Ну, про облака и капельки - что-то из уроков природоведения осталось, да.
ЗЫ. Рюмки наполнены, пойло разлито. Что такое "рюмки налиты" - хз. Это из серии гуманитарной логики.
Ну, про облака и капельки - что-то из уроков природоведения осталось, да.
Судя по всему день рождения автоматически перешел в проводы старго года и встречу нового. Когда ожидать встречи в эфире?
С Новым Годом! Я в эфире уже давно, но тема, наверное, исчерпала себя уже. Сколько не сотрясай воздух вещи будут идти своим чередом и будут забываться и снова изобретаться в ИТ новые способы получения своей доли общего пирога от экономики. Причем не трудно догадаться что чем менее еффективные технологии применять, чем больше находить причин для переделок уже работающего, тем больше будет эта доля пирога. Поэтому реально эффективные технологии (mainframe) будут предаваться забвению в первую очередь и с наибольшей энергией.Физик-Лирик wrote: ↑01 Jan 2018 21:22Судя по всему день рождения автоматически перешел в проводы старго года и встречу нового. Когда ожидать встречи в эфире?
Тем не менее, всех с Новым Годом!!!
А завтра снова на работу ...
Вы, iDesperado, остаетесь верны себе - упорно защищаете концепсии являющиеся реинкарнациями давно существовавших в практике компьютеров.Centralized hosting of business applications dates back to the 1960s. Starting in that decade, IBM and other mainframe providers conducted a service bureau business, often referred to as time-sharing or utility computing. Such services included offering computing power and database storage to banks and other large organizations from their worldwide data centers.
Влад, ну не тебе, путающему ядро с процессором и плавающем в SQL рассуждать об инкорнациях. по факту ничего похожего на амазоновский S3 раньше не было. все всегда было централизованно и управлялось единым центром, тут же (в S3) нет никаких виртуалок и ровно противоположная идеология. как и у блочейна. единого центра нет, есть чудовищная избыточность хранения и эта избыточность позволяет масштабировать и избавиться от единого центра.
Давай ка я тебя, по давней дружбе и хорошему настроению, немного подучу.iDesperado wrote: ↑02 Jan 2018 14:09Влад, ну не тебе, путающему ядро с процессором и плавающем в SQL рассуждать об инкорнациях. по факту ничего похожего на амазоновский S3 раньше не было. все всегда было централизованно и управлялось единым центром, тут же (в S3) нет никаких виртуалок и ровно противоположная идеология. как и у блочейна. единого центра нет, есть чудовищная избыточность хранения и эта избыточность позволяет масштабировать и избавиться от единого центра.
можно изображать дурачка и искать недостатки но то что идеология куда движется клауд противоположна МФ и zOS факт железобетонный. раньше софт строили по идеологии центра и оптимизации хранения, теперь сумашедшая избыточность хранения и отсутствия центра. некой предтечей этого подхода можно вспомнить репликации субд, но и там красой нитью везде проходила оптимизация. а zOS это смешно, там даже кластера нет, то что есть лишь иммитация. та же db2/zOS кластерезуется через parallel sysplex - железке где живет единая область памяти с блокировками. это не кластер, это все та же централиозованная система с централизованной байдой.
Что ж тогда там недавно привело к outage? В результате ошибки оператора. Объясни если сам хоть что-то понял из той истории с Амазон что мы обсуждали где-то весной. Я тебе намекал повспоминать, мог бы и перечетать тот топик. Но ты видно как тогда ничего не понял так и сейчас не можешь.
вот обсуждениеzVlad wrote: ↑03 Jan 2018 02:50 Что ж тогда там недавно привело к outage? В результате ошибки оператора. Объясни если сам хоть что-то понял из той истории с Амазон что мы обсуждали где-то весной. Я тебе намекал повспоминать, мог бы и перечетать тот топик. Но ты видно как тогда ничего не понял так и сейчас не можешь.
нет там чего либо централизованного, они могут потерять любую часть кластера (разумную по ресурсам) и продолжать работу. так же как хадупы, игнайты и прочие новомодные решения.S3 subsystems are designed to support the removal or failure of significant capacity with little or no customer impact.
