Outlines Tech | IT-компания

Состояние никуда не девается: как с ним работать в Cloud Ready Долгое время в разработке жила идея: если сервис ничего у себя не хранит, то его будет проще масштабировать. Но в реальности любое полезное приложение всё равно хранит данные и контекст — в базе, кэше, событиях или внутри актора. Состояние не исчезает, а просто переезжает с места на место. Я рассказал про четыре подхода, которые помогают работать с состоянием в распределенных системах. Смотрите карточки ☝️ 🔗 Полезное чтиво по теме: — Event Sourcing Pattern: база для понимания событийных моделей — CQRS Pattern: как проектировать раздельные модели данных — Akka Actors Concepts: введение в модель акторов от создателей Akka — The CAP Theorem: почему нельзя получить все и сразу в распределенных данных 🧭 Для глубокого изучения: — Eventual Consistency: почему данные после записи появляются не сразу — Паттерн Saga: как проводить операции между сервисами без тяжёлых транзакций — Шардирование и партиционирование: как распределять данные без горячих точек

Наблюдаемость Cloud Ready: как связать метрики, логи и трейсы Если система состоит из десятков сервисов, мало знать, что случился сбой. По одному алерту нельзя быстро понять, где именно проблема, какой сервис тормозит и что из-за этого ломается у пользователя. Из-за этого затягивается поиск причины, починка инцидента и приходится дольше возвращать продукт в норму. 💁🏻‍♂️Тут я рассказал, как собрать наблюдаемость, в которой метрики, логи и трейсы работают вместе. Листайте карточки🖱 🔗 Полезное чтиво по теме: — Micrometer.io Official Docs: как правильно инструментировать код — Grafana LGTM Stack: концепция единого стека наблюдаемости — Prometheus.io: база по метрикам — Introduction to Grafana Loki: как выстроить логирование без лишних затрат 🧭 Для глубокого изучения: — OpenTelemetr: стандарт сбора телеметрии — JVM Profiling: как смотреть, что происходит внутри потоков Java — Перцентили и гистограммы: почему среднее значение часто врёт

Отказоустойчивость Cloud Ready: как не уронить весь сервис 🐯 Если сервис завязан на внешние зависимости, очереди, базы данных и сеть — сбой неизбежен. Главное не дать ему уронить весь сервис. ИТ-тигр Иван Кузьминов собрал подходы, которые помогают не уронить весь сервис из-за одного сбоя. Из карточек вы узнаете: — Где ставить Circuit Breaker — Какие режимы деградации предусмотреть заранее — Как изолировать ресурсы, чтобы один сбой не бил по всем — Как проверять отказоустойчивость через Chaos Engineering 🔗Полезное чтиво по теме: — Паттерн Circuit Breaker от Martin Fowler: описание от гуру архитектуры — Fault Tolerance patterns от Microsoft Architecture: каталог паттернов устойчивости — Chaos Engineering: Principles of Chaos: принципы хаос-инженерии 🧭Для глубокого изучения: — SRE: книга Google SRE Book, особенное внимание главе Handling Overload — Распределенные транзакции и паттерн Saga: статья Saga distributed transactions — Health Check API и Readiness/Liveness probes: Kubernetes Documentation

Нашему сммщику нужна перезагрузка. Поэтому на этой недели посты публикует наш ведущий системный архитектор Иван. Ну судите строго, дайте зумеру отдохнуть 😴

Ну тигры, хватит работать. Давайте лучше похихикаем 🤪 Ещё больше юмора публикуем тут и тут. Подписывайтесь!

🔗Полезное чтиво по теме: — Официальная документация KEDA: база для workload-aware масштабирования в Kubernetes — The Reactive Manifesto: про эластичность, отзывчивость и backpressure — Concurrency Limits by Netflix: про динамическое управление параллелизмом 🧭 Для глубокого изучения вопроса: — Event-Driven Architecture: чтобы понять, как строить асинхронные системы и разделять fast-path и heavy-path. Что читать: книга Designing Event-Driven Systems Бена Стопфорда — Kubernetes Custom Metrics API и Prometheus: чтобы масштабировать HPA не только по CPU и памяти. Что читать: документация Prometheus Adapter for Kubernetes Metrics APIs — Теория массового обслуживания и закон Литтла: чтобы считать размеры пулов, длину очередей и время ответа. Что читать: Understanding Little’s Law и материалы по Queueing Theory 🐯 Пример к карточкам по конфигурации KEDA для масштабирования воркеров по lag в Kafka: apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: message-router-scaler namespace: messaging-core spec: scaleTargetRef: name: message-router-deployment minReplicaCount: 2 maxReplicaCount: 50 triggers: - type: kafka metadata: bootstrapServers: kafka-cluster.messaging:9092 consumerGroup: router-group topic: incoming-client-events lagThreshold: "1000"

HPA уже недостаточно: как в Cloud Ready строят эластичные системы HPA по CPU и памяти работает, пока система обрабатывает однотипные запросы. Но когда появляются очереди, тяжёлые вычисления, сложная маршрутизация и разные пути обработки, то такого масштабирования уже недостаточно. Наш системный архитектор Иван Кузьминов разобрал, как масштабировать Cloud Ready на уровне PRO. А именно: — Как выбирать метрики под тип нагрузки — Зачем разделять fast-path и heavy-path — Как управлять параллелизмом, чтобы не просаживать время ответа Листайте карточки, если проектируете и развиваете сервисы под нагрузкой 👆

