Стачка.DevOps

DevOps автоматизирует многие процессы, делая жизнь разработчиков проще, чтобы они могли быстрее, а главное, надежнее собирать, тестировать и выпускать очередные релизы программного обеспечения, автоматизировать рутинные и не очень процессы.

На секции будут рассмотрены кейсы внедрения DevOps-практик, современные технологии DevOps и их применение с учетом специфики платформ разработки.

Приходите все, кому не безразличны такие понятия как: Continuous Delivery, Configuration Management, CI/CD и многое другое.

Купить билеты


Александр Лукьянченко
Senior software engineer @ Авито
Москва
Строим прозрачный discovery механизм для мультикластерной системы

Доклад принят в программу конференции


из Доклады

    Расскажу о том, как построить прозрачную систему discovery сервисов для нескольких kubernetes кластеров со всеми возможностями, предоставляемыми service mesh технологиями. Рассмотрим путь, который мы прошли в Авито для построения мульти ДЦ решения. Сравним несколько популярных открытых решений и узнаем их плюсы и минусы.


    Сергей Печенко́
    главный специалист по высокопроизводительным торговым системам @ Райффайзенбанк
    Москва
    Ansible - это вам не bash!

    Доклад принят в программу конференции


    из Доклады

      Как написать на Ansible такие скрипты, которые не создадут проблем позже?

      Как контролировать состояние системы, а не команды по его достижению?

      Как превратить длинные скрипты на bash в элегантные вызовы модулей?

      Ответы на эти (и другие!) вопросы вы сможете найти в этом докладе.


      Николай Мациевский
      Технический директор @ Айри.рф
      Москва
      Тонкая настройка ext4 для максимальной производительности

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      В декабре 2018 года в Айри.рф для SSD-дисков с кэшем под нагрузкой выявили большие задержки на отдачу файлов. В ходе профилирования задержек и точечных мер для их оптимизации удалось сократить число задержек на 2 порядка (с 1/1000 запросов до 1/100000 запросов).

      Я расскажу, какой путь проходят данные перед записью на диск и какие параметры настройки файловой системы имеют значения для производительности/отказоустойчивости


      Владимир Лила
      Инженер программист @ Скб Контур
      Екатеринбург
      Эластик весом весом в петабайт

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      В компании СКБ Контур Elasticsearch развернут очень давно, мы пережили с ним многое, миграцию 200tb данных из Elasticsearch2 в Elasticsearch6, нехватка места и производительности, мы написали несколько собственных инструментов для работы с эластиком, и пользуемся большим количеством готовых.

      Мы видим, что в it среде много стереотипов про elasticsearch, многие его не любят, пишут собственные инструменты вместо него.

      Но несмотря на все трудности, мы продолжаем любить Elasticsearch!

      Количество данных в нашем эластике приближается к одному петабайту, мы получили много опыта работая с таким объемом данных, и хотим рассказать, почему мы все равно любим эластик, как он помогает нашей компании, и почему вам стоит полюбить его!


      Борис Ершов
      Технический директор @ Nixys
      Новосибирск
      Rest API сервер от кода до деплоя

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      Любой современный проект сложно себе представить без присутствия хотя бы одного сервиса, имеющего API. А если речь идёт о микросервисной архитектуре, то таких элементов в системе может быть много. Но что делать, если их пока нет?

      В докладе помимо прочего, я расскажу о:

      - Как быстро создавать микросервисы с API на Go и какими инструментами при этом пользоваться

      - Как написать спецификацию к своему API-серверу, чтобы ей было удобно пользоваться командам разработчиков других проектов

      - Построение процессов CI/CD для микросервиса: от создания Docker-образа на основе distroless с помощью multi-stage сборки до автоматического деплоя в Kubernetes

      - Реальные примеры реализации некоторых наших проектов


      Сергей Печенко́
      главный специалист по высокопроизводительным торговым системам @ Райффайзенбанк
      Москва
      Rsyslog: как я перестал бояться и полюбил обработку логов

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      Централизованная обработка логов - это просто!?

      Да, стек ELK поможет, но почти всегда вы упрётесь в ограничения по ресурсам. Что делать в этом случае, и как собирать и обрабатывать логи так, чтобы с ними было легко - доклад именно об этом.


      Владимир Хонин
      Руководитель по качеству бизнес-систем @ ПАО "МегаФон"
      Екатеринбург
      Заметки delivery, или этап НТ в проекте

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      * Единый биллинг МФ

      * Что делаем, а что не делаем в проекте

      * Любимые грабли от железа

      * Любимые грабли от команд продуктов

      * CI/CD и НТ, если у тебя релиз 15 раз в день


      Кирилл Мельничук
      CBDO @ AlterEGO
      Черновцы

      — Горизонтальное масштабирование — проблемы MySQL.

      — Партиционирование, шардинг и почему это не всегда возможно.

      — Варианты горизонтального масштабирования для MySQL.

      — Vitess — запуск и первичная настройка.

      — Типичные проблемы и пути их решения.

      — Итоговая архитектура.

      — Результаты нагрузочных тестов.


      Михаил Макуров
      инженер @ Интерсвязь
      Челябинск
      Вы уверены в своем постмортеме?

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      Вы уверены в своем постмортеме?

      Описание – я хотел бы рассказать о том, зачем стоит собирать множество метрик по сервисам, как их можно массово анализировать и как получать из этого пользу.

      В докладе я хочу рассмотреть несолько инцидентов и что дало внимательное изучение с использованием анализа данных с целью выявления массовых аномалий.

      Я также рассмотрю типовой инструментарий который можно использовать в общем случае и покажу утилиты которые мы используем (Zabbix, ClickHouse, Anaconda, спец средства).

      Надеюсь, что слушатели смогут получить новые данные как в плане понимания результативности анализа, смогут узнать где взять и как начать использовать инструменты для анализа.


      Виктор Еремченко
      DevOps Team Lead @ Miro
      Пермь
      Отказоустойчивый кластер PostgreSQL + Patroni. Реальный опыт внедрения

      Программный комитет не принял решения по этому докладу


      из Голосование

      Я расскажу, как мы комплексно подошли к проблеме отказоустойчивости PostgreSQL, какие варианты мы рассматривали и как остановились на Patroni.

      Доклад содержит этапы тестирования этого решения и примеры, как мы обеспечили быстрое внедрение на production.