У нас в четвертом квартале в самый пик, пришлось два раза 80% траффика перенаправлять обратно в датацентр из Amazona на пару самых напряженных недель. Network laterncy внутри знаменитого клауда ложили site на раз два. Инженеры/саппорт Амазоновские чесали репу.iDesperado wrote: ↑03 Jan 2018 08:57вот обсуждениеzVlad wrote: ↑03 Jan 2018 02:50 Что ж тогда там недавно привело к outage? В результате ошибки оператора. Объясни если сам хоть что-то понял из той истории с Амазон что мы обсуждали где-то весной. Я тебе намекал повспоминать, мог бы и перечетать тот топик. Но ты видно как тогда ничего не понял так и сейчас не можешь.
viewtopic.php?f=2&t=207099
вот официальное заявление
https://aws.amazon.com/message/41926/
никаких намеков на какую-либо централизацию ни там, ни там нет. наоборот в официальном заявлении четко и яснонет там чего либо централизованного, они могут потерять любую часть кластера (разумную по ресурсам) и продолжать работу. так же как хадупы, игнайты и прочие новомодные решения.S3 subsystems are designed to support the removal or failure of significant capacity with little or no customer impact.
что произошло всем кроме тебя ясно. оператор вырубил сервера билинг подсистемы, получая ошибки с билинг подсистемы остановились связанные с ним еще две подсистемы от S3. аварийная остановка index subsystem потребовала вызова креш рекаваери процедуры на многие петабайты, перед возвращеним сервиса в нормальное состояние. валидация индексов заняло больше время, чем все могли представить.
Кроме index subsystem вырубилась также placement subsystem (whatever it is). И из-за этих двух подсистем вся s3 региона была недоступна 11 часов. Подчеркиваю для тебя специально слово вся. Т.е. не какое-то количество узлов пользователей, с которыми как раз все было в порядке и с ними можно было бы работать, а весь регион со многоими приложениям и сервисами были недоступны. Недоступны из-за аварии двух подсистем. Вот эти то подсистемы и есть то что делает всю s3 по сути (а не по тому что тебе или кому другому хочется или не хочется) централизованной. Хуже того, этот важный центр оказался и без дизастер рековери и без файловер планов (иначе работа s3 была бы востановленна либо так либо по другому) и Амазон тупо сидели и ждали пока эти две подсистемы не запустятся. А не запускались они долго потому что "Amazon hasn't fully restarted those systems in its larger regions for several years, and S3 has experienced massive growth in the intervening time. Rebooting those subsystems took longer than expected, which added to the length of the outage.".iDesperado wrote: ↑03 Jan 2018 08:57 ...
нет там чего либо централизованного, они могут потерять любую часть кластера (разумную по ресурсам) и продолжать работу. так же как хадупы, игнайты и прочие новомодные решения.
что произошло всем кроме тебя ясно. оператор вырубил сервера билинг подсистемы, получая ошибки с билинг подсистемы остановились связанные с ним еще две подсистемы от S3. аварийная остановка index subsystem потребовала вызова креш рекаваери процедуры на многие петабайты, перед возвращеним сервиса в нормальное состояние. валидация индексов заняло больше время, чем все могли представить.
маленькую latency никто не обещал. Latency - плата за reliability. Мы jump through hoops big time чтобы была маленькая latency и reliability. Периодически кто-то нибудь спрашивает: нельзя ли попроще? А нет, нельзя.
На вашу не маленькую latency, накладываются наши знатоки микросервисов! Блин было небольшое количество middle tier серверов и пару баз, checkout занимал 3 секунды на все. Перевели в Amazon, накрутили по самое не могу, 30 секунд без нагрузки!oshibka_residenta wrote: ↑03 Jan 2018 16:55маленькую latency никто не обещал. Latency - плата за reliability. Мы jump through hoops big time чтобы была маленькая latency и reliability. Периодически кто-то нибудь спрашивает: нельзя ли попроще? А нет, нельзя.
