам Lua внутри NGINX, и почему из седьмого айфона убрали разъем под наушники;
* в каких ситуациях NGINX в паре с Lua справятся с задачей лучше вашего любимого PHP/NodeJS/Ruby/Python/Visual Basic и о прелестях асинхронного ввода-вывода без callback'ов;
* как залезть к NGINX под капот, используя только высокоуровневый язык;
* при чем здесь Openresty, или как упростить себе жизнь;
* примеры бизнес-кейсов: от "умного" прокси до самостоятельного веб-приложения;
* как оно ведет себя в продакшне под большой нагрузкой.
Виртуальный ЦОД для корпоративных клиентов на базе Virtuozzo: стабильность, п...Ontico
Услуга виртуального дата-центра предъявляет жесткие требования к платформе виртуализации - клиенты хотят высокую производительность и стабильность, а провайдерам нужна возможность максимально плотно размещать нагрузки клиентов.
Мы расскажем:
1. как мы работали с Virtuozzo, чтобы сделать его более производительным и стабильным и, вместе с тем, добиться максимальной плотности размещения виртуальных машин;
2. контейнеры Virtuozzo прекрасно решают эту задачу, но не подходят для размещения некоторых типов приложений, например, Windows;
3. как мы будем переходить на Virtuozzo с KVM, каких целей мы хотим добиться.
Сравнение решений по балансировке высоконагруженных систем / Евгений Пивень (...Ontico
+ Функционал разных решений для балансировки.
+ Виды балансировщиков (DNS, hardware, software, облачные решения).
+ Поведение при скачках трафика и возможности скалирования сервиса.
+ Специфика трафика RTB в контексте балансировки.
+ Проблемы, которые возникали у нас, и как мы их решали.
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...Ontico
Архитектурный шаблон проектирования конвейер (pipeline) хорошо зарекомендовал себя при проектировании высоконагруженных (highload) систем. Использование шины сообщений (message bus) при реализации каналов взаимодействия позволяет достигать хороших показателей масштабируемости (scalability), но при этом появляются дополнительные накладные расходы, которые сказываются на показателях производительности (performance).
В докладе обсуждаются варианты использования системы обмена сообщениями RabbitMQ в качестве связующего программного обеспечения (middleware) для построения конвейерной архитектуры. Рассматриваются вопросы производительности и масштабирования как stateless так и statefull фильтров.
В качестве примера рассматривается реализация системы обработки сложных событий (complex event processing) применительно к управлению журналированием (log management).
NAS, Predictions, Preloading, Presudo-Isomorphism / Охрименко Алексей (Acronis)Ontico
На примере фреймворка COD.js ( c React as View Layer ) и топовых продуктов фирмы Acronis мы увидим, каких удивительных результатов можно добиться используя:
1) NAS — неблокирующее состояние приложения;
2) Predictions — дизайн-паттерн, позволяющий предсказывать состояния системы и производить так называемую "latency conpensation" — технику, которую очень любят в Game Dev;
3) Preloading — стандартную и всем знакомую технику, у которой есть пара интересных способов применения, заслуживающих внимания;
4) Presudo-Isomorphism — очень хитрую технику, которую так активно использует Facebook.
Все это будет показано на примере реальных продуктов. С простыми и понятными примерами, которые можно будет применить в любом продукте.
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
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL — Денис Иванов, 2ГИС2ГИС Технологии
- Автоматическое распределение данных по партициям, а также чтение, обновление и удаление данных без единой правки кода.
- Автоматическое обновление структур партиций (индексы, ограничения (constraints), триггеры, правила (rules) и т.д.).
- Удобные и гибкие миграции для больших команд с большим количеством данных, хранимых процедур, представлений, таблиц, типов, миграций, дельт и т.п. Как это всё организовать и поддерживать?
- Инструменты и утилиты, которые мы используем для вышеперечисленных целей.
A talk about humanitarian mapping with OpenStreetMap. This was August 9th 2011 at an event organised by <a>Article25</a>, <a>sponge network</a>, and <a>RIBA knowledge communities</a>.
Год от года многие программисты решают одни и те же задачи, но не всегда среди огромного многообразия решений можно найти что-то подходящее. Вот и мы не смогли найти ни одной библиотеки логирования для C++, которая удовлетворяла бы всем нашим требованиям. Теперь у нас есть свой велосипед, и мы расскажем, чем он лучше других.
Continuous Delivery, или волшебная кнопка для релизов по запросу — Денис Яков...2ГИС Технологии
Для нас CD — это когда менеджер или релиз-менеджер с помощью одной «кнопки» может выкатить весь продукт «в бой». При высокой связности, распределённости продукта и всех проверках выполнить такую задачу непросто, и делается это небыстро.
