NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)Ontico
NodeJS — достаточно молодой фреймворк, и пока не каждый решается использовать его в продакшене, а тем более в highload.
В течение последнего года мы разрабатывали проект DMP (Data Management Platform), используя NodeJS для прототипирования. На данный момент проект в большей степени все еще остался на JS и без труда справляется с текущими нагрузками в 10 000 запросов в секунду.
В докладе я расскажу, почему остановились именно на NodeJS и совсем не жалеем об этом.
К сожалению, никакое дело не обходится без граблей и костылей. Я расскажу обо всех встретившихся проблемах и уделю особое внимание проблемам со спагетти-кодом, утечками и нехваткой памяти. Как мы убили немало времени, тщетно ища источник проблем, и какие правила мы составили для себя на будущее, чтобы не повторить своих ошибок.
Расскажу немного о применении микросервисов для решения проблемы спагетти-кода.
И, как итог, опишу ряд рекомендаций, которые помогут избежать большой траты времени при использовании NodeJS.
Миф об очень сложном Highload / Александр Горный (Mail.Ru Group)Ontico
Highload, высокие нагрузки — популярный и дорогой buzzword, ради него проводятся огромные конференции, разработчики указывают его в резюме, претендуя на большие деньги, а работодатели в вакансиях, обещая более интересную работу.
В докладе я показываю, что современная производительность серверов позволяет не думать о нагрузке для 95% "highload" проектов, знания из конференций не нужны в реальной жизни. Для разработки почти любого, даже очень крупного сайта достаточно PHP+MySQL, здравого смысла и совсем-совсем базовых правил, не обсуждающихся даже на Highload Junior.
План выступления.
1. Ликбез о производительности. RPS, latency — что это значит, как считается, к каким числам надо стремиться? Из чего складывается время отклика? База данных, фронтенд, верстка или мобильное приложение.
2. Замеры достижимой производительности теплого LAMP-ового сервера. Бенчмарк без индексов в базе.
Бенчмарк с индексами в базе. Сравнение с требуемыми цифрами.
3. Перечисление возможных детских ошибок, которые могут испортить эти результаты в жизни. Все эти ошибки объясняются не в академии Highload или институте Highload Junior, а в школе.
Примеры ошибок:
- выгрузка всей базы, а не нужных 20 элементов;
- паразитный вызов тяжелой страницы;
- плохой хостинг;
- чужие тормозные элементы;
- неадекватный объём html/js-кода.
4. Отсутствие детских ошибок позволяет эффективно программировать 90% крупных сайтов, 3-4 приема превратят 90% в 95%.
- nginx;
- репликация;
- кэширование и предрасчет.
Этому, кстати, тоже почти не учат на highload junior, но этому я вас уже научил.
5. Примеры продуктов, в которых на самом деле нужен highload?
- Очень-очень-очень много хитов, дешевле highload, чем новое железо.
- Очень много очен�
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)Ontico
NodeJS — достаточно молодой фреймворк, и пока не каждый решается использовать его в продакшене, а тем более в highload.
В течение последнего года мы разрабатывали проект DMP (Data Management Platform), используя NodeJS для прототипирования. На данный момент проект в большей степени все еще остался на JS и без труда справляется с текущими нагрузками в 10 000 запросов в секунду.
В докладе я расскажу, почему остановились именно на NodeJS и совсем не жалеем об этом.
К сожалению, никакое дело не обходится без граблей и костылей. Я расскажу обо всех встретившихся проблемах и уделю особое внимание проблемам со спагетти-кодом, утечками и нехваткой памяти. Как мы убили немало времени, тщетно ища источник проблем, и какие правила мы составили для себя на будущее, чтобы не повторить своих ошибок.
Расскажу немного о применении микросервисов для решения проблемы спагетти-кода.
И, как итог, опишу ряд рекомендаций, которые помогут избежать большой траты времени при использовании NodeJS.
