Пользователь
VictoriaMetrics — быстрая и масштабируемая СУБД для хранения и обработки данных в форме временного ряда (запись образует время и набор соответствующих этому времени значений, например, полученных через периодический опрос состояния датчиков или сбор метрик).
Я делаю много ревью для чужого кода на Ансибл и много пишу сам. В ходе анализа ошибок (как чужих, так и своих), а так же некоторого количества собеседований, я понял основную ошибку, которую допускают пользователи Ансибла — они лезут в сложное, не освоив базового.
Для исправления этой вселенской несправедливости я решил написать введение в Ансибл для тех, кто его уже знает. Предупреждаю, это не пересказ манов, это лонгрид в котором много букв и нет картинок.
Ожидаемый уровень читателя — уже написано несколько тысяч строк ямла, уже что-то в продакшене, но "как-то всё криво".
Тестирование производительности — это непрерывный процесс оптимизации, контроля быстродействия систем и подтверждения их отказоустойчивости как на стадии моделирования и проектирования, так и на каждой итерации внесения изменений.
Сейчас в Тинькофф мы активно занимаемся развитием тестирования производительности наших сервисов, в том числе развиваем инструменты для тестирования. В качестве основного инструмента для генерации нагрузки используем Gatling. Вот его основные преимущества:
В этой статье расскажу о двух проектах, которые позволяют нам переиспользовать часто применяемые типовые решения и ускорить разработку проектов Gatling.
Два года назад я уже делал пост Простой failover для вебсайта про okerr. Сейчас есть некоторое развитие проекта, а еще я опубликовал исходный код серверной части okerr под открытой лицензией, поэтому и решил написать на хабр этот небольшой обзор.
[ full size ]
Вам это может быть интересно если вы работаете небольшой командой или вообще один. У вас нет мониторинга и вы не уверены, точно ли он нужен. Либо же вы пробовали какой-то популярный серьезный мониторинг "для больших мальчиков", но для вас он как-то "не взлетел", или работает в почти дефолтной конфигурации и не сильно изменил вашу жизнь. А еще — если вы точно не планируете выделять целого сотрудника (а то и отдел) на то, чтобы тот хотя бы пару часов в день мониторил в дашборд мониторинга или настраивал его.
Дальше я покажу интересные особенности окерра, которые отличают его от некоторых других мониторингов.
При внутреннем мониторинге на наблюдаемых машинах крутится "агент", который передает данные на сервер мониторинга (например, свободное место на дисках). При внешнем — сервер по сети выполняет проверки (например, ping или доступность вебсайта). У каждого подхода свои ограничения. Okerr использует оба варианта. Проверки внутри серверов выполняются очень легким (30Kb) агентом или вашими собственными скриптами и приложениями, а сетевые — через сенсоры okerr в разных странах.
{
"name":"qwerty",
"price":258.25,
"active":true,
"description":null,
}
Прежде чем фича попадет на прод, в наше время сложных оркестраторов и CI/CD предстоит пройти долгий путь от коммита до тестов и доставки. Раньше можно было кинуть новые файлы по FTP (так больше никто не делает, верно?), и процесс «деплоя» занимал секунды. Теперь же надо создать merge request и ждать немалое время, пока фича доберётся до пользователей.
Часть этого пути — сборка Docker-образа. Иногда сборка длится минуты, иногда — десятки минут, что сложно назвать нормальным. В данной статье возьмём простое приложение, которое упакуем в образ, применим несколько методов для ускорения сборки и рассмотрим нюансы работы этих методов.
Мы широко используем микросервисную архитектуру, хоть и не считаем ее панацеей, и чуть больше 2 лет назад начали переходить на язык Go. Он сравнительно прост и, на мой взгляд, очень хорошо подходит для создания простых, небольших и быстрых микросервисов. Эта простота имеет и обратную сторону: из-за неё возникает множество способов решить одну и ту же задачу.
