🎤 В 10:00 стартуют первые доклады Saint HighLoad++ 2025, приходите:
🔴 «Зал №1 Башня»: Как выбрать технологии для высоконагруженного проекта и не привлечь внимание санитаров. Дмитрий Кривопальцев, Вадим Клеба (Яндекс 360)
Можно ли писать современные HL- и HA-проекты на Python, Ruby или PHP? Или же теперь мы никогда не вынырнем из Golang, Java и Rust? А что там с базами? PostgreSQL ли единой...
🔴 «Зал 02 / Зелёный»: Устройство и наилучшие сценарии использования колоночного движка Apache Doris. Секретный спикер. Доклад без записи и без трансляции
Apache Doris позиционирует себя как конкурент Elastic в задаче обработки логов, при этом своей отличительной чертой называет более высокую производительность. Даже независимые замеры показывают, что Doris действительно заметно быстрее пишет и читает на сравнимом железе. В докладе мы рассмотрим, какие технологические решения лежат в основе такой скорости. Многие из этих решений реализованы в ClickHouse и Umbra, но в Doris они собраны вместе и переработаны для конкретной задачи. Приходите на доклад, чтобы узнать, как Apache Doris меняет правила игры в мире аналитических баз данных.
🔴 «Зал 03 / Розовый»: Когда Seq Scan не миновать: Data Skipping в новом колоночном движке Tarantool. Андрей Саранчин (VK Tech, Tarantool)
Доклад от разработчика in-memory базы данных Tarantool о том, как они делали индекс для нового колоночного движка. In-memory базы данных обладают своей спецификой, поэтому разработчикам пришлось придумать свой подход и собственные структуры данных: B-дерево с модифицированным алгоритмом балансировки.
🔴 «Зал 04 / Синий»: Семь кругов финтеха: драма в двух эпизодах. Маргарита Моногарова (Altenar)
Автор на примерах и собственном опыте расскажет, почему интеграция — это не просто взять и вызвать API. Разбор проблемных ситуаций и exception paths поможет ИТ-специалистам при интеграции различных систем (и финтех-систем в первую очередь) не допускать ошибок, которые могут дорого стоить.
🔴 «Зал 05 / Красный»: Эволюция векторного поиска в YDB: от базовых методов к масштабируемому глобальному индексу. Александр Зевайкин (YDB)
Хотите знать, что же такое векторный поиск? Хотите знать, причем здесь ИИ? А как сделать так, чтобы он был быстрым? А как сделать так, чтобы он масштабировался на множество нод? Приходите на доклад о том, как векторный поиск со всеми этими свойствами сделан внутри YDB.
🔴 «Зал 06 / Оранжевый шатер»: Лего-стенд. История сборки универсальной тестовой лаборатории из 30+ устройств и метров кабелей. Евгений Деркач (ИнфоТеКС)
Ламповая история о том, как обуздать привычный рутинный хаос, всего лишь изменив к нему подход. Рекомендуется к посещению всем, кто скучает по порядку на рабочем месте.
🔴 «Зал 07 / Голубой шатер»: Как сэкономить гигабайты памяти в Istio Sidecars. Максим Чудновский (СберТех)
Если вас от использования Service Mesh Istio останавливало только его прожорливость к вычислительным ресурсам, то этот доклад вам покажет варианты по уменьшению потребления им этих ресурсов.
🔴 «Зал 08 / Фиолетовый шатер»: ML в продакшне: почему аналитикам и бэкенду сложно договориться. Сергей Лавров (Авиасейлс)
Мы пользуемся Aviasales, но понимаем ли мы, по каким принципам нам рекомендуются билеты? В докладе расскажут именно об этом. Как от хороших рекомендаций перейти к лучшим — на примере совместного непростого путешествия ML- и бэкенд-команд.
Можно ли писать современные HL- и HA-проекты на Python, Ruby или PHP? Или же теперь мы никогда не вынырнем из Golang, Java и Rust? А что там с базами? PostgreSQL ли единой...