Миф об очень сложном Highload / Александр Горный (Mail.Ru Group)Ontico
Highload, высокие нагрузки — популярный и дорогой buzzword, ради него проводятся огромные конференции, разработчики указывают его в резюме, претендуя на большие деньги, а работодатели в вакансиях, обещая более интересную работу.
В докладе я показываю, что современная производительность серверов позволяет не думать о нагрузке для 95% "highload" проектов, знания из конференций не нужны в реальной жизни. Для разработки почти любого, даже очень крупного сайта достаточно PHP+MySQL, здравого смысла и совсем-совсем базовых правил, не обсуждающихся даже на Highload Junior.
План выступления.
1. Ликбез о производительности. RPS, latency — что это значит, как считается, к каким числам надо стремиться? Из чего складывается время отклика? База данных, фронтенд, верстка или мобильное приложение.
2. Замеры достижимой производительности теплого LAMP-ового сервера. Бенчмарк без индексов в базе.
Бенчмарк с индексами в базе. Сравнение с требуемыми цифрами.
3. Перечисление возможных детских ошибок, которые могут испортить эти результаты в жизни. Все эти ошибки объясняются не в академии Highload или институте Highload Junior, а в школе.
Примеры ошибок:
- выгрузка всей базы, а не нужных 20 элементов;
- паразитный вызов тяжелой страницы;
- плохой хостинг;
- чужие тормозные элементы;
- неадекватный объём html/js-кода.
4. Отсутствие детских ошибок позволяет эффективно программировать 90% крупных сайтов, 3-4 приема превратят 90% в 95%.
- nginx;
- репликация;
- кэширование и предрасчет.
Этому, кстати, тоже почти не учат на highload junior, но этому я вас уже научил.
5. Примеры продуктов, в которых на самом деле нужен highload?
- Очень-очень-очень много хитов, дешевле highload, чем новое железо.
- Очень много очен�
Банки.ру — проект с 10-летней историей. В разные времена мы испытывали разные нагрузки. Портал перестраивался под новые требования как логически, так и технологически, что-то мы меняли в авральном режиме, что-то — эволюционным путём. Сейчас в среднем в день у нас примерно 2КК просмотра страниц, т.е. мы уже не маленькие, но ещё и не совсем большие.
Я хочу поговорить об оптимизации, её своевременности, и о субоптимизации, о том, что далеко не всегда лучшие практики разработки нагруженных систем идут на пользу бизнесу.
Посмотрим примеры и поищем ответы на вопросы:
1) Настолько ли ваш highload — highload?
2) Считать ли хабрэффект поводом для внедрения высоких технологий?
3) "Костыль" или "высокотехнологичное решение" — что выбрать? Плюсы и минусы.
4) Как выбрать момент для начала новой эры? Есть ли критерии, когда имеет смысл начинать оптимизировать ваше приложение и внедрять крутые штуки "по-взрослому".
5) Как можно использовать "список Бунина" для достижения очень неплохих показателей, и все ли пункты реально нужны вам?
6) Как работать с тех. долгом, чтобы он не зарастал мхом?
В заключение я расскажу про несколько примеров из жизни banki.ru в части замены технологических решений в области высоких нагрузок, и что из этого вышло.
P.S. Мнение докладчика может не совпадать с вашим, но это его опыт:)
Организация надежного резервного копирования веб-проекта. Практика и подводны...Anton Baranov
1. Общая информация
- Что именно нужно бэкапить?
- Типы бэкапов. Плюсы и минусы.
- Периодичность создания.
- Выбор хранилища.
2. Бэкапы БД и файлов
- Обзор инструментов.
- Источники данных для бэкапов.
- Неочевидные особенности создания/восстановления.
3. Проблемы организации резервного копирования
- Актуальность данных.
- Скорость восстановления.
- Надежность создания резервных копий.
4. Верификация бэкапов
- Тестовый стенд.
- Мониторинг процесса.
- Ручные проверки.
