SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 36
Baixar para ler offline
Advogados do diabo
Como a arquitetura emergente da sua aplicação
pode jogar contra a entrega contínua
Gleicon Moraes
https://github.com/gleicon
https://twitter.com/gleicon
http://opamp.io
Renato Lucindo
https://github.com/lucindo
https://twitter.com/rlucindo
http://opamp.io
https://intelie.com
Continuous Delivery
Continuous Delivery
Mudança incremental (check-in/push):
● Build ✅
● Testes unitários ✅
● Testes de integração ✅
● Testes de aceitação ✅
● Testes de interface ✅
● Deploy ✅
Tudo Automágico!
Automação de Build & Deploy
"Please, don’t drive a school bus blindfolded." - Nassim Nicholas Taleb
"(...) there are known knowns; there are things we know we know. We also
know there are known unknowns; that is to say we know there are some things
we do not know. But there are also unknown unknowns -- the ones we don't
know we don't know. (...) it is the latter category that tend to be the
difficult ones." - Donald Rumsfeld
Sua aplicação começa assim
e
cresce
mais
ou
menos
desse
jeito
Anatomia de um sistema na vida real
● foco em features
● logs ruins ou ausentes
● poucas ferramentas administrativas específicas
● pouca ou nenhuma informação
● mal testado
Por que as coisas dão errado ?
● "the total amount of misery in a
system is constant." (http://en.
wikipedia.
org/wiki/The_law_of_conservation_of_mis
ery)
● "It is not enough to do your best;
you must know what to do and
then do your best" - Dr Edwards
Deming
Por que as coisas dão errado ?
● Desenvolvimento baseado em features
● Black Swan: Quais as chances desta situação acontecer ?
● Deadlines
● ReReReReReRepriorização
● Black Swan: Excesso de confiança
● Inexpêriencia
● Black Swan: Inocência
● Empolgação
Lit. Popular: Falácias de Sistemas
(distribuídos)
"Essentially everyone, when they first build a distributed application, makes the
following eight assumptions. All prove to be false in the long run and all cause
big trouble and painful learning experiences." -- L Peter Deutsch (1994)
1. The network is reliable.
2. Latency is zero.
3. Bandwidth is infinite.
4. The network is secure.
5. Topology doesn't change.
6. There is one administrator.
7. Transport cost is zero.
8. The network is homogeneous.
Lit. Popular: Algumas regras para
Engenharia
1. A melhor solução para um problema é não tê-lo
2. hacks são permanente (principalmente os feios)
3. Não existe infraestrutura em stand-by: existe o que você usa e o que não
vai funcionar quando você precisar
4. A primeira falácia de automação é fazer máquinas executarem os passos
de um processo manual humano
5. Não são features (não são negociáveis): Segurança, Disponibilidade e
Performance.
(http://blog.b3k.us/2012/01/24/some-rules.html)
Desmistificando o PaaS genérico
Indice complicometrico de mudanças
[(legado + sistemas novos incompletos + reescritas) * idade ] ^ urgência do
negócio
______________________________________________________________
número de desenvolvedores + número de sysadmins
Componentes importantes dos sistemas de sua empresa: auth, serviço interno
de ordens, backoffice de clientes, logistica. Qual o custo adicional de criar um
PaaS genérico e depois o seu PaaS™ ?
E agora ?
Métricas, métricas everywhere
(a soma das partes
equivale ao timeout
do todo)
Requisitos não funcionais
● logs normalizados
○ com contexto (user, host, operation, ...)
● reload automatico (configs, templates, ...)
● ferramentas administrativas
○ quanto mais melhor, não são features
● contadores e estatísticas
● gráficos e dashboards
● requisitos também vem da operação
Testes que importam
● Teste funcional totalmente automatizado
● CI: Sem mocks
● Log replay
● Teste de concorrência/carga
● Bullet-proof tests
○ Kill -STOP test
○ Load test (iozone, gcc test)
○ Kill VM/Proc test (chaos monkey)
Caso drama: Cade meu cache? Cade meu I/O?
Cache (memcached, db, fs cache, app cache)
Read 1 MB sequentially from memory: 0.25 ms
Read 1 MB sequentially from SSD*: 1ms (4X memory)
Disk seek: 10ms 40x memory, 10x SSD
Read 1 MB sequentially from disk: 20ms 80x memory, 20x SSD
1GB em cache -> 1024 * 0.25ms = 256ms
1GB em SSD -> 1024 * 1ms = 1024ms = 1.24s
1GB em disco -> 1024 * 20ms = 20.480ms = 20.48s
+ Roundtrip de rede
+ Timeouts
(fonte: http://chu.pe/4sd)
Mudanças de schema de banco de dados
1. Conheça seu ORM e seu problema de
impedância
2. Não conte com suas otimizações no banco
3. Alterações incrementais de esquema (db
schema)
4. Faça um teste de restaurar seu esquema +
dados de produção com carga sintética
5. Lembre do I/O e da concorrência entre
mudanças no banco e produção/clientes
Caso drama: Migrations na minha tabela gigante
Como introduzir uma nova feature
● On/Off switch
● Testes de regressão (banco de dados)
● Testes funcionais completos
● Teste do Upgrade (versões intermediárias)
● Teste do Downgrade (rollback)
Blue-green Deployment e Loadbalancer
Blue-green deployment (sem variações) *
* http://martinfowler.com/bliki/BlueGreenDeployment.html
Blue-green Deployment e Loadbalancer
Bib: Stability Patterns
● Use Timeouts
● Circuit Breaker
● Bulkheads
● Steady State
● Fail Fast
● Handshaking
● Test Harness
● Decoupling Middleware
Bib: Distributed Developer Stack Field Guide
Uma introdução para o desenvolvedor de sistemas distribuidos (basicamente
todos)
http://sites.oreilly.com/odewahn/dds-field-guide/
Quando custa um restart/quanto as sessoes estao amarradas a servidores ou
entradas em cache sustentam seu dia a dia
The Distributed Developer Stack Field Guide
● The cloud is the default platform.
● The codebase is in git.
● The environment is automated in the code.
● Tests done in code, not by a QA department.
● Realtime chat and chatbots.
● CI servers deploy code, not ops.
● The application runs locally on development.
● The monitoring infrastructure is critical.
● Containers are the default deployment target.
Bibliografia extra
QCon SP 2015 - Advogados do diabo: como a arquitetura emergente de sua aplicação pode jogar contra a integração contínua