Apache Doris позиционирует себя как конкурент Elastic в задаче обработки логов, при этом своей отличительной чертой называет более высокую производительность. Даже независимые замеры показывают, что Doris действительно заметно быстрее пишет и читает на сравнимом железе. В докладе мы рассмотрим, какие технологические решения лежат в основе такой скорости. Многие из этих решений реализованы в ClickHouse и Umbra, но в Doris они собраны вместе и переработаны для конкретной задачи. Приходите на доклад, чтобы узнать, как Apache Doris меняет правила игры в мире аналитических баз данных.
Доклад от разработчика in-memory базы данных Tarantool о том, как они делали индекс для нового колоночного движка. In-memory базы данных обладают своей спецификой, поэтому разработчикам пришлось придумать свой подход и собственные структуры данных: B-дерево с модифицированным алгоритмом балансировки.
Автор на примерах и собственном опыте расскажет, почему интеграция — это не просто взять и вызвать API. Разбор проблемных ситуаций и exception paths поможет ИТ-специалистам при интеграции различных систем (и финтех-систем в первую очередь) не допускать ошибок, которые могут дорого стоить.
Хотите знать, что же такое векторный поиск? Хотите знать, причем здесь ИИ? А как сделать так, чтобы он был быстрым? А как сделать так, чтобы он масштабировался на множество нод? Приходите на доклад о том, как векторный поиск со всеми этими свойствами сделан внутри YDB.
Ламповая история о том, как обуздать привычный рутинный хаос, всего лишь изменив к нему подход. Рекомендуется к посещению всем, кто скучает по порядку на рабочем месте.
Если вас от использования Service Mesh Istio останавливало только его прожорливость к вычислительным ресурсам, то этот доклад вам покажет варианты по уменьшению потребления им этих ресурсов.
Мы пользуемся Aviasales, но понимаем ли мы, по каким принципам нам рекомендуются билеты? В докладе расскажут именно об этом. Как от хороших рекомендаций перейти к лучшим — на примере совместного непростого путешествия ML- и бэкенд-команд.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉2❤1🔥1🤩1
⚡Расписание Speed Networking в зале «Нетворкошная» на сегодня
🎤 Ведущая — Мария Церетели, работает в Т-Банк c 2016 года, руководитель группы надежности CRM.
⏰ 12:00. «Под капотом: backend, архитектура, прод». Глубокие техобсуждения. Как мы проектируем сложные системы, справляемся с нагрузкой, раскладываем монолиты и настраиваем CI/CD без боли. Архитектурные паттерны, кэширование, интеграции, контрактные API, очереди и все, что крутится под капотом современного highload-сервиса.
⏰ 13:00. «Руководим, а не выживаем: управление командами и процессы». Тема закрытая, но открытая дискуссия для тимлидов, хедов, СТО и тех, кто рулит. Как расти без выгорания, держать баланс между техом и управлением, принимать тяжелые решения, масштабировать процессы и сохранять людей. Здесь не объясняют, кто такой тимлид — здесь обсуждают, как быть им лучше.
⏰ 14:00. Свободная тема. Для обсуждения любых тем и расширения круга знакомств.
Вас ждет обмен реальным опытом и обновление круга общения, быстрые точечные консультации по текущим вопросам, возможность узнать, как работают разные практики в других компаниях, почеленджить свои идеи и просто пообщаться, обсудить доклады.
Для участия необходима регистрация в месте проведения формата. Количество мест ограничено, запишитесь заранее❗️
Трансляции и записи не будет, приходите 🖐️
🎤 Ведущая — Мария Церетели, работает в Т-Банк c 2016 года, руководитель группы надежности CRM.
⏰ 12:00. «Под капотом: backend, архитектура, прод». Глубокие техобсуждения. Как мы проектируем сложные системы, справляемся с нагрузкой, раскладываем монолиты и настраиваем CI/CD без боли. Архитектурные паттерны, кэширование, интеграции, контрактные API, очереди и все, что крутится под капотом современного highload-сервиса.
⏰ 13:00. «Руководим, а не выживаем: управление командами и процессы». Тема закрытая, но открытая дискуссия для тимлидов, хедов, СТО и тех, кто рулит. Как расти без выгорания, держать баланс между техом и управлением, принимать тяжелые решения, масштабировать процессы и сохранять людей. Здесь не объясняют, кто такой тимлид — здесь обсуждают, как быть им лучше.