RTB DSP на языке Go укрощение buzzwords / Даниил Подольский (Qmobi.Com)Ontico
RTB и его проблематика должны быть знакомы участникам конференции — мало кто сегодня не слышал об этом способе получить много krps с жесткими ограничениями на время генерации ответа.
Вот и компания Qmobi решила поучаствовать в этой гонке и отхватить свой кусок пирога под названием “рынок мобильной рекламы”.
Анализ имеющихся вариантов показал, что Go должен прекрасно подойти для этой задачи. О том, на основании каких соображений мы сделали такой вывод, и какие из этих соображений прошли проверку практикой, а какие — нет, будет рассказано в докладе.
Ангелы и демоны многопоточного программирования / Алексей Федоров (Одноклассн...Ontico
Современные процессоры имеют на борту по нескольку вычислительных ядер, позволяющих запускать задачи на них параллельно. И, казалось бы, вот оно — счастье: бей большие задачи на куски, запускай эти куски параллельно на разных ядрах и радуйся.
Но не все так просто. Для того чтобы одновременный доступ к общим данным выполнялся корректно, современные системы используют разные примитивы синхронизации. В основе одних лежат блокировки (locks), в основе других — операции типа сравнение-с-обменом (compare-and-swap). Однако и у тех и у других есть свои слабые места. О них мы и поговорим.
Из доклада вы узнаете, чем блокирующие алгоритмы отличаются от неблокирующих, и какими достоинствами и недостатками обладает каждый из этих классов. Кроме того, будут показаны различные подводные камни тех и других решений: Deadlock, Livelock, Starvation, Mutable vs Immutable hype.
Хорошо поддерживаемое в продакшне приложение / Николай Сивко (okmeter.io)Ontico
Исторически сложилось так, что одни люди разрабатывают приложения (Dev), а другие эксплуатируют их в продакшне (Ops). И у последних есть немало проблем с тем, что невозможно понять, что происходит.
Причем это касается как собственных разработок, так и популярных open source решений.
Я расскажу, как устроена диагностика у некоторых популярных софтин:
- nginx
- postgresql
- mongodb
Мы попробуем разобраться, что там сделано хорошо, и чего не хватает для полного счастья.
Во второй части доклада мы поговорим про то, как нужно инструментировать собственное приложение для прозрачной работы в продакшне:
- что считать и зачем: ошибки, тайминги, разные состояния приложения,
- инструментарий: your_lang-metrics, your_lang-statsd-client, логи,
- как не перемудрить и не убить прод диагностикой.
Может показаться, что этот доклад про DevOps, но нет - про docker не будет ни слова :)
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.
Григорий Липин: Автоматизация нагрузочного тестированияYandex
Доклад посвящен нагрузочному тестированию. Мы поделимся своим опытом и расскажем, как автоматизировать нагрузочное тестирование с помощью инструмента Яндекс.Танк.
Бигдата — как добывать золото из данных / Александр Сербул (1С-Битрикс)Ontico
Расскажем о самых распространенных технологиях и алгоритмах добычи критичной для бизнеса информации из больших массивов данных. Отдельно коснемся темы рекомендательных сервисов и их эффективного применения.
План:
1) Откуда брать данные, тренды и концепции.
2) Основные алгоритмы и технологии их применения для обработки массивов данных: MapReduce, Spark.
3) Методика создания рекомендательного сервиса — этапы от концепции до работающей системы.
При проектировании нагруженных систем приходится сталкиваться с тем, что разные типы запросов к веб-серверам затрачивают разное количество ресурсов, выполняются за разное количество времени и имеют разные приоритеты выполнения. Некоторые запросы «стоят» мало и должны выполняться как можно быстрее. Некоторые «стоят» дорого, и главное, чтобы они не блокировали обработку быстрых запросов. Существующие схемы приоритезации показались нам громоздкими и неудобными – при росте количества типов запросов конфигурация системы усложнялась в разы. Поэтому, чтобы решить эту проблему, а также для того, чтобы сделать ответы на запросы еще более быстрыми, мы написали свой веб-сервер – Phantom. Я расскажу вам, как он устроен, покажу, какие задачи можно решать с его помощью, а в завершение покажу на практике, как работает приоритезация разных типов запросов, используя для этого инструмент нагрузочного тестирования, основанный на Phantom.
