Přepis řeči - Jak škálovat webovou aplikaci, aby zvládla 100 000 uživatelů online?

0:00:20	takže jak jsem byl uveden vlastně my provozu m dva h nopy anglickém trochu čtyři
0:00:28	prodáváme elektroniku l patří mezi jedny z největších
0:00:31	a dneska bych vám chtěl říct něco o tom
0:00:34	jak vlastně tu naši platformu na který tady tohle běží
0:00:38	tak já ti škáluje m a
0:00:41	nejenom nějaké jako příběh nebo co sme dělali měkčí tomu spalováním pak sme to dělali
0:00:46	ale a její
0:00:49	zní nějak zvýraznit s nějaký t přístupy který se použít tomu abyste tu aplikaci pokud
0:00:55	nějakou máte větší zátěž také obsahovat
0:01:00	takže když bysme začli takovej
0:01:03	začátek je
0:01:05	jedné server na kterém běží jak aplikace tak databáze je tam nainstalovaný dejme tomu a
0:01:11	pak
0:01:12	tečkou pokud používáte p h péčko
0:01:15	nicméně s to stejným si dalo aplikovat i pro je co běží dejme tomu
0:01:20	na javě odučený ne
0:01:23	takový první krok
0:01:26	začněte mít větší návštěvnost dejme tomu a ta aplikace začne mít nějaký problémy s performance
0:01:32	tak rozdělíte aplikaci od databáze
0:01:36	a tím se to zátěž na rozloží a můžete se soustředit
0:01:41	tak z děti na každý ten se do může to být nastaven tak aby to
0:01:44	co nejlíp fungoval
0:01:46	tady tohle méně ještě ta uplně tak část kterou jakoby vyřešíme protože my jsme trochu
0:01:51	dál to
0:01:51	když jsem se přidal do firmy takto rozprodána pro řešení
0:01:55	takže to tak říkám jenom tak to by jsme se nějak zarovnaný na začátek jak
0:01:58	je to funguje
0:02:01	takhle moment se dostáváme do nějakýho momentu jak to škálovat dál a sou tam
0:02:07	takový dva základní přístupy vertikální a horizontální škálování
0:02:11	kdy každej ten přístup ňáký pro a proti
0:02:16	a později se chodí k ničemu takže případy tohle týká nastavování
0:02:21	ten paralelně
0:02:23	dejme tomu velké náklady na to se hodí dejme tomu k nějaký
0:02:26	šíkal tak jak mu škálování databáze
0:02:29	kdy ta databáze
0:02:31	tam nějak jako
0:02:32	to rozdělit na dva server je dost problematické pokuď je to
0:02:37	obzvlášť nějaká relační databáze takže tam se většinou pokutové tak se řeší
0:02:42	vertikální škálování že se zvětšuje
0:02:45	ten server případně se koupí větší server nebo něco takovýho
0:02:49	pak teda další věci je horizontální škálování kde nemůžeme mít víc
0:02:54	serveru vedle sebe
0:02:55	to se zas nehodí tolik pro tu databázi ale hodí se to pro aplikační se
0:02:59	dobrý dejme tomu
0:03:01	a vtom případě
0:03:04	no
0:03:05	to má jak implikaci že pokud třeba sdělíme stav
0:03:08	že máme nějakou sečnu tak pokuď jednou nějaké herpes to obslouží uživatele
0:03:14	o druhý server
0:03:16	ták my nemůžeme my tu si smysluplnou napadl systému takže to musíme mít nějaký i
0:03:22	sdílený historička tím
0:03:24	nebo nějak řešit to jak se ten sta pojezdil
0:03:27	ale zase to má třeba výhody
0:03:29	s nám jeden ten se rozpadne o tomhle případě jedničky se rozbroje ten náklaďák tak
0:03:34	ty tři další furt běží a furt můžeme dál
0:03:37	co případě to vertikálního škálování tak to by byl problém
0:03:43	takže když se vrátím zpátky k tomu co sem třetím ukazoval máme aplikací rozdělenou na
0:03:48	dva se dobrý dejme tomu
0:03:51	to vertikální stahováním že s počet tím že svědčí meta data vás
0:03:58	potom teda
0:03:59	nějakýmu horizontálním ustalování kde
0:04:03	a můžeme rozdělit tu aplikaci aby běžela navíc aplikačních serverech
0:04:08	s tím že před to dáme nějakej unk laserem t je vyřeší tu distribuci tech
0:04:14	repre s tou cestou o toho růstu do toho zákazníka na ty aplikační server
0:04:21	ten jakoby základní algoritmus které se používat jako pás je route robin kdy první rakve
0:04:30	sto přinde ho toho zákazníka pošleme na první server druhej co přinde
0:04:35	pošleme na druhej třetina třetí
0:04:38	a tak dále s tím želáš vyčerpáme nebo dojdeme k poslednímu tak začneme zas od
0:04:43	začátku
0:04:44	a tady tohle hlavní většině případů stačí a rozložit zátěž pat
0:04:50	rovnoměrně
0:04:52	co možný jsou tam nějaké problémy v případě že ty aplikační se dobrý dejme tomu
0:04:56	nejsou rovnoměrně nasazovány že je který má více proud ta dejme tomu
0:05:01	a zvládne díky tomu víc r prstů tak ocitají aplikovat nějaký váhy jak to rozdělit
0:05:07	aby nebyli tech servi že ty ženy
0:05:10	a existují nějaký načli algoritmy jako
0:05:14	který berou v potaz třeba responds táňa vystěhuju ten l podle toho jak spousta jemu
0:05:20	ale není to tak že bych se ten unk vám se připojil na ty servery
