Александр Шуйсков (NAUMEN): перспективы развития Database as a ServiceKirill RubinshteynЗапись выступления на неконференции *aaS предпринимателей 2011
http://smartsourcing.ru/events/unconferenceXaaS2011
Выбор оптимального хостинга для интернет-магазина на CMS БитриксborovoystudioПрезентация выступления Алексея Русакова, Начальник отдела облачных решений hoster.by, на Большом федеральном семинаре 1С-Битрикс в Минске 6 июня 2013 г.
Промышленное ускорение сайтов / Николай Мациевский (Айри.рф)OnticoИдея: обеспечить реально высокую скорость загрузки нагруженного сайта (от 100 тысяч посетителей в день) для всех пользователей, ничего не сломав и уложившись в бюджет.
Введение. Подходы к оптимизации фронтенда:
* Классический: делаем по GPSI или WPT.
* Самостоятельный: прикрутили PageSpeed и CDN.
* Промышленный: PDSA (попробовали, измерили, внедрили, подсчитали).
* Кейс: открытие новостного сайта за 1 секунду на любом устройстве.
Часть 1. Мониторинг клиентской производительности
* Google Analytics / Яндекс.Метрика / Битрикс.
* New Relic / mPulse / Айри / Navigation Timing API.
* Resource Timing API / User Timing Api: собственные метрики.
* Кейс: как понять из метрик сайта, что и где тормозит.
Часть 2. Внедрение ускорения
* Как выбрать KPI скорости сайта.
* Базовые правила: как автоматизировать, внедрить, раскатать.
* "Бюджет" на ускорение страницы: как распределить.
* Поточное и отложенное ускорение: как выбрать.
* Некоторые типичные ошибки "оптимизации".
* Кейс: нестандартные подходы к оптимизации производительности.
Часть 3. Узкое профилирование
* Тестируем CDN: что смотрим, как измеряем.
* Тестируем мобильные устройства: тормозит CPU или GPRS ?
* Тестируем асинхронную загрузку: подводные камни.
* Кейс: сколько "стоит" ошибка в клиентской производительности.
Заключение. Промышленное внедрение
* Кейс: "швейцарский нож" для оптимизации изображений.
* Кейс: когда реально работает отложенная загрузка.
* Кейс: HTTP/2. Реальные данные.
* Кейс: как ускорить 2000 ресурсов в секунду?
«От CMS к Highload: работа с backend» Алексей Сазанов, Александр КаскевичIT Share- анализ производительности ORM;
- особенности работы с DB при нагрузке;
- Sphinx как дополнение к MySQL;
- сессия в ASP.NEТ: зачем нужен кастомный провайдер.
Andrii Bereznikov ITEM 2018ITEM"What is available for Ukrainian developers in IaaS?"
What is available for Ukrainian developers in IaaS?
Difference in IaaS vs PaaS
Advantages and Disadvantages of AWS as IaaS provider in Ukrainian market context
Possibilities of Ukrainian IaaS operators for software developers
Daa sforit+infrastructure rbs_caseSergii StukanДоклад на EFFICIENT IT FORUM 2015, Киев, 02 декабря 2015.
Data as a Service (DaaS) повышение эффективности информационных технологий.
Бизнес-завтрак 20131008. Хостинг для веб-проектов. Юрий Устинов, Русоникс.rusonyxДоклад Юрия Устинова, исполнительного директора Русоникса о правильном подходе к хостингу веб-проектов. Презентация нового сервиса Сервер без забот для требовательных сайтов и клиентов. Планы компании на будущее. Доклад был озвучен в рамках бизнес-завтрака «Веб-студии будущего. Рынок веб-разработки в эпоху облачных технологий».
Sergey Cherebedov. Node.js+DrupalDrupalSibТехнология Node.Js и ее интеграции с Drupal. Установка, настройка и примеры работы.