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.
Принципы и приёмы обработки очередей / Константин Осипов (Mail.ru)Ontico
Насколько повысится среднее время обработки одного запроса если увеличить нагрузку вдвое? Почему производительность базы данных может снизиться при росте числа клиентов? Как добиться эффективного распределения большого числа задач на весь кластер? О практике и о теории обработки очередей на которой основана практика в моём докладе.
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Ontico
Огромная часть работы службы эксплуатации, так или иначе, связана с мониторингом существующей инфраструктуры.
Если система мониторинга настроена хорошо, она позволяет сократить время простоя, какие-то проблемы показать на ранней стадии, формализовать рабочие процессы команды админов.
То есть она является носителем знания о нашей инфраструктуре и о том, как именно работают админы.
Можно ли извлечь дополнительную пользу из этого?
В hh.ru мы используем систему мониторинга ещё и как check list для повседневных задач админов (алерты в данном случае являются задачами для человека: сделал задачу - триггер проверил результат и погас), идея взята из TDD.
Также расскажу, как мы работаем с внештатными ситуациями: реагируем на алерты, чиним, разбираем и классифицируем.
Еще на основе разобранных инцидентов мы считаем показатели работы службы эксплуатации, из этих показателей высчитываются наши премии (данный KPI получился удачным: с ним согласен и бизнес и админы).
Доклад является обобщением моего опыт по работе с системами мониторинга серверных приложений в Qiwi.
Цель доклада:
- Получить общее представление о подходах к мониторингу серверных приложений
- Разобраться с популярными средствами для мониторинга серверных приложений
Оглавление:
- Мотивация
- Теория
---- Определение
---- Модель системы с точки зрения мониторинга
---- Классификация систем мониторинга
---- Уровни мониторинга
---- Инструменты мониторинга
- Практика
---- Системы мониторинга и сбора логов
---- Интерфейсы мониторинга
---- Инструменты мониторинга в JVM-based приложениях
Банки.ру — проект с 10-летней историей. В разные времена мы испытывали разные нагрузки. Портал перестраивался под новые требования как логически, так и технологически, что-то мы меняли в авральном режиме, что-то — эволюционным путём. Сейчас в среднем в день у нас примерно 2КК просмотра страниц, т.е. мы уже не маленькие, но ещё и не совсем большие.
Я хочу поговорить об оптимизации, её своевременности, и о субоптимизации, о том, что далеко не всегда лучшие практики разработки нагруженных систем идут на пользу бизнесу.
Посмотрим примеры и поищем ответы на вопросы:
1) Настолько ли ваш highload — highload?
2) Считать ли хабрэффект поводом для внедрения высоких технологий?
3) "Костыль" или "высокотехнологичное решение" — что выбрать? Плюсы и минусы.
4) Как выбрать момент для начала новой эры? Есть ли критерии, когда имеет смысл начинать оптимизировать ваше приложение и внедрять крутые штуки "по-взрослому".
5) Как можно использовать "список Бунина" для достижения очень неплохих показателей, и все ли пункты реально нужны вам?
6) Как работать с тех. долгом, чтобы он не зарастал мхом?
В заключение я расскажу про несколько примеров из жизни banki.ru в части замены технологических решений в области высоких нагрузок, и что из этого вышло.
P.S. Мнение докладчика может не совпадать с вашим, но это его опыт:)
Организация надежного резервного копирования веб-проекта. Практика и подводны...Anton Baranov
1. Общая информация
- Что именно нужно бэкапить?
- Типы бэкапов. Плюсы и минусы.
- Периодичность создания.
- Выбор хранилища.
2. Бэкапы БД и файлов
- Обзор инструментов.
- Источники данных для бэкапов.
- Неочевидные особенности создания/восстановления.
