Изучите в деталях, как работают серверы для бэкенд-приложений, что и как мерять, чтобы понять, правильно ли всё работает
Научитесь бороться с «неведомой фигнёй» на проде: что собирать, как и как анализировать качество работы бэкенда и микросервисов
Получите практику использования телеметрии:
как автоматически собирать и анализировать данные о работе систем или устройств
как отслеживать производительность, ошибки и поведение приложений в реальном времени
используя платформу телеметрии SigNoz
Получите практику сбора перфоманс-метрик бэкенда в реальном времени:
используя сервер для сбора метрик PINBA, интегрированный с «промстэком» (Prometheus/Grafana)
Кому подойдёт курс:
Бэкендерам
Программистам
DevOps и инженерам инфраструктуры
Системным инженерам
Инженерам по нагрузочному тестированию
Ваши цели в обучении:
Научиться собирать данные в распределённой среде микросервисов и строить нужные графики, чтобы поиск проблем на проде был максимально простым
Получить навыки поиска узких мест бэкенд-приложений
Получить навыки использования платформ телеметрии и сбора перфоманс-метрик в режиме реального времени
Получить фундамент компетенций архитектора сложных, высоконагруженных приложений
Программа:
Живые лекции и живые демо с автором курса Михаилом Курмаевым. Ведётся запись, ссылка выкладывается в чат. С первого же занятия выдаётся доступ к настроенной инфраструктуре для выполнения практических заданий. Все встречи начинаются в 19:00 МСК (GMT+3), проходят в Zoom. Ссылка на Zoom-митинг «запинена» в чате.
Занятие 1
Как устроены бэкенд-приложения изнутри: балансировщики нагрузки (load balancers), базы данных (databases), кеши (cache servers), сервера приложений (application servers)
Производительность (performance) и наблюдаемость (observability): что это, зачем заниматься перфомансом, какие показатели важны и как их измерять. Что такое rusage
Поднимаем тестовый стенд, эмулирующий реальное prod-окружение с базой (app-server, nginx, база данных), запускаем бенчмарки
Щупаем тестовое приложение, используя wrk, стараемся выжать максимум RPS, понимаем разницу подходов whitebox и blackbox
Занятие 2
Instrumentation (практика)
Пробуем подход Zero-code instrumentation, используя инструменты OpenTelemetry, начинаем собирать телеметрию на тестовом стенде
Изучаем особенности реализации Zero-code instrumentation на разных языках программирования (PHP, Go, Java, Python)
Запускаем SigNoz через docker compose, разбираем его функциональность и внутреннее устройство
Строим дашборды и графики в SigNoz
Занятие 3
Advanced instrumentation
Влезаем в код, расставляем таймеры, используя библиотеки OpenTelemetry
Переходим к подходу whitebox observability
Смотрим на другие distributed tracing / realtime monitoring продукты на примере Jaeger и pinba
Занятие 4
Соединяем всё вместе. Обсуждаем, как должны выглядеть необходимые дашборды и графики, учитывая накопленный опыт
Дополнительные рецепты и советы по улучшению производительности приложения
Примеры из личного опыта
Разбор домашнего задания и обмен опытом
Вопросы и ответы участников
Автор курса Михаил Курмаев:
Эксперт по сложным, распределённым системам
Многие годы строил платформу в Badoo/Bumble: помог вырасти проекту с нуля до 15 млн DAU, сотен миллионов зарегистрированных пользователей и 200K RPS на бэкенд на 5 датацентрах по всему миру
Среди платформенных решений, которые разрабатывал Михаил и его коллеги:
шардированные базы на сотни серверов и петабайты данных
система очередей с сабсекундной задержкой доставки между континентами
собственная time-series база на основе Apache Cassandra, способная хранить миллиарды метрик
Сейчас развивает дата-платформу в Т-банке, где ежедневно реплицируются десятки тысяч таблиц и сгружаются в DWH терабайты данных