Skip to content

Commit c98a9ec

Browse files
NataliaPlatovaNickVolynkin
authored andcommitted
Make a Hugo website; fix #21
1 parent c9479f5 commit c98a9ec

File tree

99 files changed

+501
-565
lines changed

Some content is hidden

Large Commits have some content hidden by default. Use the searchbox below for content that may be hidden.

99 files changed

+501
-565
lines changed

.gitignore

+3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,3 @@
1+
.idea
2+
public
3+
resources

.gitmodules

+3
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,3 @@
1+
[submodule "themes/tale-hugo"]
2+
path = themes/tale-hugo
3+
url = [email protected]:NataliaPlatova/tale-hugo.git

archetypes/default.md

+6
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,6 @@
1+
---
2+
title: "{{ replace .Name "-" " " | title }}"
3+
date: {{ .Date }}
4+
draft: true
5+
---
6+

config.toml

+12
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,12 @@
1+
baseURL = "http://example.org/"
2+
languageCode = "en-us"
3+
title = "Docops"
4+
theme = "tale-hugo"
5+
[taxonomies]
6+
tag = "tags"
7+
category = "categories"
8+
[outputs]
9+
home = ["HTML", "JSON", "RSS"]
10+
blog = ["HTML", "JSON", "RSS"]
11+
[Params]
12+
css = ["custom.css"]

highload/18/1.1-microservices.md content/1.1-microservices.md

+13-28
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,30 +1,15 @@
1-
<p align="right"><img src = "images/tg-logo.png" width="20px" height=20px"> <a href = "https://t.me/docops">docops</a></p>
2-
3-
# Что мы знаем о микросервисах
4-
5-
Вадим Мадисон, Avito
6-
7-
<!-- START doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
8-
<!-- DON'T EDIT THIS SECTION, INSTEAD RE-RUN doctoc TO UPDATE -->
9-
10-
11-
- [Intro](#intro)
12-
- [Стандартный конвейер разработки микросервиса](#%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B5%D1%80-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8-%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B0)
13-
- [CLI-push](#cli-push)
14-
- [Документация](#%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F)
15-
- [Подготовка пайплайна](#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B0-%D0%BF%D0%B0%D0%B9%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%B0)
16-
- [Дальше](#%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5)
17-
- [Проверка](#%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BA%D0%B0)
18-
- [Тесты](#%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%8B)
19-
- [Canary tests](#canary-tests)
20-
- [Squeeze testing](#squeeze-testing)
21-
- [Прод](#%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4)
22-
- [Что ещё](#%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B5%D1%89%D1%91)
23-
- [Дашборд](#%D0%B4%D0%B0%D1%88%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B4)
24-
25-
<!-- END doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
26-
27-
1+
---
2+
title: "Что мы знаем о микросервисах"
3+
author: "Вадим Мадисон, Avito"
4+
tags: ["Highload", "2018", "Avito"]
5+
summary: |
6+
Авито: много сервисов и очень много связей между ними.
7+
Вот основные проблемы от количества:
8+
9+
* Много разных репозиториев. Сложно менять код одновременно везде.
10+
* Много команд пишут код, не пересекаясь с другими. Знания инкапсулируются и плохо передаются между командами. Нет единой картины. Нет человека, который бы всё знал.
11+
* Данные фрагментарны.
12+
---
2813

2914
# Intro
3015

@@ -35,7 +20,7 @@
3520
* Много разных репозиториев. Сложно менять код одновременно везде.
3621
* Много команд пишут код, не пересекаясь с другими. Знания инкапсулируются и плохо передаются между командами. Нет единой картины. Нет человека, который бы всё знал.
3722
* Данные фрагментарны.
38-
23+
<!--more-->
3924
Проблемы с инфраструктурой: слишком много элементов:
4025

4126
* Логирование

highload/18/1.10-neural-nets-cgi.md content/1.10-neural-nets-cgi.md

+13-10
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,8 +1,11 @@
1-
<p align="right"><img src = "images/tg-logo.png" width="20px" height=20px"> <a href = "https://t.me/docops">docops</a></p>
1+
---
2+
title: "Как нейронные сети графике помогали"
3+
author: "Евгений Туманов (NVIDIA)"
4+
tags: ["Highload", "2018"]
5+
summary: |
6+
Если у вас есть вычислительно сложная задача, которую вы решаете некоторым классическим вычислительным способом, попробуйте найти в этой задаче самое времязатратное место и найти решение с помощью нейронной сети или любого другого алгоритма машинного обучения.
27
3-
# Как нейронные сети графике помогали
4-
5-
Евгений Туманов (NVIDIA)
8+
---
69