0:05:24	a tam nějak sledoval jak je ten server vytíženej kolik má celkem jak je vytížený
0:05:30	celkem třeba tak protože to nebylo zbytečně moc komplikovaný jo vlny většině případů fakt stačí
0:05:37	jenom ten router
0:05:39	s tou jinačí přístupy že se ten ubal stírá dělat třeba na úrovní dns
0:05:44	takže my můžeme když máme nějakou doménu r google
0:05:50	tečka com tak když to přijme na to b s korektně můžeme vždycky vrátit jinačí
0:05:56	jaký adresu a tím pádem to nasměrovat nejlepší server takže ta komponent ten ubal se
0:06:00	tam ani nemusí být
0:06:02	a tím pádem
0:06:03	je to trochu jednodušší
0:06:05	ale na druhou stranu přicházíme o nějaký možnosti tedy nation byla se přináší
0:06:11	je to můžeme řešit třeba terminovat tam ssl call to which naše stránky jsou toto
0:06:16	prosil tak je tady neminal pole
0:06:19	a pak meziukládání se
0:06:21	aplikační maser obrana
0:06:23	když to by normálně rizoto toto
0:06:26	protože ruší to bývá za firewallem teoretickém tyto bezpeč relativně ty bezpečný zóně a tím
0:06:32	míst můžeme sníží třeba zátěž na ty aplikační server že musí řešit tu
0:06:38	a to šifrování
0:06:43	teďka když dejme tomu sme ve fázi kdy máme nějak tu aplikaci máme vertikální zvětšenou
0:06:50	jako by tu databázi slávy nějakého to máme tam víc aplikačních server u
0:06:55	a ten moment
0:06:57	jako by furt
0:06:58	v našem případě tyto teďka spojení
0:07:01	to co děláme my tak furt jako to nestačí k tomu abysme zvládli obsloužit ty
0:07:05	zátěž kterou
0:07:06	kterou mi řešit
0:07:08	kvůli tomu používáme kešování a to rovnou na více úrovních
0:07:14	tohle případě bych mohl zda takový příklad kdysi do zobrazí nějaký na ten film popisu
0:07:20	ta mi ten produkt musíme na
0:07:23	spoustu detailů taky název sem atributy
0:07:28	video spoustu dalších věcí
0:07:31	a to má je databázi je to
0:07:34	složitě rozdělený a teď eště my to máme další aplikace tyto načítáme pomocí nějaké chlap
0:07:39	servis
0:07:40	takže já bysme nějak optimalizovaný
0:07:43	to zátěž tak tam máme cache
0:07:46	s tím že když při by ten první represe na ten daný produkt taky se
0:07:49	podíváme do ty keše
0:07:51	sladičkým toho produktu a takeš si to drží nějak štěpko b
0:07:56	před zpracovaný
0:07:57	že už je to tam
0:07:59	spínače nultý všechno nějakým jednoho objektu
0:08:03	nějakej j se na to musí načteme můžem to brát takže
0:08:07	je pošleme požadavek do ty keše
0:08:09	a když stovky keši není ta to načteme z databáze nebo případně to může být
0:08:15	nějaká neshod servis a
0:08:17	a vrátíme to
0:08:20	jedna
0:08:20	tomu zákazníkovi ty odpovědí na tonyho požadavek a jednak to uloží mají tu ty keše
0:08:26	s tím že
0:08:28	jakmile přijde další rok vést tak
0:08:31	a my už můžeme tu informaci vytáhnout rovnosti keše a tím že používáme věci pak
0:08:36	kozička známe distribuována ke že máme nějaký prostor na to
0:08:40	ta
0:08:41	a ta odpověď je mnohem rychlejší a celkový to filtrování sám k je pak rychlejší
0:08:47	tady hraje spoustě
0:08:50	tady je jako by spoustu věcí který jsou to z druhé
0:08:53	toho je totiž třeba
0:08:57	je tam nějakej tamtudy světlovod degeši ukládáme je tam nějakej kterej takže když máme sto
0:09:02	tisíc produktu
0:09:04	tisíc zákazníků tak pravděpodobností se všechno na cachuje bude to jen ty půl hodiny nezasmála
0:09:10	protože to běžící museli týkat jen zběsilí
0:09:13	takže
0:09:14	a je potřeba fakt jako zvážit jestli si takeš ten daný mínus k se vyplatí
0:09:19	použít nebo ne
0:09:20	a
0:09:21	to bude nějak vycházet sto tritu kolik
0:09:25	skutečně tech požadavků je souzeno tok je a kolik tohoto musíme reálně číst
0:09:32	tady
0:09:33	zas takovej příklad jak to vypadá nějak nás máme nějaký prostor je konkrétně používáme k
0:09:39	aut bys
0:09:40	kde máme asi
0:09:42	sedum jedni komponentě nějaký další ale vás nebudu zatěžovat a
0:09:49	vlastně stack aplikačních serveru
0:09:51	takový horko s t
0:09:53	na tu databázi tam semestr ty data tak produktech třeba otce to zpracujeme ten
0:09:59	tak ten aplikační server to uloží do toho
0:10:02	cache ovací ho klastru apatie prostě jsou
0:10:05	jsou ženy
0:10:10	teď tou sme v situaci kdy sme z v a schopni zvládnout jako docela velkej
0:10:14	počet uživatelů a když stopu říkám tak to berte otroků s rezervou protože to je
0:10:19	na tom obrázku mám tři server já mám tady zní žádný konkrétní specifikace
0:10:24	ale když byste by chtěli použít tady ty stejný patterny
0:10:28	tak to samozřejmě to bude záležet na ten je to vaše aplikace nasazován a
0:10:32	a kolik jako by co ty operace co se tam děje takže vy si to