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Nodejs - A performance que eu sempre quis ter
Nodejs - A performance que eu sempre quis terNodejs - A performance que eu sempre quis ter
Nodejs - A performance que eu sempre quis terEmerson Macedo
 
LabMM3 - Aula teórica 04
LabMM3 - Aula teórica 04LabMM3 - Aula teórica 04
LabMM3 - Aula teórica 04Carlos Santos
 
Programação funcional que funciona
Programação funcional que funcionaProgramação funcional que funciona
Programação funcional que funcionaRodrigo Serradura
 
Introdução ao Node.js - FATEC SP
Introdução ao Node.js - FATEC SPIntrodução ao Node.js - FATEC SP
Introdução ao Node.js - FATEC SPArthur Fücher
 
Node.js - #1 - Introdução - Rodrigo Branas
Node.js - #1 - Introdução - Rodrigo BranasNode.js - #1 - Introdução - Rodrigo Branas
Node.js - #1 - Introdução - Rodrigo BranasRodrigo Branas
 
Front-end javascript unit testing and mock
Front-end javascript unit testing and mockFront-end javascript unit testing and mock
Front-end javascript unit testing and mockfelipefsilva
 
Joomla! do desktop ao datacenter
Joomla! do desktop ao datacenterJoomla! do desktop ao datacenter
Joomla! do desktop ao datacenterPaulino Michelazzo
 
Arquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudar
Arquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudarArquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudar
Arquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudarBetter Developer
 
T03_LM3: Javascript (2013-2014)
T03_LM3: Javascript (2013-2014)T03_LM3: Javascript (2013-2014)
T03_LM3: Javascript (2013-2014)Carlos Santos
 
NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.
NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.
NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.Filipe Morelli
 
Introdução ao NodeJS
Introdução ao NodeJSIntrodução ao NodeJS
Introdução ao NodeJSGiovanni Bassi
 
(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript
(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript
(A04 e A05) LabMM3 - JavaScriptCarlos Santos
 
Conhecendo o Nodejs
Conhecendo o NodejsConhecendo o Nodejs
Conhecendo o NodejsCaio Cutrim
 
React e reactividade Meetup Facebook Developer Circles
React e reactividade Meetup Facebook Developer CirclesReact e reactividade Meetup Facebook Developer Circles
React e reactividade Meetup Facebook Developer CirclesJosé Barbosa
 

Mais procurados (20)

Web debugging proxies
Web debugging proxiesWeb debugging proxies
Web debugging proxies
 
Nodejs - A performance que eu sempre quis ter
Nodejs - A performance que eu sempre quis terNodejs - A performance que eu sempre quis ter
Nodejs - A performance que eu sempre quis ter
 
LabMM3 - Aula teórica 04
LabMM3 - Aula teórica 04LabMM3 - Aula teórica 04
LabMM3 - Aula teórica 04
 
Node js - Javascript Server Side
Node js - Javascript Server SideNode js - Javascript Server Side
Node js - Javascript Server Side
 
Programação funcional que funciona
Programação funcional que funcionaProgramação funcional que funciona
Programação funcional que funciona
 
Introdução ao Node.js - FATEC SP
Introdução ao Node.js - FATEC SPIntrodução ao Node.js - FATEC SP
Introdução ao Node.js - FATEC SP
 
Node.js - #1 - Introdução - Rodrigo Branas
Node.js - #1 - Introdução - Rodrigo BranasNode.js - #1 - Introdução - Rodrigo Branas
Node.js - #1 - Introdução - Rodrigo Branas
 
Front-end javascript unit testing and mock
Front-end javascript unit testing and mockFront-end javascript unit testing and mock
Front-end javascript unit testing and mock
 
O Spring está morto! Viva o Spring!
O Spring está morto! Viva o Spring!O Spring está morto! Viva o Spring!
O Spring está morto! Viva o Spring!
 
Joomla! do desktop ao datacenter
Joomla! do desktop ao datacenterJoomla! do desktop ao datacenter
Joomla! do desktop ao datacenter
 
Arquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudar
Arquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudarArquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudar
Arquitetura em camadas em python e quanto isso pode ajudar
 
T03_LM3: Javascript (2013-2014)
T03_LM3: Javascript (2013-2014)T03_LM3: Javascript (2013-2014)
T03_LM3: Javascript (2013-2014)
 
NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.
NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.
NodeJS - Tutorial de forma simples e pratica.
 
Pragmatismo e Simplicidade
Pragmatismo e SimplicidadePragmatismo e Simplicidade
Pragmatismo e Simplicidade
 
Introdução ao NodeJS
Introdução ao NodeJSIntrodução ao NodeJS
Introdução ao NodeJS
 
(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript
(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript
(A04 e A05) LabMM3 - JavaScript
 
8 principais desperdícios
8 principais desperdícios8 principais desperdícios
8 principais desperdícios
 
Conhecendo o Nodejs
Conhecendo o NodejsConhecendo o Nodejs
Conhecendo o Nodejs
 
React e reactividade Meetup Facebook Developer Circles
React e reactividade Meetup Facebook Developer CirclesReact e reactividade Meetup Facebook Developer Circles
React e reactividade Meetup Facebook Developer Circles
 
Dr Java Virtual Machine
Dr Java Virtual MachineDr Java Virtual Machine
Dr Java Virtual Machine
 

Destaque

Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014
Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014
Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014Gleicon Moraes
 
7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra
7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra
7Masters CSS | SMACSS, por Rafael LyraiMasters
 
DevOps: ready for takeoff?
DevOps: ready for takeoff?DevOps: ready for takeoff?
DevOps: ready for takeoff?Mateus Prado
 
