Рубрика «Облачные вычисления»

В прошлой статье мы рассматривали ограничения и препятствия, которые возникают, когда нужно горизонтально масштабировать данные и иметь гарантию ACID-свойств транзакций. В этой статье рассказываем о технологии FoundationDB и разбираемся, как она помогает преодолеть эти ограничения при разработке mission-critical приложений.

FoundationDB — это распределенная NoSQL база данных с ACID-транзакциями уровня Serializable, хранящая отсортированные пары ключ-значение (ordered key-value store). Ключами и значениями могут быть произвольные последовательности байт. У неё нет единой точки падения — все машины кластера равноправны. Она сама распределяет данные по серверам кластера и  масштабируется на лету: когда в кластер нужно добавить ресурсов, ты просто добавляешь адрес новой машины на конфигурационных серверах и база сама подхватывает ее. Читать полностью »

Когда мы запустили в 2013 году Discourse, наши требования к серверу были высокими:

  • 1 ГБ ОЗУ
  • быстрый двухядерный ЦП
  • быстрый твердотельный накопитель от 20 ГБ

Я имею в виду не дешёвый общий cpanel-сервер, а выделенный виртуальный частный сервер с такими характеристиками.

Нам этого было достаточно, потому что в течение следующего десятилетия Интернета мы писали на Ruby. Я сразу предсказывал, что цена аренды VPS с такими характеристиками упадёт до 5 долларов в месяц, и благодаря Digital Ocean это действительно случилось в январе 2018 года.

Облако стало дешевле и быстрее. И это не очень удивляет, ведь со временем цена железа снижается до нуля. Но это всё-таки облако, то есть оно не совсем дёшево. В конце концов, это чей-то компьютер, за привилегию аренды которого вы платите.

Облако — это просто чей-то компьютер - 1

Но постойте… а что если вы сможете засунуть «в облако» свой компьютер?
Читать полностью »

Второй митап по OpenStack в Mail.ru Group: 22 февраля - 1

Привет, друзья. В эту пятницу мы собираем в Mail.ru наш второй @OpenStack Meetup, на котором:

  • Коллеги из Hystax на примере клиентского кейса покажут, какой нелёгкой бывает миграция виртуальных машин между облаками и гипервизорами;
  • Mail.Ru Cloud Solutions поделятся опытом работы с OpenStack и Linux Storage Stack: о чём часто забывают, планируя хранилище?
  • Canonical продолжат рассказывать про свой подход к моделированию инфраструктуры. В этот раз вы узнаете, каким образом MAAS и Juju позволяют в автоматизации упростить работу с серверами с большим количеством сетевых интерфейсов и L3-ориентированной сетевой топологией.

Встреча пройдёт 22 февраля (пятница) в 19:00 в московском офисе Mail.ru Group (Ленинградский проспект, д. 39, стр. 79).

Регистрация обязательна и закрывается 20 февраля в 23:59 (или раньше, если закончатся места).
Читать полностью »

Бороться и искать. Найти и перепрятать

Достаточно популярная поговорка во времена Союза.

Вот и сейчас, те у кого сервер 1С в локальной сети мечтают вынести его в облако, а те у кого в облаке прикупить свой в локальную сеть.

7 декабря 2018 г. AlexandrSurkov пригласил желающих: Яндекс открывает Облако. Архитектура новой платформы

Как у обычного пользователя у меня не нашлось чем занять этот ресурс, но как 1С-ник я подумал: А пуркуа бы и не па ? И попробовал положить в облако от Яндекса 1С Предприятие.

Тестирование Яндекс.Облако Compute Cloud для 1С Предприятие оставило у меня приятное впечатление.

Возможно кто-то повторит его и внесет больше ясности в настройки виртуальных серверов, использованию API и так далее. Интересующихся прошу продолжить чтение…

1С и Яндекс.Облако Compute Cloud. Вдоль и поперек - 1
Читать полностью »

Есть мнение, что будущее за DB as Service. Стоит ли всем подряд увольнять DBA и переходить в публичное облако или стремиться создать приватное облако на Docker с Kubernetes? Трое экспертов из Data Egret — Алексей Лесовский, Виктор Егоров и Андрей Сальников — на канале #RuPostgres в прямом эфире поделились мнением, для каких именно проектов подойдут облачные модели.