3. Проблемы организации резервного копирования
- Актуальность данных.
- Скорость восстановления.
- Надежность создания резервных копий.
4. Верификация бэкапов
- Тестовый стенд.
- Мониторинг процесса.
- Ручные проверки.
RTB DSP на языке Go укрощение buzzwords / Даниил Подольский (Qmobi.Com)Ontico
RTB и его проблематика должны быть знакомы участникам конференции — мало кто сегодня не слышал об этом способе получить много krps с жесткими ограничениями на время генерации ответа.
Вот и компания Qmobi решила поучаствовать в этой гонке и отхватить свой кусок пирога под названием “рынок мобильной рекламы”.
Анализ имеющихся вариантов показал, что Go должен прекрасно подойти для этой задачи. О том, на основании каких соображений мы сделали такой вывод, и какие из этих соображений прошли проверку практикой, а какие — нет, будет рассказано в докладе.
Ангелы и демоны многопоточного программирования / Алексей Федоров (Одноклассн...Ontico
Современные процессоры имеют на борту по нескольку вычислительных ядер, позволяющих запускать задачи на них параллельно. И, казалось бы, вот оно — счастье: бей большие задачи на куски, запускай эти куски параллельно на разных ядрах и радуйся.
Но не все так просто. Для того чтобы одновременный доступ к общим данным выполнялся корректно, современные системы используют разные примитивы синхронизации. В основе одних лежат блокировки (locks), в основе других — операции типа сравнение-с-обменом (compare-and-swap). Однако и у тех и у других есть свои слабые места. О них мы и поговорим.
Из доклада вы узнаете, чем блокирующие алгоритмы отличаются от неблокирующих, и какими достоинствами и недостатками обладает каждый из этих классов. Кроме того, будут показаны различные подводные камни тех и других решений: Deadlock, Livelock, Starvation, Mutable vs Immutable hype.
Хорошо поддерживаемое в продакшне приложение / Николай Сивко (okmeter.io)Ontico
Исторически сложилось так, что одни люди разрабатывают приложения (Dev), а другие эксплуатируют их в продакшне (Ops). И у последних есть немало проблем с тем, что невозможно понять, что происходит.
Причем это касается как собственных разработок, так и популярных open source решений.
Я расскажу, как устроена диагностика у некоторых популярных софтин:
- nginx
- postgresql
- mongodb
Мы попробуем разобраться, что там сделано хорошо, и чего не хватает для полного счастья.
Во второй части доклада мы поговорим про то, как нужно инструментировать собственное приложение для прозрачной работы в продакшне:
- что считать и зачем: ошибки, тайминги, разные состояния приложения,
- инструментарий: your_lang-metrics, your_lang-statsd-client, логи,
- как не перемудрить и не убить прод диагностикой.
Может показаться, что этот доклад про DevOps, но нет - про docker не будет ни слова :)
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.
Григорий Липин: Автоматизация нагрузочного тестированияYandex
Доклад посвящен нагрузочному тестированию. Мы поделимся своим опытом и расскажем, как автоматизировать нагрузочное тестирование с помощью инструмента Яндекс.Танк.
Бигдата — как добывать золото из данных / Александр Сербул (1С-Битрикс)Ontico
Расскажем о самых распространенных технологиях и алгоритмах добычи критичной для бизнеса информации из больших массивов данных. Отдельно коснемся темы рекомендательных сервисов и их эффективного применения.
План:
1) Откуда брать данные, тренды и концепции.
2) Основные алгоритмы и технологии их применения для обработки массивов данных: MapReduce, Spark.
3) Методика создания рекомендательного сервиса — этапы от концепции до работающей системы.