На примере Справочного API 2ГИС я расскажу, как мы сделали для менеджеров эту «кнопку». Расскажу про workflow, о том, как мы используем Jenkins для сборки, Rundeck для администрирования релиза, Яндек.Танк для нагрузок, Chef для конфигурирования серверов.
«Организация Frontend-разработки на крупном проекте» — Дмитрий Кузнецов2ГИС Технологии
Как создать Front End-команду для высоконагруженного проекта? Спикер расскажет, как можно выстроить эффективный процесс фронтенд-разработки с упором на технические аспекты: — Команда фронтенд-разработчиков. Зоны ответственности между теми, кто программирует UI (верстальщики), и теми, кто отвечает за бизнес-логику (Javascript-программисты). Идеальный состав команды. — Настроенный технологический процесс. Модульная организация (подготовка дизайна → разработка формата данных → создание шаблона → навешивание событий → тесты). — Разработка вместе с тестированием Unit-/DOM-тесты и подход PixelPerfect. — Вёрстка независимыми блоками и встроенный в приложение режим для вёрстки блоков.
В своей работе мы постоянно используем инструменты, призванные облегчить нам жизнь. Но как хорошо мы ими на самом деле владеем? И почему мы пренебрегаем их суперсилами? Например, Chrome DevTools — это не только отладчик и инспектор HTML. Но когда у нас в руках молоток, кругом мерещатся гвозди. Десятки мегабайт и процентов загрузки процессора на вкладку браузера — верный признак того, что пора учиться пользоваться микроскопом.
Роман предложит освоить что-то посложнее молотка и расскажет о том, какую реальную пользу можно получить от профилирования, как найти в огромном отчёте проблему с кодом и что лучше — написать в коде десяток console.log или async debug.
Карта граблей на поле сбора и доставки логов. Lazada-way.Yury Bushmelev
Слайды с моего доклада на HL++ 2017 о том, как мы в Лазаде строили систему сбора и доставки логов, с какими трудностями мы при этом столкнулись и какие выводы сделали.
Карта граблей на поле сбора и доставки логов. Lazada-way / Юрий Бушмелев (Laz...Ontico
HighLoad++ 2017
Зал «Пекин+Шанхай», 7 ноября, 17:00
Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/3036.html
Логи — важная часть системы, позволяющая понять, что она работает (либо не работает), как ожидается. В условиях микросервисной архитектуры работа с логами становится отдельной дисциплиной специальной олимпиады. Нужно решить сразу кучу вопросов:
- как писать логи из приложения;
- куда писать логи;
- как доставлять логи для хранения и обработки;
- как обрабатывать и хранить логи.
...
Javascript-фреймворки: должен остаться только одинSergey Xek
Рассказ от tech-менеджера о том, как мы в Acronis выбирали фреймворк в условиях, когда любое более-менее важное технологическое решение сразу затрагивает с десяток команд, несколько сотен человек и права «случайно все сломать» нет.
В докладе пойдет речь о том, что производительность фронтенда — это больше про слаженную работу команды, про понятный и масштабируемый код, чем про сухие циферки. Но циферки тоже будут.
1) Какие у нас были проблемы с текущим фреймворком — UI, архитектура, код.
2) Как измеряли, что примерно стоит брать (исследование популярности).
3) Что рассматривали.
4) На пути к демо-проекту, какие были сложности (то, что уперли идею с Typescript, собственный компилятор шаблонов, четыре Flux-фреймворка и все плохи).
5) Два пилотных демо-проекта: цифры.
6) Оценка трудоемкости перехода.
Javascript-фреймворки: должен остаться только один / Аверин Сергей (Acronis)Ontico
Рассказ от tech-менеджера о том, как мы в Acronis выбирали фреймворк в условиях, когда любое более-менее важное технологическое решение сразу затрагивает с десяток команд, несколько сотен человек и права «случайно все сломать» нет.
В докладе пойдет речь о том, что производительность фронтенда — это больше про слаженную работу команды, про понятный и масштабируемый код, чем про сухие циферки. Но циферки тоже будут.
1) Какие у нас были проблемы с текущим фреймворком — UI, архитектура, код.
2) Как измеряли, что примерно стоит брать (исследование популярности).
3) Что рассматривали.
4) На пути к демо-проекту, какие были сложности (то, что уперли идею с Typescript, собственный компилятор шаблонов, четыре Flux-фреймворка и все плохи).
5) Два пилотных демо-проекта: цифры.
6) Оценка трудоемкости перехода.
Владимир Никонов "Вызовы при разработке enterprise продукта"Fwdays
В докладе мы рассмотрим этапы развития приложения, начиная от монолитного Web приложения, до распределенной платформы по управлению бизнес-процессами. Покажем этапы развития, задачи и вызовы, которые возникали на каждом их них. Проанализируем различные аспекты, влияющие на развитие архитектуры, такие как бизнес-требования, технологические тренды и возможные ограничения.