🔗Полезное чтиво по теме: — Официальная документация KEDA: база для workload-aware масштабирования в Kubernetes — The Reactive Manifesto: про эластичность, отзывчивость и backpressure — Concurrency Limits by Netflix: про динамическое управление параллелизмом 🧭 Для глубокого изучения вопроса: — Event-Driven Architecture: чтобы понять, как строить асинхронные системы и разделять fast-path и heavy-path. Что читать: книга Designing Event-Driven Systems Бена Стопфорда — Kubernetes Custom Metrics API и Prometheus: чтобы масштабировать HPA не только по CPU и памяти. Что читать: документация Prometheus Adapter for Kubernetes Metrics APIs — Теория массового обслуживания и закон Литтла: чтобы считать размеры пулов, длину очередей и время ответа. Что читать: Understanding Little’s Law и материалы по Queueing Theory 🐯 Пример к карточкам по конфигурации KEDA для масштабирования воркеров по lag в Kafka: apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: message-router-scaler namespace: messaging-core spec: scaleTargetRef: name: message-router-deployment minReplicaCount: 2 maxReplicaCount: 50 triggers: - type: kafka metadata: bootstrapServers: kafka-cluster.messaging:9092 consumerGroup: router-group topic: incoming-client-events lagThreshold: "1000"

HPA уже недостаточно: как в Cloud Ready строят эластичные системы HPA по CPU и памяти работает, пока система обрабатывает однотипные запросы. Но когда появляются очереди, тяжёлые вычисления, сложная маршрутизация и разные пути обработки, то такого масштабирования уже недостаточно. Наш системный архитектор Иван Кузьминов разобрал, как масштабировать Cloud Ready на уровне PRO. А именно: — Как выбирать метрики под тип нагрузки — Зачем разделять fast-path и heavy-path — Как управлять параллелизмом, чтобы не просаживать время ответа Листайте карточки, если проектируете и развиваете сервисы под нагрузкой 👆

ИТ-тигры, привет. Сегодня мы находимся на Стачке в Ульяновске! Совсем скоро выступит с докладом наша Ольга Нагаева. Она поделится методикой, которая позволяет за одну встречу вытащить суть из стейкхолдеров и написать ТЗ за 30 минут. Приходите слушать доклад и поддержите Ольгу реакциями 🐯

😁😆😁 напоминаем о группе в VK. Будем рады видеть вас там 🐯

Рекрутер вышел на рынок труда, а там всё как у людей 🙄 Есть мнение, что рекрутеру проще искать работу: он знает рынок изнутри, понимает, как устроен найм, и владеет тайными HR-лайфхаками. На деле всё не так. Наша ИТ-тигрица и ИТ-рекрутер Катя рассказала, с чем столкнулась на рынке труда, когда искала работу и какие выводы из этого сделала. А было тоже, что и у многих других: игнор, некомпетентность, странные отказы и ситуации, которые трудно объяснить логикой. 👉 Читать статью на Хабре и поддержать Катю

🏁Завершаем неделю горячими вакансиями разных направлений Outlines Tech ищет ребят, которые ищут работу в IT. Откликайтесь сами или отправляйте знакомым, которые в поиске работы. Вакансии: — Администратор баз данных (Oracle, Postgre, Weblogic) — Эксперт по развитию В2B-страхования — Системный / бизнес-аналитик 1C (финансы) — Эксперт сетевой безопасности — Системный аналитик (ML\LLM) — Data Engineer Полный список вакансий смотрите на нашем hh.ru. Будем рады вас видеть в тигриной команде!🐯

Чек-лист, чтобы собрать ТЗ без хаоса и лишних правок 🧑‍💻 Наша ИТ-тигрица Ольга Нагаева делится чек-листом, который помогает собрать техническое задание за 30 минут и не потерять смысл по дороге.  Материал пригодится аналитикам, тимлидам, руководителям и продактам. Короче — всем, кто хочет быстро переводить задачи бизнеса в понятные требования для команды. Берите в работу и отправляйте коллегам, которые хотят быстрее собирать требования и получать меньше правок ❤️

Рассказали, когда интеграция систем выгоднее коробочного решения В Т-Бизнес Секретах вышла статья от нашей CPO Яны Шаклеиной о том, когда интеграция систем выгоднее коробочного решения. Она разобрала, какие задачи решают интеграционные проекты, где чаще всего возникают риски и по каким критериям сравнивать интеграцию с коробочным решением. Статья будет полезна компаниям, у которых уже выстроены процессы, но текущим системам не хватает автоматизации, обмена данными и нужных функций. 📖Читать статью в Т-Бизнес Секретах.

Три мифа заказной разработки: врываемся в онлайн-дискуссию Завтра на канале Al4Dev пройдёт трансляция, в которой примет участие наша ИТ-тигрица Виктория Смирнова. В эфире обсудят три стратегии, которые кажутся бизнесу логичными, а по факту создают лишние проблемы 🫠 Три мифа: — «Наймём много дешёвых программистов» — «ИИ всё перепишет сам» — «Быстро соберём свою платформу» Эксперты разберут, почему эти подходы не работают, к чему они приводят и что делать вместо них ⏰ Старт прямого эфира: 26 марта в 14:00 по МСК 📌 Место встречи: YouTube-канал Подключайтесь, чтобы послушать дискуссию и задать свои вопросы. Если не успеваете на эфир, оставим ссылку на запись в комментариях❤️

Прокачали резюме инженера по производительности ИТ-рекрутер Ксения Гомельчук разобрала резюме и делится советами с вами. В карточках узнаете, как лучше описать опыт, когда его много, и как подтвердить свой уровень грейда под зарплатные ожидания. Присылайте своё резюме в личные сообщения @sdashkovskiy и рекрутер дружелюбно разберёт его. Правки с примерами и конкретикой💪 Больше разборов CV 👉 в этом посте Как составить сопроводительное письмо 👉 тут