710
### Обзор ML/DL-задач в графике
811

@@ -28,7 +31,7 @@
2831

2932
Нужно нарисовать физически корректно облако, которое представлено как плотность капелек жидкости в пространстве.
3033

31-
![](images/neural-nets-cgi/1-problem.png)
34+
![](/images/neural-nets-cgi/1-problem.png)
3235

3336
Физически сложный объект:
3437

@@ -46,7 +49,7 @@
4649

4750
Сложное уравнение:
4851

49-
![](images/neural-nets-cgi/2-classic-solution.png)
52+
![](/images/neural-nets-cgi/2-classic-solution.png)
5053

5154
Второй терм уравнения – прямое освещение (Direct Light). Свет, который приходит от солнца, попадает на точку выхода, по вектору, который выпущен из камеры, приходит в камеру, при этом он как-то затухает, т.е. интенсивность теряется.
5255

@@ -58,7 +61,7 @@
5861

5962
Самое тяжелое – посчитать Монте-Карло оценку. Она дает какое-то число, которое обозначает опосредованное освещение в точке.
6063

61-
![](images/neural-nets-cgi/3-ml-receipt.png)
64+
![](/images/neural-nets-cgi/3-ml-receipt.png)
6265

6366
Будем предсказывать Монте-Карло оценку освещения в точке – выход для ML алгоритма.
6467

@@ -76,7 +79,7 @@
7679

7780
В результате этой процедуры имеем несколько сеток, охватывающих все большую и большую окрестность вокруг точки. Такое представление оправдано, потому что мы хотим максимально подробно описывать маленькую область, и чем мы дальше от точки тем менее подробное мы хотим описание.
7881

79-
![](images/neural-nets-cgi/4-learning.png)
82+
![](/images/neural-nets-cgi/4-learning.png)
8083

8184
Обучать будем так: нагенерим разных облаков, будем применять классический алгоритм, записывать что он получает как ответы Монте-Карло интегрирования и фичи, на которых эти ответы были получены. Получили датасет, на котором можно обучаться.
8285

@@ -86,7 +89,7 @@
8689

8790
Каждая сетка попадает в блок из двух fully-connected слоев.
8891

89-
![](images/neural-nets-cgi/5-neural-net-architecture.png)
92+
![](/images/neural-nets-cgi/5-neural-net-architecture.png)
9093

9194
### Результаты
9295

@@ -97,4 +100,4 @@
97100
* Инструмент для рендеринга произвольных сцен, в которых есть облака
98101
* Облако задается кубом в интерфейсе Blender
99102

100-
![](images/neural-nets-cgi/6-results.png)
103+
![](/images/neural-nets-cgi/6-results.png)

highload/18/1.2-per-aspera-ad-paas.md content/1.2-per-aspera-ad-paas.md

+13-39
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,41 +1,15 @@
1-
<p align="right"><img src = "images/tg-logo.png" width="20px" height=20px"> <a href = "https://t.me/docops">docops</a></p>
2-
3-
# Тернии контейнеризированных приложений и микросервисов
4-
5-
Иван Круглов, Booking.com
6-
7-
<!-- START doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
8-
<!-- DON'T EDIT THIS SECTION, INSTEAD RE-RUN doctoc TO UPDATE -->
9-
10-
11-
- [Проблема](#%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B0)
12-
- [Первые попытки решения](#%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D0%BF%D1%8B%D1%82%D0%BA%D0%B8-%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)
13-
- [Marathon](#marathon)
14-
- [Openshift](#openshift)
15-
- [Результат двух первых попыток внедрения](#%D1%80%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82-%D0%B4%D0%B2%D1%83%D1%85-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8B%D1%85-%D0%BF%D0%BE%D0%BF%D1%8B%D1%82%D0%BE%D0%BA-%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)
16-
- [План!](#%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD)
17-
- [kubernetes](#kubernetes)
18-
- [Directly Routable Pods](#directly-routable-pods)
19-
- [Тестирование](#%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5)
20-
- [Результаты и достижения](#%D1%80%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8B-%D0%B8-%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)
21-
- [Заключение:](#%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5)
22-
23-
<!-- END doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
24-
25-
1500 человек, 30 000 серверов.
26-
27-
Состав:
28-
29-
* ServerDB
30-
* Puppet
31-
* Perl & Java
32-
* MySQL
33-
* storage
34-
* service discovery (Zookeeper)
35-
* data streaming (Kafka + in-house)
36-
* data aggregation
37-
* graphite, переписанный на Go
38-
* alerts/predictions (in-house)
1+
---
2+
title: "Тернии контейнеризированных приложений и микросервисов"
3+
author: "Иван Круглов, Booking.com"
4+
tags: ["Highload", "2018"]
5+
summary: |
6+
Бизнес хочет ускорить time to market.
7+
8+
Есть роли серверов — server role. Новый продукт — новая роль. Надо писать puppet, открывать доступы и порты, конфигурировать-конфигурировать-конфигурироовать. ВРУЧНУЮ.
9+
Это умеет горстка людей — это узкое звено. Они делают это дни или недели, это тоже.
10+
Хотим: доступно всем, работает за минуты. Для решения стали строить PaaS.
11+
12+
---
3913

