Подписка на RSS


postgresql Рассмотрим ситуацию как заставить планировщик PostgreSQL использовать цикл и заставить вместо seq scan использовать несколько раз поиск по одному и тому же индексу.

Еще в этой серии:

В части 1 мы рассмотрели классы поведения C и A. Для класса A нам нужны более слабые ограничения согласованности. Это не означает, что система должна быть полностью некорректной, но означает, что нам нужно в некоторой мере ослабить согласованность модели.

Amazon популяризировал концепцию «Конченой согласованности». Вот их определение: система хранения гарантирует, что если не было новых обновлений объекта, в конечном счете все точки доступа будут возвращать последнее обновленное знчение.


Для распределенных баз данных модели согласованности — очень важная тема. Мы бы хотели изучить этот вопрос немного глубже в виде серии статей, описывающих проблему с точки зрения, какую модель в каких случая правильно применять. Пожалуйста, присоединяйтесь и помогите нам с помощью комментариев.

В статье описываетеся способ кэширования страниц и блоков (например блока авторизации и блока содержания) с применением технологий SSI, memcachedи nginx. С помощью SSI Web-сервер делает дополнительные запросы к бэкэнду, и в связке с кешированием это становится мощным инструментом. Для кэширования же персонализированных данных предлагается добавлять идентификатор пользователя в ключ memcached.

Ссылка: Nginx + Memcached + SSI – кеширование страниц и блоков (partials)


Cassandra достигла впечатляющих успехов в признании за последние месяцы, позволяющих сделать вывод, что она является лидеров среди высокомасштабируемых баз данных (подмножестве популярной категории NoSQL). Вместе с этим, получили распространение несколько недоразумений, которые я бы хотел прояснить.

Верите вы или нет, но первая история произошла в середине 70-х.

Во время учебы в средней школе, мне повезло иметь доступ к миникомпьютеру Data General Nova. В отличие от других «космических» компьютеров, Новы были действительно очень крутыми. У них была возможность непрямой адресации, которая означала, что вы можете сделать любой адрес как непрямой, что заставит использовать этот адрес аппаратно как адрес адреса. Эта возможность делала вызовы и передачу параметров очень быстрой. Единственным недостатком была возможность зависания машины, если вы заставляли адрес ссылаться на самого себя).

Как бы то ни было, моей задачей было написать программу классификации. Эта программа должна была получать вход на оптических карточках (которые были как перфокарты, с тем отличием, что нужно было заполнять точечки карандашом, вместо того, чтобы пробивать отверстия), сравнивать ответы по ключу и выдавать всевозможные отчеты в качестве результата. Все просто, не так ли?


В этом посте я бы хотел поговорить об основных идеях удаления дубликатов. Удаление дубликатов — это сердце любой современной системы онлайн бэкапа и облачной системы хранения данных. Давайте посмотрим, как это все работает.

Puppet, Chef, cfengine, и Bcfg2 – игроки в пространстве управления конфигурациями. Если вы ищете Linux решения для автоматизации или инструменты управления конфигурациями серверов, то вы скорее всего натолкнетесь на такие 2 технологии, как Puppet и Opscode Chef. У них очень похожая архитектура, и они решают одинаковые виды задач. Puppet от Reductive Labs существует дольше, у него большое количество пользователей. Chef от Opscode извлек несколько уроков из разработки Puppet и у него есть клиент высокого уровня – EngineYard.

Вам надо сделать важный выбор: на какую систему поставить? Когда вы строите автоматизированную инфраструктуру, скорее всего вы будете работать с ней несколько лет. Когда ваша инфраструктура уже построена, смена технологий стоит дорого. Развертывания Puppet и Chef часто оказываются крупномасштабными, порой они покрывают тысячи серверов.

“Chef против Puppet” – это продолжающийся спор, но вот 10 преимуществ, которые сегодня есть у Puppet над Chef по моему мнению.


Это часть интервью с Sebastian Stadil, основателем Scalr, дешевой опенсорс-версии RightScale. Scalr заботится об инфраструктурах всех web-сайтов, находящихся на Amazon (и других облаках), так что вам этого делать не приходится.

MapReduce, Bigtable, Pregel берут свое начало в Google и все они имеют дело с «огромными системами». Но все они выглядят мелко по сравнению с новым проектом, над которым работает Google, упомянутым на одном мероприятии в прошлом году.