# 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 第 2 部分的经验教训
> 原文: [http://highscalability.com/blog/2015/9/2/building-globally-distributed-mission-critical-applications.html](http://highscalability.com/blog/2015/9/2/building-globally-distributed-mission-critical-applications.html)
![](https://img.kancloud.cn/d2/45/d24530fe34bf186b3edab834da716c1b_240x135.png)
*这是 [Kris Beevers](https://www.linkedin.com/pub/kris-beevers/4/a5/113) 的创始人和首席执行官, [NSONE](https://nsone.net/) 的来宾帖子的第二部分,下一代智能 DNS 和流量管理平台的提供者。 这是[第 1 部分](http://highscalability.com/blog/2015/8/31/building-globally-distributed-mission-critical-applications.html)。*
## 集成和功能测试至关重要
在每一个现代软件开发课程中,单元测试都受到重创。 这是一个好习惯。 无论您是进行测试驱动的开发,还是只是敲出代码,如果没有单元测试,您都无法确保一段代码能够达到预期的效果,除非您仔细进行测试,并确保这些测试随着代码的发展而不断通过 。
在分布式应用程序中,即使您拥有世界上最好的单元测试范围,您的系统也会崩溃。 **单元测试还不够**。
您需要**测试子系统**之间的交互。 如果特定的配置数据发生变化,该怎么办–对子系统 A 与子系统 B 的通信有何影响? 如果您更改了消息格式该怎么办–生成和处理这些消息的所有子系统是否继续互相通信? 在最新代码更改之后,依赖于四个不同后端子系统的结果的特定类型的请求是否仍会导致正确的响应?
单元测试不能回答这些问题,而集成测试却可以。 **在集成测试套件**中投入时间和精力,并在开发和部署过程的所有阶段都建立了用于集成测试的过程。 理想情况下,始终在您的生产系统上运行集成测试。
## 没有服务中断维护
如果您要构建一个真正的关键任务应用程序,那么您的客户将依靠它来经营自己的业务,那么就没有关闭开关了。 它永远不会停止工作。 您永远不会有服务中断维护。 **即使最复杂的后端体系结构更改也必须毫不夸张地进行**。
这是您应该**认真思考架构**的原因之一。 数小时的白板可以节省数月的工作量。
一个例子:在 NSONE,我们很幸运地从一开始就掌握了大部分架构。 **一开始我们没有做对的事情:我们接受平台中的高频数据输入,这会影响我们如何使用复杂的流量管理配置来回答对 DNS 记录的查询。** 数据馈送可以应用于多个 DNS 记录,因此,服务器负载遥测的馈送可以通知与服务器上托管的多个网站有关的流量路由决策。 我们假设您只会将单个数据 Feed 真正连接到一些 DNS 记录。 因此,我们通过将进入系统的数据馈送扩展为多条消息(每个连接的 DNS 记录一条消息)并将其推送到我们的边缘位置,从而节省了一些时间和精力。 我们错误地假设了,一些我们最喜欢的客户将数据源连接到了数千个 DNS 记录! 我们早期的懒惰使我们不得不内部进行 DoS,我们知道随着我们的不断发展,这种情况只会变得越来越糟。
问题:我们不能仅仅通过发送更少的控制消息来回溯并解决问题。 我们需要更改数据模型和消息传递模型,以及 4-5 个交互的始终在线系统。 在**初期需要花费 2-3 个小时的额外思考和精力才能变成为期六周的**马拉松:集思广益,深度复杂的重构,大量的正确性测试工作以及一系列精心协调的部署和迁移, 所有人都可以在不中断服务的情况下解决该问题。
虽然这是极端情况,但**新基础架构或代码的每个部署都必须无缝**:精心计划,滚动重启,持续集成测试。 为客户提供服务后,就不会关闭。