0:10:36	pak můžete
0:10:37	způsobem přizpůsobit
0:10:39	a tomu vašemu lidské si
0:10:41	ale když by jsme se o tom bavili obecně tak ty čísla veme obsloužit ňákou
0:10:46	poměrně velkou zátěž a pak do značné míry dejme tomu tribula bity databázi databáze která
0:10:52	se
0:10:53	dost problematický škáluje horizontálně takže můžeme mít počtem vertikálním
0:11:01	sme našem případě tady tohle furt si je jako by málo bysme zvládli rozložit zátěž
0:11:07	co my máme během toho black frajli
0:11:11	kdy lidi před vánocema nejvíce below
0:11:15	takže my předtím mám ještě ve revers pak si
0:11:18	konkrétně vadných
0:11:21	a ten funguje tak že ty si někdo dejme tomu přijde na homepage když přijde
0:11:25	první r class tak roman příde na tu revers prosím
0:11:29	a my se podíváme ta revers pro při se podíváte svých paměti jestli má tuhle
0:11:34	stránku s načtena nebo ne
0:11:36	a pokuď ne takto potřebujeme brzda nějakej ten aplikační server proti může být ten paláce
0:11:42	samozřejmě jatek aplikačních serverů víc
0:11:45	a ten aplikační server svaz dělat i šestnáct jestli všechny data vygeneruje
0:11:52	to by se někde tam pošle zpátky na revers droxi
0:11:56	revers proxy si to uloží do paměti zase nějaký t l ten takže je to
0:12:00	zas nějaká další aplikace toho kešování
0:12:04	a vrátit o tom zákaz
0:12:07	takže když pak při nedoběh zákazník na naše stránky
0:12:11	ta o
0:12:13	a načte si opery tak dostane pak přímo odpověď přímo mapy revers pro si aby
0:12:19	další komponenty proti nemusí udělat vůbec nic na to aby
0:12:22	aby ten tady zákazník bylo co
0:12:26	takže zase když bych pokračovalo
0:12:29	ten tak tímhle sme zas nějak rozložili tu zátěž napříč téma komponentám a
0:12:35	a za sme vžitý databází level jsme částečně ty cache více odstín
0:12:40	a celkově ta kapacita je větší
0:12:45	nicméně toto má jeden problém že
0:12:48	ta stránka musí být stejná pro všechny zákazníky co
0:12:53	tady je
0:12:55	špatný za tomu když chceme tam mít nějaký personalizované data
0:13:00	chceme třeba na ty homepage zobrazit kolik produkt má zákazník to šířku
0:13:06	proto je tam dyžtak nějakej pět rozkol kterej pochází a třeba když nebo respektive a
0:13:13	de taky přímo přes ten vadných akorát se tam aplikuje také
0:13:18	a teďka jak svoje mnohem jakoby menší že tam vrátíme na dejme tomu nějakej j
0:13:22	sem si informacema o tom co je maximalizovaný takže nějaký trekovací kolový případně
0:13:28	a pocitech produkt košíku případně c košíku
0:13:32	a tím že je to ten esko tak
0:13:34	a je tam pak tak malé informaci tak prvky aplikační server je to mnohem jednodušší
0:13:38	na to vyrenderování nebo na to vygenerování
0:13:43	takže i přestože my jsme schopni úplně všechno utěšovat na teba když tak furt nám
0:13:48	to značně o může zvýšit
0:13:51	a ten počet request co zvládnem
0:13:55	a v našem případě zhruba třicet prosím všechny prstů tak slovanu obsluha trvá když místě
0:14:04	ty aplikační servery může jich tam bit třicet procent
0:14:08	jinými slovy
0:14:11	pak další věc co je
0:14:13	problematická je se několikrát snižoval toho skalpování ty databáze
0:14:19	sice se to dá do nějaký úrovně dělat horizontálně
0:14:23	ta vertikálně
0:14:25	a pak se
0:14:27	ta přidat nějakej další server nějaký hlupáci a tak dále
0:14:32	je to problematické takže
0:14:34	snažíme se použít když co cokoliv co můžeme těšit a to kešování nebo tady v
0:14:39	tomhle případě nějakej konečný link na to abysme přes nuly ty zátěž
0:14:44	to je databázemi nějakými se protože když se vytváří připojení to ty databáze se aplikačních
0:14:50	serveru
0:14:51	tak
0:14:54	to vytváření připojení něco stojí a čimicích máme tak tím víc paměti to dejme tomu
0:14:59	že takže
0:15:01	my to máme před tím nějaký nějakou komponentu která dělá konečný použít šest otevřít perzistentní
0:15:07	korekci na ten databázový server
0:15:10	a pak
0:15:12	ty
0:15:13	sama ji
0:15:15	konečný cenu se k aplikační sebou tak t vznikají a zanikají tech třeba může být
0:15:19	tisícovky
0:15:21	a
0:15:22	ten prsten ikonek může být jenom to place
0:15:26	a vlastně přesuneme tím a nějaký
0:15:29	osob to zápěstí databáze napínací sebe co dělají ten konec
0:15:38	tak to je to sou takový jakoby základní přístupy co se používají a co používáme
0:15:42	jiný ale jestli nějakou jich spoustu zjednodušilo na praxi
0:15:47	ten load balancing se dá dělat třeba na několik úrovní že když máme děláme nekonečný
0:15:52	boulink tak třetí můžeme nitru balance a může mít více to co dělají ten konečný
0:15:56	půlí
