SlideShare a Scribd company logo
1 of 87
Как сэкономить
$1 000 000
на
базах данных
Денис Аникин,
ТехДир Почты/Облака
Mail.Ru
Why use a DBMS?
Why use a DBMS?
+ QUERIES
+ ACID
+ INDEXING
+ TABLES
+ DURABILITY
DatabaseDatabase FileFile
Heavy read workload
APPAPP
DBDB
APPAPP
APPAPP APPAPP
Overloaded
Solution: replication
APPAPP DB MasterDB Master
Update
DB SlaveDB Slave
Replication
Select
DB SlaveDB Slave
DB SlaveDB Slave
DB SlaveDB Slave
DB SlaveDB Slave
Heavy write workload
APPAPP
DBDB
APPAPP
APPAPP APPAPP
Replication does not scale
writes
Solution: sharding
DBDB DBDB DBDB
DBDB DBDB DBDB
DBDB DBDB DBDB
Replication
Sharding
Who is the next problem?
…
The boss
The boss
Technology
We are loosing money
Close down
What should we do?
Cache!
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
CacheCache
AppApp
Good
latency
But …
Inconsistency
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
CacheCache
AppApp
Inconsistency
Still have sharding
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
CacheCache
AppApp
Inconsistency
Cache does not optimize updates out!
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
CacheCache
AppApp
Inconsistency
AppApp
CacheCache DBDB
Cache rebooted
Data’s lost
Inconsistency
AppApp
CacheCacheDBDB
Cache rebooted
Data’s lost
Cache
- Inconsistency
- Still need sharding
- What else?
Cache is not a DB
FileFile
Inconsistency
WHAT
TO
DO?
Smart cache
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
Smart
Cache
Smart
Cache
AppApp
Good
latency
AppApp
Smart
Cache
Smart
Cache DBDB
Cache rebooted
OK
Well it’s better
Well it’s better, but …
Still inconsistency
Cache rebooted
Data lost
AppApp
Smart
Cache
Smart
Cache DBDB
Still sharding
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
Smart
Cache
Smart
Cache
AppApp
Remember, yourboss …
… doesn’t like sharding
… because it’s way too
expensive
Cache
- Inconsistency
- Still need sharding
- No databaseproperties
- What else?
Cold start
Cold start
DBDB DBDB
DBDB DBDB
DBDB DBDB
CacheCache
Cold
Start
Kills
The
Cache
Cold start
DBDB
DBDB
DBDB
CacheCache
DBDB
DBDB
DBDB
DBDB
DBDB
DBDB
Only to
warmup
cache
Only to
warmup
cache
Cache
- Inconsistency
- Still need sharding
- No databaseproperties
- Cold start
How to warm it up?
How to warm it up?
Persistent cache
DiskDiskMemoryMemory
Dump
Do you like it?
Persistent cache
DiskDiskMemoryMemory
Dump
- IOPS
- STALE DATA
+ FAST WARMUP
How to fix it?
Persistent cache
DiskDiskMemoryMemory
Log
+ IOPS
+ FRESH DATA
+ FAST WARMUP
- BIGGER SIZE
100Mb/sec
There’s still a problem
Persistent cache
DiskDiskMemoryMemory
Dump & Log
+ IOPS
+ FRESH DATA
+ FAST WARMUP
+ OPTIMAL SIZE
Solved!
Cache is warmed up
Cache
Cache
Why use a DBMS at all?
Why use a DBMS at all?
• Durability
• Replication
Why use a DBMS at all?
• Durability. Whatdoes aDB
store?
• Replication
Why use a DBMS at all?
• Durability. What doesaDB
store?Hot&Colddata
• Replication
Temperature of data
9.9Tb9.9Tb100Gb100Gb
Temperature of data
9.9Tb9.9Tb
100Gb100Gb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
Shard
Replicate
Why do we copy a DB?
Temperature of data
9.9Tb9.9Tb
100Gb100Gb
Shard
Replicate
100Gb100Gb
100Gb100Gb
100Gb100Gb
100Gb100Gb
100Gb100Gb
100Gb100Gb
The boss’s still angry
Ideas?
Why use a DBMS at all?
• Durability. What doesaDB
store?Well, cacheis also
durablenow
• Replication
An idea!
CACHE
IS THE
PRIMARY
DATA SOURCE
An idea!
CACHE
IS THE
PRIMARY
DATA SOURCE
With replication
An idea!
CACHE
IS THE
PRIMARY
DATA SOURCE
With replication
And with all otherDBfeatures
Cache
Cache
Cache is not a DB
FileFile
Cache can be a DB!
Cache
Can
Be
A
DATABASE
+ CACHE
+ PERSISTENCE
+ ACID TRANSACTIONS
+ REPLICATION
+ STORED PROCEDURES
DatabaseDatabase
Tarantool – forhot data
+ CACHE
+ PERSISTENCE
+ ACID TRANSACTIONS
+ REPLICATION
+ STORED PROCEDURES(LUA)
DatabaseDatabase
Tarantool
We’ve done it!
9.9Tb9.9Tb
100Gb100Gb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
9.9Tb9.9Tb
Shard
Replicate
We’ve done it!
9.9Tb9.9Tb
100Gb100Gb
SQL DBMS
Tarantool
Look back
• Shard, replica, cache, smart cache
• Shard exists, replicaback,
• Persistent cache, replication, acid.
Now cacheisaDB
• 2 instances could be enough
Cache. Why not?
• Dependable, durable
• You’reon theroad to cache
• No ACID, no consistency, no
durability
• Leavecozy DB for cache
• Tarantool helps come over
• No magic, just anew tool
Tarantool in Mail.Ru
Mail.Ru Users’ Profiles
ProfilesProfiles MySQLMySQL
MySQLMySQL
MySQLMySQL
MySQLMySQL
MySQLMySQL
MySQLMySQL
16x1/8 of workload
Mail.Ru Users’ Profiles
$1.2M upfront
$300K each year
128x MySQL128x MySQL 4x Tarantool4x TarantoolVS
$20K upfront
$5K each year
60 times!!!
Saved more than $1 000 000
Mail.Ru Email &Cloud
$100M+
TarantoolTarantool120+ instances of
The bottom line is …
Right tool forthe job
Saved $1 000 000 on a
feature
Summary
Questions?
Денис Аникин,
техдир Почты/ОблакаMail.Ru
anikin@corp.mail.ru
Skype: danikin2
Whatsapp/Viber: +79165129650