## 极其小心地自动化部署和配置管理
现代化的 devops 生态系统充斥着用于部署自动化和配置管理的工具:Chef,Puppet,Ansible,SaltStack,Terraform,以及似乎更多的东西。 您所使用的工具并不像您想的那么重要–阅读并确定哪种模型对您有意义。 但是**重要的是您正在使用这些工具**。 即使在公司的早期阶段,即使看起来更快或更容易,也不要手工管理您的配置或部署:您会犯错误,限制扩展能力,并且将很难进行扩展 以中等规模将自动化改造为移动目标。
但! 注意:强大的力量带来巨大的责任。 **部署自动化工具使您可以像其他任何东西一样**在头脑中射击平台。
使用 Chef 管理所有主机的 iptables 规则? **一个疲惫的 devops 工程师和一个按钮操作都可以全局禁用您的平台**。 推出一个新功能,您保证您在登台环境中上下左右测试过吗? 当您遇到现实流量与模拟流量之间的细微差别时,端到端的自动化部署将使您的产品死光。 明智地使用自动化。
我们使用 **Ansible 管理 NSONE 的配置和部署。 这是一个很棒的工具,具有很多怪癖。** 我们可以自动完成所有操作,并且只需按一下按钮就可以将新的 DNS 传递代码推送到我们的所有边缘位置,但是我们绝对不会这样做。 **我们从最低流量到最高流量按设施推出部署设施。 在一个设施内,我们逐台服务器甚至逐个核心部署,在此过程的每一步都运行全面的功能测试套件。** 在我们研究指标时,有时可能会影响性能,有时甚至是数小时或数天,然后才转移到更关键的设施上。 在开始部署之前,我们就签署了全面的代码审查,不仅是针对我们的应用程序代码,还包括我们的 Ansible 手册和配置。
建立适合您的团队和应用程序的流程,但不要忘记,尽管自动化可以使您快速成长,但也可能使您快速死亡。
## 进行消防演习
坏事发生了。 每个科技公司都会使服务器发生故障。 自从我们启动 NSONE **以来,我们已经经历了各种可以想象到的服务器故障**:磁盘故障,NIC 故障,RAM 损坏,内核崩溃,虚拟环境中嘈杂的邻居副作用以及两者之间的一切。 服务器故障很容易发生。
电源将熄灭。 还记得桑迪飓风吗? 在 NSONE 目前在曼哈顿下城的办公室的对面,技术人员正在用柴油在桶中爬楼梯,以保持基础设施在线。
光纤将被切断。 BGP 将被劫持。 您将获得 DoSed,其复杂程度各不相同:从脚本小子从其父母的地下室发送 64k ICMP 数据包到全面的 DNS 和 NTP 反射放大攻击,每秒可以以数百万或数亿个数据包的速率对您的基础设施进行 DDoS 处理。
你会怎么做?
**正确的唯一方法是练习。 在坏事情发生之前进行模拟。** Netflix 的 Chaos Monkey 是一个著名的例子。 您不一定总能直接模拟各种事件,但会尽力模拟响应。 这是确保时机成熟时唯一的方法,您可以保持镇定,使用已安装的工具并在困难的情况下有效地做出反应。
## 最小化表面积
随着您的应用程序分布范围越来越广,除非采取谨慎的预防措施,否则遭受恶意攻击的表面积将急剧增加。 **锁定您的系统,并最小化暴露给 Internet 的攻击面。**
**体系结构中的每个角色应仅将其提供的服务公开给需要访问这些服务的系统集。** 您的面向 Internet 的系统应该向您的用户公开您提供的服务,而别无其他。 在后端,您的系统应尽可能在私有 IP 空间上相互交互,并且在不可行的情况下(例如,跨远程设施进行通信),数据应流经加密通道。 无论是通过 AWS 安全组之类的提供程序工具,通过 iptables 规则的自动管理,使用路由器 ACL 或硬件防火墙,还是其他某种机制,都可以积极使用防火墙。 **首先拒绝,然后按角色允许特定流量。**
**切勿允许操作员通过 ssh 等直接访问生产系统。** 人们应该通过高度锁定的堡垒主机进入您的基础架构,并使用多因素身份验证,端口敲门,IP 白名单以及其他相当严苛的安全策略。 确保您的堡垒主机分布在不同的网络和地理位置。 进入其余生产基础架构的操作应仅限于从堡垒主机发起的会话。
有上百万种策略用于锁定系统。 我已经介绍了一些我们发现有效的做法,但绝非详尽无遗。 阅读并从一开始就考虑安全性:它是体系结构的一部分。 随着系统扩展,不要浪费时间以节省时间。
