В последние годы среди веб-разработчиков и дизайнеров существенно возрос интерес к статическим сайтам. Мы тоже не остались в стороне от этой тенденции и несколько месяцев назад опубликовали статью, в которой рассказали, как наше облачное хранилище может быть использовано в качестве площадки для хостинга таких сайтов. Совершенно неожиданно вокруг этой статьи завязалась весьма интересная дискуссия, и читатели попросили нас рассказать о статических сайтах более подробно. Сегодня мы выполняем эту просьбу и начинаем цикл статей о статических сайтах на базе нашего хранилища.

Первая публикация в этом цикле будет посвящено сравнительному анализу генераторов статических сайтов.

Введение

Любому системному администратору постоянно приходится иметь дело с данными, представленными в форме временных рядов (time series): статистика скачивания файлов, статистика запросов к серверам, данные об использовании системных и аппаратных ресурсов виртуальными машинами…

Чтобы все это хранить и обрабатывать, нужен адекватный и производительный инструмент.

Продолжаем цикл публикаций о статических сайтах на базе нашего облачного хранилища (см. предыдущие публикации здесь и здесь). Сегодня мы подробно обсудим вопросы их тонкой настройки и оптимизации.

Главным критерием отличной работы сайта с точки зрения пользователя является, конечно же, скорость загрузки компонентов. Если сайт по тем или иным причинам загружается слишком долго, это неизбежно приводит к потере посетителей, которым надоедает ждать. Чтобы сделать сайт быстрым и удобным, нужно проделать определенную работу по его оптимизации.

Ниже мы дадим ряд рекомендаций, с помощью которых можно увеличить скорость работы статического сайта, размещенного в нашем хранилище.

Мы уже писали о том, как наше облачное хранилище может быть использовано в качестве площадки для размещения статических сайтов (1 и 2). Сегодня мы расскажем о том, как на базе хранилища можно размещать современные cайты, в основе которых лежит популярный и актуальный в наши дни подход Single Page Application (SPA).

Рады сообщить, что компания Селектел стала официальным партнером компании Parallels! Теперь мы предлагаем в аренду весь спектр лицензий программного обеспечения Parallels, наиболее популярным из которого, конечно же, является панель управления хостингом «Plesk Panel».

Оригинал в корпоративном блоге Селектела.

За последние несколько месяцев мы проделали достаточно большую работу по усовершенствованию услуги аренды виртуального сервера на базе ОС Windows. Для пользователей наших виртуальных Windows-серверов теперь доступны следующие нововведения:

• панель управления существенно улучшена и дополнена новыми функциями;
• все виртуальные серверы на базе Windows теперь оснащены виртуальными дисками в формате vhdx;
• доступна для установки новая редакция ОС Windows Server 2012 R2 Standard;
• появилась возможность выбора шаблона OC с предустановленным ПО, ориентированным на решение специфических задач.

Более подробно обо всех изменениях и новых возможностях мы расскажем в этой статье.

Чтобы выпустить готовый к использованию программный продукт, мало просто написать код. После того, как программисты завершили свою работу, требуется еще довольно много времени, чтобы представлять продукт широкой пользовательской аудитории. Сделать, казалось бы, нужно всего ничего: объединить все, что написано разными разработчиками, создать установщик, подготовить документацию. Нередко программисты даже не представляют себе, сколько времени занимают рутинные операции. Часто возникает такая ситуация: все торопятся, и тем самым только умножают количество ошибок и недочетов. На устранение недочетов тоже требуется определенное время — и релиз продукта приходится отложить на неопределенной срок.

Программный продукт должен постоянно развиваться, «обрастая» новой функциональностью и становясь более удобным в использовании. Но по мере развития проектов рутинной работы, как правило, также становится больше, а времени на то, чтобы думать об улучшении проекта, совершенно не остается.