More Related Content

What's hot

MySQL And Search At Craigslist
MySQL And Search At CraigslistMySQL And Search At Craigslist
MySQL And Search At CraigslistJeremy Zawodny
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)Ontico
 
Lessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at Craigslist
Lessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at CraigslistLessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at Craigslist
Lessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at CraigslistJeremy Zawodny
 
Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "
Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "
Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "Tanya Denisyuk
 
Boosting Machine Learning with Redis Modules and Spark
Boosting Machine Learning with Redis Modules and SparkBoosting Machine Learning with Redis Modules and Spark
Boosting Machine Learning with Redis Modules and SparkDvir Volk
 
Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)
Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)
Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)Ontico
 
Redis Developers Day 2014 - Redis Labs Talks
Redis Developers Day 2014 - Redis Labs TalksRedis Developers Day 2014 - Redis Labs Talks
Redis Developers Day 2014 - Redis Labs TalksRedis Labs
 
Accelerating HBase with NVMe and Bucket Cache
Accelerating HBase with NVMe and Bucket CacheAccelerating HBase with NVMe and Bucket Cache
Accelerating HBase with NVMe and Bucket CacheNicolas Poggi
 
Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)
Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)
Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)Ontico
 
Zero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChanger
Zero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChangerZero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChanger
Zero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChangerMongoDB
 
