В нашей большой компании мы столкнулись с задачей выкладывания релизов наших проектов на несколько групп серверов по нескольким сотням машин.
Мы решили разработать свой софт для удобного деплоя, поскольку задача, на мой взгляд, достаточно сложная, потому что каждая секунда при выкатке решает очень многое.
Почему именно разработать что-то свое, а не использовать что-то готовое, например, Fabric или Capistrano?
Все просто:
1. Система должна быть написана на языке, на котором принято разрабатывать в компании.
2. Все возникающие трудности и проблемы должны быть решены в кратчайшие сроки, нет времени ждать пока чья-то техподдержка прилетит на помощь на голубом вертолете :)
3. Система должна быть безопасна, полностью с открытыми кодами для безопасников.
4. Минимизированы зависимости от внешних модулей.
Вкратце расскажу о том, как мы раскладываем front-end для наших проектов в Mail.ru Group в продакшн и на тестовые сервера.
В частности, расскажу, как мы собираем версточный релиз.
Расскажу о том, как его запаковать и как аккуратно раздать на несколько сотен серверов.
Расскажу об архитектуре мониторинга системы обновлений, а также покажу, как выглядит наш дашборд, по которому мы понимаем, что все хорошо.
Отвечу на все интересующие вас вопросы и дам несколько рекомендаций, которые помогут вам обойти подводные грабли, на которые наступали мы.
В этом докладе я в подробностях расскажу о том, как устроено хранение фотографий в нашей компании (всего около ~1 Пб).
Наша система была устроена достаточно просто — сами фотографии хранятся на SAN Storages, которые подключены через Fiber Channel к отдельной группе серверов, "*photos". На photos-серверах смонтированы разделы на соответствующих сетевых блочных устройствах, которые с точки зрения пользователя выглядят, как обычная файловая система.
Мы не используем никакие «хитрые» системы для хранения фотографий и не храним всё в одном файле — каждый размер каждой фотографии представляет из себя обычный файл на файловой системе ext3/4. Фотографии отдаются через nginx напрямую из файловой системы.
Такой способ хранения больших объемов данных весьма дешев, но приводил к проблемам, когда соответствующие SAN «падали», вплоть до повреждения файловой системы с потерей части данных пользователей.
Поэтому, для решения этой проблемы, а также проблем с производительностью, мы решили сделать «софтверную репликацию» фотографий с кешированием данных на SSD.
Также, в качестве эксперимента, мы решили попробовать ещё один способ — хранение на локальных дисках вместо использования SAN. По стоимости решение значительно дороже, но зато надежнее и проще в поддержке. Также, для обеспечения устойчивости к выходу из строя любой машины из такого кластера, мы решили сделать возможной балансировку всех поступающих запросов на весь кластер, то есть, в современных терминах, сделать «распределенное, отказоустойчивое, высокодоступное облачное хранилище».
Раньше PaaS системы казались чем-то сложным и недосягаемым. И немногие могли попытаться реализовать такую систему самостоятельно. Но стремительное развитие технологий снизило порог входа в мир PaaS. Появилось множество готовых продуктов. И более того, вы сами можете сделать свой PaaS.
В своём докладе я поделюсь опытом проектирования и создания PaaS системы на базе docker, registrator, etcd, confd и ansible. Расскажу, почему я решил сделать его самостоятельно, а не взять готовый, поделюсь опытом реального использования этого продукта в production.
В нашей большой компании мы столкнулись с задачей выкладывания релизов наших проектов на несколько групп серверов по нескольким сотням машин.
Мы решили разработать свой софт для удобного деплоя, поскольку задача, на мой взгляд, достаточно сложная, потому что каждая секунда при выкатке решает очень многое.
Почему именно разработать что-то свое, а не использовать что-то готовое, например, Fabric или Capistrano?
Все просто:
1. Система должна быть написана на языке, на котором принято разрабатывать в компании.
2. Все возникающие трудности и проблемы должны быть решены в кратчайшие сроки, нет времени ждать пока чья-то техподдержка прилетит на помощь на голубом вертолете :)
3. Система должна быть безопасна, полностью с открытыми кодами для безопасников.
4. Минимизированы зависимости от внешних модулей.
Вкратце расскажу о том, как мы раскладываем front-end для наших проектов в Mail.ru Group в продакшн и на тестовые сервера.
В частности, расскажу, как мы собираем версточный релиз.
Расскажу о том, как его запаковать и как аккуратно раздать на несколько сотен серверов.
Расскажу об архитектуре мониторинга системы обновлений, а также покажу, как выглядит наш дашборд, по которому мы понимаем, что все хорошо.
