Прикладні технології
Технології на практиці
Kafka, кешування, CDC, бази даних і інструменти надійності через призму продуктових обмежень, операційної вартості та реальних компроміси.
Kafka
Проєктувати з урахуванням ordering, consumer lag, retries та операційних обмежень.
- Kafka у реальних продуктових системах
- Partitioning і ordering
- Retries / DLQ / Consumer Lag
- Коли Kafka — це overkill
Кешування
Використовувати кеш усвідомлено й не приховувати режими деградації узгодженості.
- Redis у продакшені
- Cache-Aside / Write-Through / Write-Behind
- Стратегії cache invalidation
- Коли кеш робить узгодженість гіршою
CDC та перенесення даних
Безпечно знімати зміни й розуміти ціну latency, backfill і replay.
- Debezium
- AWS DMS
- Outbox
- Реплікація на практиці
Бази даних
Підбирати storage під транзакційні, аналітичні та операційні навантаження.
- PostgreSQL на практиці
- MS SQL на практиці
- Патерни використання Redshift
- Вибір storage під workload
Інструменти надійності
Використовувати locks, jobs, rate limiting і observability як операційні механізми, а не buzzwords.
- Розподілені блокування
- Фонові задачі
- Rate limiting
- Observability для реальних систем