-----
Сайт сибирского сообщества друпаллеров ДрупалСиб drupalsib.ru
Группа сибирского сообщества друпаллеров Вконтакте vk.com/drupalsib
Партнер Группа компаний И20 i20.biz
Платформа в облаках. Windows AzureДепартамент Стратегических Технологий27-28 January 2011
Odessa User Group Meeting
BizSpark Round Table, Denis Pasechnik
MS ISV DE Ukraine
CREATE INDEX … USING VODKA. VODKA CONNECTING INDEXES, Олег Бартунов, Александ...OnticoThis document discusses indexing and querying JSONB data in PostgreSQL. It introduces VODKA, a prototype for a JSONB query language called Jsquery. Jsquery supports complex queries over JSONB arrays and indexing. Examples show Jsquery outperforming traditional JSONB operators for array queries, with query plans utilizing GIN indexes on path and value extraction functions. Overall PostgreSQL with JSONB and Jsquery is shown to outperform MongoDB for the sample data, providing millisecond query times versus seconds for MongoDB.
«От CMS к Highload: работа с backend» Алексей Сазанов, Александр КаскевичIT Share- анализ производительности ORM;
- особенности работы с DB при нагрузке;
- Sphinx как дополнение к MySQL;
- сессия в ASP.NEТ: зачем нужен кастомный провайдер.
Andrii Bereznikov ITEM 2018ITEM"What is available for Ukrainian developers in IaaS?"
What is available for Ukrainian developers in IaaS?
Difference in IaaS vs PaaS
Advantages and Disadvantages of AWS as IaaS provider in Ukrainian market context
Possibilities of Ukrainian IaaS operators for software developers
Daa sforit+infrastructure rbs_caseSergii StukanДоклад на EFFICIENT IT FORUM 2015, Киев, 02 декабря 2015.
Data as a Service (DaaS) повышение эффективности информационных технологий.
Бизнес-завтрак 20131008. Хостинг для веб-проектов. Юрий Устинов, Русоникс.rusonyxДоклад Юрия Устинова, исполнительного директора Русоникса о правильном подходе к хостингу веб-проектов. Презентация нового сервиса Сервер без забот для требовательных сайтов и клиентов. Планы компании на будущее. Доклад был озвучен в рамках бизнес-завтрака «Веб-студии будущего. Рынок веб-разработки в эпоху облачных технологий».
Sergey Cherebedov. Node.js+DrupalDrupalSibТехнология Node.Js и ее интеграции с Drupal. Установка, настройка и примеры работы.
-----
Сайт сибирского сообщества друпаллеров ДрупалСиб drupalsib.ru
Группа сибирского сообщества друпаллеров Вконтакте vk.com/drupalsib
Партнер Группа компаний И20 i20.biz
Платформа в облаках. Windows AzureДепартамент Стратегических Технологий27-28 January 2011
Odessa User Group Meeting
BizSpark Round Table, Denis Pasechnik
MS ISV DE Ukraine
CREATE INDEX … USING VODKA. VODKA CONNECTING INDEXES, Олег Бартунов, Александ...OnticoThis document discusses indexing and querying JSONB data in PostgreSQL. It introduces VODKA, a prototype for a JSONB query language called Jsquery. Jsquery supports complex queries over JSONB arrays and indexing. Examples show Jsquery outperforming traditional JSONB operators for array queries, with query plans utilizing GIN indexes on path and value extraction functions. Overall PostgreSQL with JSONB and Jsquery is shown to outperform MongoDB for the sample data, providing millisecond query times versus seconds for MongoDB.
Почему вы не можете игнорировать GitLab в 2016 году, Иван Немытченко, Gitlab...it-peopleGitLab is a free, open source alternative to GitHub that provides similar features for hosting and collaborating on code. It allows users to create projects, issues, labels, merge requests, and more through an intuitive workflow. While it can be installed locally, GitLab.com also provides free private repositories and unlimited collaborators. The document outlines GitLab's features for code hosting, continuous integration/deployment, static site generation, and more to argue it should no longer be ignored compared to GitHub.
Долгожданный релиз pg_pathman 1.0 / Александр Коротков, Дмитрий Иванов (Post...OnticoМеханизм секционирования в Postgres имеет ряд ограничений, которые не позволяют использовать концепцию секционирования в полной мере. Среди таких ограничений можно выделить неэффективность планирования запросов для секционированных таблиц (линейный рост времени планирования при увеличении количества секций), отсутствие HASH-секционирования, необходимость ручного управления секциями.
