SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 66
Descargar para leer sin conexión
Tarantool as a
microservices
platform
Anton Reznikov
Vladimir Perepelitsa
100k+ RPS
per cpu core
$1 000 000+
comparing to big cluster
What else…
SQL?
Memcached?
Queues?
$$$
Roadmap
Roadmap
KV with expiration
Roadmap
KV with expiration
Smart caching proxy
Roadmap
KV with expiration
Smart caching proxy
Complex queues
Roadmap
KV with expiration
Smart caching proxy
Complex queues
Application server
Roadmap
KV with expiration
Smart caching proxy
Complex queues
Application server
Custom cluster solutions
Get your
data in RAM
Compute
close to data
Enjoy the
performance
Average performance
Operation Req / s / CPU
Select: 150k
Insert: 75k
Update: 75k
Delete: 90k
LuaCall: 75k
Indexes:
HASH
Indexes:
HASH
TREE: SG, AVL (1.5) | B+* (1.6)
Indexes:
HASH
TREE: SG, AVL (1.5) | B+* (1.6)
RTREE (1.6)
Indexes:
HASH
TREE: SG, AVL (1.5) | B+* (1.6)
RTREE (1.6)
BITMAP
Indexes:
HASH
TREE: SG, AVL (1.5) | B+* (1.6)
RTREE (1.6)
BITMAP
Composite
Indexes:
HASH
TREE: SG, AVL (1.5) | B+* (1.6)
RTREE (1.6)
BITMAP
Composite
Multiple
Lua
Luajit!
Luajit!
fibers (green threads)
Cooperative multitasking
Luajit!
fibers (green threads)
Cooperative multitasking
channels (fiber communicaion)
Synchronization primitives
Luajit!
fibers (green threads)
Cooperative multitasking
channels (fiber communicaion)
Synchronization primitives
sockets (client & server)
Pure raw, like in C and with helpers
Luajit!
fibers (green threads)
Cooperative multitasking
channels (fiber communicaion)
Synchronization primitives
sockets (client & server)
Pure raw, like in C and with helpers
FFI (foreign function interface)
Ability to call C/C++ (dlopen)
8 lines
Lua: join by hand
function custom_join( key )
local result = {}
for tuple in space:iterator('EQ', key) do
local joined = other:select(0,tuple[1])
table.insert(result,{ tuple, joined })
end
return result
end
Access tokens
Provides access by URL to
specific feature without
additional authorization
Durable
Temporary
Consistent
Token
Payload
Token
Payload
index
Lua
Token
Expire time
Payload
fiber
index
Lua
Token
Expire time
User id
Payload
index
fiber fiber
Classic SQL App
Web application with 20k
requests for select and 2k
requests for update
Have memcached
Have SQL replica
get
set
App
miss
Memcache
SQL
App
Tarantool
SQL
App
Tarantool
SQL
App
Tarantool
SQL
App
Tarantool
replica
SQLSlave
chanscache
query 1 query SQL
query 2
reply 2
chan
SQL responsereply 1
query 3
reply 3
20 lines!
Aggregation: example
function select(key)
local tuple = cache:select {key}
if not tuple then
if locks[key] then
local ch = fiber.channel(1)
locks[key][ch] = ch
return ch:get()
else
locks[key] = {}
local ret = sql:execute('select * from ...')
for ch in pairs(locks[key]) do
ch:put(ret)
end
locks[key] = nil
return ret
end
else
return tuple
end
end
OAuth tokens
Storage for 10M OAuth
access+refresh tokens with
deadline refreshing
Keep minimal expired tokens
Balance load over time
App Worker
Tokens
queue
Sched
App Worker
Tokens
queue
G
MS
Y
Я
Sched
App Worker
Tokens
queues
G
MS
Y
Я
Sched
Queue priority
to refresh no need to refreshexpired
60s
first
order
old age
second
order 5 min
third
order
App Worker
Tokens
G
MS
Y
Я
Subscription
verification
Mobile application provide
subscription id, that must be
verified in store
Don't duplicate requests
Reply as soon as possible
Provide service if client gone
App
Worker
wait
create task
wait
have task
x3
done task
id
Apple
Database application
Replicated database with a lot
of business logic inside
Multiple APIs
Failsafe deploy
Monitoring
Informative logs
App
API
v1
App
Lua
API
v1
App
App
v2
Lua
API
v1
App
App
v2
Lua
logs 
Mon
Stat
world
fiber
Sharding is
unavoidable
Data does not fit in RAM of a
single instance or many CPU
cores required
Database as a service
Consistency checking
#1
#2
#3
App
Sh prx
f(k)
App
App
Sh prx
f(k)
Sh prx
f(k)
#1
#2
#3
App
Sh prx
f1(k)
App
App
Sh prx
f(k)
Sh prx
f(k)
#1
#2
??
#3
App
Sh prx
f(k)
App
App
Sh prx
f(k)
Sh prx
f(k)
#1
f(k)
#2
f(k)
#3
f(k)
App
App
App
Access tokens (v2)
Provides access by URL to
specific feature without
additional authorization
High availability
Allow loss of majority
M
M
M
APP #1
APP #2
M
M
M
APP #1
APP #2
M
M
M
APP #1
APP #2
Get your
data in RAM
Compute
close to data
Enjoy the
performance
tarantool.orgDocumentation:
try.tarantool.orgTry it online:
github.com/tarantoolExplore it:
github.com/mons/tnt-luasLuas:
Questions?

