Cейчас, когда связь с внешними сервисами работает с перебоями, а самым стабильным международным способом созвониться теперь является, внезапно, Steam, VoIP которого точно не блокируется, возникает резонный вопрос: а как коммуницировать хотя бы в рамках собственной компании? Особенно с учетом того, что Discord давно и надежно заблокирован, Slack с рынка ушел, а популярные публичные мессенджеры замедляются или рискуют отправиться в бан? Решение очевидно: поднимать собственные текстовые и VoIP-сервера, о чем мы и поговорим в статье на примере связки Matrix и Jitsi.

Я 10 лет был клиентом AWS и контрибьютором проектов с открытым исходным кодом, а они удалили мой аккаунт и все данные без какого‑либо предупреждения. Ниже — история о том, как «верификация» у AWS превратилась в цифровую казнь и почему нельзя доверять облачным провайдерам, если у вас нет копий данных вне облака.

На 23 июля 2025 года AWS удалил мой аккаунт, которому было 10 лет, и каждый байт данных, который я там хранил. Без предупреждения. Без льготного периода. Без возможности восстановления. Произошла полная цифровая аннигиляция.

Ниже я расскажу историю о катастрофической внутренней ошибке в AWS MENA, 20 днях кошмарного общения с поддержкой, в ходе которого я так и не получил прямого ответа на вопрос «Мои данные ещё существуют?», и о том, что всё это показывает в отношении доверия облачным провайдерам.

Prometheus прекрасно подходит для краткосрочного мониторинга, но у этого решения есть свои ограничения по масштабу, и если вы столкнулись с высоким потреблением памяти/CPU, снижением скорости запросов или вам требуются уникальные лейблы вида user ID, то стоит подумать над внедрением альтернатив. На наш взгляд следующими после Prometheus в линейке стоят Thanos, Cortex, Mimir или VictoriaMetrics. Объективное, насколько это возможно, сравнение характеристик этих решений мы и проведем ниже.

СОДЕРЖАНИЕ

• 3.1. Что важнее: простота или масштаб?
• 3.2. Стоимость
• 3.3. Надёжность и высокая доступность
• 3.4. Насколько подходит по задачам?

• 6.1. Параллельный запуск и проверка
• 6.2. Мониторинг очередей remote_write
• 6.3. Аккуратное отключение Prometheus
• 6.4. Резервное копирование
• 6.5. Тестирование

• 10.1 Используйте recording rules для тяжёлых агрегаций
• 10.2 Не злоупотребляйте лейблами с высокой кардинальностью
• 10.3 Downsample старые точки данных
• 10.4 Осторожно с федерацией Prometheus

В этой статье ведущий администратор баз данных ITSumma Алексей Пономаревский расскажет о том, как мы интегрировали популярный фреймворк для распределенной обработки данных Apache Spark с мощной массивно-параллельной базой данных Greenplum.

Текст будет полезен для разработчиков, решающих схожие задачи по интеграции распределенных фреймворков обработки с реляционными БД, использующих параллельные вычисления.

YAML (.yml) — популярный язык для конфигурационных файлов, широко используемый DevOps в подходе «Инфраструктура как Код» (IaC). Несмотря на то, что работать с ним бывает проще, чем с тем же JSON (особенно в контексте взаимодействия с большими объемами данных), иногда использовать его бывает трудно. В этой статье мы рассмотрим несколько советов, которые помогут упростить процесс создания и редактирования yml-файлов.

Всем привет! ITSumma на связи! Недавно — 8 февраля мы провели вебинар о мониторинге и обслуживании реляционной базы данных Greenplum. 

При всех своих достоинствах у Greenplum есть подводные камни, о которых стоит знать разработчикам и администраторам. Один из таких потенциально опасных моментов — процедура сбора и удаления мусора, её ещё называют вакуумирование, потому что она инициируется командой Vacuum. Работать с вакуумированием нужно деликатно, иначе велик риск надолго нарушить работу всей системы. Как раз о том, как этого избежать, правильно мониторить и очищать таблицы, мы и рассказывали на вебинаре.

Это статья — выжимка нашего мероприятия. Вот что вы из неё узнаете:

Введение

Понимание Извлечения (Extract), Загрузки (Load) и Трансформации (Transform) независимо друг от друга

Всем привет! На связи ITSumma.За 15 лет, что мы делаем нагрузочное тестирование, у нас накопился список самых распространенных ошибок, которые совершают, когда строят и отлаживают инфраструктуру.

Ну список и список скажете вы, но в этой статье мы хотим поделиться не только самими ошибками, но и инструкциями, как их найти. Так что не будем затягивать предисловие и сразу перейдем к делу.

Всем привет! Я Алексей Пономаревский, разработчик решений для платформ сбора и обработки больших данных.

Два года назад мы в ITSumma создали решение для потоковой обработки данных с помощью Apache Spark и базы данных Greenplum — spark-greenplum-connector. Это многофункциональный плагин для Spark, на его основе инженеры могут строить ETL-решения и анализировать данные in-memory.

Изначально мы разработали его, как часть клиентской платформы потоковой обработки данных. Но со временем он прирос одной интересной функциональностью, которая недоступна сейчас в других подобных решениях. В этой статья я хочу сделать краткое сравнение между двумя opensource-продуктами Apache Spark и Flink, а также рассказать об одной интересной особенности Spark, которую мы реализовали в коннекторе.

Всем привет! Меня зовут Сергей Спорышев, я директор направления DevOps-продуктов в ITSumma. В этом тексте я хочу рассказать, как задача по переносу в облако простого на первый взгляд проекта оказалась не такой уж простой и превратилась в целый квест.

«Изначально клиент пришел с запросом на нагрузочное тестирование. Но мы предложили сначала провести аудит и починить проблемы со скоростью работы, а после уже — сделать нагрузочное (если потребуется)».
Алексей Алексеенко, главный системный администратор ITSumma.

Для бизнеса, который планирует развиваться и расти, а не извлекать сиюминутную выгоду, система аналитики практически мастхэв. Она помогает строить бизнес-планы, дает более реальное представление о том, как чувствует себя компания; с её помощью можно принимать решение, основываясь на фактах, а не на догадках. В этой статье мы рассказываем о своем опыте внедрения системы аналитики и той пользе, которую она приносит.

Началось все с того, что мы стали собирать данные из разных источников...

Документация живёт и побеждает