Ceph Object Storage at Spreadshirt
Ceph Object Storage at SpreadshirtCeph Object Storage at Spreadshirt
Ceph Object Storage at SpreadshirtJens Hadlich
 
Troubleshooting redis
Troubleshooting redisTroubleshooting redis
Troubleshooting redisDaeMyung Kang
 
AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...
AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...
AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...Amazon Web Services
 
Sphinx at Craigslist in 2012
Sphinx at Craigslist in 2012Sphinx at Craigslist in 2012
Sphinx at Craigslist in 2012Jeremy Zawodny
 
Day 2 General Session Presentations RedisConf
Day 2 General Session Presentations RedisConfDay 2 General Session Presentations RedisConf
Day 2 General Session Presentations RedisConfRedis Labs
 
BlueStore: a new, faster storage backend for Ceph
BlueStore: a new, faster storage backend for CephBlueStore: a new, faster storage backend for Ceph
BlueStore: a new, faster storage backend for CephSage Weil
 
Optimizing MongoDB: Lessons Learned at Localytics
Optimizing MongoDB: Lessons Learned at LocalyticsOptimizing MongoDB: Lessons Learned at Localytics
Optimizing MongoDB: Lessons Learned at Localyticsandrew311
 
MongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion Documents
MongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion DocumentsMongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion Documents
MongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion DocumentsBoxed Ice
 
Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...
Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...
Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...Ontico
 

What's hot (20)

MySQL And Search At Craigslist
MySQL And Search At CraigslistMySQL And Search At Craigslist
MySQL And Search At Craigslist
 
Redis acc 2015_eng
Redis acc 2015_engRedis acc 2015_eng
Redis acc 2015_eng
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
 
Lessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at Craigslist
Lessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at CraigslistLessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at Craigslist
Lessons Learned Migrating 2+ Billion Documents at Craigslist
 
Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "
Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "
Алексей Лесовский "Тюнинг Linux для баз данных. "
 
Boosting Machine Learning with Redis Modules and Spark
Boosting Machine Learning with Redis Modules and SparkBoosting Machine Learning with Redis Modules and Spark
Boosting Machine Learning with Redis Modules and Spark
 
Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)
Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)
Путь мониторинга 2.0 всё стало другим / Всеволод Поляков (Grammarly)
 
Redis Developers Day 2014 - Redis Labs Talks
Redis Developers Day 2014 - Redis Labs TalksRedis Developers Day 2014 - Redis Labs Talks
Redis Developers Day 2014 - Redis Labs Talks
 
Accelerating HBase with NVMe and Bucket Cache
Accelerating HBase with NVMe and Bucket CacheAccelerating HBase with NVMe and Bucket Cache
Accelerating HBase with NVMe and Bucket Cache
 
Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)
Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)
Ceph BlueStore - новый тип хранилища в Ceph / Максим Воронцов, (Redsys)
 
Zero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChanger
Zero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChangerZero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChanger
Zero to 1 Billion+ Records: A True Story of Learning & Scaling GameChanger
 
Ceph Object Storage at Spreadshirt
Ceph Object Storage at SpreadshirtCeph Object Storage at Spreadshirt
Ceph Object Storage at Spreadshirt
 
Troubleshooting redis
Troubleshooting redisTroubleshooting redis
Troubleshooting redis
 
AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...
AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...
AWS Webcast - Achieving consistent high performance with Postgres on Amazon W...
 
Sphinx at Craigslist in 2012
Sphinx at Craigslist in 2012Sphinx at Craigslist in 2012
Sphinx at Craigslist in 2012
 
Day 2 General Session Presentations RedisConf
Day 2 General Session Presentations RedisConfDay 2 General Session Presentations RedisConf
Day 2 General Session Presentations RedisConf
 
BlueStore: a new, faster storage backend for Ceph
BlueStore: a new, faster storage backend for CephBlueStore: a new, faster storage backend for Ceph
BlueStore: a new, faster storage backend for Ceph
 
Optimizing MongoDB: Lessons Learned at Localytics
Optimizing MongoDB: Lessons Learned at LocalyticsOptimizing MongoDB: Lessons Learned at Localytics
Optimizing MongoDB: Lessons Learned at Localytics
 
MongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion Documents
MongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion DocumentsMongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion Documents
MongoUK - Approaching 1 billion documents with MongoDB1 Billion Documents
 
Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...
Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...
Как Web-акселератор акселерирует ваш сайт / Александр Крижановский (Tempesta ...
 

