Спільнота єднає усіх кого цікавлять великі навантаження, масштабування, та інші речі без яких не можливий ні один сучасний великий проект. Дописи в спільноту покривають різні мови та технології.
Цікавий суб'єктивний опис відмінностей між двома провідними cloud SQL платформами.
Підсумування досить типове: якщо це типовий проект без специфіки, тоді якщо ви вже зв'язались з LAMP-о подібними платформами, тоді Amazon RDS, якщо Miсrosoft платформи, тоді SQL Azure.
После статьи об архитектуре connect.ua многие спрашивали о подсистеме обслуживания медиа файлов, поэтому в этой статье речь пойдет о масштабируемых и производительных системах обслуживания медиа.
Что такое подсистема хостинга медиа вообще? Это часть системы, которая отвечает за загрузку, сохранение, преобразование (транскодирование) и отдачу медиа файлов. Зачастую эта система является наиболее ресурсоемкой ввиду больших объемов данных и процессорных затрат.
Connect.ua — це перший український соціальний сервіс. За два роки проект виріс у досить великий, а отже має свою власну історію масштабування і зростання.
Під час росту ми перепробували велику кількість технологій та підходів, якими я і хочу поділитися в цій статті.
У цій статті поговоримо про один із найбільш гучних і зростаючих проектів — Twitter.com (далі — Твіттер).
Розробка і розвиток цього проекту збігається із класичною схемою вдалого стартапу. Стартував проект з простенького прототипу, написаного нашвидкоруч на платформі Ruby-on-Rails. Після цього в проекті була зроблено величезна кількість змін в архітектурному і технічному плані. Твіттер не раз стикався і долав проблеми швидкого зростання навантаження.
Для начала, некоторые поразительные показатели проекта Ebay.com:
— Более 89 миллионов активных пользователей
— 190 миллионов товаров в 50 тыс. категорий
— Более 8 миллиардов URL запросов в день
— Большая динамика развития — сотни новых функциональных улучшений каждые 3 месяца
— 39 стран, 9 языков, 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, круглый год
— 70 миллиардов операций чтения/записи в день
— Обработка 50 Тб данных в день
— Анализ 50 Пб данных каждый день
Як стало відомо, для свого cloud рішення .
Tomcat та Jetty є сервлет контейнерами які відповідають відповідним специфікаціям. Tomcat є більш «важчим», Jetty є більш «легшим».
Основні причини:
1) Менші потреби памяті
2) Більша архітектурна гнучкість (можна легше міняти частини контейнера)
3) Ширше впровадження як вбудований сервер до фреймворків
Ось так. Працював з обома контейнерами, не можу сказати нічого поганого ні про один з них. просто вибрала що краще підходить до даного випадку.
Цікавий опис підходу до поєднання MySQL+Memcached коли сервери є розподілені географічно.
Описані проблеми цілісності кешу та проблеми, які можуть виникнути коли буде розсинхронізація даних.
Вийшла нова версія потужної платформи для масштабованих аплікацій GigaSpaces 7.0 XAP.
GigaSpaces використовується як in-memory база даних з можливістю паралельної обробки даних. Реалізація дозволяє добитись дуже хороших показників масштабованості, хоча і вимагає використання API яке є розширенням JavaSpaces API. GigaSpaces доступне як для Java так і для .Net платформ.
Зміни у новій версії:
Cутєво покращена продуктивність
Зменшено використання пам'яті на 50%. Тобто можна вміщати на 50% більше на одному вузлі
Сутєво покращене локальне читання з партицій
Нове адміністративне API
Покращено підтримку стандартів Java EE. Відтепер немає необхідності спеціально модифіковувати WAR файли
Покращено роботу Map/Reduce на спейсах(spaces)
Вдосконалено асинхронні операції
Більш детальніший список доступний на офіційному .
GigaSpaces є платний, але доступні Community версії, які дозволяють безкоштовно ознайомитись з можливостями платформи.
Завантажити платформу можна з .