Отвечу на все интересующие вас вопросы и дам несколько рекомендаций, которые помогут вам обойти подводные грабли, на которые наступали мы.
В этом докладе я в подробностях расскажу о том, как устроено хранение фотографий в нашей компании (всего около ~1 Пб).
Наша система была устроена достаточно просто — сами фотографии хранятся на SAN Storages, которые подключены через Fiber Channel к отдельной группе серверов, "*photos". На photos-серверах смонтированы разделы на соответствующих сетевых блочных устройствах, которые с точки зрения пользователя выглядят, как обычная файловая система.
Мы не используем никакие «хитрые» системы для хранения фотографий и не храним всё в одном файле — каждый размер каждой фотографии представляет из себя обычный файл на файловой системе ext3/4. Фотографии отдаются через nginx напрямую из файловой системы.
Такой способ хранения больших объемов данных весьма дешев, но приводил к проблемам, когда соответствующие SAN «падали», вплоть до повреждения файловой системы с потерей части данных пользователей.
Поэтому, для решения этой проблемы, а также проблем с производительностью, мы решили сделать «софтверную репликацию» фотографий с кешированием данных на SSD.
Также, в качестве эксперимента, мы решили попробовать ещё один способ — хранение на локальных дисках вместо использования SAN. По стоимости решение значительно дороже, но зато надежнее и проще в поддержке. Также, для обеспечения устойчивости к выходу из строя любой машины из такого кластера, мы решили сделать возможной балансировку всех поступающих запросов на весь кластер, то есть, в современных терминах, сделать «распределенное, отказоустойчивое, высокодоступное облачное хранилище».
Раньше PaaS системы казались чем-то сложным и недосягаемым. И немногие могли попытаться реализовать такую систему самостоятельно. Но стремительное развитие технологий снизило порог входа в мир PaaS. Появилось множество готовых продуктов. И более того, вы сами можете сделать свой PaaS.
В своём докладе я поделюсь опытом проектирования и создания PaaS системы на базе docker, registrator, etcd, confd и ansible. Расскажу, почему я решил сделать его самостоятельно, а не взять готовый, поделюсь опытом реального использования этого продукта в production.
Android Cloud... точнее Cloud из Android / Охрименко Алексей (Acronis)Ontico
Вы когда-нибудь плакали, открывая Amazon EC2 калькулятор? Мучились ли вы над тем, куда поставить сервер — на балкон или в кладовку? Готовились ли вы морально платить по 100-200 тысяч рублей за самый примитивный вариант сервера? Из этой ситуации есть выход и это — Android-планшеты :)
Как установить Linux на ваш Android-планшет, как развернуть LAMP, MEAN stack, сколько RPS могут выдать Android-планшеты, как хорошо они масштабируются, map/reduce, готовы ли Android-планшеты для production?
Все это и многое другое вы узнаете из этого доклада.
smart balancing with nginx+lua / Андрей Кононов (IPONWEB)Ontico
В этом докладе я планирую осветить следующие проблемы:
- Почему стандартных механизмов балансировки бывает недостаточно.
- Как выбирать фундамент для решения, и какие принципы проектирования использовались.
- Как формировались требования для решения, которое работает сейчас в продакшне и пропускает через себя ощутимое количество.
Расскажу, как без помощи сторонних сессионных хранилищ и довольно за дёшево организовать "sticky balancing", и как это работает с точки зрения науки. Покажу пример отказоустойчивой геораспределённой системы, расскажу, что мониторить и как правильно это делать при помощи специального расширения для nginx и не только. Расскажу о том, как было организовано нагрузочное и функциональное тестирование конечного продукта. Также расскажу про полный жизненный цикл этого весьма критичного для инфраструктуры приложения.
Поскольку мы живём в публичных облаках, я по ходу доклада расскажу, как мы тестировали и сравнивали AWS и GCP, а также про некоторые сугубо практические особенности организации in-house балансировки внутри публичного облака.
Docker в работе: взгляд на использование в Badoo через годBadoo Development
Мы в Badoo используем Docker больше года и на нашем примере попробуем поговорить о возможных моделях его применения.
- 85% наших сервисов работают в контейнерах: для чего и почему мы перенесли свои сервисы в контейнеры.
- Как мы подходим к сборке образов? Базовый образ: используем слои, следим за системными обновлениями.
- Автоматизация процесса сборки образов с нашими сервисами: Jira flow, Teamcity и другие страшные для админа слова.
- Лучшее ли место для тестирования production? Путь образа от сборки до Production.
- baDocker: webUI своими руками: зачем и почему?
- Как дать возможность управлять запущенными сервисами и их версиями разработчику.
- Docker: мониторинг и анализ работающих контейнеров.
