Масштабируемость в распределенных in-memory системах
Доклад о том, как in-memory системы обеспечивают горизонтальную масштабируемость, и граблях, с которыми может столкнуться разработчик при создании приложений на их основе.
Платформы для распределенных in-memory вычислений, такие как Apache Ignite, полагаются на горизонтальное масштабирование. Больше машин в кластере — больше профит. Добавил вторую железку, и стал в два раза быстрее? Добавил еще десять, и ускорился на порядок? Всегда ли это так? За что отвечает фреймворк, а за что должен отвечать разработчик?
В докладе мы рассмотрим основные компромиссы и противоречия, возникающие при проектировании приложений на основе in-memory систем:
-
Преимущества и недостатки различных алгоритмов шардирования
-
Адаптация модели данных для эффективной работы в кластере
-
Проблемы синхронизации и координации в распределенных системах.