## 了解提供商的情况
几乎每个现代科技公司都在 AWS,DigitalOcean 或其他一些合理的低成本,低障碍的云基础架构提供商上构建其产品的第一个版本。 互联网在 AWS 之前就已经存在,并且基础设施提供商的多样性在过去十年中已经扩大。
**大多数公司在扩展规模时都不会急于放弃 AWS。 但是每个公司都应尽可能保留可选性**。
您可能会发现,应用程序中的特定工作负载最好由裸机处理,或者您需要在澳大利亚拥有高吞吐量的 CDN,或者您在没有 AWS 的情况下在市场上拥有关键的一组用户。 花一些时间来熟悉基础架构生态系统的各个方面:IaaS 提供程序,托管,DNS,CDN,监视等等。 在早期考虑架构时,有个想法,可能随着流量的增长和平台的扩展而需要在哪里寻找。 **准备快速移动**。
在 NSONE,我们运营着一个复杂的全球任播 DNS 交付网络。 在进行原型设计时,AWS 很有意义,但是在启动平台之前,由于网络需求,我们不得不搬到其他地方。 建立一个具有竞争优势的任播 DNS 网络(针对世界一流的可靠性和性能进行调整),很大程度上取决于我们在复杂的托管和运营商环境中的导航能力,推动基础架构和网络提供商支持我们所需的控制深度的能力。 在许多情况下,我们对提供者进行了教育,并帮助他们建立了我们需要利用的功能。
**不要忘记:基础架构运营商也是极客,他们经常对新想法和挑战持开放态度。** 了解生态系统并参与其中。
## 总结
我经历了很多课程,我们学习了构建和扩展分布式,关键任务系统的经验。 从一开始,您将永远不会把所有事情都做好,但是您可以让自己处于一个良好的位置,以便随着公司的发展而优雅而有效地做出反应。
受众是全球性的。 应用程序交付也紧随其后,任何建立在线资源的新公司都应考虑如何以分布式方式进行架构和扩展,以向其用户提供最高质量的服务,从而最大限度地提高性能,可靠性和安全性。
*如果您错过了这篇文章的第一部分,那么[这是第 1 部分](http://highscalability.com/blog/2015/8/31/building-globally-distributed-mission-critical-applications.html)。*
- LiveJournal 体系结构
- mixi.jp 体系结构
- 友谊建筑
- FeedBurner 体系结构
- GoogleTalk 架构
- ThemBid 架构
- 使用 Amazon 服务以 100 美元的价格构建无限可扩展的基础架构
- TypePad 建筑
- 维基媒体架构
- Joost 网络架构
- 亚马逊建筑
- Fotolog 扩展成功的秘诀
- 普恩斯的教训-早期
- 论文:Wikipedia 的站点内部,配置,代码示例和管理问题
- 扩大早期创业规模
- Feedblendr 架构-使用 EC2 进行扩展
- Slashdot Architecture-互联网的老人如何学会扩展
- Flickr 架构
- Tailrank 架构-了解如何在整个徽标范围内跟踪模因
- Ruby on Rails 如何在 550k 网页浏览中幸存
- Mailinator 架构
- Rackspace 现在如何使用 MapReduce 和 Hadoop 查询 TB 的数据
- Yandex 架构
- YouTube 架构
- Skype 计划 PostgreSQL 扩展到 10 亿用户
- 易趣建筑
- FaceStat 的祸根与智慧赢得了胜利
- Flickr 的联合会:每天进行数十亿次查询
- EVE 在线架构
- Notify.me 体系结构-同步性
- Google 架构
- 第二人生架构-网格
- MySpace 体系结构
- 扩展 Digg 和其他 Web 应用程序
- Digg 建筑
- 在 Amazon EC2 中部署大规模基础架构的六个经验教训
- Wolfram | Alpha 建筑
- 为什么 Facebook,Digg 和 Twitter 很难扩展?
