Все организации шлют нам данные не синхронно, то есть за день нам могут прийти данные и от 10 и от 500 организаций. Средний размер видео это 2-3гб. Что связанно с CentOS, хоть сама Luna и поставляется в докере, но Visionlabs предоставляет свои бинарники и скрипты развертывания и обслуживания написанные под CentOS. Так же они поставляют свои пакеты, нужные для работы системы в виде rpm.
Как было описано выше, у нас 3 ноды и трансирование журнала WAL. Выбрали этот метод из за большой надежности и простоты в эксплуатации) Подробнее написали ребята из Postgres Pro, https://postgrespro.ru/docs/postgrespro/10/warm-standby
Отвечает автор: У нас речь идет не о миллионах, а скорее о сотнях тысяч клиентов и довольно тяжелых запросах. И по опыту лучше вместо одного очень мощного сервера взять несколько средней мощности и распределить нагрузку на них :)
Настройки Tomkat и Netty брались по-умолчанию. Цель эксперимента показать как себя ведет каждый сервер под капотом и как видно на скринах томкат создает огромное количество потоков в своем thread pool и использует эти потоки не эффективно. А Netty ограничивает количество потоков до количества ядер используемых процессором и они работают постоянно
Очень крутая работа, спасибо за вдохновение. На исходник на скетчфабе наткнулись сильно позже, а первый вариант видели, кажется, в виде гифки на пинтересте. Шлем лучи респекта и благодарности!
Отвечает автор:
Все организации шлют нам данные не синхронно, то есть за день нам могут прийти данные и от 10 и от 500 организаций. Средний размер видео это 2-3гб. Что связанно с CentOS, хоть сама Luna и поставляется в докере, но Visionlabs предоставляет свои бинарники и скрипты развертывания и обслуживания написанные под CentOS. Так же они поставляют свои пакеты, нужные для работы системы в виде rpm.
По ценам не можем сориентировать, к сожалению :(
Отвечает автор статьи:
Когда происходит батчинг, React собирает все обновления стейта в очередь и вызывает их, а ререндер происходит после всех вызовов обновления стейта. Вот здесь подробнее про этот процесс https://gaopinghuang0.github.io/2020/12/21/react-batched-update
Как было описано выше, у нас 3 ноды и трансирование журнала WAL. Выбрали этот метод из за большой надежности и простоты в эксплуатации) Подробнее написали ребята из Postgres Pro, https://postgrespro.ru/docs/postgrespro/10/warm-standby
Отвечает автор: У нас речь идет не о миллионах, а скорее о сотнях тысяч клиентов и довольно тяжелых запросах. И по опыту лучше вместо одного очень мощного сервера взять несколько средней мощности и распределить нагрузку на них :)
Настройки Tomkat и Netty брались по-умолчанию. Цель эксперимента показать как себя ведет каждый сервер под капотом и как видно на скринах томкат создает огромное количество потоков в своем thread pool и использует эти потоки не эффективно. А Netty ограничивает количество потоков до количества ядер используемых процессором и они работают постоянно