Этот текст я пишу из лучших побуждений, безо всякой иронии, снобизма и насмешки. Хочу сберечь время и нервы тем, кто поддался на «войти в айти» и прямо сейчас учится сортировать массивы, парсить строки и верит в «да-да, этим ты и будешь заниматься на работе».

Есть такое понятие – ошибка выжившего. Грубо говоря, о явлении, тенденции или событии судят по людям, которые прошли его успешно – выжили. Совершенно игнорируя информацию о тех, кто успеха не достиг. В результате случайная удача интерпретируется как устойчивая вероятность. Если интересна мат.часть – почитайте Нассима Талеба или Даниэля Канемана. Их книги существенно дешевле курсов по ИТ.

Я опишу типичные ошибки тех, кто не выжил. И, соответственно, не вошёл в ИТ. Всё из опыта личных наблюдений.

Да, если «тут всё неправда», «а вот мой друг Коля успешно…» или «а у меня получилось» - прекрасно, текст не про вас и не для вас. Вы и ваш друг Коля – выжившие.

Кажется это уже стало традицией: каждый раз, когда я выхожу на новое рабочее место, моя деятельность начинается с бенчмарков различных SDS-решений. Мой приход во «Флант» не стал исключением. Я попал в команду разработки Kubernetes-платформы Deckhouse, где решили развивать возможность запуска виртуальных машин в Kubernetes. Но для этого сначала потребовалось найти простое и надежное хранилище блочного типа, которое можно предложить клиентам платформы.

Я взял несколько свободных решений и протестировал, как они поведут себя в тех или иных условиях. В первую очередь интересовала производительность DRBD в различных конфигурациях и сравнение с Ceph.

Но рынок программно-определяемых хранилищ не стоит на месте и постоянно растёт. Появляются новые амбициозные проекты, включая недавно релизнутый Mayastor и pet-проект моего товарища-соратника Vitastor. Результаты оказались очень интересными.

В процессе перехода от монолитного приложения к микросервисной архитектуре мы сталкиваемся с новыми проблемами.

В монолитном приложении обычно достаточно просто определить, в какой части системы произошла ошибка. Скорее всего, проблема в коде самого монолита, либо в базе данных. Но когда мы начинаем искать проблему в микросервисной архитектуре, всё уже не так очевидно. Нужно найти весь путь, который прошел запрос от начала до конца, выделить его из сотен микросервисов. Причём многие из них еще и имеют собственные хранилища, в которых также могут возникать как логические ошибки, так и проблемы с производительностью и отказоустойчивостью.

Я долго искал инструмент, который помог бы справиться с такими проблемами (писал об этом на Хабре: 1, 2), но в итоге сделал собственное опенсорсное решение. В статье я рассказываю о преимуществах подхода service mesh и делюсь новым инструментом для его реализации.

Мир не так надежен, чтобы на него опираться

class FileGetContentsHttpClient
{
    public function get($url)
    {
        return @file_get_contents($url);
    }
}

Что такое 500px?

Офис