- 全球范围扩展的 10 个 eBay 秘密
- BuddyPoke 如何使用 Google App Engine 在 Facebook 上扩展
- 《 FarmVille》如何扩展以每月收获 7500 万玩家
- Twitter 计划分析 1000 亿条推文
- MySpace 如何与 100 万个并发用户一起测试其实时站点
- FarmVille 如何扩展-后续
- Justin.tv 的实时视频广播架构
- 策略:缓存 404 在服务器时间上节省了洋葱 66%
- Poppen.de 建筑
- MocoSpace Architecture-一个月有 30 亿个移动页面浏览量
- Sify.com 体系结构-每秒 3900 个请求的门户
- 每月将 Reddit 打造为 2.7 亿页面浏览量时汲取的 7 个教训
- Playfish 的社交游戏架构-每月有 5000 万用户并且不断增长
- 扩展 BBC iPlayer 的 6 种策略
- Facebook 的新实时消息系统:HBase 每月可存储 135 亿条消息
- Pinboard.in Architecture-付费玩以保持系统小巧
- BankSimple 迷你架构-使用下一代工具链
- Riak 的 Bitcask-用于快速键/值数据的日志结构哈希表
- Mollom 体系结构-每秒以 100 个请求杀死超过 3.73 亿个垃圾邮件
- Wordnik-MongoDB 和 Scala 上每天有 1000 万个 API 请求
- Node.js 成为堆栈的一部分了吗? SimpleGeo 说是的。
- 堆栈溢出体系结构更新-现在每月有 9500 万页面浏览量
- Medialets 体系结构-击败艰巨的移动设备数据
- Facebook 的新实时分析系统:HBase 每天处理 200 亿个事件
- Microsoft Stack 是否杀死了 MySpace?
- Viddler Architecture-每天嵌入 700 万个和 1500 Req / Sec 高峰
- Facebook:用于扩展数十亿条消息的示例规范架构
- Evernote Architecture-每天有 900 万用户和 1.5 亿个请求
- TripAdvisor 的短
- TripAdvisor 架构-4,000 万访客,200M 动态页面浏览,30TB 数据
- ATMCash 利用虚拟化实现安全性-不变性和还原
- Google+是使用您也可以使用的工具构建的:闭包,Java Servlet,JavaScript,BigTable,Colossus,快速周转
- 新的文物建筑-每天收集 20 亿多个指标
- Peecho Architecture-鞋带上的可扩展性
- 标记式架构-扩展到 1 亿用户,1000 台服务器和 50 亿个页面视图
- 论文:Akamai 网络-70 个国家/地区的 61,000 台服务器,1,000 个网络
- 策略:在 S3 或 GitHub 上运行可扩展,可用且廉价的静态站点
- Pud 是反堆栈-Windows,CFML,Dropbox,Xeround,JungleDisk,ELB
- 用于扩展 Turntable.fm 和 Labmeeting 的数百万用户的 17 种技术
- StackExchange 体系结构更新-平稳运行,Amazon 4x 更昂贵
- DataSift 体系结构:每秒进行 120,000 条推文的实时数据挖掘
- Instagram 架构:1400 万用户,1 TB 的照片,数百个实例,数十种技术
- PlentyOfFish 更新-每月 60 亿次浏览量和 320 亿张图片
- Etsy Saga:从筒仓到开心到一个月的浏览量达到数十亿
- 数据范围项目-6PB 存储,500GBytes / sec 顺序 IO,20M IOPS,130TFlops
- 99designs 的设计-数以千万计的综合浏览量
- Tumblr Architecture-150 亿页面浏览量一个月,比 Twitter 更难扩展
- Berkeley DB 体系结构-NoSQL 很酷之前的 NoSQL
- Pixable Architecture-每天对 2000 万张照片进行爬网,分析和排名
- LinkedIn:使用 Databus 创建低延迟更改数据捕获系统
- 在 30 分钟内进行 7 年的 YouTube 可扩展性课程
- YouPorn-每天定位 2 亿次观看
- Instagram 架构更新:Instagram 有何新功能?