Доклад Антона Турецкого на Highload 2015.
https://youtu.be/UgUuF_qZmWc
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...Ontico
Мы в Badoo используем Docker больше года и на нашем примере попробуем поговорить о возможных моделях его применения.
+ 85% наших сервисов работают в контейнерах: для чего и почему мы перенесли свои сервисы в контейнеры.
+ Как мы подходим к сборке образов? Базовый образ: используем слои, следим за системными обновлениями.
+ Автоматизация процесса сборки образов с нашими сервисами: Jira flow, Teamcity и другие страшные для админа слова.
+ Лучшее ли место для тестирования production? Путь образа от сборки до Production.
+ baDocker: webUI своими руками: зачем и почему?
+ Как дать возможность управлять запущенными сервисами и их версиями разработчику.
+ Docker: мониторинг и анализ работающих контейнеров.
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...Ontico
Facebook использует MySQL в качестве основного хранилища данных. MySQL работает на десятках тысяч серверов в нескольких ЦОДах. В качестве дисков используются Flash-накопители. Они дают большую производительность, но дорогой ценой — MySQL хранит данные на диске в структуре B-tree, которая использует flash-диск неоптимальным образом. В масштабах Facebook'a цена вопроса измеряется миллионами долларов.
Для оптимального использования Flash-дисков в Facebook была разработана библиотека RocksDB. Она основана на LSM-деревьях и оптимизирована для работы в условиях высокой загрузки. Чтобы использовать ее из MySQL, [совместно с MariaDB] был разработан табличный движок — MyRocks.
Данный доклад посвящен RocksDB и MyRocks. Мы расскажем о принципах их работы и преимуществах, как их настраивать, и какие возможны подводные камни.
Авторы доклада — ведущие разработчики MyRocks от Facebook и MariaDB.
RocksDB и MyRocks доступны на GitHub для свободного использования, участие в разработке также приветствуется.
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.
Как SRE следит за стабильностью и скоростью HeadHunter / Антон Иванов (HeadHu...Ontico
HeadHunter - сайт, где соискатели находят работу, а работодатели - сотрудников.
Днем к нам приходит 3K запросов в секунду (без статики), что превращается в 25K rps к бэкендам и 50K rps к базам данных.
Раньше стабильность сайта могла быть ниже 99%. Теперь - это 99.9% и лучше.
Стабильностью сайта у нас занимается как служба эксплуатации, так и команда разработчиков SRE (site reliability engineering).
В прошлом году Николай Сивко уже рассказывал об организации службы эксплуатации и мониторинге сайта. Но эксплуатация отвечает за железо, сеть и ОС, а за приложения - команда SRE.
В докладе хочу рассказать о том, как мы построили процесс, позволяющий каждый месяц улучшать стабильность сайта, с какими техническими проблемами сталкиваемся и как решаем. В частности:
- как мы определяем, когда сайт работает, а когда - нет?
- что делаем, когда сайт лежит?
- как настроили мониторинг и другие инструменты для быстрой локализации проблемы;
- как нагружаем сайт, чтобы заранее выявить узкое место?
Чтобы не было скучно, расскажу о конкретных кейсах:
- как мы масштабировали реплики базы данных;
- почему отказались от PgBouncer для высоконагруженных бэкендов;
- почему нам не подошел Graylog, и как мы ищем в логах другим гораздо более простым и быстрым способом;
- как решили проблему заваливания себя ретраями;
- и др.
Дизайн REST API для высокопроизводительных систем / Александр Лебедев (Новые ...Ontico
Доклад осветит вопросы устройства REST API для веб-приложений и мобильных клиентов, от которых требуется высокая производительность.
Проектирование высокопроизводительных REST API.
- Кто должен участвовать в проектировании.
- Как узнать, что оптимизировать.
- Как измерять производительность REST API.
Паттерны и антипаттерны.
- Почему pagination - это плохо, и на что лучше заменить.
- Проблема N+1 и как с ней бороться.
- Бесполезные данные - как обнаружить и уничтожить.
- Как не ломать кэширование на клиенте.
- Эффективная работа с интерфейсами "мастер-детали".
Кэширование.
- Три слоя кэширования.
- Самый быстрый запрос - тот, которого не было. Как увеличить их количество.
- Экономия трафика.
- Исключение ненужных вычислений.
- Подходы к инвалидации кэша.
Приемы оптимизации работы с API на клиенте.
- Параллельные запросы.
- Эффективный разбор данных.
- In-memory DB на клиенте.
- Стратегии кэширования на клиенте.
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.
...