Viewers also liked

Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...
Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...
Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...Ontico
 
Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...
Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...
Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...Ontico
 
Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...
Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...
Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...Ontico
 
Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...
Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...
Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...Ontico
 
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...Ontico
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...Ontico
 
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Ontico
 
Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...
Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...
Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...Ontico
 
Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...
Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...
Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...Ontico
 
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)Ontico
 
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)Ontico
 
Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)
Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)
Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)Ontico
 
Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...
Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...
Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...Ontico
 
Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...
Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...
Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...Ontico
 
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Ontico
 
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...Ontico
 
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala / Денис Иванов (2GIS)
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala  / Денис Иванов (2GIS)Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala  / Денис Иванов (2GIS)
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala / Денис Иванов (2GIS)Ontico
 
How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)
How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)
How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)Ontico
 
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, CometАсинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, CometАндрей Федоровский
 

Viewers also liked (20)

Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...
Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...
Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепели...
 
Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...
Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...
Строим сервисы на базе Nginx и Tarantool / Василий Сошников, Андрей Дроздов (...
 
Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...
Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...
Как выбрать In-memory NoSQL базу данных с умом. Тестируем производительность ...
 
Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...
Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...
Настройка и оптимизация высоконагруженных J2EE веб-приложений / Шамим Ахмед (...
 
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...
Docker в работе: взгляд на его использование в Badoo через год / Турецкий Ант...
 
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
101 способ приготовления RabbitMQ и немного о pipeline архитектуре / Филонов ...
 
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
Движок LMDB — особенный чемпион / Юрьев Леонид (Петер-Сервис R&D)
 
Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...
Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...
Скорость с доставкой до пользователя / Анатолий Орлов (Self Employed), Денис ...
 
Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...
Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...
Инструменты высоконагруженных проектов - кэширование и очереди, Вячеслав Моск...
 
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)
NodeJS в HighLoad проекте / Акрицкий Владимир (iAge Engineering)
 
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)
За счет чего Tarantool такой оптимальный / Денис Аникин (Mail.Ru)
 
Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)
Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)
Хранение json-документов в Tarantool / Андрей Дроздов (Mail.ru Group)
 
Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...
Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...
Сага о кластере. Все что вы хотели знать про горизонтальное масштабирование в...
 
Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...
Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...
Как мы сделали ровную балансировку нагрузки на фронтенд-кластере / Насретдино...
 
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
 
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
 
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala / Денис Иванов (2GIS)
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala  / Денис Иванов (2GIS)Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala  / Денис Иванов (2GIS)
Путь от монолита на PHP к микросервисам на Scala / Денис Иванов (2GIS)
 
How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)
How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)
How to run Real Time processing on Big Data / Ron Zavner (GigaSpaces)
 
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, CometАсинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
Асинхронная обработка данных: RabbitMQ, Comet
 
Mac & Oracle
Mac & OracleMac & Oracle
Mac & Oracle
 

Similar to Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженном проекте / Аникин Денис (Mail.Ru)

Using ТРСС to study Firebird performance
Using ТРСС to study Firebird performanceUsing ТРСС to study Firebird performance
Using ТРСС to study Firebird performanceMind The Firebird
 
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!DataWorks Summit
 
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.Michael Zhang
 
HBase: Extreme makeover
HBase: Extreme makeoverHBase: Extreme makeover
HBase: Extreme makeoverbigbase
 
Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...
Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...
Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...Amazon Web Services
 
Hug Hbase Presentation.
Hug Hbase Presentation.Hug Hbase Presentation.
Hug Hbase Presentation.Jack Levin
 
