→ Вводная часть (со ссылками на все статьи)

Сложные системы (распределённые/крупные/со сложной логикой/сложной системой данных) – как живой организм: подвижный, изменчивый и самостоятельный. Всё это требует постоянного контроля со стороны разработчиков/администраторов/DevOps-инженеров.

К этому выводу я пришёл, когда система несколько раз «загибалась» в ходе её разработки, настройки сервера и эксплуатации. Это натолкнуло меня на мысль, что мониторинг должен осуществляться не только на этапе производственной эксплуатации, но и на этапе разработки.

Обо всём по порядку…

Источник

Всем привет! Сегодня мы продолжим рассказывать про облачное хранилище Техносерв Cloud, но уже с точки зрения эксплуатации. Ни одна ИТ-инфраструктура не обходится без инструментов мониторинга и управления, и наше облако не исключение. Для решения повседневных задач, связанных с мониторингом, мы используем продукты с открытым исходным кодом, одним из которых является стек ELK. В этой статье мы расскажем, как в нашем облаке устроен мониторинг журналов, и как ELK помог нам пройти аудит PCI DSS.

Приветствую бойцов невидимого бэкенда!

Вы уже почитали обзоры MongoDB. Вероятно, прошли отличные онлайн-курсы на university.mongodb.com. Конечно, у вас уже есть многообещающий проект-прототип с использованием MongoDB.

Что мы можем ждать от MongoDB на этом этапе?

• Удешевление хранилища — чтение с ведомых реплик экономит iops мастера, не требуется RAID, отказ одного диска не фатален.
• Повышаем скорость разработки — можно допустить бОльшую небрежность в проектировании структур данных, т.к. мы вполне можем все исправлять на работающем приложении.
• Повышаем отзывчивость приложения — независимо от разработки, легко увеличить число ведущих реплик или количество шардов, чтобы компенсировать возросшую нагрузку на приложение.
• Повышаем надежность приложения — независимо от разработки, убираем единую точку отказа.

И вот, вы готовы ввязаться в бой — выпустить проект на публику.

Допустим, вы решили создать проект активно использующий блокчейн. Для хранения данных о товарах и их производителях, для учета транспортных средств и т.п. Будет разумно проверить работу всех узлов на всех стадиях и не по одному разу. Встает проблема: записи в блокчейне не бесплатны, а если тестов много, то это может влететь в копеечку.

Специально для таких случаев существует режим “test mode”, когда монеты можно добывать центральным процессором любого маломощного ПК, но при этом они обладают всеми немонетарными свойствами “больших” монет EMC. Тестовые монеты можно пересылать на тестовые же адреса, создавать сколько угодно блокчейн-записей NVS, а кошельки в этом режиме объединять в testnet.

Сделать это очень просто:

Для начала надо скачать и установить последний кошелек Emercoin. Затем открыть emercoin.conf* и прописать:

testnet=1

Запустить кошелек и немного подождать. Клиент найдет тестовый сервер-сид и синхронизирует в течении минут блокчейн. Если клиент долго не может найти сида, заходим в консоль и указываем сид мануально:

addnode 188.166.12.157 add

Пару месяцев назад мы переехали из Амазон на свои выделенные сервера(Hetzner), одна из причин тому была высокая стоимость RDS. Встала задача настроить и запустить master-slave кластер на выделенных серверах. После гугления и прочтения официальной документации, было принято решение собрать свое собственное решение высокодоступного асинхронного кластера Postgres.

В предыдущей статье я рассказал, как Docker использует виртуальные интерфейсы Linux и bridge-интерфейсы, чтобы установить связь между контейнерами по bridge-сетям. В этот раз я расскажу, как Docker использует технологию vxlan, чтобы создавать overlay-сети, которые используются в swarm-кластерах, а также где можно посмотреть и проинспектировать эту конфигурацию. Также я расскажу, как различные типы сетей решают разные задачи связи для контейнеров, которые запущены в swarm-кластерах.