Модератором и ведущим беседы выступил Николай Самохвалов, основатель Postgres.ai и сооснователь сообщества RuPostgres.org.

БД в облаках: кому и зачем — мнение специалистов Data Egret - 1

Под катом — расшифровка беседы.
Читать полностью »

В нашем блоге мы уже рассказывали о двух «свежих» фондах Linux Foundation — GraphQL и Ceph. В прошлом месяце консорциум учредил еще один проект — Edge, задачей которого станет развитие облачных и периферийных вычислений. Рассказываем, кто уже стал его членом.

Новый фонд от Linux Foundation — он будет развивать edge computing - 1Читать полностью »

image Привет, Хаброжители! Эта книга Ноя Гифта предназначена для всех, кого интересуют ИИ, машинное обучение, облачные вычисления, а также любое сочетание данных тем. Как программисты, так и просто неравнодушные технари найдут тут для себя полезную информацию. Примеры кода даны на Python. Здесь рассматривается множество столь продвинутых тем, как использование облачных платформ (например, AWS, GCP и Azure), а также приемы машинного обучения и реализация ИИ. Джедаи, свободно ориентирующиеся в Python, облачных вычислениях и ML, также найдут для себя много полезных идей, которые смогут сразу применить в своей текущей работе.

Предлагаем ознакомиться с отрывком из книги «Создание интеллектуального бота Slack в AWS»
Читать полностью »

Всем привет! Меня зовут Виталий Давыдов, я основатель компании Poteha Labs.

В конце прошлого года Яндекс запустил новый продукт для разработчиков — Яндекс.Облако, который предоставляет вычислительные мощности и сопутствующие сервисы для обработки и хранения данных. В этой статье я расскажу о том, как мы оценивали перенос одного из наших проектов на Облако, о его особенностях и тарифах.

Обзор Яндекс.Облака
Читать полностью »

image

На примере gitlab бота я покажу, каким образом можно автоматизировать процесс релиза для serverless функций через автоматическое их обновление из git репозитория. Переходим от игр к практической разработке на serverless. Читать полностью »

Давеча на глаза мне тут попалось аж две статьи из одного корпоративного блога, касающиеся облаков — одна про Kubernetes, а во второй была попытка замера производительности по методике, которая мне показалась сомнительной (спойлер — и не зря).
Про K8s мне тоже есть что сказать, но поговорим про производительность.
Недоверие к результатам было вызвано многими факторами, но основными из них для меня стали следующие: параметров запуска тестов не было, количество итераций не озвучено, как выбирались машины не озвучено, подробной конфигурации тоже не было. Сомнительно, в общем.
В целом, я пользуюсь в основном Google Cloud и AWS (в сумме уже с десяток лет опыта по ним набежало) и с отечественными облачными провайдерам особо не работаю, но, по стечению обстоятельств, у меня есть активные аккаунты в Selectel, MCS, Я.Облаке и, после этого теста, еще и в Azure.
К счастью, все эти платформы публичные и что бы я не намерил, каждый при желании может пойти, повторить и проверить.
Итогом всего этого стала мысль — почему бы не потратить пару сотен рублей, все выходные и действительно вдумчиво не померить все шесть платформ и выяснить, какая из них дает лучшую производительность относительно стоимости и в абсолютных цифрах при одинаковых конфигурациях, а заодно и сравнить глобальных поставщиков с российскими.
А так же, как выяснилось, прояснить некоторые «особенности» в выделении ресурсов и напомнить себе и окружающим, что далеко не всегда и не на всех платформах за одни и те же деньги можно получить предсказуемую производительность.
Результаты получились не сказать чтобы феноменальными, но на мой взгляд крайне любопытными.
Интересующихся прошу под кат.
Читать полностью »