Development to Production with Sharded MongoDB Clusters
Development to Production with Sharded MongoDB ClustersDevelopment to Production with Sharded MongoDB Clusters
Development to Production with Sharded MongoDB ClustersSeveralnines
 
Ceph Performance: Projects Leading up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading up to JewelCeph Performance: Projects Leading up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading up to JewelColleen Corrice
 
Ceph Performance: Projects Leading Up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading Up to JewelCeph Performance: Projects Leading Up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading Up to JewelRed_Hat_Storage
 
Rubyslava + PyVo #48
Rubyslava + PyVo #48Rubyslava + PyVo #48
Rubyslava + PyVo #48Jozef Képesi
 
Db2 performance tuning for dummies
Db2 performance tuning for dummiesDb2 performance tuning for dummies
Db2 performance tuning for dummiesAngel Dueñas Neyra
 
Red Hat Storage Day New York - New Reference Architectures
Red Hat Storage Day New York - New Reference ArchitecturesRed Hat Storage Day New York - New Reference Architectures
Red Hat Storage Day New York - New Reference ArchitecturesRed_Hat_Storage
 
Tales from the Field
Tales from the FieldTales from the Field
Tales from the FieldMongoDB
 
Migrating from InnoDB and HBase to MyRocks at Facebook
Migrating from InnoDB and HBase to MyRocks at FacebookMigrating from InnoDB and HBase to MyRocks at Facebook
Migrating from InnoDB and HBase to MyRocks at FacebookMariaDB plc
 
Scaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case study
Scaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case studyScaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case study
Scaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case studyOliver Seemann
 
Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015
Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015
Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015Amazon Web Services
 
(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...
(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...
(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...Amazon Web Services
 
Big Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMR
Big Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMRBig Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMR
Big Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMRVijay Rayapati
 

Similar to Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженном проекте / Аникин Денис (Mail.Ru) (20)

Using ТРСС to study Firebird performance
Using ТРСС to study Firebird performanceUsing ТРСС to study Firebird performance
Using ТРСС to study Firebird performance
 
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter!
 
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.
Hadoop Hardware @Twitter: Size does matter.
 
HBase: Extreme makeover
HBase: Extreme makeoverHBase: Extreme makeover
HBase: Extreme makeover
 
Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...
Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...
Production NoSQL in an Hour: Introduction to Amazon DynamoDB (DAT101) | AWS r...
 
Hug Hbase Presentation.
Hug Hbase Presentation.Hug Hbase Presentation.
Hug Hbase Presentation.
 
Development to Production with Sharded MongoDB Clusters
Development to Production with Sharded MongoDB ClustersDevelopment to Production with Sharded MongoDB Clusters
Development to Production with Sharded MongoDB Clusters
 
Ceph Performance: Projects Leading up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading up to JewelCeph Performance: Projects Leading up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading up to Jewel
 
Ceph Performance: Projects Leading Up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading Up to JewelCeph Performance: Projects Leading Up to Jewel
Ceph Performance: Projects Leading Up to Jewel
 
Galaxy Big Data with MariaDB
Galaxy Big Data with MariaDBGalaxy Big Data with MariaDB
Galaxy Big Data with MariaDB
 
Rubyslava + PyVo #48
Rubyslava + PyVo #48Rubyslava + PyVo #48
Rubyslava + PyVo #48
 
Db2 performance tuning for dummies
Db2 performance tuning for dummiesDb2 performance tuning for dummies
Db2 performance tuning for dummies
 
Red Hat Storage Day New York - New Reference Architectures
Red Hat Storage Day New York - New Reference ArchitecturesRed Hat Storage Day New York - New Reference Architectures
Red Hat Storage Day New York - New Reference Architectures
 
Tales from the Field
Tales from the FieldTales from the Field
Tales from the Field
 
The Smug Mug Tale
The Smug Mug TaleThe Smug Mug Tale
The Smug Mug Tale
 
Migrating from InnoDB and HBase to MyRocks at Facebook
Migrating from InnoDB and HBase to MyRocks at FacebookMigrating from InnoDB and HBase to MyRocks at Facebook
Migrating from InnoDB and HBase to MyRocks at Facebook
 
Scaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case study
Scaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case studyScaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case study
Scaling a SaaS backend with PostgreSQL - A case study
 
Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015
Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015
Getting Started with Big Data and HPC in the Cloud - August 2015
 
(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...
(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...
(BDT310) Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS | AWS re:I...
 