Пайплайн машинного обучения на Apache Spark / Павел Клеменков (Rambler&Co)Ontico
В докладе рассмотрим нашу старую архитектуру пайплайна машинного обучения, обратим внимание на ее недостатки как с точки зрения инфраструктуры и автоматизации, так и с точки зрения настройки моделей машинного обучения и проведения экспериментов. Разберемся с архитектурой Apache Spark, и почему мы решили его использовать. Подробно ознакомимся с новой архитектурой нашего пайплайна и тем, как она позволила оптимизировать обнаружение и устранение проблем, ускорила и упростила работу data scientist'ов по проведению экспериментов и доведения их до продакшена. Также затронем вопросы написания тестов и процесса разработки ПО на больших данных.
DC/OS – больше чем PAAS, Никита Борзых (Express 42)Ontico
Доклад про ближайшее будущее в эксплуатации распределённых систем.
Компания Mesosphere весной 2016 сделала свою платформу DC/OS (data center operation system) бесплатной и открытой. Платформа DC/OS унифицирует и упрощает процесс поставки и эксплуатации систем.
Основными особенностями платформы являются:
– переход от host centric к resource centric подходу для всех компонентов вашего проекта за счёт представления серверов как ресурсов для приложения (с помощью mesos и marathon);
– наличие инструментов автоматического восстановления вашего проекта после аварии;
– marketplace для приложений. Например, можно развернуть MySQL, Elasticsearch, Kafka или mongodb кластер, используя готовые скрипты развертывания. Процесс развертывания кастомизируется, в случае необходимости можно описать кастомные приложения и поправить скрипты существующих;
– наличие API для интеграции в ваши системы CI/CD, мониторинга, и т.д.
Основные компоненты DC/OS:
– Apache Mesos — абстракция над датацентром, которая представляет сервера (физические и виртуальные) как ресурсы и распределяет эти ресурсы на основании данных о потребностях приложения;
– Marathon — система распределённого запуска приложений (в т.ч. docker контейнеров), основной фишкой является возможность декларативного описания вашей системы. Вы можете описать, сколько ресурсов нужно вашему приложению, зависимости между приложениями, и в каком порядке производить деплой.
Доклад разбит на три части:
– Интро про DC/OS, сравнение с kubernetes и coreos стеком;
– Рассказ про компоненты mesos и marathon, как их можно использовать с докером (и без!) уже сейчас;
– Опыт Express 42. Мы построили CI/CD платформу для приложений, с использованием Mesos, Marathon, Docker и Jenkins 2.0.
Микросервисы: опыт использования в нагруженном проекте / Вадим Мадисон (М-Тех)Ontico
Мы прошли довольно большой путь в разработке через микросервисы.
Начинали разработку, когда это за рубежом только входило в тренд. По сути, не было никакой информации о том, как это делать правильно и, вообще, стоит ли это делать. Не было понятно, имеем ли мы дело с очередной модной штукой, или парадигма действительно решает часть проблем, характерных для больших нагруженных проектов.
Мы прошли путь от того, когда 100 микросервисов казалось много ... Сейчас цифры в 1000, 2000 кажутся чем-то обыденным.
В ходе доклада я постараюсь сделать упор на эксплуатацию системы, работающей на микросервисах. Расскажу, какой инструментарий показал себя хорошо на больших объемах, а от какого пришлось отказаться. Покажу на примерах, как эволюционировала наша система управления конфигурацией системы в целом и отдельными сервисами. Расскажу, как корректно предоставлять API сервиса и правильно поставлять его клиентские библиотеки, чтобы избегать внутренних и искусственных зависимостей. Покажу, как мы работаем с распределенными сервисами и обеспечиваем отказоустойчивость.
Кит на службе у человека microPaaS Deis / Алексей Медведчиков (2ГИС)Ontico
Всем, кто сталкивался с запуском веб-сервисов, хорошо знакомы вопросы, возникающие при выпуске нового продукта:
- нужно создать вируталки/залить сервера;
- нужно обеспечить мониторинг сервиса;
- обеспечить zero-downtime обновление приложения;
- ... ещё 100500 разных задач.
Зачастую эти задачи решаются либо руками, либо различными связками систем управления конфигурацией и деплойментом.
Мы нашли способ, значительно сокративший время на запуск новых приложений — веб-платформа Deis. Она построена на Docker и CoreOS и представляет собой легковесный PaaS, похожий на Heroku. Подходы, используемые при работе с Deis, облегчают внедрение CD/CI, уменьшают разрыв между dev/stage и production окружениями, уменьшают время на поддержку приложений.
Мы поговорим о проблемах, перечисленных выше, о том, какой путь пройден нами до продакшна, и о том, какие проблемы Deis не решает.
