Вторая часть статьи "Наблюдаемость сетевой инфраструктуры Kubernetes" про рассмотрение Observability инструментов.

В этой части мы сравним разворачиваемые решения в выбранном сетевом сценарии на основе собранных метрик приложения и кластера Kubernetes. Сделаем выводы о дальнейшем использовании инструментов в DevOps/K8S окружении.

Присоединяйтесь к нам, чтобы узнать больше о том, как обеспечить наблюдаемость в Kubernetes и облегчить жизнь разработчиков и администраторов.

Фото с сайта linkerd.io

Пару лет назад ребята из Kinvolk сравнили производительность Linkerd и Istio и узнали, что Linkerd значительно быстрее и меньше Istio везде, кроме одной области. Linkerd использовала больше процессорных ресурсов в плоскости данных (data plane). Недавно мы повторили эти эксперименты с последними версиями обеих service mesh. Как показывают результаты, Linkerd не только по-прежнему заметно быстрее Istio, но и использует на порядок меньше ресурсов памяти и процессора в плоскости данных (data plane). Причем это происходит, даже если число запросов в секунду в три с лишним раза больше, чем в бенчмарке Kinvolk. Вы легко можете это повторить.

А теперь подробности.

Всем здравствуйте! Я расскажу о том, как решал задачу ускорения проверки merge request’ов(MR)  в нашей команде. Почему вообще это понадобилось? Потому что разработчики ленивы экономят силы и обычно не стремятся брать новые MR на проверку, либо выбирают что попроще. Так что я решил сделать бота, который для каждого MR автоматически расставлял бы приоритеты и назначал проверяющего.

Вместо введения

Об этом спрашивают на собеседованиях. Структурированное понимание этого может помочь вам, даже если вы давно строите сложные архитектурные процессы или кодите 20-ый год подряд. Я — программист уже много лет, последние пару из которых пишу на Go в Каруне. Работа работой, а внутренний исследователь не дремлет. И вот я наконец-то решил привести в порядок информацию, разбросанную по разным закоулкам чертогов разума, по добротным книгам и статьям на тему сетевых технологий.

Хочу представить краткую выжимку о работе протоколов. А если тема окажется интересной, могу продолжить работать с ней более детально. Рассмотрим простейший пример: вы ввели некоторый url в адресную строку. Поехали.

Поиск медленных запросов

pg_stats_statements

SELECT *
FROM
  pg_stat_statements
ORDER BY
  total_time DESC;

Добрый день, дорогие хаброжители и в особенности те, которые в той или иной мере интересуются блокчейном. Так уж получилось, что придя работать java-разработчиком в одну компанию, мне пришлось заниматься проектами, использующими блокчейн.

Про сам блокчейн, его особенности и различные реализации в интернете, и на Хабре в частности, можно найти тонну информации. Но чем глубже вопросы, тем меньше на них ответов. В официальной документации fabric очень мало информации про дебаг, а та которая есть заключается в том, что бы просто залогировать весь код и смотреть, что же пошло не так. Русскоязычные разработчики IBM ответили точно так же. Так что в данной статье будет освещена одна из наших бывших проблем, связанная с дебагом чейнкода в одном из проектов Hyperledger, а именно — Fabric (v0.6).

Проблемы, симптомы