Рубрика «облачные сервисы»

Анализ производительности виртуальной машины в VMware vSphere. Часть 1: CPU - 1

Если вы администрируете виртуальную инфраструктуру на базе VMware vSphere (или любого другого стека технологий), то наверняка часто слышите от пользователей жалобы: «Виртуальная машина работает медленно!». В этом цикле статей разберу метрики производительности и расскажу, что и почему «тормозит» и как сделать так, чтобы не «тормозило».
Буду рассматривать следующие аспекты производительности виртуальных машин:

  • CPU,
  • RAM,
  • DISK,
  • Network.

Начну с CPU.
Для анализа производительности нам понадобятся:

  • vCenter Performance Counters – счетчики производительности, графики которых можно посмотреть через vSphere Client. Информация по данным счетчикам доступна в любой версии клиента (“толстый” клиент на C#, web-клиент на Flex и web-клиент на HTML5). В данных статьях мы будем использовать скриншоты из С#-клиента, только потому, что они лучше смотрятся в миниатюре:)
  • ESXTOP – утилита, которая запускается из командной строки ESXi. С ее помощью можно получить значения счетчиков производительности в реальном времени или выгрузить эти значения за определенный период в .csv файл для дальнейшего анализа. Далее расскажу про этот инструмент подробнее и приведу несколько полезных ссылок на документацию и статьи по теме.

Читать полностью »

image
Кадр из фильма Мстители: Война бесконечности

По сообщению пользователя dobrovolskiy 15 мая 2019 года в результате человеческой ошибки Яндекс удалил часть виртуальных машин в своем облаке.

Пользователь получил письмо от техподдержки Яндекса с таким текстом:

Сегодня мы проводили технические работы в Яндекс.Облаке. К сожалению, из-за человеческого фактора были удалены виртуальные машины пользователей в зоне ru-central1-c, которые хоть раз находились в статусе SUSPENDED. Мы сразу заметили ошибку и остановили удаление. Увы, некоторые ВМ и их boot-диски были удалены.

В результате пользователем были полностью потеряны некоторые продакшн-сервера. Бекапы у пострадавшего были, но часть данных всё равно утрачена безвозвратно. Обычно Яндекс компенсирует даун-тайм своих сервисов, согласно своей политике, но кто компенсирует потерю данных?
Читать полностью »

image

В этой статье рассматривается кейс по ускорению браузерного приложения через замену вычислений JavaScript на WebAssembly.
Читать полностью »

Пришла как-то к нам заявка на услуги облака. Мы прикинули в общих чертах, что от нас потребуется, и отправили в ответ список вопросов для уточнения деталей. Затем проанализировали ответы и поняли: заказчик хочет размещать в облаке персональные данные второго уровня защищенности. Отвечаем ему: «У вас второй уровень персданных, извините, можем только частное облако сделать». А он: «Знаете, а вот в компании X мне могут все и в публичном разместить».

«И так сойдет»: что облачные провайдеры не договаривают о персональных данных - 1
Фото Steve Crisp, Reuters

Странные дела! Мы пошли на сайт компании X, изучили их аттестационные документы, покачали головами и поняли: открытых вопросов в размещении персданных очень много и их стоит хорошенько провентилировать. Чем мы и займемся в этом посте.
Читать полностью »

Привет! Сегодня мы построим систему, которая будет при помощи Spark Streaming обрабатывать потоки сообщений Apache Kafka и записывать результат обработки в облачную базу данных AWS RDS.

Представим, что некая кредитная организация ставит перед нами задачу обработки входящих транзакций «на лету» по всем своим филиалам. Это может быть сделано с целью оперативного расчета открытой валютой позиции для казначейства, лимитов или финансового результата по сделкам и т.д.

Как реализовать этот кейс без применения магии и волшебных заклинаний — читаем под катом! Поехали!

Apache Kafka и потоковая обработка данных с помощью Spark Streaming - 1

(Источник картинки)
Читать полностью »

Intro

.NET is a relative newcomer in the open-source world, and its popularity is nowhere near mainstream platforms like Node.js. So you can imagine there're few tutorials that deal with .NET and frameworks such as ASP.NET on Heroku. And those that do, probably won't use containers.

Image showing heroku menu without C#

Do you see C#/.NET here? Yes, me neither.

Читать полностью »

Рассказываем о том, как мы запускали и развиваем облако 1cloud, говорим об эволюции его отдельных сервисов и архитектуры в целом. Еще — разбираем мифы об IT-инфраструктуре.

«Как мы строим IaaS»: материалы о работе 1cloud - 1Читать полностью »

DockerHub взломан - 1

Несколько часов назад некоторым пользователям DockerHub разослали письма следующего содержания:

«В четверг, 25 апреля 2019 года, мы обнаружили несанкционированный доступ к одной из баз данных DockerHub, в которой хранится часть нефинансовых данных пользователей. После обнаружения мы сразу же предприняли всё необходимое для того, чтобы обезопасить данные пользователей.

И сейчас мы хотели бы поделиться той информацией, которую нам удалось обнаружить в ходе расследования, включая то, какие аккаунты DockerHub были затронуты и какие действия сейчас стоит предпринять их владельцам.
Читать полностью »

Flexiant Cloud Orchestrator: с чем его едят - 1

Для предоставления услуги IaaS (Виртуальный дата-центр) мы в Rusonyx используем коммерческий оркестратор Flexiant Cloud Orchestrator (FCO). Это решение имеет достаточно уникальную архитектуру, что отличает его от известных широкой публике Openstack и CloudStack.Читать полностью »

С бородой, в тёмных очках и в профиль: трудные ситуации для компьютерного зрения - 1

Технологии и модели для нашей будущей системы компьютерного зрения создавались и совершенствовались постепенно и в разных проектах нашей компании — в Почте, Облаке, Поиске. Вызревали как хороший сыр или коньяк. Однажды мы поняли, что наши нейросети показывают отличные результаты в распознавании, и решили свести их в единый b2b-продукт — Vision, — которым мы теперь пользуемся сами и предлагаем воспользоваться вам.

Сегодня наша технология компьютерного зрения на платформе Mail.Ru Cloud Solutions успешно трудится и решает очень сложные практические задачи. В её основе лежит ряд нейронных сетей, которые обучены на наших дата-сетах и специализируются на решении прикладных задач. Все сервисы крутятся на наших серверных мощностях. Вы можете интегрировать в свои приложения публичный API Vision, через который доступны все возможности сервиса. API быстродействующий — благодаря серверным GPU среднее время отклика внутри нашей сети на уровне 100 мс.

Заходите под кат, там подробный рассказ и много примеров работы Vision.
Читать полностью »