Казалось бы, насколько сильно может отличаться один микросервис, который ходит в базу данных, от другого микросервиса, который ходит в соседнюю базу данных? Например, одна команда использует Go 1.9, glide, стандартный database/sql и одну структуру проекта, а в это же время другая команда использует Go 1.13, modules, sqlx и, конечно же, другую структуру проекта.
Когда один микросервис в компании отличается от другого, а он, в свою очередь, отличается от третьего — это замедляет разработку. А медленная разработка — это убытки повод для оптимизации.
Меня зовут Алексей Партилов, я техлид команды web-разработки в компании Lamoda. В этой статье я расскажу, как мы справляемся с разношерстностью около 40 наших микросервисов на Go. Статья будет полезна разработчикам, которые только вливаются в Go и не знают, с чего начать более сложный проект, чем “helloworld”.
Привет!
Если вы читали наши предыдущие посты (читали же?), то точно помните, что мы в RBK.money очень сильно за опенсорс. Настолько, что выложили в открытый доступ наш антифрод в виде открытых исходников под лицензией Apache 2.0.
Как вы понимаете, нам понравилось. Одного антифрода нам показалось мало, поэтому мы взяли и выложили в опенсорс всю нашу платежную платформу. Вообще всю. От самого первого микросервиса до навороченных систем аналитики, маршрутизации платежей, системы обработки и хранения карточных данных и десятков других микросервисов и пользовательских интерфейсов. Это именно тот код, на котором сейчас, в этот момент работает наш процессинг.
Зачем мы это сделали? Как это работает внутри? Как теперь жить дальше? Читайте под катом. Я гарантирую, что такого вы еще не встречали — еще никто в мире не опенсорсил платежную систему такого уровня.
История меняется прямо сейчас на ваших глазах!
Пользователи ожидают, что работа с сетью происходит «волшебно» и незаметно. Зависит эта волшебность от разработчиков системы и приложений. На систему повлиять сложно, поэтому ограничимся приложением.
Тема эта сложная и проблем там несчётное количество. Обсудим те, с которыми пришлось столкнуться за последние несколько месяцев. Сразу прошу прощения за объём. Покороче никак, слишком много мелочей, на которые стоит обратить внимание.
Автоматическая, защищенная, распределенная, с транзистивными связями (т.е. пересылкой сообщений, когда нет прямого доступа между абонентами), без единой точки отказа, равноправная, проверенная временем, с низким потреблением ресурсов, full-mesh VPN сеть c возможностью "пробивки" NAT — это возможно?
Больше года назад стало известно о планах мессенджера Telegram выпустить собственную децентрализованную сеть Telegram Open Network. Тогда стал доступен объемный технический документ, который, предположительно, был написан Николаем Дуровым и описывал структуру будущей сети. Для тех, кто пропустил — рекомендую ознакомиться с моим пересказом этого документа (часть 1, часть 2; третья часть, увы, всё ещё пылится в черновиках).
С тех пор никаких значимых новостей о статусе разработки TON не было, пока пару дней назад (в одном из неофициальных каналов) не появилась ссылка на страницу https://test.ton.org/download.html, где размещены:
◦ ton-test-liteclient-full.tar.xz — исходники лёгкого клиента для тестовой сети TON;
◦ ton-lite-client-test1.config.json — конфигурационный файл для подключения к тестовой сети;
◦ README — информация о сборке и запуске клиента;
◦ HOWTO — пошаговая инструкция о создании смарт-контракта с помощью клиента;
◦ ton.pdf — обновлённый документ (от 2 марта 2019 г.) с техническим обзором сети TON;
◦ tvm.pdf — техническое описание TVM (TON Virtual Machine, виртуальной машины TON);
◦ tblkch.pdf — техническое описание блокчейна TON;
◦ fiftbase.pdf — описание нового языка Fift, предназначенного для создания смарт-контрактов в TON.
Повторюсь, официальных подтверждений страницы и всех этих документов со стороны Телеграма не было, но объем этих материалов делает их достаточно правдоподобными. Запуск опубликованного клиента совершайте на свой страх и риск.