OSCon - Performance vs Scalability
OSCon - Performance vs ScalabilityOSCon - Performance vs Scalability
OSCon - Performance vs ScalabilityGleicon Moraes
 
Architecture by Accident
Architecture by AccidentArchitecture by Accident
Architecture by AccidentGleicon Moraes
 
DevOps & PostgreSQL - Provisionamento Ágil
DevOps & PostgreSQL - Provisionamento ÁgilDevOps & PostgreSQL - Provisionamento Ágil
DevOps & PostgreSQL - Provisionamento Ágilinstructbr
 
10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr
10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr
10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at FlickrJohn Allspaw
 

Destaque (9)

Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014
Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014
Por trás da infraestrutura do Cloud - Campus Party 2014
 
7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra
7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra
7Masters CSS | SMACSS, por Rafael Lyra
 
DevOps: ready for takeoff?
DevOps: ready for takeoff?DevOps: ready for takeoff?
DevOps: ready for takeoff?
 
OSCon - Performance vs Scalability
OSCon - Performance vs ScalabilityOSCon - Performance vs Scalability
OSCon - Performance vs Scalability
 
Locaweb cloud and sdn
Locaweb cloud and sdnLocaweb cloud and sdn
Locaweb cloud and sdn
 
Architecture by Accident
Architecture by AccidentArchitecture by Accident
Architecture by Accident
 
DevOps & PostgreSQL - Provisionamento Ágil
DevOps & PostgreSQL - Provisionamento ÁgilDevOps & PostgreSQL - Provisionamento Ágil
DevOps & PostgreSQL - Provisionamento Ágil
 
API Gateway report
API Gateway reportAPI Gateway report
API Gateway report
 
10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr
10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr
10+ Deploys Per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr
 

Semelhante a QCon SP 2015 - Advogados do diabo: como a arquitetura emergente de sua aplicação pode jogar contra a integração contínua

Joomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portais
Joomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portaisJoomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portais
Joomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portaisrafaelberlanda
 
Performance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos Correios
Performance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos CorreiosPerformance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos Correios
Performance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos CorreiosAlex Hübner
 
As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)
As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)
As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)Bruno Camara
 
Webinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoT
Webinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoTWebinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoT
Webinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoTEmbarcados
 
Planejamento de Capacidade Técnicas e Ferramentas
Planejamento de Capacidade Técnicas e FerramentasPlanejamento de Capacidade Técnicas e Ferramentas
Planejamento de Capacidade Técnicas e Ferramentasluanrjesus
 
TDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on Azure
TDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on AzureTDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on Azure
TDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on Azuretdc-globalcode
 
Criando microsserviços em PHP
Criando microsserviços em PHPCriando microsserviços em PHP
Criando microsserviços em PHPFlávio Lisboa
 
Sistemas para o Mundo Real
Sistemas para o Mundo RealSistemas para o Mundo Real
Sistemas para o Mundo RealLeandro Silva
 
QCon 2011
QCon 2011QCon 2011
QCon 2011Ismael
 
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearch
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearchXen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearch
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearchBernardo Donadio
 
Como automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOps
Como automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOpsComo automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOps
Como automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOpsRafael Salerno de Oliveira
 
ASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis Paulino
ASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis PaulinoASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis Paulino
ASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis PaulinoComunidade NetPonto
 
Isolamento e mvcc
Isolamento e mvccIsolamento e mvcc
Isolamento e mvccLocaweb
 
TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?
TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?
TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?tdc-globalcode
 
Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...
Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...
Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...Taller Negócio Digitais
 
Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)
Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)
Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)Fabiano Weimar
 
Cache, Concorrência e Sincronização.
Cache, Concorrência e Sincronização.Cache, Concorrência e Sincronização.
Cache, Concorrência e Sincronização.Thiago Rondon
 

Semelhante a QCon SP 2015 - Advogados do diabo: como a arquitetura emergente de sua aplicação pode jogar contra a integração contínua (20)

Joomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portais
Joomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portaisJoomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portais
Joomla Day Brasil 2010: Customizações para grandes portais
 
Performance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos Correios
Performance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos CorreiosPerformance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos Correios
Performance e disponibilidade ‐ Um estudo de caso: website dos Correios
 
As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)
As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)
As Falácias e os Desenganos no Desenvolvimento de Software (TechDays 2005)
 
Webinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoT
Webinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoTWebinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoT
Webinar: Oportunidades e requisitos no projeto de hardware para IoT
 
Planejamento de Capacidade Técnicas e Ferramentas
Planejamento de Capacidade Técnicas e FerramentasPlanejamento de Capacidade Técnicas e Ferramentas
Planejamento de Capacidade Técnicas e Ferramentas
 
TDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on Azure
TDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on AzureTDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on Azure
TDC2018SP | Trilha Arq .Net - Serverless Reactive Programming on Azure
 
Criando microsserviços em PHP
Criando microsserviços em PHPCriando microsserviços em PHP
Criando microsserviços em PHP
 
Sistemas para o Mundo Real
Sistemas para o Mundo RealSistemas para o Mundo Real
Sistemas para o Mundo Real
 
QCon 2011
QCon 2011QCon 2011
QCon 2011
 
Clean Architecture
Clean ArchitectureClean Architecture
Clean Architecture
 
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearch
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearchXen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearch
Xen e CoreOS: solução para data mining com NodeJS e ElasticSearch
 
Como automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOps
Como automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOpsComo automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOps
Como automatizar Sistemas Legados utilizando ferramentas de DevOps
 
ASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis Paulino
ASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis PaulinoASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis Paulino
ASP.Net Performance – A pragmatic approach - Luis Paulino
 
Isolamento e mvcc
Isolamento e mvccIsolamento e mvcc
Isolamento e mvcc
 
TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?
TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?
TDC2018SP | Trilha Serveless - Pra que SERVErless?
 
Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...
Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...
Os pecados mortais de escalabilidade em Drupal e seus efeitos nos negócios - ...
 
Criando Aplicações Resilientes
Criando Aplicações ResilientesCriando Aplicações Resilientes
Criando Aplicações Resilientes
 
Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)
Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)
Performance Tuning de Clusters Plone - PyConBrasil 2 (2006)
 
Cache, Concorrência e Sincronização.
Cache, Concorrência e Sincronização.Cache, Concorrência e Sincronização.
Cache, Concorrência e Sincronização.
 
Introdução ao XP
Introdução ao XPIntrodução ao XP
Introdução ao XP
 

Mais de Gleicon Moraes

Como arquiteturas de dados quebram
Como arquiteturas de dados quebramComo arquiteturas de dados quebram
Como arquiteturas de dados quebramGleicon Moraes
 
A closer look to locaweb IaaS
A closer look to locaweb IaaSA closer look to locaweb IaaS
A closer look to locaweb IaaSGleicon Moraes
 
Semi Automatic Sentiment Analysis
Semi Automatic Sentiment AnalysisSemi Automatic Sentiment Analysis
Semi Automatic Sentiment AnalysisGleicon Moraes
 
Architectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling Failures
Architectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling FailuresArchitectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling Failures
Architectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling FailuresGleicon Moraes
 
Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)
Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)
Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)Gleicon Moraes
 
Architectural anti-patterns for data handling
Architectural anti-patterns for data handlingArchitectural anti-patterns for data handling
Architectural anti-patterns for data handlingGleicon Moraes
 
Architectural anti patterns_for_data_handling
Architectural anti patterns_for_data_handlingArchitectural anti patterns_for_data_handling
Architectural anti patterns_for_data_handlingGleicon Moraes
 
RestMQ - HTTP/Redis based Message Queue
RestMQ - HTTP/Redis based Message QueueRestMQ - HTTP/Redis based Message Queue
RestMQ - HTTP/Redis based Message QueueGleicon Moraes
 
NoSQL and SQL Anti Patterns
NoSQL and SQL Anti PatternsNoSQL and SQL Anti Patterns
NoSQL and SQL Anti PatternsGleicon Moraes
 

