Review de las principales tecnologías que estamos usando en cloud

1. MongoDB,
RabbitMQ
y
aplicaciones
en
nube
Gustavo
Arjones
garjones@socialmetrix.com
|
@arjones

2. Arquitectura
orientada
a
msjs

3. h8p://railsdog.com/blog/2009/12/generaAng-­‐pdfs-­‐on-­‐ec2-­‐with-­‐ruby/

5. RabbitMQ
• Message
Queue
(AMQP
compliance)
• Arquitectura
orientada
a
mensajes
• Desacoplado,
Aislado
• Facil
escalabilidad
horizontal
• “AlternaAva”:
Kestrel
/
Twi8er
(NO
AMQP!)

7. Direct
Message
Matching
exact
key
Cerveza
Cerveza
Cerveza
Vino

8. Fanout
Exchange
Copy
to
all
Cerveza
Cerveza
Cerveza
Bebida
Bebida

9. Topic
Exchange
Route
by
Key
with
Key
Globbing
Bebida.Vino
Bebida.Vino
Bebida.Vino
Bebida.#
Comida.*
#.Vino

10. Nanite
• Nanite
is
a
new
way
of
thinking
about
building
cloud
ready
web
applicaAons.
Having
a
scalable
message
queueing
back-­‐end
with
all
the
discovery
and
dynamic
load
based
dispatch
that
Nanite
has
is
a
very
scalable
way
to
construct
web
applicaAon
back-­‐ends.

12. MongoDB
es
…
• DB
Orientado
a
documentos
(schemaless)
• “Facil”
escalar
horizontal
(shard)
• Para
mantener
estructuras
complejas
(jerarquicas)
• Para
estadísAcas
“simples”
• Para
mantener
archivos
(GridFS)

13. MongoDB
NO
es
…
• Para
transaciones
• Para
OLAP
• RDBMS
(AcAveRecord?)

14. Select
SELECT
first_name,
last_name
FROM
authors
WHERE
zipcode
=
1234
ORDER
BY
last_name
DESC
LIMIT
2,
1;
>
db.authors.find({"zipcode"
:
1234},
{"first_name"
:
1,
"last_name"
:
1
}).sort({"last_name"
:
-­‐1
})
.skip(2).limit(1);

15. Select
SELECT
*
FROM
authors
WHERE
dob
BETWEEN
‘1970-­‐1-­‐1’
AND
‘1990-­‐1-­‐1’
AND
address
IS
NULL;
>
db.authors.find({"dbo"
:
{
$gte
:
new
Date(“1970-­‐1-­‐1”),
$lte
:
new
Date(“1990-­‐1-­‐1”)},
“address”
:
{
$exists
:
false
}
}
);

16. Upsert
(Update
+
Insert)
>
db.tweets.update(
query,
modify,
upsert?,
mul2ple?
);
>
db.setup.update({},
{
$set
:
{
"in_progress"
:
false
}
},
false,
true);
>
db.setup.update({},
{
"opAons.last_status"
:
-­‐1},
false,
true);

17. Indexes
>
db.
tweets.ensureIndex(
{"user.Ame_zone"
:
1},
{background:true});
>
db.tweets.ensureIndex(
{"created_at"
:
1,
"user.Ame_zone"
:
1,
"tokens"
:
1},
{background:true});
background:true

no
lock
para
crear
indices
>
db.tweets.getIndexes()

18. Prós
Contras
• Schemaless
• Map-­‐Reduce
MUY
lento
• Rápida
instalación
• Sharding
es
BETA
• Muchos
Drivers
• Nuevo
set
de
disponibles
commandos

19. Tips
• Pensar
BIEN
el
schema
antes
de
empezar
• Guardar
calculaAon
• Evitar
map-­‐reduce
(unAl
r.
1.8)
• Indexes
TIENEN
que
entrar
en
RAM
>
db.
tweets.totalIndexSize();
1187423168
(~1.1Gb)
>
db.
tweets.storageSize();
16670199040
(~15.5
Gb)

20. Referencias
• h8p://www.rabbitmq.com/
• h8p://www.mongodb.org/
• h8p://github.com/ezmobius/nanite
• h8p://github.com/robey/kestrel
• h8p://www.slideshare.net/somic/introducAon-­‐
to-­‐amqp-­‐messaging-­‐with-­‐rabbitmq
• h8p://www.slideshare.net/ma8ma8/rabbitmq-­‐
and-­‐nanite

21. Muchas
gracias
Gustavo
Arjones
garjones@socialmetrix.com
|
@arjones