При проектировании нагруженных систем приходится сталкиваться с тем, что разные типы запросов к веб-серверам затрачивают разное количество ресурсов, выполняются за разное количество времени и имеют разные приоритеты выполнения. Некоторые запросы «стоят» мало и должны выполняться как можно быстрее. Некоторые «стоят» дорого, и главное, чтобы они не блокировали обработку быстрых запросов. Существующие схемы приоритезации показались нам громоздкими и неудобными – при росте количества типов запросов конфигурация системы усложнялась в разы. Поэтому, чтобы решить эту проблему, а также для того, чтобы сделать ответы на запросы еще более быстрыми, мы написали свой веб-сервер – Phantom. Я расскажу вам, как он устроен, покажу, какие задачи можно решать с его помощью, а в завершение покажу на практике, как работает приоритезация разных типов запросов, используя для этого инструмент нагрузочного тестирования, основанный на Phantom.
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.
Принципы и приёмы обработки очередей / Константин Осипов (Mail.ru)Ontico
Насколько повысится среднее время обработки одного запроса если увеличить нагрузку вдвое? Почему производительность базы данных может снизиться при росте числа клиентов? Как добиться эффективного распределения большого числа задач на весь кластер? О практике и о теории обработки очередей на которой основана практика в моём докладе.
Monitoring driven эксплуатация / Николай Сивко (HeadHunter)Ontico
Огромная часть работы службы эксплуатации, так или иначе, связана с мониторингом существующей инфраструктуры.
Если система мониторинга настроена хорошо, она позволяет сократить время простоя, какие-то проблемы показать на ранней стадии, формализовать рабочие процессы команды админов.
То есть она является носителем знания о нашей инфраструктуре и о том, как именно работают админы.
Можно ли извлечь дополнительную пользу из этого?
В hh.ru мы используем систему мониторинга ещё и как check list для повседневных задач админов (алерты в данном случае являются задачами для человека: сделал задачу - триггер проверил результат и погас), идея взята из TDD.
Также расскажу, как мы работаем с внештатными ситуациями: реагируем на алерты, чиним, разбираем и классифицируем.
Еще на основе разобранных инцидентов мы считаем показатели работы службы эксплуатации, из этих показателей высчитываются наши премии (данный KPI получился удачным: с ним согласен и бизнес и админы).
Доклад является обобщением моего опыт по работе с системами мониторинга серверных приложений в Qiwi.
Цель доклада:
- Получить общее представление о подходах к мониторингу серверных приложений
- Разобраться с популярными средствами для мониторинга серверных приложений
Оглавление:
- Мотивация
- Теория
---- Определение
---- Модель системы с точки зрения мониторинга
---- Классификация систем мониторинга
---- Уровни мониторинга
---- Инструменты мониторинга
- Практика
---- Системы мониторинга и сбора логов
---- Интерфейсы мониторинга
---- Инструменты мониторинга в JVM-based приложениях
- Как начать развивать систему аналитики в компании, не имея армию data-инженеров.
- Как перейти из состояния «я не понимаю какие квадратики на этой схеме нужны для моих задач» и при этом не уйти в R&D на несколько месяцев.
- Как реализовать потоковую обработку данных на PHP (~40К записей в минуту).
- Какие технические решения применяли в нашем решении и какие факторы учитывали в принятии решений.
Презентация с мероприятия https://habr.com/ru/company/tuturu/blog/426059/
Презентация Владимира Храмцова к докладу про оптимизацию двух маленьких PHP проектов. Основыне тезисы: что происходит, когда увеличивается нагрузка, какие возникают проблемы и способы их решения.
Badoo — это большая социальная сеть с более чем 180 млн. пользователей. Большинство новых фич в нашей компании мы предварительно оцениваем посредством A/B тестирования. Вот уже примерно год мы используем собственный высоконагруженный фреймворк тестирования, при этом по моему мнению он очень прост, понятен, и не требует огромных ресурсов на разработку и поддержку. В докладе я расскажу вам о том, почему мы пришли к собственному решению, его архитектуру и принципы работы. Я уверен, каждый из вас может сделать что-то подобное для своего проекта и начать принимать более обоснованные решения.