Mais de Gleicon Moraes (12)

Como arquiteturas de dados quebram
Como arquiteturas de dados quebramComo arquiteturas de dados quebram
Como arquiteturas de dados quebram
 
A closer look to locaweb IaaS
A closer look to locaweb IaaSA closer look to locaweb IaaS
A closer look to locaweb IaaS
 
Semi Automatic Sentiment Analysis
Semi Automatic Sentiment AnalysisSemi Automatic Sentiment Analysis
Semi Automatic Sentiment Analysis
 
Architectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling Failures
Architectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling FailuresArchitectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling Failures
Architectural Anti Patterns - Notes on Data Distribution and Handling Failures
 
Patterns of fail
Patterns of failPatterns of fail
Patterns of fail
 
Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)
Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)
Dlsecyx pgroammr (Dyslexic Programmer - cool stuff for scaling)
 
Architectural anti-patterns for data handling
Architectural anti-patterns for data handlingArchitectural anti-patterns for data handling
Architectural anti-patterns for data handling
 
Architectural anti patterns_for_data_handling
Architectural anti patterns_for_data_handlingArchitectural anti patterns_for_data_handling
Architectural anti patterns_for_data_handling
 
RestMQ - HTTP/Redis based Message Queue
RestMQ - HTTP/Redis based Message QueueRestMQ - HTTP/Redis based Message Queue
RestMQ - HTTP/Redis based Message Queue
 
NoSQL and SQL Anti Patterns
NoSQL and SQL Anti PatternsNoSQL and SQL Anti Patterns
NoSQL and SQL Anti Patterns
 
Redis
RedisRedis
Redis
 
NoSql Introduction
NoSql IntroductionNoSql Introduction
NoSql Introduction
 

QCon SP 2015 - Advogados do diabo: como a arquitetura emergente de sua aplicação pode jogar contra a integração contínua