⏰ 14:00. Свободная тема. Для обсуждения любых тем и расширения круга знакомств.
Вас ждет обмен реальным опытом и обновление круга общения, быстрые точечные консультации по текущим вопросам, возможность узнать, как работают разные практики в других компаниях, почеленджить свои идеи и просто пообщаться, обсудить доклады.
Для участия необходима регистрация в месте проведения формата. Количество мест ограничено, запишитесь заранее❗️
Трансляции и записи не будет, приходите 🖐️
❤2
🎤 Следующие доклады ждут вас в 11:10:
🔴 «Зал №1 Башня»: Эволюция архитектуры баз данных. Владимир Комаров
Почему современные промышленные СУБД такие, какие они есть? Есть ли идеальная база и какой она могла бы быть? Свою версию ответов на эти вопросы представит нам знаменитый эксперт по базам данных!
🔴 «Зал 02 / Зелёный»: CDC без боли: реальный опыт построения отказоустойчивой репликации с Debezium и Kafka. Евгений Прочан (Magnit OMNI)
Как импортировать только новые данные из более чем 16 типов баз? Как обеспечить надежный observability всего этого и не мешать основной работе систем? Евгений расскажет, как они в DWH Magnit Omni используют Debezium, его возможности: инкрементальные снепшоты, хардбиты, сигналы и кое-что еще.
🔴 «Зал 03 / Розовый»: MLOps-архитектура рекомендательной платформы. Деннис Хассан (Сбер)
Доклад посвящен MLOps-архитектуре рекомендательной платформы Сбера. В докладе рассказывается, как они выстроили cloud-native-инфраструктуру, ускоряющую запуск персонализированных сценариев, и какие инструменты использовались — от Feature Store до онлайн-моделей.
🔴 «Зал 04 / Синий»: Объединение сложных филиальных организаций при помощи Event Mesh. Александр Бардаш (MWS (МТС Web Services))
Вы узнаете, как МТС Web Services объединили свои системы через Event Mesh: унифицировали интеграцию REST, Kafka, RabbitMQ без ручных настроек. Ценный кейс внедрения платформы с удобным подключением сервисов. Доклад полезен всем, кто хочет упростить интеграции и повысить надежность обмена данными.
🔴 «Зал 05 / Красный»: Архитектура высоконагруженных RAG-систем: 10 стратегий оптимизации чанкинга и интеграция с Weaviate, Qwen / Llama / Gemma. Андрей Носов (Raft)
В докладе обсуждаются архитектурные решения для построения RAG-систем, включая 10 стратегий оптимизации чанкинга, выбор векторной БД, оптимизацию пайплайнов для работы с LLM, кэширование чанков и эмбеддингов для снижения задержек и методы повышения точности при работе с большими данными.
🔴 «Зал 06 / Оранжевый шатер»: Как разработать видеоаналитику для онлайн-потока, не имея ресурсов IT-гигантов. Даниил Блинов (СИБУР Цифровой)
Анализ онлайн-видеопотока процессов производства и соблюдения техники безопасности с немедленным алертингом. Про реализацию этого на заводах СИБУР расскажет Даниил. А также, как это сделать при отсутствии GPU, без доступа к облакам, применяя более 40 моделей computer vision.
🔴 «Зал 07 / Голубой шатер»: Архитектурный квиз: костыль или элегантное решение? Наталья Макарова (CDEK)
Интерактив. Превратите разбор техфакапов в детектив: соберите улики, вскройте корневые причины, выберите верный шаблон решения и определите, является ли реальное решение костылем или нет.
🔴 «Зал 08 / Фиолетовый шатер»: Технологии распределенной карты для автономного транспорта. Гоша Лутидзе (Яндекс)
Все мы с интересом смотрим на роботов, которые стоят на светофорах и не путаются, когда на них идет толпа людей. Докладчик расскажет, как роботы понимают, где находятся в любой момент времени. Фокус на архитектуре и алгоритмах.
Почему современные промышленные СУБД такие, какие они есть? Есть ли идеальная база и какой она могла бы быть? Свою версию ответов на эти вопросы представит нам знаменитый эксперт по базам данных!