0:15:57	stejně tak můžeme mít lidské krve rozpočet na disku
0:16:01	a předníma taky loupání se dá dělat nějaký konečný půlí nějakej u vás i mezi
0:16:06	té
0:16:07	a v tom případě
0:16:09	zase jako to může mít vliv na použít right že když tam nemáme jeden ten
0:16:14	bodysun máme tři
0:16:16	tak
0:16:17	toho nebude tolik nakešovány napětím serveru
0:16:20	ale zas máme s toho jinačí benefit a to že ty se něco stane nějakej
0:16:24	ten se ve spadne tak tam furt máme další dva furt aplikaci běží dál
0:16:29	a můžeme odsuzovat jirka sňatek tatras
0:16:34	praxi je to ještě o trochu složitější že není to jenom jedna monolitická aplikace a
0:16:39	je to ňáká ta jsou nějak jaký logický celkový a naše případě každej teologický který
0:16:45	celek obsahují víc aplikaci
0:16:48	ale
0:16:49	tady s na tohle sem chtěl říct o že
0:16:52	dejme tomu pro ten lacrumem věčném tak tam nedává smysl úplně použít nějakou tu revers
0:16:57	pro c nebo kešování protože tam vlastně co objednávka nebo co zákazník tu a
0:17:02	když to u toho pro mentu tam si dost často načítáme ty stejný produkty či
0:17:08	dopředné a ten front office
0:17:10	zobrazí si výpis produktů tam se musí načíst informace o ten pro tu pod zobrazit
0:17:15	ital produktu tvrdou za stiskem informace pak si dáte košíků
0:17:19	zase jsem informace a to do určitý míry třeba sínus nějaký kešování a to proto
0:17:26	ale zároveň máme nějaký kešování teprve
0:17:30	takže jak jsem před tím vysvětloval ty různý pak nějak rozložit zátěž co nejvíce rovnoměrně
0:17:37	ta
0:17:38	potřebovat ten reálným případě to nějak vzít v potaz a použít je tak aby to
0:17:44	dávalo smysl protože skutečně tady tenhleten tu nějaká devastaci fakt smysl dál
0:17:52	a i když však na uděláte jako by takle dobře si navrhnete nějakej d zájem
0:17:57	na implementujete
0:17:59	půl aplikací tak abych používala cache přidáte tam nějakou rewards prací aby se ševo a
0:18:05	jako vezmete fata se jí který věcí je potřeba třeba který ne
0:18:09	tak proto neznamená že ten řev že ty zátěž zvládnout
0:18:14	a vpodstatě mohl bych vám to je příklad nás třeba stalo šestnáct tak pěkně všechna
0:18:18	nasaje zavalí adresa tam třicet aplikačním serveru
0:18:22	a pak přišla para zátěž a my sme zdaleka nezvládli to co bysme měli znát
0:18:26	poslali sme se na mapa operace oproti tomu předchozímu stavu bysme tak se do něj
0:18:31	na tom
0:18:32	a dvou do toho že tam někdo implementovat nějaký logování a ty aplikační server i
0:18:38	používali nějakej společný sto lično ukládání nějakých bloků
0:18:43	a někdy to na implementoval tak že když se to tomu něco zapisovalo tak c
0:18:48	ten blok ten soubor zamčel
0:18:52	a zapsal a pak zas odemčel
0:18:55	a ve finále přišlo spustíte chrbte stůl tak se ten jsou tak se
0:19:01	dostali do nějakého deadlocku všechny ty procesy
0:19:04	a třeba čekali třicet sekund a to myslím soubor se odemčel by to mohli zapsat
0:19:09	a tím pádem
0:19:10	prostě s kapacita která měla být sto procent sme měli rádi dvacet procent úplně body
0:19:15	to se těch dvou řádků jako
0:19:18	a takovejchhle míst jako je tohle je stejný jako by spoustu že
0:19:23	vy můžete narazit třeba na to že
0:19:27	ten fór vodkaď chodijou ty request listech aplikačních serverů na ty keše tak už nezvládne
0:19:32	obsluhovat neboli už tam není dostatek místa by všechny ty r testy zpracoval protože tam
0:19:37	chodí moc dat
0:19:39	takže to vás taky třeba nějak zpomalí a pak mysli něco třeba si keše přesunout
0:19:43	do nějaký nomury keše přímo na ten aplikačním serveru
0:19:48	takže takto plný to může nastat pak hodně a to mi řešíme takže děláme nějakej
0:19:52	unk je stejný
0:19:54	ty nějak simulujeme tu těmito horami a uživatele takže víme že normální člověk navštíví oloupeš
0:20:02	pak s prohlídne nějaký výpisy produktu
0:20:05	pak si rovině jak produkty přidat košíku
0:20:08	takže máme farmu server u kterou teda není přímo našel se to platíme a pomocí
0:20:14	ní simulujeme tu reálnou zátěž na tu platformu a sledujeme monitoring jaký vytížená síť
0:20:20	kolik repu jestli zpracujeme server a sledujeme jak se to chová
0:20:24	a většinou když se něco rozbije tak vidíme že
0:20:27	vede zpracovávat více vrstvu
0:20:30	takže řešíme třeba proč to nevím proč něco je vytížený jakej byl release data mohl
0:20:37	předat nějaký kolejnice něco rozdilo
0:20:40	a je důležitý ten útes ty udělat nějak pravidelně protože
0:20:44	se nám vyšly kolikrát stalo že někdo naimplementovat něco tak že a zavedl nějakej tak
0:20:50	jak sem dával příkaz nějakej zámek nějakým souboru nebo něco takovýho a to v podstatě