4014
# Проблема
4115

@@ -141,7 +115,7 @@
141115

142116
Архитектура:
143117

144-
![](images/booking-k8s-arch.png)
118+
![](/images/booking-k8s-arch.png)
145119

146120
## Directly Routable Pods
147121

highload/18/1.3-data-discovery.md content/1.3-data-discovery.md

+15-20
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,22 +1,17 @@
1-
<p align="right"><img src = "images/tg-logo.png" width="20px" height=20px"> <a href = "https://t.me/docops">docops</a></p>
2-
3-
# Один из вариантов реализации Data Discovery в микросервисной архитектуре
4-
5-
Николай Голов, Avito
6-
7-
<!-- START doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
8-
<!-- DON'T EDIT THIS SECTION, INSTEAD RE-RUN doctoc TO UPDATE -->
9-
10-
- [Один из вариантов реализации Data Discovery в микросервисной архитектуре](#%D0%BE%D0%B4%D0%B8%D0%BD-%D0%B8%D0%B7-%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2-%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8-data-discovery-%D0%B2-%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B9-%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B5)
11-
- [Data discovery](#data-discovery)
12-
- [Сценарий: выдача прав](#%D1%81%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9-%D0%B2%D1%8B%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B0-%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2)
13-
- [Сценарий: точки использований сущности](#%D1%81%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9-%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B8-%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9-%D1%81%D1%83%D1%89%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8)
14-
- [Сценарий: расследования сбоя на endpoint](#%D1%81%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9-%D1%80%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D1%81%D0%B1%D0%BE%D1%8F-%D0%BD%D0%B0-endpoint)
15-
- [Сценарий: подграф изолированного тестирования](#%D1%81%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84-%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F)
16-
- [Поддержка системы](#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%B6%D0%BA%D0%B0-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B)
17-
18-
<!-- END doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
19-
1+
---
2+
title: "Один из вариантов реализации Data Discovery в микросервисной архитектуре"
3+
author: "Николай Голов, Avito"
4+
tags: ["Highload", "2018", "Avito"]
5+
summary: |
6+
Николай руководит Data Platform в Avito. Сотни сервисов, сотни баз.
7+
Как это бывает сначала: shared database.
8+
У всех сервисов есть связь между собой и через базу.
9+
Тестировать невозможно.
10+
Поэтому при переходе на микросервисы у каждого сервиса своя база.
11+
Если шардов несколько, то базы надо синхронизировать.
12+
В реальности в компании есть сразу всё: и микросервисы с отдельными базами, и макро, и монолиты с shared database.
13+
Как начинается переписывание монолита на микросервисы? С доменного моделирования. Кто может его сделать? Никто, но есть люди, которые могут попробовать.
14+
---
2015

2116

2217
Николай руководит Data Platform в Avito. Сотни сервисов, сотни баз.
@@ -48,7 +43,7 @@
4843

4944
К сущностям нужно как-то получать доступ, поэтому появляются команды, которым принадлежат сервисы. С сервисом без команды работать сложно. Конкретный человек, который много коммитил — не решение, потому что он может уволиться. Поэтому нужно хранить команды и людей за ними.
5045

51-
![](images/persistent-fabric.png)
46+
![](/images/persistent-fabric.png)
5247