Тезисы:
* Как мы раньше тестировали
* Почему мы сделали свой инструмент
* Архитектура: API, граф. интерфейсы, транспорт, скрипты, БД
* Структура теста
* Основные правила А/Б тестирования
* Оценка результатов, примеры отчетов
* И заключительная часть про то, что от человека с головой полностью не избавиться
Для кого доклад:
Для разработчиков и техн. менеджеров соц. сетей, сайтов объявлений, блогов с рассылками, проектов, продающих что-то через e-mail расслыки, разных коммьюнити-сайтов, банков и вообще проектов, где взаимодействие с каждым клиентом долгосрочное.
Сложность:
Несмотря на то, что конференция называется Highload++, я уверяю, что представленную здесь архитектуру может потянуть проект с посещаемостью в 1000 чел в день и тремя программистами в штате. Закодить все, что здесь рассказано на PHP займет меньше недели одного человека. А результат, между прочим, пожно вполне изменрять в живой прибыли.
Мониторинг веб-проектов real-time мониторинг и аналитика, поиск ошибок и боев...Ontico
Многие веб-студии не имеют в своем штате системных администраторов. И зачастую узнают о проблемах с запущенными проектами уже после того, как они случились.
В докладе рассмотрим:
- Явные и не очень потери на медленном / недоступном сайте.
- Общие принципы внедрения систем real-time мониторинга.
- Мониторинг нетипичных характеристик (наличие бэкапов, делегирование домена и т.п.).
- Автоматизацию типовых реакций на алерты.
- Зачем нужна аналитика в мониторинге (пробуем предугадать проблемы до того, как они случатся).
- Инструменты и общие подходы быстрого поиска "узких" мест.
Требования постоянно меняются в ходе разработки
Требования могут противоречить друг другу
Меняются приоритеты разработки
Ограничены ресурсы – нужно уметь расставлять приоритеты
Ограничены сроки – нужно ясно понимать, какой функционал к какой дате будет реализован
Последовательная и параллельная загрузка, преимущества и недостатки. Разбираемся с основами сетей. Померим размер js файлов. Посмотрим на паттерны использования. Обратимся к основам программирования и базовым структурам данных. Разберёмся с механизмом пошаговой загрузки изображений. Напишем queue/sliding-buffer, посмотрим на девственно-чистый js/es2015.
Автоматизация нагрузочного тестирования в связке JMeter + TeamСity + Grafana ...Positive Hack Days
1. Описание старого процесса сбора данных о тестах: как было до, что хорошего, что плохого
2. Influxdb, как хранилище time-series данных,
3. Zabbix - мониторинг нагрузочных стендов: windows и linux агенты, активный сбор данных, autodiscovery виртуальных машин в esx
4. Grafana, как способ превратить графики и дашборды в конфетку
5. Автоматизация нагрузки от пользователей через web-UI при помощи Jmeter, отображение статистики в реальном времени, CI в Teamcity
«Правильный процесс дает правильный результат». Как грамотно выстроить работу...borovoystudio
«Правильный процесс дает правильный результат». Как грамотно выстроить работу по разработке и продвижению интернет-проекта
Игорь Повшок, руководитель отдела продаж Студии Борового
Простая и дешёвая бизнес-аналитика на базе Google BigQuery / Алексей Паршуков...Ontico
РИТ++ 2017, Backend Conf
Зал Сан-Паулу, 6 июня, 14:00
Тезисы:
http://backendconf.ru/2017/abstracts/2778.html
Хотите научиться принимать решения на основе данных, но не знаете, с чего начать? Нужно записать миллионы событий, но не уверены, как делать это правильно? Вы не знаете, как быстро и дёшево строить аналитические отчеты или запутались в инструментах?
На примере DocDoc я расскажу о плюсах и минусах различных подходов: как выбрать систему хранения, почему мы остановились на Google BigQuery. Как правильно организовать данные, записать свой clickstream, отказаться от сэмплирования в GA, а также строить простые и понятные отчеты.