Ситуации, о которых идет речь, знакомы нам не понаслышке. Было время, когда наши программисты собирали все пакеты вручную. Но проектов становилось все больше, и количество рутины росло. А вот времени на размышления о развитии и совершенствовании продуктов становилось все меньше и меньше. Нужно было что-то менять, и мы задумались о внедрении непрерывной интеграции.

Уровень и качество услуг любого дата-центра во многом зависят от качества используемых каналов связи. Вопросам связи мы всегда уделяли большое внимание: почти сразу же после открытия первого дата-центра в 2008 году мы начали строительство собственных оптоволоконных линий связи. На сегодняшний день общая протяженность всех наших линий связи составляет более 250 километров. Во многом благодаря этим сетям мы можем обеспечить бесперебойную работу интернет-каналов. В этой статье мы хотели бы более подробно рассказать о нашей оптике.

Вот уже два года наша компания занимается разработкой опенсорсных проектов. В мае 2011 года был зарегистрирован наш аккаунт на GitHub. О некоторых из размещенных там под свободными лицензиями продуктах мы уже писали, но это было давно — имеющиеся публикации датируются всё тем же 2011 годом. За прошедшее с тех пор время мы реализовали и выложили в свободный доступ много интересных и полезных проектов (общее число созданных нами репозиториев составляет около трех десятков), и о некоторых из них стоит рассказать более подробно.

Непрерывный рост данных и увеличение скорости их генерации порождают проблему их обработки и хранения. Неудивительно, что тема «больших данных» (Big Data) является одной из самых обсуждаемых в современном ИТ-сообществе.

Материалов по теории «больших данных» в специализированных журналах и на сайтах сегодня публикуется довольно много. Но из теоретических публикаций далеко не всегда ясно, как можно использовать соответствующие технологии для решения конкретных практических задач.

Одним из самых известных и обсуждаемых проектов в области распределенных вычислений является Hadoop — разрабатываемый фондом Apache Software Foundation свободно распространяемый набор из утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения программ распределенных вычислений.

Мы уже давно используем Hadoop для решения собственных практических задач. Результаты нашей работы в этой области стоят того, чтобы рассказать о них широкой публике. Эта статья — первая в цикле о Hadoop. Сегодня мы расскажем об истории и структуре проекта Hadoop, а также покажем на примере дистрибутива Hadoop Cloudera, как осуществляется развертывание и настройка кластера.

Осторожно, под катом много трафика.

Операции ввода-вывода, как известно, принадлежат к числу критических ресурсов с точки зрения производительности в современных linux-системах. Выявление и анализ «узких мест» производительности в Linux-системах — дело достаточно сложное. Обычно для этой цели используются специализированные утилиты. В числе наиболее известных инструментов анализа производительности следует в первую очередь назвать утилиты, входящие в пакет sysstat (iostat, sar и т.п.). Однако в некоторых ситуациях информации получаемой с помощью этих утилит, бывает недостаточно. Например, с помощью iostat нельзя узнать, какой именно процесс совершает ту или иную операцию. Между тем такая информация бывает необходимой при решении некоторых специфических задач: например, для поиска и анализа «узких мест» в системах хранения данных.

Известный разработчик ядра Linux Йенс Аксбо в 2007 году создал blktrace — специальную утилиту, осуществляющую трассировку операций ввода-вывода и предоставляющую пользователю подробную информацию о них. В этой статье мы хотели бы подробно рассказать о возможностях blktrace.

Зеркалом называется копия данных одного информационного ресурса на другом. Зеркала используются для предоставления доступа к копиям информации через несколько источников. С помощью зеркал, например, осуществляется распространение дистрибутивов *nix-систем: копии репозиториев хранятся на многочисленных зеркалах, расположенных в различных точках мира. Использование зеркал позволяет рационально распределять нагрузку и обеспечить высокую скорость скачивания пакетов.

Свое зеркало пакетов, в котором хранятся копии репозиториев популярных linux-систем, есть и у нашей компании. В этой статье мы хотели бы подробно рассказать о его устройстве.