Доклад будет полезен как для Ops, которым хочется автоматизировать типичные задачи вокруг деплоя/обновления веб-сервиса, так и для Dev, которые могут увидеть потенциальную возможность ускорения доставки багфиксов/фич на бой.
Yevgen Lysenko "AWS RDS Aurora Serverless, ECS Fargate and more serverless-pr...Fwdays
Marketing materials and documentation of AWS and other cloud providers do present their Serverless-services as a future of cloud computing, that ought to solve nearly all current problems. Is that so? Is there something marketers and documentation are hiding from us? What are costs and productivity?
Android Cloud... точнее Cloud из Android / Охрименко Алексей (Acronis)Ontico
Вы когда-нибудь плакали, открывая Amazon EC2 калькулятор? Мучились ли вы над тем, куда поставить сервер — на балкон или в кладовку? Готовились ли вы морально платить по 100-200 тысяч рублей за самый примитивный вариант сервера? Из этой ситуации есть выход и это — Android-планшеты :)
Как установить Linux на ваш Android-планшет, как развернуть LAMP, MEAN stack, сколько RPS могут выдать Android-планшеты, как хорошо они масштабируются, map/reduce, готовы ли Android-планшеты для production?
Все это и многое другое вы узнаете из этого доклада.
smart balancing with nginx+lua / Андрей Кононов (IPONWEB)Ontico
В этом докладе я планирую осветить следующие проблемы:
- Почему стандартных механизмов балансировки бывает недостаточно.
- Как выбирать фундамент для решения, и какие принципы проектирования использовались.
- Как формировались требования для решения, которое работает сейчас в продакшне и пропускает через себя ощутимое количество.
Расскажу, как без помощи сторонних сессионных хранилищ и довольно за дёшево организовать "sticky balancing", и как это работает с точки зрения науки. Покажу пример отказоустойчивой геораспределённой системы, расскажу, что мониторить и как правильно это делать при помощи специального расширения для nginx и не только. Расскажу о том, как было организовано нагрузочное и функциональное тестирование конечного продукта. Также расскажу про полный жизненный цикл этого весьма критичного для инфраструктуры приложения.
Поскольку мы живём в публичных облаках, я по ходу доклада расскажу, как мы тестировали и сравнивали AWS и GCP, а также про некоторые сугубо практические особенности организации in-house балансировки внутри публичного облака.
Docker в работе: взгляд на использование в Badoo через годBadoo Development
Мы в Badoo используем Docker больше года и на нашем примере попробуем поговорить о возможных моделях его применения.
- 85% наших сервисов работают в контейнерах: для чего и почему мы перенесли свои сервисы в контейнеры.
- Как мы подходим к сборке образов? Базовый образ: используем слои, следим за системными обновлениями.
- Автоматизация процесса сборки образов с нашими сервисами: Jira flow, Teamcity и другие страшные для админа слова.
- Лучшее ли место для тестирования production? Путь образа от сборки до Production.
- baDocker: webUI своими руками: зачем и почему?
- Как дать возможность управлять запущенными сервисами и их версиями разработчику.
- Docker: мониторинг и анализ работающих контейнеров.
Доклад Антона Турецкого на Highload 2015.
https://youtu.be/UgUuF_qZmWc
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...Ontico
Мы в Badoo используем Docker больше года и на нашем примере попробуем поговорить о возможных моделях его применения.
+ 85% наших сервисов работают в контейнерах: для чего и почему мы перенесли свои сервисы в контейнеры.
+ Как мы подходим к сборке образов? Базовый образ: используем слои, следим за системными обновлениями.
+ Автоматизация процесса сборки образов с нашими сервисами: Jira flow, Teamcity и другие страшные для админа слова.
+ Лучшее ли место для тестирования production? Путь образа от сборки до Production.
+ baDocker: webUI своими руками: зачем и почему?
+ Как дать возможность управлять запущенными сервисами и их версиями разработчику.
+ Docker: мониторинг и анализ работающих контейнеров.
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...Ontico
Facebook использует MySQL в качестве основного хранилища данных. MySQL работает на десятках тысяч серверов в нескольких ЦОДах. В качестве дисков используются Flash-накопители. Они дают большую производительность, но дорогой ценой — MySQL хранит данные на диске в структуре B-tree, которая использует flash-диск неоптимальным образом. В масштабах Facebook'a цена вопроса измеряется миллионами долларов.
Для оптимального использования Flash-дисков в Facebook была разработана библиотека RocksDB. Она основана на LSM-деревьях и оптимизирована для работы в условиях высокой загрузки. Чтобы использовать ее из MySQL, [совместно с MariaDB] был разработан табличный движок — MyRocks.
Данный доклад посвящен RocksDB и MyRocks. Мы расскажем о принципах их работы и преимуществах, как их настраивать, и какие возможны подводные камни.