Это не наша latency. Я не в Amazone. Имел в виду, что вместо того, чтобы записывать в какой-нибудь distributed storage, мы пишем в локальный storage и потом делаем replication. В результате latency маленькая (за 30 секунд нам яйца оторвут) , но надо что-делать в случае если юзеры обращаются в другой датацентр до того, как replication завершится.Easbayguy wrote: ↑03 Jan 2018 17:49На вашу не маленькую latency, накладываются наши знатоки микросервисов! Блин было небольшое количество middle tier серверов и пару баз, checkout занимал 3 секунды на все. Перевели в Amazon, накрутили по самое не могу, 30 секунд без нагрузки!oshibka_residenta wrote: ↑03 Jan 2018 16:55маленькую latency никто не обещал. Latency - плата за reliability. Мы jump through hoops big time чтобы была маленькая latency и reliability. Периодически кто-то нибудь спрашивает: нельзя ли попроще? А нет, нельзя.
Шаманство какое. Пляски с бубном.oshibka_residenta wrote: ↑03 Jan 2018 17:58Это не наша latency. Я не в Amazone. Имел в виду, что вместо того, чтобы записывать в какой-нибудь distributed storage, мы пишем в локальный storage и потом делаем replication. В результате latency маленькая (за 30 секунд нам яйца оторвут) , но надо что-делать в случае если юзеры обращаются в другой датацентр до того, как replication завершится.Easbayguy wrote: ↑03 Jan 2018 17:49На вашу не маленькую latency, накладываются наши знатоки микросервисов! Блин было небольшое количество middle tier серверов и пару баз, checkout занимал 3 секунды на все. Перевели в Amazon, накрутили по самое не могу, 30 секунд без нагрузки!oshibka_residenta wrote: ↑03 Jan 2018 16:55маленькую latency никто не обещал. Latency - плата за reliability. Мы jump through hoops big time чтобы была маленькая latency и reliability. Периодически кто-то нибудь спрашивает: нельзя ли попроще? А нет, нельзя.
По поводу микросервисов - I feel your pain.
In this post I’d like to talk about some of the myths I’ve seen on various blogs, my reviews and other machine learning boards.
Let’s jump right in.
Myth: Machine learning engineers spend all day building deep learning and other kinds of machine learning models.
Reality: A recent Kaggle poll found that most machine learning is cleaning dirty day. Most respondents, regardless of their position (machine learning engineer, data scientist) said that 70% of their day involved massaging data into a shape it could be modeled.
Myth: You must know how deep learning models are designed to use them.
Reality: I’ve been driving for over 30 years and can’t tell you how an engine works. It’s the same in the machine learning space. The majority of data scientists and machine leaning engineers don’t author any kind of models. They use really well-designed frameworks that already exist. They use Keras on TensorFlow or SciKit-Learn.
Myth: You can get a job without any experience just be taking some online courses.
Reality: Online courses will show you the basics, the frameworks, modeling but the end to end machine learning process will take experience. If you aren’t in IT right now, take any position involving data. You can learn machine learning engineering while you are learning data manipulation.
Myth: I can get a job as a machine learning engineer if I know R.
Reality: Almost all applied machine learning is Python. A recent Kaggle poll showed that 80% of those working in the applied space use Python as their core language for model building and data wrangling.
Myth: You can participate in Kaggle and if you do well you’ll get a job.
Reality: Again, since most real-world machine learning is data wrangling you’ll need to know how to wrangle data before you get hired. Model building alone won’t get you a job.
Myth: The model is the most important aspect of machine learning process.
Reality: As Sift Science CTO Fred Sadaghiani puts it, “data is orders of magnitude more important than the algorithm you use or any technique that you’re applying.” In terms of data, think both quantity and quality. The more data you provide the system, the better results you’ll get. And providing the right data is equally (or even more) important.
Myth: The laptop I have is big enough to build real world models.
Reality: Laptops are great for learning machine learning and data science using toy data sets. There’s no laptop in the world that can run most real world deep learning models. These are run in a cloud or on large servers.
Myth: I need to be a math wizard to learn machine learning
Reality: You need a solid foundation in math, especially statistics and eventually linear algebra. You don’t need to have a master’s in computational mathematics to do this job.
То есть твердое знание тервера и статистики всё-таки требуется.Myth: I need to be a math wizard to learn machine learning
Reality: You need a solid foundation in math, especially statistics and eventually linear algebra. You don’t need to have a master’s in computational mathematics to do this job.