В предыдущей публикации мы подробно рассмотрели процесс развертывания кластера Hadoop на базе Cloudera. В этой статье мы хотели бы подробно рассказать о методах и инструментах для сбора данных в Hadoop. Загрузить данные в систему можно как с помощью простого копирования в HDFS, так и с помощью специальных инструментов.

Наша компания всегда старается идти в ногу со временем, оперативно внедряя интересные и перспективные технологические новинки. Для оплаты наших услуг мы принимаем все распространенные виды электронных валют. Начиная с сегодняшнего дня мы принимаем к оплате и самые популярные криптовалюты — биткоин и лайткоин.

Большинство современных веб-сайтов являются динамическими. Их страницы формируются на стороне сервера, а затем отображаются в браузере пользователя. Многие такие сайты функционируют на основе простых и удобных CMS (систем управления контентом) в состав которых, как правило, входит WYSIWYG-редактор, простой и интуитивно понятный. При всей очевидной простоте при работе с динамическими сайтами возникает целый ряд неудобств.

В рамках многих наших услуг нам нужно регулярно предоставлять клиентам различную статистическую информацию. Клиентам, арендующим выделенные серверы, требуется информация о потреблении трафика. Пользователям облачных серверов нужна статистика использования аппаратных и сетевых ресурсов, а пользователям облачного хранилища — статистика скачивания файлов.

Наиболее простым и наглядным способом представления статистических данных является построение графиков. Существует много специализированных программных решений, предназначенных для анализа статистических данных с последующей визуализацией.Мы стали искать подходящий инструмент; основным требованием при этом была высокая производительность. В результате этих поисков… Впрочем, обо всем по порядку. Начнем с небольшого теоретического вступления.

О возможностях использования нашего облачного хранилища для резервного копирования мы уже писали. Архивирование и резервное копирование в хранилище осуществляется при помощи широкого спектра программного обеспечения; на нашем сайте опубликован список таких программ, который регулярно пополняется.

Недавно мы узнали еще об одном интересном инструменте — Duplicity. Duplicity не только архивирует данные и загружает их на локальный или удаленный файловый сервер, но еще и шифрует их при помощи утилиты GnuPG, обеспечивая тем самым дополнительную защиту.

Об особенностях работы с нашим хранилищем по FTP мы уже писали. Сегодня мы затронем более узкую и специальную тему и обсудим особенности работы с хранилищем с помощью консольных FTP-клиентов, довольно часто используемых для организации резервного копирования и архивирования.

Все эти клиенты отличаются своеобразным и довольно сложным синтаксисом команд. Чтобы наши пользователи не испытывали трудностей и не тратили время на поиск по мануалам при написании соответствующих скриптов, мы решили составить небольшую шпаргалку с примерами команд для выполнения наиболее распространенных операций:

• загрузки файлов в хранилище;
• скачивания файлов с возможностью возобновления при отмене или обрыве соединения;
• синхронизации локальных файлов с файлами в хранилище и наоборот.

В предыдущей cтатье мы описали базовые принципы работы с API и консольными утилитами, управляющими отдельными компонентами платформы Openstack (nova, cinder, glance, neutron). Сегодня мы рассмотрим, как с помощью модуля оркестрации Heat можно построить готовую инфраструктуру из виртуальных устройств.

Об утилите xargs написано очень много — что можно написать еще? Но если, что называется, копнуть поглубже, то выясняется, что во многих публикациях излагаются лишь самые основы, но нет главного: не объясняется, как можно применять xargs в реальной практике. Статей с разбором сложных и нетривиальных вариантов применения этого весьма полезного для системного администратора инструмента, к сожалению, очень мало. Именно поэтому мы написали свою статью и постарались включить в нее как можно больше примеров использования xargs для решения различных проблем.

Сначала мы рассмотрим принцип работы xargs и разберем примеры попроще, а затем перейдем к разбору сложных и интересных кейсов.