Este documento discute estratégias para acelerar sistemas distribuídos, incluindo desacoplar responsabilidades, escalar de forma flexível, melhorar disponibilidade, otimizar desempenho e reduzir custos. Vários desafios de sistemas distribuídos são abordados, como logs, testes, deploy e segurança. Soluções propostas incluem unificar serviços, pré-carregar dados, otimizar APIs e caches, e explorar arquiteturas assíncronas.

1. Acelerando
Sistemas
Distribuídos

2. @johalf
e
@spiceee

4. #
onrails

5. SOA

7. Sistema
Distribuído

9. “Um sistema distribuído
consiste em múltiplas
aplicações autônomas
que interagem para
atingir uma meta comum”

10. “Um sistema distribuído
consiste em múltiplas
aplicações autônomas
que interagem para
atingir uma meta comum”
Wolfgang Emmerich

12. “Afirmar que um sistema
distribuído funciona com
uma meta comum num
ambiente aberto como a
Internet é algo difícil.”

13. “Afirmar que um sistema
distribuído funciona com
uma meta comum num
ambiente aberto como a
Internet é algo difícil.”
Roy Fielding

14. Por que sistema
distribuído?

15. Prós

16. Desacoplamento

17. Desacoplamento
de responsabilidade, de domínio, de
arquitetura, de classes, de código

18. Db não é API

19. Db não é API
difícil manter contratos e regras de negócio

20. Escalabilidade

21. Disponibilidade

22. Performance

23. Custo

24. Contras

25. Logs

26. Testes

27. Deploy

28. Granularidade

29. Versionamento

30. Segurança/Auth

31. ENV=development

32. Latência

33. Complexidade

34. Arquitetura
distribuída do iba

36. Toolbox

41. +
Resque

46. “why so
slow?”

47. “why so
slow?”
The Armin

49. custo do REST

50. Granularidade
(again)

51. Filters, group-bys

52. Meta comum?

53. “Faster, faster,
faster, now!”

54. “Faster, faster,
faster, now!”
The Armin

55. Cacheia tudo!

56. “Need more
memcache!”

57. “Need more
memcache!”
The Armin

58. Varnish + ETag +
fragment caching

59. Invalidação de
cache = uma das
coisas mais
difíceis blah blah

60. Difícil customizar
por usuário

61. Rethink

63. API

64. API
Eager loading de entidades que compoem
uma unidade de informação

65. API

66. API
O cliente escolhe o nível de detalhes que
precisa

67. Um passo para
trás: unificar
alguns serviços

68. Um passo para
trás: unificar
alguns serviços
Analisamos serviços que poderiam ser
acoplados sem grande impacto à plataforma

69. Preconsume

70. Preconsume
Colocar a informação numa camada de custo
mais baixo de obtenção

71. App Server

72. App Server
Buscar um app server que se adaptasse
melhor ao nosso stack

73. CAB: Cache
Against Boiada

74. CAB: Cache
Against Boiada
separando o tipo de cache pelo tipo de
usuário

75. “Venha me ler
todinha no iba”

76. Um só framework

77. Um só framework
Mais de um framework num sistema
distribuído requer mais manutenção

78. Eliminar concorrência
entre Back-Office e
User-facing

79. Eliminar concorrência
entre Back-Office e
User-facing
o usuário querendo comprar um livro não
precisa sofrer com um processo de
faturamento

80. Async?

81. Async?
Começar a explorar non-blocking app stacks

83. “Ah! Joga tudo
no Redis”

84. “Cache vai nos
salvar”

85. O MongoDB é foda!
Mas depois ele cobra
a conta.

86. Modelagem
errada

87. Conclusão

88. Perguntas?

89. Free Stuff

90. Obrigado!