0:20:55	úplně snižuju tu schopnosti platformy zvládnutelnou
0:20:59	to proc na dvaceti procent úplně že někdo vůbec nevěděl jak se to stalo v
0:21:03	podstatě
0:21:04	aby bysme takhle útesy dali jenom jednou potom sme to dneska obalíte sme to před
0:21:08	tibet rajdy neodhalili a ve finále vystoupil takle
0:21:15	i když tohle vlastně všechno pořešit a budete schopni zvládnout inkoust tak
0:21:21	furt jako vystoupili z vody venku
0:21:24	protože
0:21:25	pokuď
0:21:26	má tolik následníků jak je dost velká pravděpodobnost se že máte velkou popis
0:21:32	augustus situaci kdy jedna osoba vezla pak po znát veškerý části ty platformy takže to
0:21:38	musel nějak začít rozdělovat
0:21:40	ty týmy podle toho
0:21:42	aby nějak změnili nějaký logický celky vo kterých se starali
0:21:47	musíte řešit a jinak automatizaci tužky
0:21:50	to je infrastruktury protože tím že ty komponenty tou tam je vaniš jednou tam je
0:21:55	to můj nakonfigurovaný tak jednou tak jednou je tak hloupá server jednou je tam třicet
0:21:59	aplikačních server tyhle komponentě vidí je
0:22:03	tak potřebuje tady automatizovat nějak tu infrastrukturu
0:22:07	musíte v nějakém release proces
0:22:10	a celkově tam spoustu problémů který ve finále vy možná složitější vyřešit místo samotný škálování
0:22:16	ty aplikace
0:22:17	že potřebujete fakt lidi co se stane třeba někdy pohybovali
0:22:21	aby byli schopni nějak efektivně
0:22:25	řešit ten
0:22:26	tu strukturu toho developer týmu
0:22:29	aby se zároveň nějak efektivně ho rychle doručovaní nějakým wifi čili
0:22:34	tady když vyřešíte všechny tady ty problémy t
0:22:38	a infrastruktury
0:22:41	a
0:22:42	po řešíte
0:22:44	v podstatě
0:22:45	všechno co se týká toho trvalo pentium karfůru
0:22:48	pokuď s té třeba ešel pěkný tak budete mít problémy kdy že pasti takže najednou
0:22:53	ten potomek je ten reálnej warehouse kterej
0:22:56	zpracovává ty vlastně objednávky a musí
0:23:00	kdy to musíte poslat oni tomu silou nějak vzít stech polít zabalí ta zákazníkovi
0:23:06	a to je ve skutečnosti jako mnohem větší problém než suneš by se na první
0:23:11	pohled mohlo zdát
0:23:17	tak bych se v ještě jako vlastní toho že já sem vysvětlil době kdy třináct
0:23:22	nějakých
0:23:23	několik přistupuje tu aplikaci vstal zcela podstoupila c
0:23:27	ne při tomto vertikální horizontální škálování
0:23:31	kešování
0:23:32	a
0:23:33	dá se to nějak řešit u infrastrukturou tři tím že se to rozloží a ta
0:23:37	s architekturou tím že se to rozloží jater takle nejsme belgickou databázi
0:23:43	a hodil mentioned logickou databází tak se i tou samotnou architekturu tu dát do nějaký
0:23:49	úrovně rozložit
0:23:50	ale
0:23:53	furt jako by musíte tomu věnovat hrozně se na to soustředit abys to nějak zvládli
0:24:00	to dál
0:24:01	a v poslední době s tím jak nazývá mikro servisní já kontejnery
0:24:06	teďka se někde service ta funkce
0:24:10	vy vlastně přitom sem hrozně soustředit je tady na ty věci kolem ale musíme soustředit
0:24:15	rétoriky a to samotou by sis logiku ve to co vám vydělává peníze
0:24:19	takže ten trend do budoucna je takovej že
0:24:22	se
0:24:23	čím dál víc
0:24:25	se toho automatizuje za vás že případě třeba tech landovský chci
0:24:29	tak vy naprogramujete fikci naprogramujete to byznysu typu co to má dělá to nahrajete mi
0:24:35	tam dokladů
0:24:36	a pak tu funkci můžete nějak
0:24:39	slibovat kolikrát chcete a ten loupala synka tady tyhle věci ten kloubovej pro y které
0:24:45	řeší závad
0:24:46	takže se pak můžete soustředit na to by smyslový q na to co vám pak
0:24:50	vydělává ty peníze
0:24:52	nicméně
0:24:54	i když byste turisty fázi o že málo firem momentálně nedělaly nějak i serverové sál
0:25:00	nějak více
0:25:02	kde by to bylo
0:25:03	to škálování ty bubáci ta tyhle věci kožešiny
0:25:07	i když jste ty situaci tak funkce vyplatí t patentní zná protože minimálně budete vědět
0:25:12	co se na pozadí je že tam je nějakej lánským a případně je můžete nějaký
0:25:19	použít dejme tomu tu kešování přímo v rámci technicích
0:25:22	a optimalizovat c tak
0:25:24	to použití technici když tam něco na cachuje t tak ta jedna funkce patří nevolá
0:25:28	dalších funkcí protože to máte nakešovány je tedy finále se to promítne třeba ten kolik
0:25:34	platíte za ten proud
0:25:35	a
0:25:36	a
0:25:38	celkově f tech nápadech co to má
0:25:42	takže to je nějaká mrtvá tendence k ní směrem to teďka ne a chtěl bych
0:25:48	chtěl bych zvýraznit ještě jednou se pak vyplatí
0:25:51	ty patrný jako lublaň případ tak znát protože kolikrát v x nám přídou nějací vývojáři
