SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 66
Baixar para ler offline
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?

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

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
 
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
PostgreSQL-Consulting
 

Mais procurados (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).
 

Destaque

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
 
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
 
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
 
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
 

Destaque (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
 

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

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
 
Oracle Basics and Architecture
Oracle Basics and ArchitectureOracle Basics and Architecture
Oracle Basics and Architecture
Sidney Chen
 
NOSQL and Cassandra
NOSQL and CassandraNOSQL and Cassandra
NOSQL and Cassandra
rantav
 
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
 

Semelhante 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...
 

Mais de 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
 

Mais 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

Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort ServiceCall Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
9953056974 Low Rate Call Girls In Saket, Delhi NCR
 
VIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 Booking
VIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 BookingVIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 Booking
VIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 Booking
dharasingh5698
 
Integrated Test Rig For HTFE-25 - Neometrix
Integrated Test Rig For HTFE-25 - NeometrixIntegrated Test Rig For HTFE-25 - Neometrix
Integrated Test Rig For HTFE-25 - Neometrix
Neometrix_Engineering_Pvt_Ltd
 

Último (20)

Thermal Engineering-R & A / C - unit - V
Thermal Engineering-R & A / C - unit - VThermal Engineering-R & A / C - unit - V
Thermal Engineering-R & A / C - unit - V
 
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort ServiceCall Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
Call Girls in Ramesh Nagar Delhi 💯 Call Us 🔝9953056974 🔝 Escort Service
 
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
Navigating Complexity: The Role of Trusted Partners and VIAS3D in Dassault Sy...
 
Call Girls Wakad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Booking
Call Girls Wakad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance BookingCall Girls Wakad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Booking
Call Girls Wakad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Booking
 
(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7
(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7
(INDIRA) Call Girl Aurangabad Call Now 8617697112 Aurangabad Escorts 24x7
 
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
Minimum and Maximum Modes of microprocessor 8086
 
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineeringchapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
chapter 5.pptx: drainage and irrigation engineering
 
Bhosari ( Call Girls ) Pune 6297143586 Hot Model With Sexy Bhabi Ready For ...
Bhosari ( Call Girls ) Pune  6297143586  Hot Model With Sexy Bhabi Ready For ...Bhosari ( Call Girls ) Pune  6297143586  Hot Model With Sexy Bhabi Ready For ...
Bhosari ( Call Girls ) Pune 6297143586 Hot Model With Sexy Bhabi Ready For ...
 
University management System project report..pdf
University management System project report..pdfUniversity management System project report..pdf
University management System project report..pdf
 
Water Industry Process Automation & Control Monthly - April 2024
Water Industry Process Automation & Control Monthly - April 2024Water Industry Process Automation & Control Monthly - April 2024
Water Industry Process Automation & Control Monthly - April 2024
 
VIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 Booking
VIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 BookingVIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 Booking
VIP Call Girls Palanpur 7001035870 Whatsapp Number, 24/07 Booking
 
KubeKraft presentation @CloudNativeHooghly
KubeKraft presentation @CloudNativeHooghlyKubeKraft presentation @CloudNativeHooghly
KubeKraft presentation @CloudNativeHooghly
 
UNIT - IV - Air Compressors and its Performance
UNIT - IV - Air Compressors and its PerformanceUNIT - IV - Air Compressors and its Performance
UNIT - IV - Air Compressors and its Performance
 
Unit 2- Effective stress & Permeability.pdf
Unit 2- Effective stress & Permeability.pdfUnit 2- Effective stress & Permeability.pdf
Unit 2- Effective stress & Permeability.pdf
 
Call Girls Pimpri Chinchwad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Boo...
Call Girls Pimpri Chinchwad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Boo...Call Girls Pimpri Chinchwad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Boo...
Call Girls Pimpri Chinchwad Call Me 7737669865 Budget Friendly No Advance Boo...
 
FEA Based Level 3 Assessment of Deformed Tanks with Fluid Induced Loads
FEA Based Level 3 Assessment of Deformed Tanks with Fluid Induced LoadsFEA Based Level 3 Assessment of Deformed Tanks with Fluid Induced Loads
FEA Based Level 3 Assessment of Deformed Tanks with Fluid Induced Loads
 
2016EF22_0 solar project report rooftop projects
2016EF22_0 solar project report rooftop projects2016EF22_0 solar project report rooftop projects
2016EF22_0 solar project report rooftop projects
 
Employee leave management system project.
Employee leave management system project.Employee leave management system project.
Employee leave management system project.
 
Integrated Test Rig For HTFE-25 - Neometrix
Integrated Test Rig For HTFE-25 - NeometrixIntegrated Test Rig For HTFE-25 - Neometrix
Integrated Test Rig For HTFE-25 - Neometrix
 
Generative AI or GenAI technology based PPT
Generative AI or GenAI technology based PPTGenerative AI or GenAI technology based PPT
Generative AI or GenAI technology based PPT
 

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