- 搜索技术剖析:blekko 的 NoSQL 数据库
- Pinterest 体系结构更新-1800 万访问者,增长 10 倍,拥有 12 名员工,410 TB 数据
- 搜索技术剖析:使用组合器爬行
- iDoneThis-从头开始扩展基于电子邮件的应用程序
- StubHub 体系结构:全球最大的票务市场背后的惊人复杂性
- FictionPress:在网络上发布 600 万本小说
- Cinchcast 体系结构-每天产生 1,500 小时的音频
- 棱柱架构-使用社交网络上的机器学习来弄清您应该在网络上阅读的内容
- 棱镜更新:基于文档和用户的机器学习
- Zoosk-实时通信背后的工程
- WordPress.com 使用 NGINX 服务 70,000 req / sec 和超过 15 Gbit / sec 的流量
- 史诗般的 TripAdvisor 更新:为什么不在云上运行? 盛大的实验
- UltraDNS 如何处理数十万个区域和数千万条记录
- 更简单,更便宜,更快:Playtomic 从.NET 迁移到 Node 和 Heroku
- Spanner-关于程序员使用 NoSQL 规模的 SQL 语义构建应用程序
- BigData 使用 Erlang,C 和 Lisp 对抗移动数据海啸
- 分析数十亿笔信用卡交易并在云中提供低延迟的见解
- MongoDB 和 GridFS 用于内部和内部数据中心数据复制
- 每天处理 1 亿个像素-少量竞争会导致大规模问题
- DuckDuckGo 体系结构-每天进行 100 万次深度搜索并不断增长
- SongPop 在 GAE 上可扩展至 100 万活跃用户,表明 PaaS 未通过
- Iron.io 从 Ruby 迁移到 Go:减少了 28 台服务器并避免了巨大的 Clusterf ** ks
- 可汗学院支票簿每月在 GAE 上扩展至 600 万用户
- 在破坏之前先检查自己-鳄梨的建筑演进的 5 个早期阶段
- 缩放 Pinterest-两年内每月从 0 到十亿的页面浏览量
- Facebook 的网络秘密
- 神话:埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)谈银行为什么不是碱-可用性就是收入
- 一千万个并发连接的秘密-内核是问题,而不是解决方案
- GOV.UK-不是你父亲的书库
- 缩放邮箱-在 6 周内从 0 到 100 万用户,每天 1 亿条消息
- 在 Yelp 上利用云计算-每月访问量为 1.02 亿,评论量为 3900 万
- 每台服务器将 PHP 扩展到 30,000 个并发用户的 5 条 Rockin'Tips
- Twitter 的架构用于在 5 秒内处理 1.5 亿活跃用户,300K QPS,22 MB / S Firehose 以及发送推文
- Salesforce Architecture-他们每天如何处理 13 亿笔交易
- 扩大流量的设计决策
- ESPN 的架构规模-每秒以 100,000 Duh Nuh Nuhs 运行
- 如何制作无限可扩展的关系数据库管理系统(RDBMS)
- Bazaarvoice 的架构每月发展到 500M 唯一用户
- HipChat 如何使用 ElasticSearch 和 Redis 存储和索引数十亿条消息
- NYTimes 架构:无头,无主控,无单点故障
- 接下来的大型声音如何使用 Hadoop 数据版本控制系统跟踪万亿首歌曲的播放,喜欢和更多内容
- Google 如何备份 Internet 和数十亿字节的其他数据
- 从 HackerEarth 用 Apache 扩展 Python 和 Django 的 13 个简单技巧
- AOL.com 体系结构如何发展到 99.999%的可用性,每天 800 万的访问者和每秒 200,000 个请求
- Facebook 以 190 亿美元的价格收购了 WhatsApp 体系结构
- 使用 AWS,Scala,Akka,Play,MongoDB 和 Elasticsearch 构建社交音乐服务
- 大,小,热还是冷-条带,Tapad,Etsy 和 Square 的健壮数据管道示例
- WhatsApp 如何每秒吸引近 5 亿用户,11,000 内核和 7,000 万条消息
- Disqus 如何以每秒 165K 的消息和小于 0.2 秒的延迟进行实时处理
- 关于 Disqus 的更新:它仍然是实时的,但是 Go 摧毁了 Python