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)
Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)
Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)Ontico
 
Open Source SQL databases enters millions queries per second era
Open Source SQL databases enters millions queries per second eraOpen Source SQL databases enters millions queries per second era
Open Source SQL databases enters millions queries per second eraSveta Smirnova
 
Как PostgreSQL работает с диском
Как PostgreSQL работает с дискомКак PostgreSQL работает с диском
Как PostgreSQL работает с дискомPostgreSQL-Consulting
 
Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...
Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...
Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...Ontico
 
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
 
Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...
Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...
Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...Ontico
 
Odoo Online platform: architecture and challenges
Odoo Online platform: architecture and challengesOdoo Online platform: architecture and challenges
Odoo Online platform: architecture and challengesOdoo
 
XtraDB 5.7: key performance algorithms
XtraDB 5.7: key performance algorithmsXtraDB 5.7: key performance algorithms
XtraDB 5.7: key performance algorithmsLaurynas Biveinis
 
Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013
Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013
Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013odnoklassniki.ru
 
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
 
HandlerSocket plugin for MySQL (English)
HandlerSocket plugin for MySQL (English)HandlerSocket plugin for MySQL (English)
HandlerSocket plugin for MySQL (English)akirahiguchi
 
Odoo Performance Limits
Odoo Performance LimitsOdoo Performance Limits
Odoo Performance LimitsOdoo
 
WiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-Tree
WiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-TreeWiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-Tree
WiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-TreeSveta Smirnova
 
Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014
Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014
Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014odnoklassniki.ru
 
How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015
How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015
How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015PostgreSQL-Consulting
 
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.Alexey Lesovsky
 
To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)
To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)
To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)Geoffrey Anderson
 
Monitoring MySQL with OpenTSDB
Monitoring MySQL with OpenTSDBMonitoring MySQL with OpenTSDB
Monitoring MySQL with OpenTSDBGeoffrey Anderson
 
PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).
PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).
PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).Alexey Lesovsky
 

La actualidad más candente (20)

Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)
Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)
Как построить видеоплатформу на 200 Гбитс / Ольховченков Вячеслав (Integros)
 
Open Source SQL databases enters millions queries per second era
Open Source SQL databases enters millions queries per second eraOpen Source SQL databases enters millions queries per second era
Open Source SQL databases enters millions queries per second era
 
Как PostgreSQL работает с диском
Как PostgreSQL работает с дискомКак PostgreSQL работает с диском
Как PostgreSQL работает с диском
 
Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...
Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...
Frontera распределенный робот для обхода веба в больших объемах / Александр С...
 
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 ...
 
Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...
Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...
Новые возможности полнотекстового поиска в PostgreSQL / Олег Бартунов (Postgr...
 