Как импортировать только новые данные из более чем 16 типов баз? Как обеспечить надежный observability всего этого и не мешать основной работе систем? Евгений расскажет, как они в DWH Magnit Omni используют Debezium, его возможности: инкрементальные снепшоты, хардбиты, сигналы и кое-что еще.
Доклад посвящен MLOps-архитектуре рекомендательной платформы Сбера. В докладе рассказывается, как они выстроили cloud-native-инфраструктуру, ускоряющую запуск персонализированных сценариев, и какие инструменты использовались — от Feature Store до онлайн-моделей.
Вы узнаете, как МТС Web Services объединили свои системы через Event Mesh: унифицировали интеграцию REST, Kafka, RabbitMQ без ручных настроек. Ценный кейс внедрения платформы с удобным подключением сервисов. Доклад полезен всем, кто хочет упростить интеграции и повысить надежность обмена данными.
В докладе обсуждаются архитектурные решения для построения RAG-систем, включая 10 стратегий оптимизации чанкинга, выбор векторной БД, оптимизацию пайплайнов для работы с LLM, кэширование чанков и эмбеддингов для снижения задержек и методы повышения точности при работе с большими данными.
Анализ онлайн-видеопотока процессов производства и соблюдения техники безопасности с немедленным алертингом. Про реализацию этого на заводах СИБУР расскажет Даниил. А также, как это сделать при отсутствии GPU, без доступа к облакам, применяя более 40 моделей computer vision.
Интерактив. Превратите разбор техфакапов в детектив: соберите улики, вскройте корневые причины, выберите верный шаблон решения и определите, является ли реальное решение костылем или нет.
Все мы с интересом смотрим на роботов, которые стоят на светофорах и не путаются, когда на них идет толпа людей. Докладчик расскажет, как роботы понимают, где находятся в любой момент времени. Фокус на архитектуре и алгоритмах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎤 Друзья, приходите на следующие доклады, которые начинаются в 12:20:
🔴 «Зал №1 Башня»: Архитектура сбора продакшн-трафика для нагрузочного тестирования: 10 000 микросервисов и 30 млрд запросов в Ozon. Евгений Кузышин (Ozon)
Как собрать трафик в реальном времени с 10 000 микросервисов в Ozon для ежедневных нагрузочных тестов, превращая 30 млрд запросов в супероружие для проверки системы. Докладчик поделится практическими решениями и реальными инсайтами по организации масштабируемой системы сбора трафика.
🔴 «Зал 02 / Зелёный»: Spark: один для всего? Искандер Фахрутдинов (Ozon)
Спикер много лет изучал исходный код Spark и поделится своим мнением о подходах, которые лежат в основе модели вычислений платформы. Он расскажет о том, как понимание единой модели вычислений Spark позволяет писать запросы лучше и о том, что предлагают смежные фреймворки.
🔴 «Зал 03 / Розовый»: Как мы в МТС создали единый экосистемный профиль клиента. Евгений Ненахов (MWS (МТС Web Services))
Как объединить разрозненные данные клиентов экосистемы? МТС Big Data агрегирует операционные, аналитические и прогнозные данные в единый профиль. Доклад раскроет структуру его бизнес-модулей, стек технологий и инфраструктуру. А еще будет демо — что на самом деле МТС знает про своих клиентов.
🔴 «Зал 04 / Синий»: Склад Шредингера: как с помощью компьютерного зрения сократить инцидентность на больших складах логистического оператора. Михаил Красильников (BIA-Technologies)
В докладе пойдет речь об оптимизации затрат на складах с использованием ML. В частности, докладчик расскажет про нюансы обучения моделей и о реальном применении детекторов обнаружения аномального поведения на складах, а также о том, как это помогает экономить большие бюджеты на этапе логистики.
🔴 «Зал 05 / Красный»: Инфраструктурный провайдер для Cluster API: с нуля до open source. Василий Димов (Т-Банк)
Казалось бы, история разработки еще одного open source-продукта для инфраструктуры. Но тут еще и обоснование архитектурных решений с обзором альтернативных решений Cluster API на основе платформ крупнейших гиперскейлеров, и собственная экспертиза работы с Yandex Cloud. Все в одном флаконе.