  • 1. Advogados do diabo Como a arquitetura emergente da sua aplicação pode jogar contra a entrega contínua
  • 5. Continuous Delivery Mudança incremental (check-in/push): ● Build ✅ ● Testes unitários ✅ ● Testes de integração ✅ ● Testes de aceitação ✅ ● Testes de interface ✅ ● Deploy ✅
  • 7. Automação de Build & Deploy "Please, don’t drive a school bus blindfolded." - Nassim Nicholas Taleb "(...) there are known knowns; there are things we know we know. We also know there are known unknowns; that is to say we know there are some things we do not know. But there are also unknown unknowns -- the ones we don't know we don't know. (...) it is the latter category that tend to be the difficult ones." - Donald Rumsfeld
  • 9. e
  • 11. mais
  • 12. ou
  • 13. menos
  • 14. desse
  • 15. jeito
  • 16. Anatomia de um sistema na vida real ● foco em features ● logs ruins ou ausentes ● poucas ferramentas administrativas específicas ● pouca ou nenhuma informação ● mal testado
  • 17. Por que as coisas dão errado ? ● "the total amount of misery in a system is constant." (http://en. wikipedia. org/wiki/The_law_of_conservation_of_mis ery) ● "It is not enough to do your best; you must know what to do and then do your best" - Dr Edwards Deming
  • 18. Por que as coisas dão errado ? ● Desenvolvimento baseado em features ● Black Swan: Quais as chances desta situação acontecer ? ● Deadlines ● ReReReReReRepriorização ● Black Swan: Excesso de confiança ● Inexpêriencia ● Black Swan: Inocência ● Empolgação
  • 19. Lit. Popular: Falácias de Sistemas (distribuídos) "Essentially everyone, when they first build a distributed application, makes the following eight assumptions. All prove to be false in the long run and all cause big trouble and painful learning experiences." -- L Peter Deutsch (1994) 1. The network is reliable. 2. Latency is zero. 3. Bandwidth is infinite. 4. The network is secure. 5. Topology doesn't change. 6. There is one administrator. 7. Transport cost is zero. 8. The network is homogeneous.
  • 20. Lit. Popular: Algumas regras para Engenharia 1. A melhor solução para um problema é não tê-lo 2. hacks são permanente (principalmente os feios) 3. Não existe infraestrutura em stand-by: existe o que você usa e o que não vai funcionar quando você precisar 4. A primeira falácia de automação é fazer máquinas executarem os passos de um processo manual humano 5. Não são features (não são negociáveis): Segurança, Disponibilidade e Performance. (http://blog.b3k.us/2012/01/24/some-rules.html)
  • 21. Desmistificando o PaaS genérico Indice complicometrico de mudanças [(legado + sistemas novos incompletos + reescritas) * idade ] ^ urgência do negócio ______________________________________________________________ número de desenvolvedores + número de sysadmins Componentes importantes dos sistemas de sua empresa: auth, serviço interno de ordens, backoffice de clientes, logistica. Qual o custo adicional de criar um PaaS genérico e depois o seu PaaS™ ?
  • 23. Métricas, métricas everywhere (a soma das partes equivale ao timeout do todo)
  • 24. Requisitos não funcionais ● logs normalizados ○ com contexto (user, host, operation, ...) ● reload automatico (configs, templates, ...) ● ferramentas administrativas ○ quanto mais melhor, não são features ● contadores e estatísticas ● gráficos e dashboards ● requisitos também vem da operação
  • 25. Testes que importam ● Teste funcional totalmente automatizado ● CI: Sem mocks ● Log replay ● Teste de concorrência/carga ● Bullet-proof tests ○ Kill -STOP test ○ Load test (iozone, gcc test) ○ Kill VM/Proc test (chaos monkey)
  • 26. Caso drama: Cade meu cache? Cade meu I/O? Cache (memcached, db, fs cache, app cache) Read 1 MB sequentially from memory: 0.25 ms Read 1 MB sequentially from SSD*: 1ms (4X memory) Disk seek: 10ms 40x memory, 10x SSD Read 1 MB sequentially from disk: 20ms 80x memory, 20x SSD 1GB em cache -> 1024 * 0.25ms = 256ms 1GB em SSD -> 1024 * 1ms = 1024ms = 1.24s 1GB em disco -> 1024 * 20ms = 20.480ms = 20.48s + Roundtrip de rede + Timeouts (fonte: http://chu.pe/4sd)
  • 27. Mudanças de schema de banco de dados 1. Conheça seu ORM e seu problema de impedância 2. Não conte com suas otimizações no banco 3. Alterações incrementais de esquema (db schema) 4. Faça um teste de restaurar seu esquema + dados de produção com carga sintética 5. Lembre do I/O e da concorrência entre mudanças no banco e produção/clientes
  • 28. Caso drama: Migrations na minha tabela gigante
  • 29. Como introduzir uma nova feature ● On/Off switch ● Testes de regressão (banco de dados) ● Testes funcionais completos ● Teste do Upgrade (versões intermediárias) ● Teste do Downgrade (rollback)
  • 30. Blue-green Deployment e Loadbalancer Blue-green deployment (sem variações) * * http://martinfowler.com/bliki/BlueGreenDeployment.html
  • 31. Blue-green Deployment e Loadbalancer
  • 32. Bib: Stability Patterns ● Use Timeouts ● Circuit Breaker ● Bulkheads ● Steady State ● Fail Fast ● Handshaking ● Test Harness ● Decoupling Middleware
  • 33. Bib: Distributed Developer Stack Field Guide Uma introdução para o desenvolvedor de sistemas distribuidos (basicamente todos) http://sites.oreilly.com/odewahn/dds-field-guide/ Quando custa um restart/quanto as sessoes estao amarradas a servidores ou entradas em cache sustentam seu dia a dia
  • 34. The Distributed Developer Stack Field Guide ● The cloud is the default platform. ● The codebase is in git. ● The environment is automated in the code. ● Tests done in code, not by a QA department. ● Realtime chat and chatbots. ● CI servers deploy code, not ops. ● The application runs locally on development. ● The monitoring infrastructure is critical. ● Containers are the default deployment target.