Pull to refresh

«Пришел, увидел, запилил»: запись митапа по омниканальной платформе Газпромбанка для тех, кто пропустил

Газпромбанк corporate blog Finance in IT Microservices *

9 декабря мы провели митап, на котором впервые поделились с широкой аудиторией подробностями создания омниканальной платформы (ОКП) Газпромбанка. С темой мы точно угадали – после выступления спикеров завалили вопросами, на которые они отвечали едва ли не столько же времени, сколько рассказывали о платформе. А потом общение продолжилось еще и в чате, чтобы не срывать график других выступлений. Все это произошло в рамках очередного онлайн-митапа из серии GPB.Talks, на котором спикеры из Газпромбанка и «КРОК Облачные Сервисы» обсудили тренды финтех-индустрии и эффективные подходы к бизнесу. 

Создание ОКП – это как раз про повышение эффективности бизнеса. Например, через платформу проходит 70% заявок по кредитным картам. Когда вы предлагаете какое-то решение, важно понимать, что оно будет востребовано. С этой точки зрения показательно, что ОКП применяется на практике для обслуживания клиентов банка и процент ее использования в реальных бизнес-процессах растет.

Читать далее
Total votes 9: ↑8 and ↓1 +7
Views 633
Comments 0

In-memory-data-grid. Масштабируемые хранилища данных

High performance *
Sandbox
В последнее время интерес к облачным архитектурам растет с каждым днем, так как это один из наиболее эффективных способов масштабировать приложение, не прикладывая больших усилий, а самым узким местом любого высоконагруженного проекта является хранилище данных, в частности реляционная БД. Для борьбы с недостатками традиционных БД в основном используется 2 подхода:

1) Кэширование результатов выполнения запросов
  • плюсы: высокая скорость доступа к данным
  • минусы: требует компромисса между актуальностью данных и скоростью доступа, т.к. данные в кэше могут устареть, а удалять старые данные из кэша с последующим кэшированием новых — это дополнительные задержки и нагрузка на систему

2) NoSQL решения
  • плюсы: хорошая горизонтальная масштабируемость, доменная модель данных совпадает с моделью хранения данных
  • минусы: низкая скорость получения результатов в случае использования диска, практически невозможно обеспечить работу внутрикорпоративного софта, который ориентирован на работу с конкретной реляционной БД.

Сегодня я хочу познакомить вас с таким типом хранилища данных, который объединяет достоинства обоих подходов и при этом имеет ряд преимуществ перед упомянутыми выше решениями: In-memory-data-grid (IMDG).
Читать дальше →
Total votes 33: ↑31 and ↓2 +29
Views 23K
Comments 41

In-memory-data-grid. Режимы работы, индексы, блокировки

High performance *
Я продолжаю небольшой цикл статей на тему In-memory-data-grid.
В первой статье была раскрыта сама концепция IMDG без конкретных примеров и деталей реализации. Сегодня мы копнем чуть глубже.
Читать дальше →
Total votes 5: ↑5 and ↓0 +5
Views 11K
Comments 4

[Питер, анонс] Встреча JUG.ru с Андреем Ершовым: «Как мы делали телефонную платформу с использованием GridGain»

JUG Ru Group corporate blog Java *Big Data *


В четверг, 1 декабря, в 20:00 в офисе компании SEMrush состоится встреча JUG.ru с Андреем Ершовым, экспертом по распределенным системам. Андрей расскажет, как они в DINO Systems (Ring Central) сделали телефонную платформу с использованием GridGain. Для понимания большей части доклада знание GridGain или In-Memory Data Grid в целом не является обязательным.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑10 and ↓1 +9
Views 3.1K
Comments 0

Много, быстро, распределенно: как выбирать In-Memory Data Grid-решение

JUG Ru Group corporate blog High performance *Java *
Нужен был способ дать машине память, чтобы она могла, в терминологии Тьюринга, быстро зарывать данные и так же быстро их выкапывать.
Нил Стивенсон, «Криптономикон»

IMDG
Фото модуля памяти на магнитных сердечниках в мейнфрейме IBM 1401, использованное в качестве фона на этом изображении, напоминает нам о временах, когда компьютеры были большими, а память — дорогой. Сегодня, как мы узнаем из поста ниже, все поменялось...

IMDG, гриды, In-Memory Data Grids — как только не называют системы, которые оказались темой поста. И хотя название совершенно правдиво, да и гриды, как инструмент, всё более популярны, многие до сих пор путают их то с системами распределённых кэшей, то с NoSQL-базами данных, а то и вовсе полагают, что «если разместить MySQL на RAM-диске, то получится почти IMDG».

Ещё не так давно решение накапливать информацию, а уже после её обрабатывать, казалось логичным, а появившиеся языки запросов к хранилищам информации выглядели отличным решением: каждая стадия процесса работы с информацией была выделенной и достаточно хорошо контролируемой. Но времена меняются, и сегодня всё чаще бизнес заявляет о желании обрабатывать информацию не «вчерашнюю», а текущую, в буквальном смысле иметь «обработку в онлайне», причём по отношению к информации достаточно больших объёмов. И здесь, хотим мы этого или нет, мы вынуждены искать новые инструменты.

Какие?
Total votes 34: ↑30 and ↓4 +26
Views 13K
Comments 12

Как распилить монолит на сервисы и сохранить производительность In-memory кэшей без потери консистентности

TINKOFF corporate blog Java *Distributed systems *Kubernetes *

Всем привет. Меня зовут Александр, я Java-разработчик в группе компаний Tinkoff.

В данной статье хочу поделиться опытом решения проблем, связанных с синхронизацией состояния кэшей в распределенных системах. Мы столкнулись с ними, разбивая наше монолитное приложение на микросервисы. Очевидно, что речь здесь пойдет о кэшировании данных на уровне JVM, поскольку с внешними кэшами проблемы синхронизации решаются вне контекста приложения.

В статье я расскажу про наш опыт перехода на сервис-ориентированную архитектуру, сопровождающуюся переездом в Kubernetes, и про решение сопутствующих проблем. Будет рассмотрен подход к организации системы распределенного кэширования In-Memory Data Grid (IMDG), его преимущества и недостатки, из-за которых мы решили написать собственное решение.

В статье рассматривается проект, бэкэнд которого написан на Java. Поэтому речь также пойдет про стандарты в области временного In-memory-кэширования. Обсудим спецификацию JSR-107, несостоявшуюся спецификацию JSR-347, а также особенности кэширования в Spring. Добро пожаловать под кат!
Читать дальше →
Total votes 24: ↑24 and ↓0 +24
Views 7.8K
Comments 17