Авторы доклада — ведущие разработчики MyRocks от Facebook и MariaDB.
RocksDB и MyRocks доступны на GitHub для свободного использования, участие в разработке также приветствуется.
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.
Как SRE следит за стабильностью и скоростью HeadHunter / Антон Иванов (HeadHu...Ontico
HeadHunter - сайт, где соискатели находят работу, а работодатели - сотрудников.
Днем к нам приходит 3K запросов в секунду (без статики), что превращается в 25K rps к бэкендам и 50K rps к базам данных.
Раньше стабильность сайта могла быть ниже 99%. Теперь - это 99.9% и лучше.
Стабильностью сайта у нас занимается как служба эксплуатации, так и команда разработчиков SRE (site reliability engineering).
В прошлом году Николай Сивко уже рассказывал об организации службы эксплуатации и мониторинге сайта. Но эксплуатация отвечает за железо, сеть и ОС, а за приложения - команда SRE.
В докладе хочу рассказать о том, как мы построили процесс, позволяющий каждый месяц улучшать стабильность сайта, с какими техническими проблемами сталкиваемся и как решаем. В частности:
- как мы определяем, когда сайт работает, а когда - нет?
- что делаем, когда сайт лежит?
- как настроили мониторинг и другие инструменты для быстрой локализации проблемы;
- как нагружаем сайт, чтобы заранее выявить узкое место?
Чтобы не было скучно, расскажу о конкретных кейсах:
- как мы масштабировали реплики базы данных;
- почему отказались от PgBouncer для высоконагруженных бэкендов;
- почему нам не подошел Graylog, и как мы ищем в логах другим гораздо более простым и быстрым способом;
- как решили проблему заваливания себя ретраями;
- и др.
Дизайн REST API для высокопроизводительных систем / Александр Лебедев (Новые ...Ontico
Доклад осветит вопросы устройства REST API для веб-приложений и мобильных клиентов, от которых требуется высокая производительность.
Проектирование высокопроизводительных REST API.
- Кто должен участвовать в проектировании.
- Как узнать, что оптимизировать.
- Как измерять производительность REST API.
Паттерны и антипаттерны.
- Почему pagination - это плохо, и на что лучше заменить.
- Проблема N+1 и как с ней бороться.
- Бесполезные данные - как обнаружить и уничтожить.
- Как не ломать кэширование на клиенте.
- Эффективная работа с интерфейсами "мастер-детали".
Кэширование.
- Три слоя кэширования.
- Самый быстрый запрос - тот, которого не было. Как увеличить их количество.
- Экономия трафика.
- Исключение ненужных вычислений.
- Подходы к инвалидации кэша.
Приемы оптимизации работы с API на клиенте.
- Параллельные запросы.
- Эффективный разбор данных.
- In-memory DB на клиенте.
- Стратегии кэширования на клиенте.
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.
...
Пайплайн машинного обучения на Apache Spark / Павел Клеменков (Rambler&Co)Ontico
В докладе рассмотрим нашу старую архитектуру пайплайна машинного обучения, обратим внимание на ее недостатки как с точки зрения инфраструктуры и автоматизации, так и с точки зрения настройки моделей машинного обучения и проведения экспериментов. Разберемся с архитектурой Apache Spark, и почему мы решили его использовать. Подробно ознакомимся с новой архитектурой нашего пайплайна и тем, как она позволила оптимизировать обнаружение и устранение проблем, ускорила и упростила работу data scientist'ов по проведению экспериментов и доведения их до продакшена. Также затронем вопросы написания тестов и процесса разработки ПО на больших данных.
DC/OS – больше чем PAAS, Никита Борзых (Express 42)Ontico
Доклад про ближайшее будущее в эксплуатации распределённых систем.
Компания Mesosphere весной 2016 сделала свою платформу DC/OS (data center operation system) бесплатной и открытой. Платформа DC/OS унифицирует и упрощает процесс поставки и эксплуатации систем.
Основными особенностями платформы являются:
– переход от host centric к resource centric подходу для всех компонентов вашего проекта за счёт представления серверов как ресурсов для приложения (с помощью mesos и marathon);
– наличие инструментов автоматического восстановления вашего проекта после аварии;
– marketplace для приложений. Например, можно развернуть MySQL, Elasticsearch, Kafka или mongodb кластер, используя готовые скрипты развертывания. Процесс развертывания кастомизируется, в случае необходимости можно описать кастомные приложения и поправить скрипты существующих;
– наличие API для интеграции в ваши системы CI/CD, мониторинга, и т.д.
