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“http://drtomcrick.com/2011/04/26/feynman-problem-solving-algorithm/
Feynman
FEYNMANPROBLEM-SOLVINGALGORITHM
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FEYNMANPROBLEM-SOLVINGALGORITHM
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FEYNMANPROBLEM-SOLVINGALGORITHM
1. Write down the problem.
2. Think very hard.
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DeRelatórios
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Dados
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Manter foco na Inovação
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Objetivos
A visualização dos dados deve ser clara e objetiva.
Objetivos
Design agrega valor!
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PROCESSAR INFORMAR
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COLETOR APIPROCESSADOR
STTM - Solução
DynamoAmazon SQS
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Data and Logs
Glacier
COLETOR API
PROCESSADOR
AGREGADOR
SUMARIZADOR
HTTPIN HTTPOUT
EMR
Data Processing
COLETAR
Data Pipeline
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Data Pipeline - STTM
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Coleta de dados - STTM
GET sttm.gif http://sttm.sambatech.com.br/collector/
__sttm.gif?
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c4f158&sttmu=123a232saa111kkkk3&stt
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COLETOR
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COLETOR - Objetivos
• Rápido
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• Consistente
• Flexível
COLETOR
COLETOR
COLETOR
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COLETOR
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Logger
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COLETOR
COLETOR
HTTPIN
Logger
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Data and Logs
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COLETOR
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Glacier
COLETOR
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Logger
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COLETOR
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• Sem perdas de mensagens
• Log de mensagens não processadas.
• Escalável sob demanda
• Alto SLA
• Gerenciado
• Custo relativamente Baixo
• Não suporta AMQP
COLETAR
Data Pipeline
PROCESSAR INFORMAR
Data Pipeline
INFORMARPROCESSARCOLETAR
PROCESSADOR
Processador
DynamoAmazon SQS
PROCESSADOR
AGREGADOR
SUMARIZADOR
EMR
Data Processing
Agregador
DynamoAmazon SQS
AGREGADOR
Builder
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Porque Dynamo
• Baixa Latência
• Alta performance
• Gerenciado
• Escalável
• Alto SLA
• Multi A/Z
• Hot Keys Problem
Dynamo
Agregador
Amazon SQS
AGREGADOR
Builder
MsgAgreg
Agregador
Amazon SQS
AGREGADOR
Builder
MsgAgreg
Auto scaling Group
Instances
APP Srv
Agregation
Hot Keys Problem
Dynamo
AGREGADOR
Builder
MsgAgreg
Registro
Writes
0
27.5
55
82.5
110
Time
1 2 3 4 5 6
WriteCapacity
Hot Keys Problem
Dynamo
AGREGADOR
Builder
MsgAgreg
SplitKeys
Hot Keys Problem
Writes
0
27.5
55
82.5
110
Time
1 2 3 4 5 6
WriteCapacity
Dynamo
AGREGADOR
Builder
MsgAgreg
SplitKeys
Hot Keys Problem
Dynamo
AGREGADOR
Builder
MsgAgreg
SplitKeys
Tabelas
Diarias
Processador
DynamoAmazon SQS
PROCESSADOR
AGREGADOR
SUMARIZADOR
EMR
Data Processing
Sumarizador
Dynamo
EMR
Data Processing
Sumarizador
!
• Escalável
• Controle de Custos
• Managed
• Hadoop como serviço
• Map Reduce Engine
• Bom gerenciamento de capacidade
• Integração com S3 e Dynamo
EMR
Data Processing
Porque EMR
Diarias
Dynamo
EMR
Data Processing
Sumarizador
Load
Sumarizador
Diarias
Dynamo
EMR
Data Processing
Sumarizador
MergeKeys
Sumarizador
6Jobs
Sumarizadas
Minutos
Horas
Dynamo
EMR
Data Processing
Sumarizador
Save
Sumarizador
1. Run job
2. Find Bottoleneck
3. Optimize
Sumarizador
Dynamo
EMR
Data Processing
Sumarizador 4x/diaNetwork
Sumarizador
Dynamo
EMR
Data Processing
Sumarizador
Alive Cluster
4x/dia
Sumarização hierárquica
Cliente
Projeto Projeto
MediaCategoria
Media Media
• Modelos de Árvore
• Child References
Guarda a referência dos
filhos
Exemplo: Visualizações de todos os filhos do projeto (categorias): pid:2/*
•Não exige operação em sub-arvores
•Eficiente para pais com múltiplos filhos
Conhecer bem o problema e os dados é essencial.
Otimizações locais são eficientes!
COLETAR
Data Pipeline
PROCESSAR INFORMAR
Data Pipeline
INFORMARINFORMARCOLETAR
API
API - Rest
Dynamo
API
CDN
Permanente
Ciclo de vida dos dados
!
Minuto, hora ,dias, meses
Dynamo
APIMYSQLCluster
Analytics - Solução
RECAP
DynamoAmazon SQS
S3
Data and Logs
Glacier
COLETOR API
PROCESSADOR
AGREGADOR
SUMARIZADOR
HTTPIN HTTPOUT
EMR
Data Processing
Lições aprendidas
As aplicações são focadas, pequenas e
conectadas por uma fila ou datastore.
O output de uma é input para a outra.
Manter foco na Inovação
Flexível
SLA Alto
Escalável
Pagar de acordo com o uso
Baixo custo de administração de infra
Objetivos
Lei de Little
L=λW
L = média de requisições no sistema
λ = média de chegada de requisições
W = Tempo para processar uma requisição (latência)
Custo
0
0.25
0.5
0.75
1
Latência (H)
0 1 3 6 12 24
100%
57%
46%
40% 38% 37%
Latência vs Custo
Custo estimado
Por Requisição
LatênciavsCusto
Custo
0
0.25
0.5
0.75
1
Latência(H)
0 1 3 6 12 24
100%
57%
46%
40% 38% 37%
Latência vs Custo
Custo estimado
Por Requisição
LatênciavsCusto
Como manter tudo UP?
ComoMantertudonoar?
Como manter tudo UP and Running?
Automatizartudo!
Metric Driven + 2000
Como manter tudo UP and Running?
Automatizartudo!
Metric Driven
Monitoramentos + 400
+ 2000
Como manter tudo UP and Running?
Automatizartudo!
Metric Driven + 2000
Monitoramentos + 400
Notificações de falha
Monitoramento e alertas
Métricas MonitoramentoeAlerta
FAILFAST
Falheeserecupererapidamente!
+Proativo-Reativo
!
• Provisionamento automático de Infraestutura
• Deploy e Configuração - CloudFormation / Ansible
• FailOver
-Erros
FAILFAST
CryBabies
Alarmes críticos alertam o time
e escalam automaticamente.
• Soluções gerenciadas ajudam a manter o foco
no problema, mas podem trazer limitações
inesperadas.
• Arquitetura flexíveis ajudam a responder
rapidamente a limitações.
!
!
!
COn
clu
são
Evoluções
!
• Realtime
• Elastic Search
• Aumentar o uso do S3 para RAW Data
• DW Solution.(RedShift)
• +Análises
LIDIO RAMALHO, CTO!
LIDIO.RAMALHO@SAMBATECH.COM.BR!
@lidioramalho

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