Быстрее всего статьи, написанные сотрудниками GridGain, появляются в глобальном корпоративном блоге. Короткие видео и выступления на английском языке можно найти на корпоративном канале Youtube. Apache Ignite и GridGain тьюториалы выложены здесь, а для демо отведен отдельный репозиторий.

В 2014 году компания GridGain Systems передала в Apache Software Foundation разработанный ее сотрудниками код — платформу для вычислений в оперативной памяти. Так появился Apache Ignite Сотрудники компании GridGain продолжают участвовать в развитии проекта. Если у вас есть вопрос про Apache Ignite, на user list или на Stack Overflow вам весьма вероятно ответит контрибьютор, работающий в GridGain. У русскоязычного сообщества также есть свой Телеграм-чат и Youtube-канал с записями докладов.

Подготовка среды

В данной статье я расскажу об эволюции компонента выбора метрик, который используется в GridGain Control Center, а также об изменениях, которые он претерпевал как во внешнем виде, так и в еще большей степени в логике своей работы. Идея, которую я попытаюсь донести до читателей, звучит так: «Любой компонент интерфейса претерпевает серию изменений, в результате которых он либо становится более удобным в использовании, либо от него полностью отказываются».

Мониторинг сложных распределенных систем может стать настоящей головной болью как с точки зрения первичной настройки метрик и поддержания их актуальности, так и с точки зрения производительности. Легче всего предотвратить большинство проблем заранее, ещё на стадии проектирования.

Необходимое отступление: кластер в Apache Ignite

Представим, что вам нужно настроить мониторинг распределённой базы данных, такой как GridGain. Метрики положим в Prometheus. Графики нарисуем в Grafana. Про систему оповещения не забудем – для этого настроим Zabbix. Для анализа трейсов воспользуемся Jaeger. Для управления состоянием и CLI хорош. А для SQL запросов воспользуемся бесплатным JDBC клиентом вроде DBeaver.

Теперь настраиваем для каждого из инструментов систему аутентификации, чтобы никакая информация не просочилась, и мы у цели. В итоге получили связку инструментов, которая сложнее самой распределённой системы, ради которой всё затевалось.

А теперь наймем для поддержки и настройки всего этого зверинца команду специалистов и будем жить долго и счастливо. Или нет, потому что столько ресурсов мы на эту задачу просто не получим. Придется искать способы удешевить обслуживание. В GridGain моя команда для этого написала собственный инструмент, закрывающий все потребности распределенной In-Memory платформы Apache Ignite или ее корпоративной версии GridGain.

Control Center умеет работать с GridGain начиная с версии 8.7.23 любой редакции, а также с Apache Ignite версии не младше 2.8.1.

В Москве

15 марта, Санкт-Петербург — ODS SPB Meetup #5

28 марта, Москва — Scalability Meetup #7

Цель моего поста — рассказать о C++ API распределенной базы данных Apache Ignite, который называется Ignite C++, а также о его особенностях.

О самом Apache Ignite на хабре писали уже не раз, так что наверняка некоторые из вас уже примерно представляют, что это такое и зачем нужно.

Кратко об Apache Ignite для тех, кто пока с ним не знаком

Не буду вдаваться в подробности о том, как появился Apache Ignite и чем отличается от классических баз данных. Все эти вопросы уже поднимались тут, тут или тут.

Итак, Apache Ignite — это по сути быстрая распределённая база данных, оптимизированная для работы с оперативной памятью. Сам Ignite вырос из дата грида (In-memory Data Grid) и до недавнего времени позиционировался как очень быстрый, находящийся полностью в оперативной памяти распределённый кэш на основе распределенной хэш-таблицы. Вот почему, кроме хранения данных, в нем есть множество удобных фич для их быстрой распределенной обработки: Map-Reduce, атомарные операции с данными, полноценные ACID транзакции, SQL запросы по данным, так называемые Continues Queries, дающие возможность следить за изменением определённых данных и другие.

Однако недавно в платформе появилась поддержка постоянного хранилища данных на диске. После чего Apache Ignite получил все преимущества полноценной объектно ориентированной базы данных, сохранив при этом удобство, богатство инструментария, гибкость и быстроту дата грида.

11 сентября (Москва) Apache Ignite Meetup Moscow #4

• Open source-сообщество;
• Власть и деньги в open source;
• Как стать контрибьютором и коммитером, и зачем это нужно.

Новый вариант топологии: звезда вокруг ZooKeeper

Привет! Ниже — расшифровка видеозаписи выступления на митапе Apache Ignite сообщества в Петербурге 20 июня. Загрузить слайды можно по ссылке.

Есть целый класс проблем, с которыми сталкиваются начинающие пользователи. Они только что скачали себе Apache Ignite, запускают первые два-три-десять раз, и приходят к нам с вопросами, которые решаются схожим образом. Поэтому предлагаю создать чек-лист, который сэкономит вам много времени и нервов, когда вы делаете свои первые приложения на Apache Ignite. Мы поговорим о подготовке к запуску; как сделать так, чтобы кластер собрался; как запустить какие-нибудь вычисления в Compute Grid; как подготовить модель данных и код, чтобы можно было записать в Ignite свои данные и потом их успешно прочитать. И главное: как ничего не сломать с самого начала.