🔴 «Зал 06 / Оранжевый шатер»: Автоматическая суммаризация 10K встреч в день: от требований к продакшн-решению. Азер Шахвердиев (Контур)
Из доклада вы узнаете, как реализуется одна из фич, значительно упрощающих жизнь сотрудников, про ее архитектуру, с фокусом на ML-составляющие и ее интеграцию в большой прод.
🔴 «Зал 07 / Голубой шатер»: Пределы масштабирования дисковой СУБД Сокол. Андрей Коротченко (РЕЛЭКС)
Из доклада вы узнаете, как дисковая СУБД Сокол, реализованная на неблокирующих подходах, справляется с высокими нагрузками и масштабированием. А также сравните ее возможности с другими системами
🔴 «Зал 08 / Фиолетовый шатер»: 20 лет на граблях: ошибки, отказы и выводы. Александр Стерлигов (MWS (МТС Web Services))
Спикер с большим опытом работы в ИТ. В докладе 4 ситуации, с которыми он столкнулся по ходу своей карьеры. Fail-митап, превращенный в полноценный доклад с историями, которые кажутся шутками, но это реальность.
Как собрать трафик в реальном времени с 10 000 микросервисов в Ozon для ежедневных нагрузочных тестов, превращая 30 млрд запросов в супероружие для проверки системы. Докладчик поделится практическими решениями и реальными инсайтами по организации масштабируемой системы сбора трафика.
Спикер много лет изучал исходный код Spark и поделится своим мнением о подходах, которые лежат в основе модели вычислений платформы. Он расскажет о том, как понимание единой модели вычислений Spark позволяет писать запросы лучше и о том, что предлагают смежные фреймворки.
Как объединить разрозненные данные клиентов экосистемы? МТС Big Data агрегирует операционные, аналитические и прогнозные данные в единый профиль. Доклад раскроет структуру его бизнес-модулей, стек технологий и инфраструктуру. А еще будет демо — что на самом деле МТС знает про своих клиентов.
В докладе пойдет речь об оптимизации затрат на складах с использованием ML. В частности, докладчик расскажет про нюансы обучения моделей и о реальном применении детекторов обнаружения аномального поведения на складах, а также о том, как это помогает экономить большие бюджеты на этапе логистики.
Казалось бы, история разработки еще одного open source-продукта для инфраструктуры. Но тут еще и обоснование архитектурных решений с обзором альтернативных решений Cluster API на основе платформ крупнейших гиперскейлеров, и собственная экспертиза работы с Yandex Cloud. Все в одном флаконе.
Из доклада вы узнаете, как реализуется одна из фич, значительно упрощающих жизнь сотрудников, про ее архитектуру, с фокусом на ML-составляющие и ее интеграцию в большой прод.
Из доклада вы узнаете, как дисковая СУБД Сокол, реализованная на неблокирующих подходах, справляется с высокими нагрузками и масштабированием. А также сравните ее возможности с другими системами
Спикер с большим опытом работы в ИТ. В докладе 4 ситуации, с которыми он столкнулся по ходу своей карьеры. Fail-митап, превращенный в полноценный доклад с историями, которые кажутся шутками, но это реальность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
🎤 Анонс докладов, которые стартуют в 13:30
🔴 «Зал №1 Башня»: Как правильно готовить RabbitMQ — 8 практических кейсов. Виктор Михайлов (Garage Eight)
Глубокое погружение в мир RabbitMQ. Разберем практические кейсы конфигурирования, поудивляемся, поспорим, а может, и похоливарим.
🔴 «Зал 02 / Зелёный»: «Ручная» векторизация в 2025 году: когда компилятора недостаточно. Валерия Пузикова (YADRO)
Популярные фреймворки для AI/ML, такие как Tensorflow и PyTorch, построены на фундаменте высокопроизводительного математического бэкенда. Это доклад о векторных расширениях современных архитектур RISC-V RVV и Arm NEON и о том, как удалось добавить поддержку RVV в Eigen с минимальными затратами.
