То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Привет, меня зовут Сергей Качеев, я старший разработчик в отделе сетевой инфраструктуры Яндекса. Сегодня я расскажу целый сетевой детектив о том, как мы искали баг, который убивал DNS сервер Unbound. Приготовьтесь, он будет долгим.

Всё началось с того, что мне предложили помочь ребятам из команды DNS найти такие метрики и наборы запросов, по которым будет однозначно понятно, какие настройки влияют на производительность Unbound и какие запросы вызывают у него проблемы.

В самом начале на графиках нагрузочного тестирования я увидел очень плохие результаты: случайным образом абсолютно все запросы нагрузочного теста таймаутились, но сервер, который был под нагрузкой, никак не реагировал на проблему. Как выяснилось позже, по чистой случайности я допустил ошибку в конфигурации нашего плагина Pandora, и в итоге он сам ходил в DNS на каждый запрос, чтобы узнать ip адрес тестируемого сервера. Возможно, это сыграло мне на руку и помогло найти первую из проблем, а потом и вовсе задало вектор поисков остальных багов. А в Unbound их накопилось достаточно.

Введение

0. Зачем вообще что-то оптимизировать?
  
1. Оптимизация ОС (FreeBSD)
  1.1 Переход на 7.х 
  1.2 Переход на 7.2
  1.3 Переход на amd64
  1.4 Разгрузка сетевой подсистемы
  1.5 FreeBSD и большое кол-во файлов
  1.6 Softupdates, gjournal и mount options
  
2. Оптимизация фронтенда (nginx)
  2.1 Accept Filters
  2.2 Кеширование
  2.3 AIO
  
3. Оптимизация бэкенда
  3.1 APC
  3.1.1 APC locking
  3.1.2 APC hints
  3.1.3 APC fragmentation
  3.2 PHP 5.3
  
4. Оптимизация базы данных
  4.1 MySQL 
  4.1.1 Переход на 5.1
  4.1.2 Переход на InnoDB
  4.1.3 Встроеный кеш MySQL - Query Cache
  4.1.4 Индексы
  
4.2 PostgreSQL
  4.2.1 Индексы
  4.2.2 pgBouncer и другие.
  4.2.3 pgFouine
  
4.3 Разгрузка базы данных
  4.3.1 SphinxQL
  4.3.2 Не-RDBMS хранилище
  4.4 Кодировки
  4.5 Асинхронность
  
Приложение. Мелочи.
  1. SSHGuard или альтернатива.
  2. xtrabackup
  3. Перенос почты на другой хост
  4. Интеграция со сторонним ПО
  5. Мониторинг
  
 6. Минусы оптимизации