Odoo Online platform: architecture and challenges
Odoo Online platform: architecture and challengesOdoo Online platform: architecture and challenges
Odoo Online platform: architecture and challenges
 
PostgreSQL
PostgreSQLPostgreSQL
PostgreSQL
 
XtraDB 5.7: key performance algorithms
XtraDB 5.7: key performance algorithmsXtraDB 5.7: key performance algorithms
XtraDB 5.7: key performance algorithms
 
Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013
Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013
Being closer to Cassandra by Oleg Anastasyev. Talk at Cassandra Summit EU 2013
 
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)
 
HandlerSocket plugin for MySQL (English)
HandlerSocket plugin for MySQL (English)HandlerSocket plugin for MySQL (English)
HandlerSocket plugin for MySQL (English)
 
Odoo Performance Limits
Odoo Performance LimitsOdoo Performance Limits
Odoo Performance Limits
 
WiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-Tree
WiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-TreeWiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-Tree
WiredTiger In-Memory vs WiredTiger B-Tree
 
Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014
Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014
Add a bit of ACID to Cassandra. Cassandra Summit EU 2014
 
How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015
How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015
How does PostgreSQL work with disks: a DBA's checklist in detail. PGConf.US 2015
 
Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.Deep dive into PostgreSQL statistics.
Deep dive into PostgreSQL statistics.
 
To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)
To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)
To Hire, or to train, that is the question (Percona Live 2014)
 
Monitoring MySQL with OpenTSDB
Monitoring MySQL with OpenTSDBMonitoring MySQL with OpenTSDB
Monitoring MySQL with OpenTSDB
 
PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).
PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).
PostgreSQL Troubleshoot On-line, (RITfest 2015 meetup at Moscow, Russia).
 

Destacado

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
 
Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...
Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...
Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...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 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
 
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
 
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
 
Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?
Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?
Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?tfmailru
 
Дмитрий Новиков - Tarantool в Badoo
Дмитрий Новиков - Tarantool в BadooДмитрий Новиков - Tarantool в Badoo
Дмитрий Новиков - Tarantool в BadooMail.ru Group
 
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)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
 
Dennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru Group
Dennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru GroupDennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru Group
Dennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru GroupMail.ru Group
 
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...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
 
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...Badoo Development
 
Tarantool 1.6: NoSQL database and application server
Tarantool 1.6: NoSQL database and application serverTarantool 1.6: NoSQL database and application server
Tarantool 1.6: NoSQL database and application serverAlexander Gornyi
 
Паттерны проектирования источников данных
Паттерны проектирования источников данныхПаттерны проектирования источников данных
Паттерны проектирования источников данныхAlex Polorotov
 
The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)
The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)
The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)Ontico
 
Паттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере Tarantool
Паттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере TarantoolПаттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере Tarantool
Паттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере TarantoolAlexandre Kalendarev
 

Destacado (20)

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 (...
 
Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...
Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...
Tarantool: как сэкономить миллион долларов на базе данных на высоконагруженно...
 
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 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 ...
 
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...
 
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)
 
Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?
Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?
Tarantool: как обрабатывать 
1,5 млрд запросов в сутки?
 
Дмитрий Новиков - Tarantool в Badoo
Дмитрий Новиков - Tarantool в BadooДмитрий Новиков - Tarantool в Badoo
Дмитрий Новиков - Tarantool в Badoo
 
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)
Кластеры баз данных делаем сложные вещи просто / Андрей Тихонов (Avito)
 
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)
 
Dennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru Group
Dennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru GroupDennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru Group
Dennis Anikin - Tarantool Case Studies in Mail.Ru Group
 
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
 
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 ...
 
RabbitMQ + OpenLDAP
RabbitMQ + OpenLDAPRabbitMQ + OpenLDAP
RabbitMQ + OpenLDAP
 
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
Доклад Антона Поварова на Tarantool Meetup. "Tarantool в Badoo: хранение исто...
 
Tarantool 1.6: NoSQL database and application server
Tarantool 1.6: NoSQL database and application serverTarantool 1.6: NoSQL database and application server
Tarantool 1.6: NoSQL database and application server
 
Паттерны проектирования источников данных
Паттерны проектирования источников данныхПаттерны проектирования источников данных
Паттерны проектирования источников данных
 
The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)
The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)
The Future of Postgres Sharding / Bruce Momjian (PostgreSQL)
 
Паттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере Tarantool
Паттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере TarantoolПаттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере Tarantool
Паттерны и примеры структур данных в NoSQL на примере Tarantool
 

Similar a Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепелица (Mail.Ru)

Streams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka Streams
Streams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka StreamsStreams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka Streams
Streams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka StreamsHostedbyConfluent
 