- 关于 Wayback 机器如何在银河系中存储比明星更多的页面的简短说明
- 在 PagerDuty 迁移到 EC2 中的 XtraDB 群集
- 扩展世界杯-Gambify 如何与 2 人组成的团队一起运行大型移动投注应用程序
- 一点点:建立一个可处理每月 60 亿次点击的分布式系统的经验教训
- StackOverflow 更新:一个月有 5.6 亿次网页浏览,25 台服务器,而这一切都与性能有关
- Tumblr:哈希处理每秒 23,000 个博客请求的方式
- 使用 HAProxy,PHP,Redis 和 MySQL 处理 10 亿个请求的简便方法来构建成长型启动架构
- MixRadio 体系结构-兼顾各种服务
- Twitter 如何使用 Redis 进行扩展-105TB RAM,39MM QPS,10,000 多个实例
- 正确处理事情:通过即时重放查看集中式系统与分散式系统
- Instagram 提高了其应用程序的性能。 这是如何做。
- Clay.io 如何使用 AWS,Docker,HAProxy 和 Lots 建立其 10 倍架构
- 英雄联盟如何将聊天扩大到 7000 万玩家-需要很多小兵。
- Wix 的 Nifty Architecture 技巧-大规模构建发布平台
- Aeron:我们真的需要另一个消息传递系统吗?
- 机器:惠普基于忆阻器的新型数据中心规模计算机-一切仍在变化
- AWS 的惊人规模及其对云的未来意味着什么
- Vinted 体系结构:每天部署数百次,以保持繁忙的门户稳定
- 将 Kim Kardashian 扩展到 1 亿个页面
- HappyPancake:建立简单可扩展基金会的回顾
- 阿尔及利亚分布式搜索网络的体系结构
- AppLovin:通过每天处理 300 亿个请求向全球移动消费者进行营销
- Swiftype 如何以及为何从 EC2 迁移到真实硬件
- 我们如何扩展 VividCortex 的后端系统
- Appknox 架构-从 AWS 切换到 Google Cloud
- 阿尔及利亚通往全球 API 的愤怒之路
- 阿尔及利亚通往全球 API 步骤的愤怒之路第 2 部分
- 为社交产品设计后端
- 阿尔及利亚通往全球 API 第 3 部分的愤怒之路
- Google 如何创造只有他们才能创造的惊人的数据中心网络
- Autodesk 如何在 Mesos 上实施可扩展事件
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 部分的经验教训 1
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 第 2 部分的经验教训
- 需要物联网吗? 这是美国一家主要公用事业公司从 550 万米以上收集电力数据的方式
- Uber 如何扩展其实时市场平台
- 优步变得非常规:使用司机电话作为备份数据中心
- 在不到五分钟的时间里,Facebook 如何告诉您的朋友您在灾难中很安全
- Zappos 的网站与 Amazon 集成后冻结了两年
- 为在现代时代构建可扩展的有状态服务提供依据
- 细分:使用 Docker,ECS 和 Terraform 重建基础架构
- 十年 IT 失败的五个教训
- Shopify 如何扩展以处理来自 Kanye West 和 Superbowl 的 Flash 销售
- 整个 Netflix 堆栈的 360 度视图
- Wistia 如何每小时处理数百万个请求并处理丰富的视频分析
- Google 和 eBay 关于构建微服务生态系统的深刻教训
- 无服务器启动-服务器崩溃!
- 在 Amazon AWS 上扩展至 1100 万以上用户的入门指南
- 为 David Guetta 建立无限可扩展的在线录制活动
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿个通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训
- 缩放原理
- TripleLift 如何建立 Adtech 数据管道每天处理数十亿个事件
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿条通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训