Big Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMR
Big Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMRBig Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMR
Big Data and Hadoop in Cloud - Leveraging Amazon EMR
 

More from Ontico

One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...Ontico
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Ontico
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Ontico
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Ontico
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Ontico
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Ontico
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Ontico
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)Ontico
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)Ontico
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Ontico
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Ontico
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Ontico
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Ontico
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)Ontico
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Ontico
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Ontico
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...Ontico
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Ontico
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Ontico
 
Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)
Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)
Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)Ontico
 

More from Ontico (20)

One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
 
Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)
Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)
Как мы учились чинить самолеты в воздухе / Евгений Коломеец (Virtuozzo)
 

Recently uploaded

Past, Present and Future of Generative AI
Past, Present and Future of Generative AIPast, Present and Future of Generative AI
Past, Present and Future of Generative AIabhishek36461
 
Energy Awareness training ppt for manufacturing process.pptx
Energy Awareness training ppt for manufacturing process.pptxEnergy Awareness training ppt for manufacturing process.pptx
Energy Awareness training ppt for manufacturing process.pptxsiddharthjain2303
 
National Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdfNational Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdfRajuKanojiya4
 
The SRE Report 2024 - Great Findings for the teams
The SRE Report 2024 - Great Findings for the teamsThe SRE Report 2024 - Great Findings for the teams
The SRE Report 2024 - Great Findings for the teamsDILIPKUMARMONDAL6
 
Introduction to Machine Learning Unit-3 for II MECH
Introduction to Machine Learning Unit-3 for II MECHIntroduction to Machine Learning Unit-3 for II MECH
Introduction to Machine Learning Unit-3 for II MECHC Sai Kiran
 
US Department of Education FAFSA Week of Action
US Department of Education FAFSA Week of ActionUS Department of Education FAFSA Week of Action
US Department of Education FAFSA Week of ActionMebane Rash
 
Correctly Loading Incremental Data at Scale
Correctly Loading Incremental Data at ScaleCorrectly Loading Incremental Data at Scale
Correctly Loading Incremental Data at ScaleAlluxio, Inc.
 
Steel Structures - Building technology.pptx
Steel Structures - Building technology.pptxSteel Structures - Building technology.pptx
Steel Structures - Building technology.pptxNikhil Raut
 
Why does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsync
Why does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsyncWhy does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsync
Why does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsyncssuser2ae721
 
Industrial Safety Unit-IV workplace health and safety.ppt
Industrial Safety Unit-IV workplace health and safety.pptIndustrial Safety Unit-IV workplace health and safety.ppt
Industrial Safety Unit-IV workplace health and safety.pptNarmatha D
 
THE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTION
THE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTIONTHE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTION
THE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTIONjhunlian
 
home automation using Arduino by Aditya Prasad
home automation using Arduino by Aditya Prasadhome automation using Arduino by Aditya Prasad
home automation using Arduino by Aditya Prasadaditya806802
 
Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...
Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...
Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...121011101441
 
UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)
UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)
UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)Dr SOUNDIRARAJ N
 
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptxInternet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptxVelmuruganTECE
 
Solving The Right Triangles PowerPoint 2.ppt
Solving The Right Triangles PowerPoint 2.pptSolving The Right Triangles PowerPoint 2.ppt
Solving The Right Triangles PowerPoint 2.pptJasonTagapanGulla
 

Recently uploaded (20)

Past, Present and Future of Generative AI
Past, Present and Future of Generative AIPast, Present and Future of Generative AI
Past, Present and Future of Generative AI
 