Я предполагаю, что читатели уже знают, как разворачивать swarm-кластеры и запускать сервисы в Docker Swarm. Также в конце статьи я приведу несколько ссылок на полезные ресурсы, с помощью которых можно будет изучить предмет в деталях и вникнуть в контекст обсуждаемых здесь тем. Опять же, буду ждать ваших мнений в комментариях.

ZFS является одной из самых нафаршированных файловых систем (ФС), а главное — она заботится о сохранности нашей информации. Да, она не является «серебряной пулей», но в своей области показывает прекрасные результаты.

Проект ZFS on Linux изначально был создан для портирования существующего кода из Solaris. После закрытия его исходного кода совместно с сообществом OpenZFS проект продолжил разработку ZFS для Linux. Код может быть собран как в составе ядра, так и в виде модуля.

Сейчас пользователь может создать пул с последней совместимой с Solaris версией 28, а также с приоритетной для OpenZFS версией 5000, после которого началось применение feature flags (функциональные флаги). Они позволяют создавать пулы, которые будут поддерживаться в FreeBSD, пост-Sun Solaris ОС, Linux и OSX вне зависимости от различий реализаций.

В 2016 году был преодолён последний рубеж, сдерживавший ZFS на Linux — многие дистрибутивы включили его в штатные репозитории, а проект Proxmox уже включает его в базовую поставку. Ура, товарищи!

Рассмотрим как наиболее важные отличия, так и подводные камни, которые есть в настоящее время в версии ZFS on Linux 0.6.5.10.

В этой статье мы представим разноплановые функциональные инструменты разработчика, доступные на официальных маркетах для iOS, Android и Mac, которые способны облегчить жизнь как начинающим кодерам, так и более опытным разработчикам. Возможно, вы обнаружите в нашем списке интересную для себя утилиту, о которой по каким-либо причинам не слышали, и найдете ей применение.

Сегодня разработчики не представляют себе высоконагруженную систему без базы данных. Этот способ хранения информации становится культовым. Мы привыкли работать с базой данных каждый день, но все же есть тёмные пятна. Одно из них – производительность. Написано множество статей о настройке, оптимизации базы данных и т.д. Они полезны, если у вас уже есть база данных (БД) и её производительности недостаточно. Но эти статьи не помогут, если вам нужно запустить базу данных в облачных сервисах, таких как AWS, Azure, Rackspace и т.д.

Давно меня посетила идея организовать маленькое сетевое хранилище дома. Для чего? В первую очередь для фото, и еще нескольких файлов которые не хотелось бы потерять. Ну раз уж пошла такая пляска то и организация человеческой медиатеки.

Смотрел я на модели именитых брендов, такие как дели Synology и QNAP, даже чуть не взял QNAP TS-469 Pro, но жаба таки сделала свое дело.

Начал я бороздить просторы интернета в поисках публикаций с вариантами постройки хранилищ своими ручками, это и интересно и мне тогда показалось что дешевле

Если настроил резервное копирование, не забил, не сэкономил — уже молодец. Но бэкап еще нужно уметь правильно готовить.

Лично у меня ощущение, что некоторые администраторы своей настольной книгой сделали специздание Остера с вредными советами по настройке бэкапа для оптимистов, не верящих в закон Мерфи.

Сегодня решил выложить свой короткий хит-парад с реальными историями, с которыми приходилось сталкиваться за время работы на стороне сервис-провайдеров и клиентов. После каждого такого случая виновник торжества остро чувствует, что ему в компании больше не рады, и понимает, что самое время обновить резюме на ХХ.

Читайте и мотайте на ус.

Современные масштабируемые системы состоят из микросервисов, каждый из которых отвечает за свою ограниченную задачу. Такая архитектура позволяет не допускать чрезмерного разрастания исходного кода и контролировать технический долг.