Jelastic PaaS for DevOps: Hybrid Cloud based on Microsoft AzureDmitry Lazarenko
Гибридное облако PaaS на базе Jelastic и Microsoft Azure. Jelastic позволяет создать гибридное облако с возможностью живой миграции приложений между частным облаком и Microsoft Azure, AWS, SoftLayer
Доклад от Parallels:
Методики тестировния производительности database-centric приложений
Описание: При работе над сложными продуктами в database-centric приложениях изменения в коде и тем более в SQL запросах к базе данных могут приводить к неожиданным падениям производительности или же деградации производительности приложения с ростом размера базы данных. Поэтому важно уметь как можно быстрее отлавливать и исправлять причины таких деградаций.
Доклад о том, как устроен процесс мониторинга производительности продукта автоматизации хостинга и облачных сервисов Parallels Automation, для которого определяющим фактором является производительность базы данных.
Компания покажет, как анализирует планы исполнения SQL запросов внутри PostgreSQL, как проверяет насколько быстро и эффективно в целом работают SQL запросы, как определяет стратегию дальнейшей оптимизации.
SECON'2016. Сергей Аверин. Javascript-фреймворки: должен остаться только одинSECON
Рассказ от tech-менеджера о том, как мы в Acronis выбирали фреймворк в условиях, когда любое более-менее важное технологическое решение сразу затрагивает с десяток команд, несколько сотен человек и права «случайно все сломать» нет. В докладе пойдет речь о том, что хорошо работающий фронтенд — это больше про слаженную работу команды, про понятный и масштабируемый код, чем про сухие циферки. Но и циферки тоже будут.
1) Какие у нас были проблемы с текущим фреймворком — UI, архитектура, код.
2) Как измеряли, что примерно стоит брать (исследование популярности).
3) Что рассматривали.
4) На пути к демо-проекту, какие были сложности (то, что уперли идею с Typescript, собственный компилятор шаблонов, четыре Flux-фреймворка и все плохи).
5) Два пилотных демо-проекта: цифры.
6) Оценка трудоемкости перехода.
SECON'2016. Аверин Сергей, Javascript-фреймворки: должен остаться только одинSECON
Рассказ от tech-менеджера о том, как мы в Acronis выбирали фреймворк в условиях, когда любое более-менее важное технологическое решение сразу затрагивает с десяток команд, несколько сотен человек и права «случайно все сломать» нет.
Доклад об особенностях фронтенд-разработки. Речь пойдет о специфике разработки интерфейсов в больших и маленьких компаниях и о том, что должен знать хороший фронтенд-разработчик. Вы узнаете также, как устроен процесс разработки в Яндексе и какие интерфейсные задачи мы решаем.
Similar to «Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala» – Денис Иванов, 2ГИС (20)
7. Проблемы
• Долго работают скрипты (95% - 500ms)
• Невозможно параллельно, многопоточно выполнять какие-то задачи
• Приложение - один большой кусок, который нужно выкатывать очень
часто и целиком
• Кеширование не спасает
• Много команд разработчиков, сервисов, интеграций
• Много тестов, которые долго работают
7
9. Севисная архитектура (SOA)
— модульный подход к разработке программного обеспечения,
основанный на использовании распределённых, слабо связанных
заменяемых компонентов, оснащённых стандартизированными
интерфейсами для взаимодействия по стандартизированным
протоколам
9
51. Как распилить?
• Выделить каждую группу методов в отдельный сервис
• Начать с самого мелкого и несвязного сервиса
• Постепенно выделять сервисы, переходя к более крупным
51
52. Прототип
• Тяжелый метод - поисковый запрос, запросы в БД, формирование
2000 маркеров с хешами, куча json-а
• PHP, PHP7, Java, Scala
• SLA - 95% за 300ms
52
54. Scala vs Java
• Те же библиотеки + свои
• Меньше кода, чем на Java
• Много success-story в микросервисах
• Асинхронность и многопоточность намного проще из коробки +
сторонние библиотеки
• В компании есть несколько команд, использующих Scala на
продакшене
54
64. Тестирование
• Функциональные и интеграционные тесты на ваш продукт, которые у
вас должны быть
• Для нагрузки - yandex tank, gatling
• Для реверс-инжиниринга - gor
• Простой скрипт, кидающий запрос на 2 хоста и делающий diff
64
65. Стало
• Сборка - 2 минуты
• Тесты (с нагрузкой) - 5-10 минут
• Деплой - 5 минут
• Серверов - 6 вместо 18 (по 2 в каждом ДЦ)
65
68. Итоги
• Поменьше велосипедов
• Ставьте себе четкие, достижимые цели в короткий срок
• Делайте задачи итеративно
• Решайте проблемы по мере из возникновения
• Преждевременная оптимизация - зло
68