Основные компоненты DC/OS:
– Apache Mesos — абстракция над датацентром, которая представляет сервера (физические и виртуальные) как ресурсы и распределяет эти ресурсы на основании данных о потребностях приложения;
– Marathon — система распределённого запуска приложений (в т.ч. docker контейнеров), основной фишкой является возможность декларативного описания вашей системы. Вы можете описать, сколько ресурсов нужно вашему приложению, зависимости между приложениями, и в каком порядке производить деплой.
Доклад разбит на три части:
– Интро про DC/OS, сравнение с kubernetes и coreos стеком;
– Рассказ про компоненты mesos и marathon, как их можно использовать с докером (и без!) уже сейчас;
– Опыт Express 42. Мы построили CI/CD платформу для приложений, с использованием Mesos, Marathon, Docker и Jenkins 2.0.
Микросервисы: опыт использования в нагруженном проекте / Вадим Мадисон (М-Тех)Ontico
Мы прошли довольно большой путь в разработке через микросервисы.
Начинали разработку, когда это за рубежом только входило в тренд. По сути, не было никакой информации о том, как это делать правильно и, вообще, стоит ли это делать. Не было понятно, имеем ли мы дело с очередной модной штукой, или парадигма действительно решает часть проблем, характерных для больших нагруженных проектов.
Мы прошли путь от того, когда 100 микросервисов казалось много ... Сейчас цифры в 1000, 2000 кажутся чем-то обыденным.
В ходе доклада я постараюсь сделать упор на эксплуатацию системы, работающей на микросервисах. Расскажу, какой инструментарий показал себя хорошо на больших объемах, а от какого пришлось отказаться. Покажу на примерах, как эволюционировала наша система управления конфигурацией системы в целом и отдельными сервисами. Расскажу, как корректно предоставлять API сервиса и правильно поставлять его клиентские библиотеки, чтобы избегать внутренних и искусственных зависимостей. Покажу, как мы работаем с распределенными сервисами и обеспечиваем отказоустойчивость.
Кит на службе у человека microPaaS Deis / Алексей Медведчиков (2ГИС)Ontico
Всем, кто сталкивался с запуском веб-сервисов, хорошо знакомы вопросы, возникающие при выпуске нового продукта:
- нужно создать вируталки/залить сервера;
- нужно обеспечить мониторинг сервиса;
- обеспечить zero-downtime обновление приложения;
- ... ещё 100500 разных задач.
Зачастую эти задачи решаются либо руками, либо различными связками систем управления конфигурацией и деплойментом.
Мы нашли способ, значительно сокративший время на запуск новых приложений — веб-платформа Deis. Она построена на Docker и CoreOS и представляет собой легковесный PaaS, похожий на Heroku. Подходы, используемые при работе с Deis, облегчают внедрение CD/CI, уменьшают разрыв между dev/stage и production окружениями, уменьшают время на поддержку приложений.
Мы поговорим о проблемах, перечисленных выше, о том, какой путь пройден нами до продакшна, и о том, какие проблемы Deis не решает.
Доклад будет полезен как для Ops, которым хочется автоматизировать типичные задачи вокруг деплоя/обновления веб-сервиса, так и для Dev, которые могут увидеть потенциальную возможность ускорения доставки багфиксов/фич на бой.
Yevgen Lysenko "AWS RDS Aurora Serverless, ECS Fargate and more serverless-pr...Fwdays
Marketing materials and documentation of AWS and other cloud providers do present their Serverless-services as a future of cloud computing, that ought to solve nearly all current problems. Is that so? Is there something marketers and documentation are hiding from us? What are costs and productivity?
ORM технологии в .NET (Nhibernate, Linq To SQL, Entity Framework)Pavel Tsukanov
Расскажу зачем они вообще нужны. Пройдемся по технологиям и промоем им косточки. Рассмотрим достоинства и недостатки, а также где и когда лучше всего применять ту или иную ORM.
Центр решений ФОРС. Презентации продуктов и технологий. Демонстрационный зал аппаратных средств. Проведение тренингов и тестирований. Проработка и оптимизация решений на стеке Oracle. Oracle Big Data Appliance
Виртуальные машины. Простая миграция в облако?
Службы для хранения данных. Для любых данных любого размера
Базы данных и аналитика. Просто как 1-2-3
Сетевые службы. Возможности для операторов телекоммуникаций
Бессерверные вычисления. Сконцентрируйтесь на главном!
Интернет вещей. Самый объемный портфель служб в отрасли.
Машинное обучение и когнитивные сервисы. Открытость и совместимость.
Другие сервисы и возможности
Ukraine, Kharkiv, Jave Club. (Day 2)
In this presentation you can find the brief overview of Clloud Computing development vs. desktop app. development. This presentation oriented to persons with general level of knowledge in such topics as:
Amazon AWS, cloud computing, CAP theorem, logical time.