0:25:56	co s tím náslilí pracovat i my se zeptám
0:25:59	jak by rozložili zátěž mezi více serverů je řeknou že vysledovali jaký vytížený c podle
0:26:05	tohoto nějak posílal yale nikdo reálně moc neví
0:26:08	jak to vlastně je
0:26:10	cílem že se stal vertikálně nebo horizontálně ale
0:26:13	ono to musel není tak jednoduchý
0:26:18	tak teď to je všechno tady takový obrázek pro zajímavost když to co sme měli
0:26:25	na prd private sme měli zahrát stránka
0:26:29	to tři tisíc uživatel
0:26:45	jaksi vás spoustu náznak přednášku
0:26:52	byla kromě určitě srozumitelná užitečná a já jen potvrdím tedy ty otázky oni sekýruješ posledních
0:26:59	asi
0:26:59	pěti minutách nahodíme slajdu u
0:27:07	když se k danému otázka na záznam s přednášky záznam přednášky bude dostupný na internetu
0:27:13	neřeknu
0:27:15	přesně kdy tu
0:27:17	organizátoři
0:27:18	tak
0:27:25	až to podle voltů čili
0:27:28	vlastně jak address šimeček tak první dotaz jaké další nečekané nástrahy
0:27:34	krom kufr byste měli
0:27:38	k jako jedna s prvních srandu o to že bysme to začíná stávat tak sme
0:27:42	měli pořádnej monitor instanci takže i přesto jsme dělali teho testy
0:27:46	tak myslím vlastně nevěděli přesně co se tam děje
0:27:50	a
0:27:53	když se procházeli nějaký lodí tak tam bylo vidět třeba co se stal slota bylo
0:27:57	za chybí ale to byl většinou nějakej vedlejší a potom se něco
0:28:01	correct dva takže
0:28:03	je jedním příkladem by mohlo se
0:28:05	jí se vytížení tohle forku by jsme narazili že sme tu cache používali a stoličce
0:28:10	jsme vyčerpali celou gigabitovou linku vypadat opakoval a
0:28:15	další příklad by mohlo by že sme závislý na nějakých pátej slot kterých si na
0:28:21	to veme dejme tomu nějaký recenze poho produktech a ty tak nebyli schopni zvládnout
0:28:26	ten lout takže sme kolikrát chodili
0:28:28	spoustu tech
0:28:30	a r páchli kterýho
0:28:32	nám poskytuje nějakou funkcionalitu
0:28:37	z jeden z dalších příkladu
0:28:41	vidí teďka tak napadal
0:28:51	je a v
0:28:52	že nám
0:28:54	takže jsme neměli dobře na skalární některý ty servisy takže jsme sme sčítali třeba informace
0:28:59	o produktech
0:29:00	tak
0:29:02	a tam sme měli sice to kešování a ale běžet sme tomu kešování a rushmore
0:29:06	co nejsme tam nic není serveru takže se to nezvládl tu zátěž
0:29:11	a
0:29:13	dals příklad by mohlo být
0:29:16	dejme tomu
0:29:27	tomu se lístek vrátíme si je menší kdyžtak do měl ten dotaz zrno stav té
0:29:32	to dělat na takže z hlediska
0:29:42	no tak ta testovacího pomocí čeho testujeme tu zátěž tak mi vpodstatě
0:29:48	si platí m externí firmu že se vo to přímo nestaráme protože máme svých problém
0:29:53	událost
0:29:54	takže my zaplatíme řekneme nějak jak ten náš traffic vypadá vygenerujeme na základě nějakých akceschopnost
0:30:00	pláče
0:30:02	a
0:30:04	že tam že dejme tomu tolik zákazník má jít na pytel produktu tolik zákazník má
0:30:08	jedna b s produktů
0:30:10	a
0:30:13	hodinám nějak vygeneruju nějaký nějakou tu sdělení to nějak se rovině
0:30:19	a pak voni použiju tu svou farmu aby to generovali
0:30:23	našem případě zas pro za sme nesanitní suma působila dynamickým trhu
0:30:28	ale
0:30:29	pokud byste chtěli použít taková svarů že je to pro zdraví protože
0:30:36	ani neví proč je to spíš s tím že je to matematickým trhů na tom
0:30:39	jsou celkově ty ceny a ty se dost jako vyzvednu tak je větší než
0:30:44	když český čekali
0:30:46	takže může stát
0:30:49	je to desítkách tisíc i fyzicky a vyplatí se vám víc ireně ještě si viděla
0:30:56	ceny
0:30:58	je to že ten kontrakt může být i sto tisíc byl pro mě ručně a
0:31:02	je z toho
0:31:03	v rámci toho co o hmotnosti m s
0:31:05	kdy na jestli tu část noci máte taky noci je normálně přímo ne kanceláře zapneme
0:31:13	naše monitoring jasnovidec osadě jo
0:31:15	a můžeme si ani řídící nějak na těch
0:31:18	takže můžete zapnout jo
0:31:21	ale my si ten dvakrát do roka je to docela snadno když vidíte ty servery
0:31:26	jak je to řekne cena mně to tady
0:31:34	jak zabránit vzniku implementace blokující operace
0:31:39	to je dobrá otázka je to o tom že
0:31:42	ku budete mít nějakej ten ty vývojářů tak tam mít nějaký ho
0:31:46	je to bude klid a vy se faktem blizna co dělá
0:31:51	a během konkrétní případně tady tyhle věci bude schopnej a
0:31:56	takže u nás třeba ti tvůrci ty lidi někteří z nich sedijou je tady
0:32:01	tak
0:32:02	a byli kolikrát snaha na tak malou testu až úsilí některý ty optimalizace sami takže
0:32:08	vijou co by tam nemělo z plzně krát a co ne takže je to hodně