В нашем проекте десятки микросервисов, каждый из которых зарезервирован: две или более абсолютно идентичных копии сервиса установлены на разных физических серверах, и клиент (другой микросервис) может обращаться к любой из них независимо.

Если микросервис перестает отвечать на запросы в результате аварии, его клиенты должны быть мгновенно перенаправлены на резервный. Для управления потоком запросов часто используют так называемые очереди сообщений (message queues).

Недавно используемая нами очередь перестала нас устраивать по параметрам отказоустойчивости и мы заменили ее. Ниже мы делимся нашим опытом выбора.

Хабр, это доклад с одного из «не главных» залов Highload++ 2016. Артём ximaera Гавриченков, технический директор Qrator Labs, рассказывает про прикладное шифрование, в том числе, в высоконагруженных проектах. Видео и презентация в конце поста — спасибо Олегу Бунину.

Приветствую! Мы продолжаем находиться на сессии про HTTPS, TLS, SSL и всё такое.
То, о чём я сейчас буду говорить — не какой-то туториал. Как говорил мой преподаватель в университете по базам данных, Сергей Дмитриевич Кузнецов: «Я не буду учить вас настраивать Microsoft SQL сервер — пусть это делает Microsoft; не буду учить вас настраивать Oracle — пусть это делает Oracle; не буду учить вас настраивать MySQL — делайте это сами».

Точно так же и я не буду учить вас настраивать NGINX — это всё есть на сайте у Игоря Сысоева. Что мы обсудим, так это некий общий взгляд на проблематику и на возможности для решения проблем, которые возникают при внедрении шифрования на публичных сервисах.

Последний раз я писал про Centrifugo чуть больше года назад. Пришло время напомнить о существовании проекта и рассказать, что произошло за этот период времени. Чтобы статья не скатилась в скучное перечисление изменений, я попробую сконцентрировать внимание на некоторых Go библиотеках, которые помогли мне в разработке – возможно, вы почерпнете для себя что-то полезное.

Мы уже упоминали, что в этом году тематика конференции PG Day’17 Russia значительно расширилась. Совместно с компанией Percona мы сформировали отдельный поток выступлений по MySQL/NoSQL. Помимо докладов от ведущих специалистов по открытым базам данных и no sql решениям, в рамках конференции состоятся также 2 эксклюзивных мастер-класса от ведущих специалистов Percona — Петра Зайцева и Светы Смирновой.



На мастер-классах будут рассмотрены самые различные темы по базам MySQL: создание и использование тестового сервера, тонкости отладки медленных запросов, особенности систем блокировок, влияние оборудования и конфигурации на производительность, сбор данных с минимальной нагрузкой на сервер.

Сегодня предлагаем вашему вниманию перевод небольшого обзора, в котором Света Смирнова ‒ старший инженер службы технической поддержки Percona и Анастасия Распопина, специалист по маркетингу, сравнивают как PostgreSQL и MySQL справляются с миллионами запросов в секунду.

5-го июля для участников PG Day’17 Светлана более подробно расскажет про архитектуру MySQL сервера и специфику работы с разными его частями, такими как оптимизатор, табличные движки, системы блокировок.

Анастасия: Могут ли базы данных с открытым исходным кодом справиться с миллионом запросов в секунду? Многие защитники открытого исходного кода ответят «да». Однако утверждений недостаточно для обоснованных доказательств. Именно поэтому в этой статье мы делимся результатами тестов от Александра Короткова (директора отдела разработки, Postgres Professional) и Светы Смирновой (главный инженер по техническому обслуживанию, Percona). Сравнительное исследование производительности PostgreSQL 9.6 и MySQL 5.7 будет особенно полезно для сред с несколькими базами данных.

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

Сегодня поговорим о bash-скриптах. Это — сценарии командной строки, написанные для оболочки bash. Существуют и другие оболочки, например — zsh, tcsh, ksh, но мы сосредоточимся на bash. Этот материал предназначен для всех желающих, единственное условие — умение работать в командной строке Linux.

