Около 30 лет назад я написал свою первую программу. Примерно тогда же впервые взял в руки штангу. Около 30 дней назад были приобретены PlayStation и PS VR.
По случаю этих славных юбилеев размышления на темы: Как продуктивно провести много лет на сидячей работе? Без выгорания, регистрации и смс. Поможет ли в этом Матрица? Идет ли виртуальный конь на смену спортивной лошадке?
Размышления о том, откуда берется желание сдать сертификацию AWS Solutions Architect Associate.
Мотив первый: «Топоры»
Один из самых полезных для любого профессионала принципов «Знай свои инструменты» (или в одной из вариаций «точи пилу»).
Мы в облаках уже давно, но до поры до времени это были просто монолитные приложения с базами, развернутые на инстансах EC2 — дёшево и сердито.
Но постепенно нам стало тесно в рамках монолита. Взяли курс на распил в хорошем смысле – на модуляризацию, а затем и модные нынче микросервисы. И очень быстро на этой почве «расцветают сто цветов».
Да что там далеко ходить – проект логирования активности, который я сейчас веду, включает в себя:
Клиентов в виде разнообразных приложений нашего продукта – от глухих уголков дремучего легаси до ультрамодных микросервисов на .Net Core.
Очереди Amazon SQS, в которые складываются логи о том, что происходит с клиентами.
Микросервис на .Net Core, который достает сообщения из очереди и отправляет их в Amazon Kinesis Data Streams (KDS). Имеет также Web API интерфейс и swagger UI как дублирующий канал и для ручного тестирования. Оборачивается в докеровский linux-контейнер и хостится под управлением Amazon ECS. Предусмотрен autoscaling на случай большого потока логов.
Из KDS данные пожарными шлангами направляются в Amazon Redshift с промежуточными складами в Amazon S3.
Операционные логи для девелоперов (дебаг-информация, сообщения об ошибках и т.п.) форматируются в приятный глазу JSON и отправляются в Amazon CloudWatch Logs
Работая с таким зоопарком сервисов AWS, хочется знать, что есть в арсенале и как это что-то лучше использовать.