0:32:11	optická je
0:32:12	skladbě toho ty
0:32:15	a tohle si nás tam se to nedá úplně automatizovat že byste dali jste se
0:32:20	tam používá a nějakej zámek nebo je to fakt oteklý kde a jak si ten
0:32:25	ty poskládáte
0:32:26	a jestli teda máte lidi kteří sou to schopni odchytit před tím s toto se
0:32:30	prudce
0:32:38	ano je to vysvětlit s kterejma mě
0:32:42	mně
0:32:44	viděl bod
0:32:46	jestli sme experimentovali s programovacími jazyky a prsty
0:32:50	je taky dobrá otázka
0:32:53	víceméně co se týče toho škálování
0:32:56	ono to úplně díváte programovací jazyk
0:33:00	že když budete mít dejme tomu
0:33:02	a
0:33:04	bytem tak to třeba ten aplikační server zvládne víc obsloužit víc r prstu než to
0:33:09	p h péčko
0:33:11	ale ono je finále jednodušší na prostě dat místech se potřebujete abyste kvůli tomu cesty
0:33:17	používat jinak s výrazy a hledali viditelně o který na činnost
0:33:22	co se týče experimentu tak pokud chci experimentem x jaké mají na čem jazyka máte
0:33:27	tyto spíš kvůli tomu řeckem jazyk množině na to se dá použít takže asi době
0:33:32	zkusme nějaký mašínové linka nějaký prst
0:33:35	experimenty s maximalizací a tam třeba to p h péčko jednat absolutně nepoužitelný lijáky
0:33:40	operace matice má a ten toho nějaký knihovny namyšlený to prostě neexistuje
0:33:45	vo existuje ale to nepoužitelný to p h tak tam třeba extrém dojem s pak
0:33:50	n takže spíš téhle situaci se díváme na dvě jinačí jazyky
0:33:55	jinak
0:33:55	jinak od a
0:33:59	tak i ten příklad celá otázek
0:34:04	jsme
0:34:07	zatím
0:34:08	ty led nějaký liší
0:34:14	jak se na tom s přes do kontejneru případně definici no tak jako dost dobrá
0:34:19	otázka
0:34:21	a
0:34:23	tam je takovej zásadní problém že mě když to přesouváme tak musíme nějak řešit abysme
0:34:27	zároveň doručili nějakou hodnotu tomu byznys
0:34:31	takže ji musíme dejme tomu králova jak se na třetí měl ty obrázky jako prknech
0:34:36	netoleto menenžment takto vyrobit na nějaký menší celky když dejme tomu děláme ready začneme zkusíme
0:34:43	count na tom našem šlapu
0:34:45	tak
0:34:46	ty informace o ten zákazníkovi nepříliš nebo ty
0:34:49	že to nějak udělám svou vlastní mikro servisů
0:34:52	separujeme to
0:34:54	tak aby jsme se mohli více soustředit a to by si slovíčku s tím že
0:34:58	se tam snažíme
0:34:59	aplikovat nějakej domén drobet lízání
0:35:02	aby to bylo nějak separovaný do budoucna by to tam padl jako soustředěna statut doménovou
0:35:10	takže jo snažíme se nějak dostat ten mikro sebejistý
0:35:15	k o
0:35:16	co se týče teďkom ta funkce jak jsem vlézt a bohužel ještě nejsme ale je
0:35:21	to něco zase se díváme dobu
0:35:24	a
0:35:26	tak to bohužel největší blokem pro nás i ten byznys když se pak musíme soustředit
0:35:31	na to bysme mají během tohoto čili nějakou hodnotu že se nedá říct tak si
0:35:35	vezmeme tady tu aplikací a přepíše menu
0:35:38	ale musíme najít ňákou cestu je třeba inkrementálně krvácí aplikace a přepisovat to
0:35:45	na některý věci máme dělaný ta
0:35:47	že teď předpisu takle čeká proces
0:35:50	a máme vlastně ten nějakej legraci kód starej které se nedáváš jednoduše přepsat tak aby
0:35:56	to
0:35:56	bylo nějaké sítí
0:35:58	protože tu novou aplikací stavíme že to je stěny vydá je
0:36:02	a nějaký
0:36:03	jako by většinou ty a je to sim do page aplikační takže to chtěla skriptu
0:36:07	jestli to uplně něco dnešního
0:36:09	ale ta máme nějakou synchronizaci že třeba první
0:36:12	pak roky ten checkout u
0:36:14	tak když máme napsaný klínový architektuře a nějak synchronizujeme seš omezí ten
0:36:19	takže inkrementální sme schopni
0:36:22	a doručit nějakou hodnotu může máme něco ty nový aplikaci a zároveň je
0:36:28	sme schopni
0:36:30	prostě přepisovat to
0:36:32	a pokračovat ten vývoj a postupně třeba
0:36:35	máme
0:36:36	s tam sám kdy se zadávají je tady uživatelovi pak jsem byla papá tak postupně
0:36:41	přes migruje najednou
0:36:44	tady architektury to ty nový a tak se budeme na
0:36:53	jak řešíte škálování dva
0:36:56	jeho místo
0:36:57	na zatím
0:36:58	jo tak není na to monitorování používáme a tady navíc
0:37:03	co štěně c break
0:37:05	kde vlastně jestli nastavený nějaký agentí nakreslím tedy serveru
0:37:10	a volno
0:37:13	pak se posílá všechno do nějakýho kontrolérů protokolu
0:37:17	a voni řešilo veškerý to škálování za takže
0:37:21	to je ten jako nejužitečnější monitory míchy pěti napětí fach viděl že tam
0:37:26	která funkce p h péčko které třeba jak dlouho vidíme přesně heroldem vidíme tam grafy