🔴 «Зал 03 / Розовый»: Тысячи асинхронных задач в секунду в облачных s3 на Rust/Axum/Tokio — шлифуем ржавчину до блеска. Александр Сербул (Битрикс24)
Интересное пересечение двух тем — Rust и параллельной работы c разными облачными хранилищами в условиях «догоняющей» консистентности. Узнаем, какие тонкости нас ждут, как можно добиваться значительного рейта команд к S3 максимально дешево и как при этом нарастить экспертизу в инструменте.
🔴 «Зал 04 / Синий»: Как мы создали свое аппаратное решение для измерения габаритов и веса товара с помощью нейросетей и стереокамер. Мария Гафурова (Ozon)
Хотите узнать о подходах к автоматическому измерению товаров по снимку с камер в промышленном объеме? Приходите послушать доклад, в котором узнаете нюансы обучения ML-моделей для точного измерения товаров от маленькой булавки до большой техники.
🔴 «Зал 05 / Красный»: 10k метрик, 500 A/B-экспериментов и 500kk p-value каждый день. Как это возможно? Данила Леньков (Авито)
Насыщенная личным опытом история развития внутреннего проекта, масштабирования его функциональности на большую компанию и подготовка к созданию продукта. В докладе присутствует фокус на архитектуру и оптимизацию.
🔴 «Зал 06 / Оранжевый шатер»: Переезд в облако рекламного движка с baremetal под высокой нагрузкой. Артем Букин (VK, VK Реклама)
На предыдущих конференциях спикер рассказывал про оптимизации и внутреннее устройство рекламной системы VK, позволяющей ей держать действительно высокие нагрузки. В этом докладе он расскажет какие круги ада пришлось пройти, чтобы перенести настолько оптимизированную систему с baremetal в облако.
🔴 «Зал 07 / Голубой шатер»: JOIN'ы тормозят: почему Spark и Trino не заменят ваш DWH? Алексей Дмитриев (Яндекс)
Вы знаете, что такое Top-down и Bottom-up? А DPCCP и DPHyp? А хотите узнать? Приходите на доклад Алексея, где, помимо прочего, мы сравним Trino, Spark, Greenplum и YDB!
🔴 «Зал 08 / Фиолетовый шатер»: SLI и SLO для бизнеса: как следить за качеством 200+ продуктов. Филипп Бочаров, Эдуард Степанянц (MWS (МТС Web Services))
Все ли хорошо у продукта? Мы укладываемся в SLO? Авторы доклада однозначно могут ответить на этот вопрос. В докладе вы услышите не только описание подхода к «дашбордам здоровья» продуктов, но и узнаете техническую реализацию.
Глубокое погружение в мир RabbitMQ. Разберем практические кейсы конфигурирования, поудивляемся, поспорим, а может, и похоливарим.
Популярные фреймворки для AI/ML, такие как Tensorflow и PyTorch, построены на фундаменте высокопроизводительного математического бэкенда. Это доклад о векторных расширениях современных архитектур RISC-V RVV и Arm NEON и о том, как удалось добавить поддержку RVV в Eigen с минимальными затратами.
Интересное пересечение двух тем — Rust и параллельной работы c разными облачными хранилищами в условиях «догоняющей» консистентности. Узнаем, какие тонкости нас ждут, как можно добиваться значительного рейта команд к S3 максимально дешево и как при этом нарастить экспертизу в инструменте.
Хотите узнать о подходах к автоматическому измерению товаров по снимку с камер в промышленном объеме? Приходите послушать доклад, в котором узнаете нюансы обучения ML-моделей для точного измерения товаров от маленькой булавки до большой техники.
Насыщенная личным опытом история развития внутреннего проекта, масштабирования его функциональности на большую компанию и подготовка к созданию продукта. В докладе присутствует фокус на архитектуру и оптимизацию.
На предыдущих конференциях спикер рассказывал про оптимизации и внутреннее устройство рекламной системы VK, позволяющей ей держать действительно высокие нагрузки. В этом докладе он расскажет какие круги ада пришлось пройти, чтобы перенести настолько оптимизированную систему с baremetal в облако.