В нашем докладе мы расскажем про расширение pg_pathman, которое позволяет обойти эти ограничения. pg_pathman реализует RANGE и HASH секционирования с логарифмическим и константным временами планирования соответственно. В pg_pathman поддерживается определение секции на этапе выполнения, конкурентное секционирование.
pg_pathman долго находился в стадии beta-тестирования, но теперь мы рады, наконец, сообщить о релизе 1.0. В докладе мы расскажем как про детали внутреннего устройства, так и про приёмы практического использования.
WebCamp: Developer Day: Быстродействие веб-сайта. Методичный анализ и глубины...GeeksLab OdessaБыстродействие веб-сайта. Методичный анализ и глубины клиентской оптимизации.
Евгений Котельницкий
Что влияет на производительность; средства анализа показателей; правильно определяем цели и задачи; глубины клиентской оптимизации; анализ нескольких сайтов, которые назовёт аудитория.
Презентация технологии веб-кластеров 1С-БитриксПрезентация технологии веб-кластеров
Основные задачи, которые решает веб-кластер:
Обеспечение высокой доступности сервиса (так называемые HA - High Availability или Failover кластеры)
Масштабирование веб-проекта в условиях возрастающей нагрузки (HP - High Performance кластеры)
Балансирование нагрузки, трафика, данных между несколькими серверами
Создание целостной резервной копии данных для MySQL
Построение системы аналитикиИлья Середа- Как начать развивать систему аналитики в компании, не имея армию data-инженеров.
- Как перейти из состояния «я не понимаю какие квадратики на этой схеме нужны для моих задач» и при этом не уйти в R&D на несколько месяцев.
- Как реализовать потоковую обработку данных на PHP (~40К записей в минуту).
- Какие технические решения применяли в нашем решении и какие факторы учитывали в принятии решений.
Презентация с мероприятия https://habr.com/ru/company/tuturu/blog/426059/
Быстродействие веб сайта. Методичный анализ и глубины клиентской оптимизацииYevhen KotelnytskyiЧто влияет на производительность. Средства анализа показателей. Правильно определяем цели и задачи. Глубины клиентской оптимизации.
ClickHouse как решение для бизнес аналитики. Дмитрий КузьминHOWWEDOIT— Как мы пришли к использованию ClickHouse.
— Сильные и слабые стороны.
— Практические кейсы использования ClickHouse для решения аналитических задач.
Оптимизация базы данных с помощью технологии архивированияDocsvisionВебинар является частью серии мероприятий «Практические решения от RKIT Group».
На первом вебинаре серии речь идет о новой технологии архивирования, которая позволяет сократить время на создание резервных копий и восстановление системы, ускорить работу пользователя и облегчить управление базой данных.
«Scrapy internals» Александр Сибиряков, Scrapinghubit-people- Scrapy is a framework for web scraping that allows for extraction of structured data from HTML/XML through selectors like CSS and XPath. It provides features like an interactive shell, feed exports, encoding support, and more.
- Scrapy is built on top of the Twisted asynchronous networking framework, which provides an event loop and deferreds. It handles protocols and transports like TCP, HTTP, and more across platforms.
- Scrapy architecture includes components like the downloader, scraper, and item pipelines that communicate internally. Flow control is needed between these to limit memory usage and scheduling through techniques like concurrent item limits, memory limits, and delays between calls.
«Отладка в Python 3.6: Быстрее, Выше, Сильнее» Елизавета Шашкова, JetBrainsit-peopleThe document discusses debugging in Python 3.6. It describes tracing and frame evaluation debuggers. Tracing debuggers slow code execution significantly by calling the tracing function on every line. Python 3.6 introduced a new frame evaluation API that allows evaluating frames directly, avoiding the performance issues of tracing. The document demonstrates how to build a debugger using this approach, including setting breakpoints and stepping through code by inserting temporary breakpoints on each line. Frame evaluation allows building a debugger that is faster than tracing debuggers without significant performance penalties.
«Gevent — быть или не быть?» Александр Мокров, Positive Technologiesit-peopleGevent is a concurrency library for Python that uses greenlets, or lightweight coroutines, to provide asynchronous operations and non-blocking I/O. It allows developing highly concurrent applications using a simple and familiar synchronous style. The document compares gevent to other concurrency options like asyncio and discusses how it provides features like asynchronous task execution, event loops, and inter-greenlet communication using queues and callbacks.