0:37:31	vidíme ten pátý kolik tech kolu mezi tema vepsaný sama kolik vypil protiv tam chodí
0:37:37	tak to máme s toho dynamics
0:37:40	a pak samozřejmě máme nějaký další logování
0:37:44	který se soustředíme čistě jenom nasbírá nějakých logů se ať ta
0:37:50	a tam to škálování zas takové je takovej problém není tam většinou se tomu přístup
0:37:54	a vstupuje vertikálně
0:37:56	že sou tam nějaký velký logovací mašiny který to nějak sbírají s toho stojí že
0:38:02	a který jsou jako jeden přes
0:38:05	ale protonů testing ke fakt jako nejužitečnější tenatech x nebo ten bitrate toho přičtete hrozně
0:38:11	moc
0:38:13	k tak ještě dneska nejsem si jist jestli jsou ty dojdete názvy ulic
0:38:19	a máme škálování
0:38:25	používáme mi používáme pro tu databázi a máme tam nějaký jo cinkal dva body
0:38:32	tou na strop ještě složitější že máme dvě data centrála
0:38:36	a ty databáze se musí ho nějak replikovat mezi ty
0:38:40	takže skal horizontálně
0:38:44	ale
0:38:45	moc
0:38:46	bysme ani nemusely protože s tím jak sme tam příteli tedy úrovni kešování a všeho
0:38:51	možnýho tak je třeba vytěžené tu databázi momentary deset procent
0:38:58	takže
0:38:59	je to fakt nemáte
0:39:01	tak optimalizovány aby ta databáze byla co nejmíň vytížena
0:39:05	a
0:39:06	těch norem
0:39:08	abysme za věc velice čitatelů deset až bysme teď nejvíc problematickou část museli řešit teda
0:39:13	když něco spadne ty databáze to
0:39:17	i už nejsou otázky s nákupu některý z nich jsou otázky na technologie
0:39:26	to si spíš třeba kdyby jako zajímalo když k dispozici jeden sledu uzly citovým k
0:39:32	že
0:39:33	co ste se psem tady na konkrétní technologie s lepší jste si poznatky neuklidili přednášce
0:39:38	na který se na to no tak je tady ještě jak sme to před konkurentní
0:39:43	kontejner případě funkcí jak jsme se na to čas
0:39:47	a logickou třem semafory nakonec ze víc věcí
0:39:58	je to je docela jistě
0:40:01	že je tady zas na moře rezerva použili při testování různým by mě zajímalo taky
0:40:09	osum
0:40:09	no momentálně to použity moc co se nějak složil nebo teďka ještě nějaký doporučování typ
0:40:18	zákazník
0:40:19	a používáme
0:40:21	na to ten párty té na fit budeme nějak si data nějaký to vlastně patriku
0:40:27	si jak se
0:40:29	jak se ti zákazníci chová jako na toho nabízí ú
0:40:34	mají nějaký jak by
0:40:36	s kterými s na a následné produkty a nahlídneme ten zákazníků
0:40:40	a nás plány tady tohle necvičila lijte ten je
0:40:45	aby sme tam mohli dvou
0:40:46	zohlednit i specifika víc dat který máme protože máme třeba informaci který produkty je máme
0:40:52	větší mátiho můžeme z nic vydělat který nechceme zas takže posílat do pitev palety stejně
0:40:58	tak že máme nějaký speciální typy produktu takže tak se snažíme stavy nebo
0:41:03	tam sestavit jak vytvoření tady pro tohle doporučování
0:41:07	tahle částech taky tak mikešova když máte na připíchněte ocas
0:41:13	de dokonce během tohle frajli tak ta tepla se b a protože nejsou schopni docela
0:41:20	dobře a tím pádem asi prostor na zkoušce nevíra
0:41:25	když přednáška kdy končí jádra ještě uposlechne vobrázku proč tomu tak bázi firmě jako oddělení
0:41:31	a je to tak jako kdyby rozsah když bude můžete nemůžete jak je to jako
0:41:37	jakou službu registrech koupí tady tohle neučte koupit nějakou část vyplatí se nám to mít
0:41:43	s pohledu podnikání firem mě
0:41:44	je to co nám měla konkurenční
0:41:47	do určitý míry jo protože to nás mimo s
0:41:50	nebo
0:41:51	to nás vynesete detaily fakt tak velká že třeba naše konkurence co je tesco
0:41:57	jen které taky vydává familiarity mikula nějaký další tak si posledních letech měli problémy během
0:42:03	toho raději to zvlá takže je to máme tam je tak rozjetých jsme
0:42:08	mezi nám to fakt funguje dobře a je to jedna stech jakobiho že analyzujete tohle
0:42:13	freddie pak na ten zarazíme
0:42:14	jasně a můžeme takže zatleskal přes black se za něj jste jitřní nebo její zná
0:42:21	ani program
0:42:22	díky maltoni dělení ho jak voni prodávaj taky ale třeba nějaký mají výpadky nebo něco
0:42:29	takovýho
0:42:31	vlastně vezmu
0:42:32	ho
0:42:33	měli jsme taky nějaký nějakou záležitost ale to nebylo úplně komína může o tebe můžu
0:42:40	mluvit vrstva sekundy ty
0:42:44	tak jo tak tím panem přednášky ukončila jo nevidím nějakou dobu přínosnou určitě se mi
0:42:50	líbí že stokrát tak jako že sem tomu rozuměl taky to bylo dobrý pohrozil bychom
0:42:55	potlesk

Jak škálovat webovou aplikaci, aby zvládla 100 000 uživatelů online?

Škopek E104

Martin Péchal (Dixons Carphone)