Similar to Мониторинг качества работы вашего проекта (20)
3. Работает ли сайт
• Внешние регулярные проверки (http check)
• Анализ логов
• Real User Monitoring (RUM – метрики из
браузеров пользователей)
4. Внешние проверки сайта
• Покрывают не все страницы
• Не позволяют хорошо замерить время
ответа
• Пропускают проблемы
5. Логи nginx
• Есть все запросы реальных пользователей
• Можно посчитать за период, сколько было
ошибок
• Добавляем в лог время ответа – видим как
быстро отвечали пользователям
6. Время ответа: квантиль
• Сильно лучше чем среднее :)
• Непонятно, как корректно объединять
(например при сборе с нескольких серверов)
• Примерно понятен физический смысл, но не
отвечает на все вопросы
• Если Q95 выросла с 500ms до 5s, сколько
пользователей это затронуло?
7. Время ответа: гистограмма
• Очень понятный физический смысл
• Удобно объединять: просто сумма одинаковых
бакетов
• Нужно сразу выбрать пороги
• Есть способ делать гистограмму не выбирая
заранее пороги, но он дорогой
8. Нас интересует
• Сколько было запросов: как
обычно/больше/меньше
• Сколько было ошибок
• Времена ответов: на сколько масштабны
были тормоза
9. Упихиваем ответы на 1 график
Гистограмма времени ответа + ошибки
• быстро (<500ms)
• терпимо (500ms-1s)
• медленно (>1s)
• HTTP-5xx
11. логи VS пробы
• Пробы: 5 основных страниц раз в минуту с
таймаутом 4s
• Триггеры по метрикам из лога nginx:
> 20 ошибок в секунду (при ~600rps)
Q95 > 4s
Uptime:
пробы: 99.80% (9 минут за 30 дней)
логи: 98.86% (7ч 29 минут за 30 дней)
12. Rеal User Monitoring
• На страницу ставится JS, который
отстреливает статистику загрузки страницы
на сервер
• Очень полезен в мониторинге
производительности client-side логики
14. Отстреливаем свои события
• Загрузка видео + рекламы в плеер
• Считаем, сколько пользователь смотрел
видео
• Загрузка и работа ваших JS компонентов
18. Так работает ли сайт?
• Правильно замониторить сайт – достаточно
большая задача
• Но вполне решаемая
• Если захотеть, можно видеть большинство
проблем на всех уровнях
19. Бизнес-логика сайта
• Синхронные действия (пользователь ждет)
• Асинхронные действия (отложенные)
• Действия иницируемые системой
(рассылки, биллинг, …)
20. Как получать метрики
• SQL запросы
• Запрос в http сервис
• Запрос в NoSQL
• Размер очереди в *mq
• Парсинг логов
• Из приложения через statsd
21. Синхронные действия
• Заказ в интернет-магазине
• Регистрация нового пользователя
• Просмотр статьи
• Комментарий
• Лайк
• …
22. Синхронные действия
• Важно считать количество действий
• Если поехала верстка, забыли нужную
кнопку – упадет количество целевых
действий
• Видим, как ведет себя показатель во
времени – можем подобрать порог для
триггера
25. Асинхронные действия
В ходе пользовательского запроса решили
что-то отложить – положили в очередь
• Отправка уведомлений
• Процессинг загруженных данных
• Пересчет статистики
• …
26. Асинхронные действия
• Считаем размер очереди
• Считаем ошибки при процессинге
• Скорость процессинга (tasks/second)
• Считаем время нахождения задач в очереди –
алерт, если старшей необработанной задаче
больше N минут
33. Хочу тоже все видеть!
• Начните с сайта – теперь вы знаете, на что
смотреть
• Вспомните последние 10-20
инцидентов/багов, влияющих на
пользователей
• Повторную проблему должно быть видно
хотя бы на одном графике
34. Хочу тоже все видеть!
• У метрик должен быть хорошо понятный
вам физический смысл
• Не страшно, если сначала будет много
графиков – лишнее выкинуть не сложно
• По самым показательным метрикам
сделайте триггеры