Вы знаете, что такое Top-down и Bottom-up? А DPCCP и DPHyp? А хотите узнать? Приходите на доклад Алексея, где, помимо прочего, мы сравним Trino, Spark, Greenplum и YDB!
Все ли хорошо у продукта? Мы укладываемся в SLO? Авторы доклада однозначно могут ответить на этот вопрос. В докладе вы услышите не только описание подхода к «дашбордам здоровья» продуктов, но и узнаете техническую реализацию.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Максим Цепков (Maxim Tsepkov)
#Highload Дмитрий Кривопальцев и Вадим Клеба. Как выбрать технологии для высоконагруженного проекта и не привлечь внимание санитаров. Доклад - обзор вопросов, которые надо решать при выборе технологий. Но по факту на все вопросы есть общий ответ: включить мозг, а не следовать за модой. А подробнее: (1) понимайте вашу задачу, (2) потребности бизнеса и (3) возможности вашей команды. Любая технология имеет плюсы и минусы, для разных задач подходит разное. И с любой технологией потмо долго жить, нужны люди, которые ей владеют. А теперь по содержанию детально.
Первое - язык. Тут в командах обоих докладчиков два языка, у одной - java + python, при чем на python ядро? а на java - высокопроизводительные конкретные сервисы, в другой java + Go, при этом java - основа, а go - для кусочков, которые общаются по http. B это иллюстрация к уместности языков для задач. При этом надо помнить, что быстрый язык сам по себе не дает производительности, производительность обеспечивается устройством кода. По умолчанию - используем что знаем. Но обязательно помните про команду - возможность изучения новых языков командой, возможность найма разработчиков, владеющих языком.
Второе - база данных. В 9 случаях из 10 подходит PostgreSQL. А в том одном случае - выбирайте по характеристикам, понимая зачем это нужно. Но помните про сопровождения, был кейс, когда выбрали Кассандру, она подходила идеально по характеристикам, но через два года выяснилось, что поддерживать некому, и лучше бы накостылили что-то на PostgreSQL.
Третье - кэш. Его часто включают по умолчанию, чтобы разгрузить базу данных. А есть куча историй, когда кэш просто замедляет и кушает ресурсы. Кэш несет много накладных расходов - инвалидация, устойчивость, сетевые вызовы. И даже когда важна скорость - есть альтернативные решения, например, вместо единого сервиса кэширования положить данные a файлик, который загружать в память на всех нодах - хорошо подходит, если данные редко меняются. Пример - кэширование стран по координатам, акции и скидки на главной странице сайта и тому подобное.
Первое - язык. Тут в командах обоих докладчиков два языка, у одной - java + python, при чем на python ядро? а на java - высокопроизводительные конкретные сервисы, в другой java + Go, при этом java - основа, а go - для кусочков, которые общаются по http. B это иллюстрация к уместности языков для задач. При этом надо помнить, что быстрый язык сам по себе не дает производительности, производительность обеспечивается устройством кода. По умолчанию - используем что знаем. Но обязательно помните про команду - возможность изучения новых языков командой, возможность найма разработчиков, владеющих языком.
Второе - база данных. В 9 случаях из 10 подходит PostgreSQL. А в том одном случае - выбирайте по характеристикам, понимая зачем это нужно. Но помните про сопровождения, был кейс, когда выбрали Кассандру, она подходила идеально по характеристикам, но через два года выяснилось, что поддерживать некому, и лучше бы накостылили что-то на PostgreSQL.
Третье - кэш. Его часто включают по умолчанию, чтобы разгрузить базу данных. А есть куча историй, когда кэш просто замедляет и кушает ресурсы. Кэш несет много накладных расходов - инвалидация, устойчивость, сетевые вызовы. И даже когда важна скорость - есть альтернативные решения, например, вместо единого сервиса кэширования положить данные a файлик, который загружать в память на всех нодах - хорошо подходит, если данные редко меняются. Пример - кэширование стран по координатам, акции и скидки на главной странице сайта и тому подобное.
❤2
Друзья, Фестивальная зона доступна без предъявления талона и не привязана к временным слотам, обязательно приходите сюда 🙌
#SaintHighLoad2025
#SaintHighLoad2025
🤩4🔥2