«Что такое serverless-архитектура и как с ней жить?» Николай Марков, Aligned ...it-peopleThe document discusses what serverless computing is and how it can be used for building applications. Serverless applications rely on third party services to manage server infrastructure and are event-triggered. Popular serverless frameworks like AWS Lambda, Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions, and Zappa allow developers to write code that runs in a serverless environment and handle events and triggers without having to manage servers.
«Python на острие бритвы: PyPy project» Александр Кошкин, Positive Technologiesit-peopleThe document describes a talk on optimizing Python performance through just-in-time compilation. It discusses how the CPython interpreter works by evaluating bytecode through an evaluation loop. It then talks about how PyPy achieves faster performance through jit compilation of hot loops detected via tracing. The talk dives into the RPython language used to implement PyPy and shows an example of compiling a small Python program to C with RPython. It also discusses using partial evaluation to specialize an interpreter for constant inputs.
«PyWat. А хорошо ли вы знаете Python?» Александр Швец, Marilyn Systemit-peopleThe document appears to be a transcript of Python code being executed in an interactive Python shell. It contains examples testing the behavior of built-in functions and operators like sorted(), reversed(), isinstance(), sum(), float("nan"), is, min(), and comparisons like ==, <, on various data types including lists, tuples, and dictionaries.
«(Без)опасный Python», Иван Цыганов, Positive Technologiesit-peopleThe document discusses various security vulnerabilities in Python web applications. It begins with an overview of the OWASP Top 10 security risks, with sections focusing on risks related to using components with known vulnerabilities (A9) and insufficient attack protection (A7). For A9, it provides examples of vulnerabilities in popular Python packages and recommends checking changelogs and vulnerability databases. For A7, it recommends implementing attack protections like login attempts logging, rate limiting, and use of a web application firewall. The document also covers security misconfiguration (A5), giving examples like using default settings in production and exposing tracebacks.
«Как сделать так, чтобы тесты на Swift не причиняли боль» Сычев Александр, Ra...it-peopleThe document discusses best practices for writing tests in Swift, including recommendations to:
- Write clean, readable tests that focus on asserting a single truth
- Use a domain-specific language in tests for clarity
- Structure tests with "given-when-then"
- Mock dependencies through protocols to enable test isolation
- Favor partial mocks over fully mocking to limit complexity
9. Заголовки Expires
Как сбросить кэширование в браузере?
<img src=/slideshow/high-load-61405978/61405978/“/logo.png?version=12”>
10. Бекенд
• Элементарное разделение боевого и тестового
окружения;
• В боевом режиме должны быть отключены все
debug-режимы;
• Включаем стандартные средства ускорения кода
(например, opcache).
11. ORM
• Чрезмерное увлечение ORM;
• Неконтролируемо сложные SQL-запросы;
• Запросы вида “select *”;
• Запросы без “limit/offset”;
12. Объектная модель фреймворка
• Непродуманное использование объектной
модели – например, сначала создаём объекты, а
затем выбираем из них нужные;
• Ошибки ORM помноженные на объектную
модель фреймворка могут привести к секундам
на вычисления простых страниц.
13. Вычисления онлайн
Попытки вычислить онлайн то, что не надо делать
онлайн:
• Счётчики;
• Статистика;
• Отправка почты;
• Вызовы внешних API;
Хотите ухудшить ситуацию? Откройте транзакцию
перед долгой операцией, а закройте после.
14. Прегенерация контента
Всё, что можно вычислять по cron’у –
вычисляйте по cron’у!
Это не стыдно, стыдно, когда проект не работает
15. Использование очередей
Структура данных с дисциплиной доступа к
элементам FIFO (First In First Out).
Применения:
1. Отложенная обработка (рассылки, обновления
лент новостей);
2. Межсервисная коммуникация;
17. База данных
• Настройки по умолчанию;
• Избыточная нормализация;
• Неверные индексы или их отсутствие;
• Включение slow-log и изучение его;
• Тонкий тюнинг запросов;