User
Это часть 1 из серии 2 частей практического руководства по HashiCorp Consul. Эта часть в первую очередь ориентирована на понимание проблем, которые решает Consul и как он их решает. Вторая часть больше ориентирована на практическое применение Consul в реальном примере и будет опубликована на следующей неделе. Давайте начнем.
Patroni и Stolon — два наиболее известных и продвинутых решения для оркестрации PostgreSQL и обеспечения высокой доступности (автофейловера) кластеров Leader-Followers конфигурации. Однако инженеры, переходящие со старых проверенных решений (Corosync&Pacemaker) и встроенных из других СУБД, сталкиваются со сложностями в инсталляции этих инструментов и непониманием ролей каждого из компонентов. В данном мастер-классе будет рассмотрен типичный процесс инсталляции кластеров Patroni и Stolon на виртуальных машинах (не в контейнерах), а также разобрано поведение этих кластеров при различных фейлах в инфраструктуре. Весь процесс будет демонстрироваться на трёх виртуальных машинах под управлением vagrant с использованием предварительно подготовленных образов. При желании слушатель может следовать за процессом, предварительно подготовив своё окружение.
За последние пару лет мне довольно часто приходилось сталкиваться с Kubernetes, однако обычно это всегда происходило с позиции разработчика. Посмотреть список подов, их статусы, логи и т.п. В общем, ничего сложного.
Недавно я решил заняться изучением Kubernetes чуть глубже, чтобы лучше понимать, как он работает и что умет. Но тут возникла очевидная проблема: нужна какая-то песочница, в которой можно было бы экспериментировать, не боясь при этом что-то сломать, а ещё лучше иметь возможность в любой момент откатиться назад.
Обычно изучение Kubernetes стоит начинать с minikube - консольной утилиты, которая умеет быстро создавать кластер из одного узла с использованием VirtualBox. Это самый лучший вариант для быстрого старта.
Но есть и другой вариант. Можно взять VirtualBox, создать несколько виртуальных машин, например, с Ubuntu Server и настроить небольшой кластер Kubernetes прямо на своём домашнем компьютере.
Я решил пойти по второму пути, но по ходу настройки начал сталкиваться с различными проблемами, решение которых было для меня не так очевидно, как хотелось бы. Вообще в интернете можно найти достаточно много статей на английском языке, где описан процесс настройки, но, к сожалению, ни одна из них не была для меня достаточно полной. Пришлось собирать информацию по кусочкам из разных источников.
Здесь я решил собрать всё вместе и описать процесс настройки небольшого кластера Kubernetes с использованием VirtualBox настолько подробно, насколько мне самому хотелось бы его видеть. Надеюсь, что эта информация сможет помочь другим разработчикам в их экспериментах.
Осторожно, трафик! В статье очень много скриншотов.
На Хабре очень много статей про прокрастинацию, её уже закрывали, хоронили… но все они очень технические — конечно, это Хабр, сэр!
На мой взгляд, GTD и всякие планы спасения не работают, а чаще усиливают прокрастинацию. Они не решают фундаментальную причину, а пытаются сгладить последствия. Я же хочу предложить вам совсем другой взгляд, основные причины и другие методы решения.
TL;DR> Наш мозг поделен между отдельными и самостоятельными Человеком и Зверем. Разлад между ними — причина прокрастинации, выгорания и случаев, когда мы выбираем не то, что хотим на самом деле. Зверь отвечает за очень многие процессы, а мы не привыкли его слушать.
Я поделюсь своими методами работы со Зверем. Если интересно — добро пожаловать под кат.
EXPLAIN [ANALYZE].
После моего старенького MSI, Huiwei показал себя с лучшей стороны.
Я радовался, как маленький ребенок, но ноутбук был куплен для работы, а работать я привык на linux
Я давно хотел попробовать кеды, но никак не решался, и вот с новым устройством у меня был карт-бланш на любые эксперименты. Я поставил себе KDE NEON и сразу столкнулся с отсутствием жестов и неработающим fingerPrint. С помощью танцев с бубном я завел некоторые жесты (отпечаток пальца не получилось). В браузерах жесты отказывались работать совсем.
Я снес всё, что было, и поставил Ubuntu. Ничего не поменялось, но тут все жесты не работали, как бы я ни старался.
Я снес всё, что было, еще раз и поставил KUbuntu. Ничего не поменялось!
И тут я вспомнил про WSL(Windows Subsystem for Linux)
Я снес linux и вернул windows
Данные Twitter можно получить множеством способов — но кому хочется заморачиваться и писать код? Особенно такой, который будет работать без перебоев и перерывов. В Elastic Stack вы можете с легкостью собирать данные из Twitter и анализировать их. Logstash может в качестве входных данных собирать твиты. Инструмент Kafka Connect, которому посвящена недавняя статья, тоже предоставляет такую возможность, но Logstash может отправлять данные во многие источники (включая Apache Kafka) и проще в использовании.
В этой статье мы рассмотрим следующие вопросы:
Привет, меня зовут Иван, и я делаю Авито Доставку. Когда пользователь покупает товар с доставкой, мы показываем ему список отделений служб доставки с ценами. Цена доставки может меняться от отделения к отделению. Мы смотрим на область карты, где покупатель ищет товар и информацию по объявлению, например, координаты продавца, вес и размеры товара. И на выходе показываем человеку список отделений с адресами и ценой доставки в каждое из них.
В ходе разработки калькулятора цены доставки возникла такая задача: есть структура базы данных PostgreSQL и запрос к ней от сервиса на Go. Нужно заставить всё это работать достаточно быстро. В итоге нам удалось поднять пропускную способность сервиса с 50 до 5000 RPS и выявить пару нюансов при общении сервиса с базой. Об этом и пойдёт рассказ.
Вы любите просыпаться от звонка/сообщения руководителя или бизнес-партнера с просьбой срочно проверить данные и актуальность дашбордов? Я - нет.
Сегодня, когда данные приобретают поистине колоссальное значение, я расскажу как сделать шаг вперед навстречу управляемому и прогнозируемому качеству аналитики с точки зрения DWH, и работы с данными в общем.
Внедрение мониторинга и проактивное устранение проблем позволят выйти на принципиально новый уровень зрелости информационных и аналитических сервисов. И, возможно, помогут обеспечить здоровый и крепкий сон инженеров.
text, а поля типа varchar(n).
Всем привет! Меня зовут Олег Сидоренков, и я работаю в компании ДомКлик руководителем команды инфраструктуры . Эксплуатируем кубик в проде уже больше трёх лет и за это время пережили с ним много разных интересных моментов. Сегодня я поведаю вам, как при правильном подходе, можно выжать из "ванильного" Kubernetes еще больше производительности для вашего кластера. Ready steady go!