Energy Awareness training ppt for manufacturing process.pptx
Energy Awareness training ppt for manufacturing process.pptxEnergy Awareness training ppt for manufacturing process.pptx
Energy Awareness training ppt for manufacturing process.pptx
 
🔝9953056974🔝!!-YOUNG call girls in Rajendra Nagar Escort rvice Shot 2000 nigh...
🔝9953056974🔝!!-YOUNG call girls in Rajendra Nagar Escort rvice Shot 2000 nigh...🔝9953056974🔝!!-YOUNG call girls in Rajendra Nagar Escort rvice Shot 2000 nigh...
🔝9953056974🔝!!-YOUNG call girls in Rajendra Nagar Escort rvice Shot 2000 nigh...
 
National Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdfNational Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdf
 
The SRE Report 2024 - Great Findings for the teams
The SRE Report 2024 - Great Findings for the teamsThe SRE Report 2024 - Great Findings for the teams
The SRE Report 2024 - Great Findings for the teams
 
Introduction to Machine Learning Unit-3 for II MECH
Introduction to Machine Learning Unit-3 for II MECHIntroduction to Machine Learning Unit-3 for II MECH
Introduction to Machine Learning Unit-3 for II MECH
 
US Department of Education FAFSA Week of Action
US Department of Education FAFSA Week of ActionUS Department of Education FAFSA Week of Action
US Department of Education FAFSA Week of Action
 
Correctly Loading Incremental Data at Scale
Correctly Loading Incremental Data at ScaleCorrectly Loading Incremental Data at Scale
Correctly Loading Incremental Data at Scale
 
Steel Structures - Building technology.pptx
Steel Structures - Building technology.pptxSteel Structures - Building technology.pptx
Steel Structures - Building technology.pptx
 
Why does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsync
Why does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsyncWhy does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsync
Why does (not) Kafka need fsync: Eliminating tail latency spikes caused by fsync
 
Industrial Safety Unit-IV workplace health and safety.ppt
Industrial Safety Unit-IV workplace health and safety.pptIndustrial Safety Unit-IV workplace health and safety.ppt
Industrial Safety Unit-IV workplace health and safety.ppt
 
THE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTION
THE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTIONTHE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTION
THE SENDAI FRAMEWORK FOR DISASTER RISK REDUCTION
 
home automation using Arduino by Aditya Prasad
home automation using Arduino by Aditya Prasadhome automation using Arduino by Aditya Prasad
home automation using Arduino by Aditya Prasad
 
Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...
Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...
Instrumentation, measurement and control of bio process parameters ( Temperat...
 
UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)
UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)
UNIT III ANALOG ELECTRONICS (BASIC ELECTRONICS)
 
young call girls in Rajiv Chowk🔝 9953056974 🔝 Delhi escort Service
young call girls in Rajiv Chowk🔝 9953056974 🔝 Delhi escort Serviceyoung call girls in Rajiv Chowk🔝 9953056974 🔝 Delhi escort Service
young call girls in Rajiv Chowk🔝 9953056974 🔝 Delhi escort Service
 
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptxInternet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptx
 
young call girls in Green Park🔝 9953056974 🔝 escort Service
young call girls in Green Park🔝 9953056974 🔝 escort Serviceyoung call girls in Green Park🔝 9953056974 🔝 escort Service
young call girls in Green Park🔝 9953056974 🔝 escort Service
 
POWER SYSTEMS-1 Complete notes examples
POWER SYSTEMS-1 Complete notes  examplesPOWER SYSTEMS-1 Complete notes  examples
POWER SYSTEMS-1 Complete notes examples
 
Solving The Right Triangles PowerPoint 2.ppt
Solving The Right Triangles PowerPoint 2.pptSolving The Right Triangles PowerPoint 2.ppt
Solving The Right Triangles PowerPoint 2.ppt
 

Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженном проекте / Аникин Денис (Mail.Ru)