Модернизация хранилища данных для использования передовой аналитикиElizaveta Alekseeva
Устаревшее хранилище данных сильно «тормозит» и обходится слишком дорого? Даже если вам очень хочется выбросить его на помойку, не делайте этого: вы рискуете совершить не просто ошибку, а очень дорогостоящую ошибку. Просто замените платформу СУБД с построчным хранением данных на более современную – с поколоночным.
Многофункциональный сервер приложений, обеспечивающий среду запуска на одном сервере и группе серверов, дающий полный набор инструментов для создания прикладного программного обеспечения.
Перепись приложения. Нативного. На JS. Done. | Odessa Frontend Meetup #10OdessaFrontend
KeepSolid Sign — приложение для подписи документов под все популярные платформы. Его ядро написано на C++ и однажды поступила задача сделать веб-версию. Тимофей Лавренюк рассказывает о том, через что получилось пройти, чтобы в итоге сделать веб-приложение не хуже нативного.
Тернии контейнеризованных приложений и микросервисовIvan Kruglov
За последние два с половиной года Booking.com прошел через три поколения приватных облаков. Первое было построено на Mesos и Marathon. В активной фазе оно просуществовало около полугода. Решили отказаться. Второе - на OpenShift. Работали над ним около года и тоже отказались. Сейчас у нас третье поколение на чистом Kubernetes. Пока живем с ним.
В своем докладе я хочу пройтись по каждому из этапов и рассказать причины внесенных изменений. Также будет интересно посмотреть на то, как внедрение контейнеризованных приложений и сервис-ориентированной архитектуры заставило нас перестраивать внутренние процессы: начиная от выдачи грантов на БД и заканчивая внедрением service mesh. Нам пришлось перекраивать многие элементы инфраструктуры, и то, что стартовало как небольшой проект, в итоге переросло во что-то намного большее.
The document discusses Uber's APIs and how they can be used to build experiences that enhance transportation. It notes that Uber has facilitated over 2 billion trips across more than 470 cities. Developers can integrate their apps with Uber's APIs to authenticate users, request rides, access ride details and context through the trip to improve users' experiences. The document provides examples of how ride context could be used to suggest local guides, play media based on trip duration, and control smart home devices like heating when approaching home.
This document discusses building and shipping software using GitHub. It provides key facts about GitHub such as being founded in 2008, having over 15 million registered users and 36 million repositories. It also shares principles from "The Zen of GitHub" including that responsive is better than fast, practicality beats purity, and favor focus over features. The document advocates for empowering businesses to build great software through culture, tools, process and a DevOps approach.
This document introduces .NET Core and its advantages over the .NET Framework. It discusses how .NET Core is cross-platform, uses the .NET Standard library, and can create self-contained applications. It also highlights how .NET Core applications are smaller, faster, and container-friendly. The document demonstrates how to use the dotnet CLI and publish .NET Core applications to reduce their deployment size. Overall, it promotes adopting .NET Core for its performance, portability, and familiar .NET APIs.
René Gröschke gave a talk on the latest features and future direction of Gradle. Some of the key points included:
- Gradle is moving to a Kotlin-based DSL for improved performance, tooling support, and bringing application patterns to builds.
- Performance improvements include a dedicated performance team that has improved Android Gradle Plugin build times significantly.
- Composite builds allow including external projects to debug dependencies or test plugins against real projects.
- Build cache and distributed build cache are incubating features to cache and share build results for faster rebuilds.
- Gradle build scans provide insights into builds to debug issues, optimize performance, and compare builds
The document discusses containerizing ASP.NET Core applications with Kubernetes. It begins with an overview of .NET Core and containers, and how they have converged. It then discusses Kubernetes and how it can help manage containers at scale. It covers Kubernetes building blocks like deployments, pods, labels, services, and replica sets. It provides examples of deploying containers with Kubernetes, including demonstrations of creating deployments, services, scaling applications, and rolling updates.
68. Summary
- Классический подход работает, но не всегда
- Начинайте с бизнес-кейсов, определите
bounded context
- Выбирайте подходящий способ решения
задач
69. Summary
- Классический подход работает, но не всегда
- Начинайте с бизнес-кейсов, определите
bounded context
- Выбирайте подходящий способ решения
задач
- Используйте NuClear River для экономии
In this session I’ll be talking about building read models as instrument to implement query scenarios in your systems.
Is anyone familiar with read model concept?
Does somebody use it?
… Before we start, let me say a few words about myself…
Rnd and automate sales processes
Sales management system
Выделенный - certain