5348
Не нужно заполнять весь граф вручную, данные можно достать во внутренних системах.
5449

highload/18/1.4-bd-k8s.md content/1.4-bd-k8s.md

+11-27
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,29 +1,13 @@
1-
<p align="right"><img src = "images/tg-logo.png" width="20px" height=20px"> <a href = "https://t.me/docops">docops</a></p>
2-
3-
# Базы данных и Kubernetes
4-
5-
Дмитрий Столяров, Флант
6-
7-
<!-- START doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
8-
<!-- DON'T EDIT THIS SECTION, INSTEAD RE-RUN doctoc TO UPDATE -->
9-
10-
11-
- [Философия высокой доступности в k8s](#%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%84%D0%B8%D1%8F-%D0%B2%D1%8B%D1%81%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B9-%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8-%D0%B2-k8s)
12-
- [Гарантии согласованности в k8s](#%D0%B3%D0%B0%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%B8-%D1%81%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8-%D0%B2-k8s)
13-
- [Consistent Switchover](#consistent-switchover)
14-
- [Хранение данных и k8s](#%D1%85%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B8-k8s)
15-
- [Кейсы](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%8B)
16-
- [Кейс 1: Standalone](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81-1-standalone)
17-
- [Кейс 2: Реплицированная пара с ручным переключением](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81-2-%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B8%D1%86%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0-%D1%81-%D1%80%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%BC-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC)
18-
- [Кейс 3. Масштабирование нагрузки на чтение](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81-3-%D0%BC%D0%B0%D1%81%D1%88%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D0%BD%D0%B0%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%B7%D0%BA%D0%B8-%D0%BD%D0%B0-%D1%87%D1%82%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5)
19-
- [Кейс 4. Умный клиент](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81-4-%D1%83%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82)
20-
- [Кейс 5. Cloud native решения](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81-5-cloud-native-%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)
21-
- [Кейс 6. Stolon PostgreSQL](#%D0%BA%D0%B5%D0%B9%D1%81-6-stolon-postgresql)
22-
- [Выводы](#%D0%B2%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%8B)
23-
24-
<!-- END doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
25-
26-
1+
---
2+
title: "Базы данных и Kubernetes"
3+
author: "Дмитрий Столяров, Флант"
4+
tags: ["Highload", "2018"]
5+
summary: |
6+
1. Философия высокой доступности в k8s
7+
1. Гарантии согласованности в k8s
8+
1. Хранение данных и k8s
9+
10+
---
2711

2812
Вопрос:
2913

@@ -84,7 +68,7 @@ k8s монтирует сетевой диск на ноду и так пере
8468

8569
Сразу проблема: у диска есть латенси. Чем больше латенси, тем больше нужно потоков, чтобы выдержать заданный IOPS (input-output operations per second).
8670

87-
![](images/iops-hell.png)
71+
![](/images/iops-hell.png)
8872

8973
Итог
9074

highload/18/1.5-kafka-bicycle.md content/1.5-kafka-bicycle.md

+8-23
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,25 +1,10 @@
1-
<p align="right"><img src = "images/tg-logo.png" width="20px" height=20px"> <a href = "https://t.me/docops">docops</a></p>
2-
3-
# Apache Kafka как основа для велосипедостроения
4-
5-
Николай Сивко, okmeter.io
6-
7-
<!-- START doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
8-
<!-- DON'T EDIT THIS SECTION, INSTEAD RE-RUN doctoc TO UPDATE -->
9-
**Table of Contents** *generated with [DocToc](https://github.com/thlorenz/doctoc)*
10-
11-
- [Metric store v1: chunked](#metric-store-v1-chunked)
12-
- [Metric store v1.1: bunched](#metric-store-v11-bunched)
13-
- [Metric store v2: идея!](#metric-store-v2-%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D1%8F)
14-
- [Long-term storage](#long-term-storage)
15-
- [Long-term storage: chunker](#long-term-storage-chunker)
16-
- [Long-term storage: chunks-writer](#long-term-storage-chunks-writer)
17-
- [Kafka в production](#kafka-%D0%B2-production)
18-
- [Рекомендации](#%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8)
19-
- [Результат](#%D1%80%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82)
20-
- [Итоги](#%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8)
21-
22-
<!-- END doctoc generated TOC please keep comment here to allow auto update -->
1+
---
2+
title: "Apache Kafka как основа для велосипедостроения"
3+
author: "Николай Сивко, okmeter.io"
4+
tags: ["Highload", "2018"]
5+
summary: "Цель okmeter: найти проблему. Для этого нужен контент — метрики. Их собирает агент, отправляет в платформу и считает метрики.
6+
"
7+
---
238

249
Цель okmeter: найти проблему. Для этого нужен контент — метрики. Их собирает агент, отправляет в платформу и считает метрики.
2510

@@ -40,7 +25,7 @@
4025
* увеличилась нагрузка на Cassandra
4126
* в результате нагрузка на диск в форме пилы.
4227

43-
![](images/cassandra-saw.png)
28+
![](/images/cassandra-saw.png)
4429

4530
## Metric store v1.1: bunched
4631

0 commit comments

Comments
 (0)