OLTP+OLAP=HTAP
 OLTP+OLAP=HTAP OLTP+OLAP=HTAP
OLTP+OLAP=HTAPEDB
 
Apache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CA
Apache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CAApache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CA
Apache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CARobert Metzger
 
Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016
Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016
Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016Matt Warren
 
design-compiler.pdf
design-compiler.pdfdesign-compiler.pdf
design-compiler.pdfFrangoCamila
 
Non-blocking I/O, Event loops and node.js
Non-blocking I/O, Event loops and node.jsNon-blocking I/O, Event loops and node.js
Non-blocking I/O, Event loops and node.jsMarcus Frödin
 
Cassandra Performance Benchmark
Cassandra Performance BenchmarkCassandra Performance Benchmark
Cassandra Performance BenchmarkBigstep
 
Building a High-Performance Database with Scala, Akka, and Spark
Building a High-Performance Database with Scala, Akka, and SparkBuilding a High-Performance Database with Scala, Akka, and Spark
Building a High-Performance Database with Scala, Akka, and SparkEvan Chan
 
Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...
Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...
Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...MLconf
 
KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...
KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...
KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...Kai Wähner
 
Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017
Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017
Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017Varun Varma
 
Virtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark Wu
Virtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark WuVirtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark Wu
Virtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark WuFlink Forward
 
Oracle Basics and Architecture
Oracle Basics and ArchitectureOracle Basics and Architecture
Oracle Basics and ArchitectureSidney Chen
 
NOSQL and Cassandra
NOSQL and CassandraNOSQL and Cassandra
NOSQL and Cassandrarantav
 
SnappyData at Spark Summit 2017
SnappyData at Spark Summit 2017SnappyData at Spark Summit 2017
SnappyData at Spark Summit 2017Jags Ramnarayan
 
SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...
SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...
SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...SnappyData
 
Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...
Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...
Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...Fwdays
 

Similar a Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепелица (Mail.Ru) (20)

Streams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka Streams
Streams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka StreamsStreams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka Streams
Streams Don't Fail Me Now - Robustness Features in Kafka Streams
 
OLTP+OLAP=HTAP
 OLTP+OLAP=HTAP OLTP+OLAP=HTAP
OLTP+OLAP=HTAP
 
Apache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CA
Apache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CAApache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CA
Apache Flink Deep-Dive @ Hadoop Summit 2015 in San Jose, CA
 
Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016
Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016
Performance and how to measure it - ProgSCon London 2016
 
design-compiler.pdf
design-compiler.pdfdesign-compiler.pdf
design-compiler.pdf
 
Non-blocking I/O, Event loops and node.js
Non-blocking I/O, Event loops and node.jsNon-blocking I/O, Event loops and node.js
Non-blocking I/O, Event loops and node.js
 
Cassandra Performance Benchmark
Cassandra Performance BenchmarkCassandra Performance Benchmark
Cassandra Performance Benchmark
 
Building a High-Performance Database with Scala, Akka, and Spark
Building a High-Performance Database with Scala, Akka, and SparkBuilding a High-Performance Database with Scala, Akka, and Spark
Building a High-Performance Database with Scala, Akka, and Spark
 
Apache Flink Deep Dive
Apache Flink Deep DiveApache Flink Deep Dive
Apache Flink Deep Dive
 
Load Data Fast!
Load Data Fast!Load Data Fast!
Load Data Fast!
 
Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...
Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...
Alex Smola, Professor in the Machine Learning Department, Carnegie Mellon Uni...
 
KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...
KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...
KSQL – The Open Source SQL Streaming Engine for Apache Kafka (Big Data Spain ...
 
Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017
Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017
Scaling with Python: SF Python Meetup, September 2017
 
Master tuning
Master   tuningMaster   tuning
Master tuning
 
Virtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark Wu
Virtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark WuVirtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark Wu
Virtual Flink Forward 2020: A deep dive into Flink SQL - Jark Wu
 
Oracle Basics and Architecture
Oracle Basics and ArchitectureOracle Basics and Architecture
Oracle Basics and Architecture
 
NOSQL and Cassandra
NOSQL and CassandraNOSQL and Cassandra
NOSQL and Cassandra
 
SnappyData at Spark Summit 2017
SnappyData at Spark Summit 2017SnappyData at Spark Summit 2017
SnappyData at Spark Summit 2017
 
SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...
SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...
SnappyData, the Spark Database. A unified cluster for streaming, transactions...
 
Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...
Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...
Anton Moldovan "Building an efficient replication system for thousands of ter...
 

Más de 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
 

Más de 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)
 

Último

Research Methodology for Engineering pdf
Research Methodology for Engineering pdfResearch Methodology for Engineering pdf
Research Methodology for Engineering pdfCaalaaAbdulkerim
 
Engineering Drawing section of solid
Engineering Drawing     section of solidEngineering Drawing     section of solid
Engineering Drawing section of solidnamansinghjarodiya
 
Virtual memory management in Operating System
Virtual memory management in Operating SystemVirtual memory management in Operating System
Virtual memory management in Operating SystemRashmi Bhat
 
Ch10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdf
Ch10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdfCh10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdf
Ch10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdfChristianCDAM
 
Main Memory Management in Operating System
Main Memory Management in Operating SystemMain Memory Management in Operating System
Main Memory Management in Operating SystemRashmi Bhat
 
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptxInternet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptxVelmuruganTECE
 
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
 
Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...
Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...
Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...VICTOR MAESTRE RAMIREZ
 
DM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in project
DM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in projectDM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in project
DM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in projectssuserb6619e
 
Immutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdf
Immutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdfImmutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdf
Immutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdfDrew Moseley
 
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
 
National Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdfNational Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdfRajuKanojiya4
 
Mine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptx
Mine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptxMine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptx
Mine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptxRomil Mishra
 
System Simulation and Modelling with types and Event Scheduling
System Simulation and Modelling with types and Event SchedulingSystem Simulation and Modelling with types and Event Scheduling
System Simulation and Modelling with types and Event SchedulingBootNeck1
 
List of Accredited Concrete Batching Plant.pdf
List of Accredited Concrete Batching Plant.pdfList of Accredited Concrete Batching Plant.pdf
List of Accredited Concrete Batching Plant.pdfisabel213075
 
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
 
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
 
Unit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfg
Unit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfgUnit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfg
Unit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfgsaravananr517913
 

Último (20)

Research Methodology for Engineering pdf
Research Methodology for Engineering pdfResearch Methodology for Engineering pdf
Research Methodology for Engineering pdf
 
Engineering Drawing section of solid
Engineering Drawing     section of solidEngineering Drawing     section of solid
Engineering Drawing section of solid
 
Virtual memory management in Operating System
Virtual memory management in Operating SystemVirtual memory management in Operating System
Virtual memory management in Operating System
 
Ch10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdf
Ch10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdfCh10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdf
Ch10-Global Supply Chain - Cadena de Suministro.pdf
 
Main Memory Management in Operating System
Main Memory Management in Operating SystemMain Memory Management in Operating System
Main Memory Management in Operating System
 
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptxInternet of things -Arshdeep Bahga .pptx
Internet of things -Arshdeep Bahga .pptx
 
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
 
Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...
Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...
Software and Systems Engineering Standards: Verification and Validation of Sy...
 
DM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in project
DM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in projectDM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in project
DM Pillar Training Manual.ppt will be useful in deploying TPM in project
 
POWER SYSTEMS-1 Complete notes examples
POWER SYSTEMS-1 Complete notes  examplesPOWER SYSTEMS-1 Complete notes  examples
POWER SYSTEMS-1 Complete notes examples
 
Immutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdf
Immutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdfImmutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdf
Immutable Image-Based Operating Systems - EW2024.pdf
 
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
 
National Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdfNational Level Hackathon Participation Certificate.pdf
National Level Hackathon Participation Certificate.pdf
 
Mine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptx
Mine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptxMine Environment II Lab_MI10448MI__________.pptx
Mine Environment II Lab_MI10448MI__________.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
 
System Simulation and Modelling with types and Event Scheduling
System Simulation and Modelling with types and Event SchedulingSystem Simulation and Modelling with types and Event Scheduling
System Simulation and Modelling with types and Event Scheduling
 
List of Accredited Concrete Batching Plant.pdf
List of Accredited Concrete Batching Plant.pdfList of Accredited Concrete Batching Plant.pdf
List of Accredited Concrete Batching Plant.pdf
 
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...
 
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
 
Unit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfg
Unit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfgUnit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfg
Unit7-DC_Motors nkkjnsdkfnfcdfknfdgfggfg
 

Tarantool как платформа для микросервисов / Антон Резников, Владимир Перепелица (Mail.Ru)