На онлайн-конференции ФРИИ «Как построить бизнес на основе технологий» Звиад Кардава, ответственный за developer relations в Google, рассказал о проблемах технологических стартапов в разработке, развитии продукта и управлении процессами, и как их можно решить или избежать.

На конференции HighLoad++ 2016 руководитель разработки «М-Тех» Вадим Мадисон рассказал о росте от системы, для которой сотня микросервисов казалась огромным числом, до нагруженного проекта, где пара тысяч микросервисов — обыденность.

Тема моего доклада — то, как мы запускали в продакшн микросервисы на достаточно нагруженном проекте. Это некий агрегированный опыт, но поскольку я работаю в компании «M-Tех», то давайте я пару слов расскажу о том, кто мы.

Если коротко, то мы занимаемся видеоотдачей — отдаём видео в реальном времени. Мы являемся видеоплатформой для «НТВ-Плюс» и «Матч ТВ». Это 300 тысяч одновременных пользователей, которые прибегают за 5 минут. Это 300 терабайт контента, который мы отдаем в час. Это такая интересная задача. Как это всё обслужить?

Про что сама эта история? Это про то, как мы росли, как проект развивался, как происходило какое-то переосмысление каких-то его частей, какого-то взаимодействия. Так или иначе, это про масштабирование проекта, потому что это всё — ради того, чтобы выдержать ещё больше нагрузки, предоставить клиентам ещё больше функционала и при этом не упасть, не потерять ключевых характеристик. В общем, чтобы клиент остался доволен. Ну и немного про то, какой путь мы прошли. С чего мы начинали.

Всем привет, меня зовут Юрий Буйлов, я руковожу разработкой в CarPrice. Коротко расскажу как и почему мы пришли к микросервисам на PHP и Golang. Что используем, как инструментируем и мониторим наши приложения в production. Далее расскажу о распределенном трейсинге, который обеспечивает нам прозрачность работы сервисов.

Монады используются для компоновки функции (function composition) и избавления от связанного с этим утомительного однообразия. После семи лет программирования на Go необходимость повторять if err != nil превращается в рутину. Каждый раз, когда я пишу эту строку, я благодарю Gopher’ов за читабельный язык с прекрасным инструментарием, но в то же время проклинаю за то, что чувствую себя наказанным Бартом Симпсоном.

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

Вот и подоспели материалы с фестиваля РИТ++ 2017. Мы выступили там с докладами по темам machine learning, front-end и mobile разработки и провели отдельный тематический блок, посвященный микросервисам. Под катом – видеозаписи выступлений на этой секции наших докладчиков и коллег из других компаний. Обязательно загляните, чтобы узнать о подходах к работе с микросервисами и интересных приемах, которые реально использовать для решения ваших задач.