Доброго времени суток, жителям Хабра!

Когда число управляемых серверов достигает нескольких десятков, а то и сотен, приходится искать решение по автоматической настройке и управлению таким парком. Тут на помощь приходит Puppet. Почему Puppet? Puppet кроссплатформенный, имеет богатое сообщество, имеет множество готовых модулей (4800+), имеет Enterprise версии. Все эти плюсы не дают усомнится в мощи данного продукта. Но управлять из консоли таким «комбайном» не так просто. Потому для удобного управления и настройки Puppet был разработан Foreman. Далее установка и настройка этой связки на примере задачи управления SSH-ключами.

Discord продолжает расти быстрее, чем мы ожидали, как и пользовательский контент. Чем больше пользователей — тем больше сообщений в чате. В июле мы объявили о 40 млн сообщений в день, в декабре объявили о 100 млн, а в середине января преодолели 120 млн. Мы сразу решили хранить историю чатов вечно, так что пользователи могут вернуться в любой момент и получить доступ к своим данным с любого устройства. Это много данных, поток и объём которых нарастает, и все они должны быть доступными. Как мы это делаем? Cassandra!

В конце июля 2016 года в корпоративном блоге Uber появилась поистине историческая статья о причинах перехода компании с PostgreSQL на MySQL. С тех пор в жарких обсуждениях этого материала было сломано немало копий, аргументы Uber были тщательно препарированы, компанию обвинили в предвзятости, технической неграмотности, неспособности эффективно взаимодействовать с сообществом и других смертных грехах, при этом по горячим следам в Postgres было внесено несколько изменений, призванных решить некоторые из описанных проблем. Список последствий на этом не заканчивается, и его можно продолжать еще очень долго.

Наверное, не будет преувеличением сказать, что за последние несколько лет это стало одним из самых громких и резонансных событий, связанных с СУБД PostgreSQL, которую мы, к слову сказать, очень любим и широко используем. Эта ситуация наверняка пошла на пользу не только упомянутым системам, но и движению Free and Open Source в целом. При этом, к сожалению, русского перевода статьи так и не появилось. Ввиду значимости события, а также подробного и интересного с технической точки зрения изложения материала, в котором в стиле «Postgres vs MySQL» идет сравнение физической структуры данных на диске, организации первичных и вторичных индексов, репликации, MVCC, обновлений и поддержки большого количества соединений, мы решили восполнить этот пробел и сделать перевод оригинальной статьи. Результат вы можете найти под катом.

На конференции HighLoad++ 2016 Олег Облеухов рассказал о не требующей при росте нагрузки вмешательства администратора архитектуре, которую он спланировал и внедрил в компании InnoGames.

Всем привет. Буквально пару слов обо мне. Меня зовут Олег, до этого я работал в компании «Яндекс», жил в замечательном городе Санкт-Петербурге. Сейчас я переехал в Германию и работаю в InnoGames. Компания занимается разработкой онлайн-игр. На счету 150 миллионов пользователей — достаточно большая компания, ну поменьше, чем «Яндекс», конечно. И сегодня мы поговорим с вами о том, как сделать высоконагруженный сервис без данных о нагрузке, не зная её количество.

Прежде чем мы начнем. Теперь вы все знаете обо мне, я хотел бы узнать немножко об аудитории. Поднимите руку те, кто использует Docker на продакшне? Ну треть зала примерно, хорошо. А теперь из тех, кто поднял руку, поднимите те, кто доволен использованием Docker на продакшне? Значительно меньше. А теперь ещё более сложный вопрос. Те, кто доволен использованием Docker на продакшне, поднимите руку те, кто сисадмин или инженер, или еще кто-то не-разработчик. Я вижу троих. Окей.

На самом деле мы не будем сегодня разговаривать о Docker. Но мы будем разговаривать о CRM. Я вам расскажу, что это такое, зачем нам нужна эта система.