Ну вот дошли руки до следующей части.
Сегоня расскажу что знаю про американский бухучет применительно к к нашей alien`ской конторе и налоги.

Это продолжение топиков HOWTO: свой бизнес в США из России,
и Бизнес в США из России. Часть II. Деньги и банки.

Как построить график по n точкам? Самое простое — отметить их маркерами на координатной сетке. Однако для наглядности их хочется соединить, чтобы получить легко читаемую линию. Соединять точки проще всего отрезками прямых. Но график-ломаная читается довольно тяжело: взгляд цепляется за углы, а не скользит вдоль линии. Да и выглядят изломы не очень красиво. Получается, что кроме ломаных нужно уметь строить и кривые. Однако тут нужно быть осторожным, чтобы не получилось вот такого:

Сложилась ситуация, что участвую в проекте, который работает с достаточно большой нагрузкой. Как уже написал — 36 млн запросов в час. Я много чего прочитал и перепробовал за последний месяц, настраивая сервер; хотелось бы просто сжато и компактно выдать тезисно то, что работает хорошо в такой конфигурации.

Первое, что я заметил — множество советов как все настроить под большую нагрузку. Читайте их внимательно, обычно в тексте найдете, что речь про «высокую нагрузку» в 15-20 тысяч клиентов в сутки. У нас клиентов примерно миллион, активных, ежедневных.

У нас нет денег и мы все делаем за свой счет, поэтому экономим. Итог — весь миллион клиентов обслуживается на одном сервере, вот на таком — EX-60 на hetzner.

Хочу поделиться своим опытом, приобретённым при разработке и сопровождении информационной системы учёта физических лиц в одной организации. Масштаб — несколько десятков тысяч реальных людей. Разумеется, производился сбор в том числе и паспортных данных. Как это часто бывает, исчерпывающего ТЗ сформулировано не было и некоторые вещи пришлось доделывать в процессе. О тонкостях учёта физлиц для программистов, впервые сталкивающихся с такой задачей, я и хотел бы рассказать. В статье будут затронуты только вопросы ФИО, гражданства и документов, удостоверяющих личность. Материал получился несколько сумбурным в связи с тем, что содержит только личный опыт без пересказа общеизвестных фактов и цитирования официальных документов.

Deleted Deleted

В данной публикации хочу рассказать о том, как нетрадиционными методами мы смогли снизить нагрузку на серверы и ускорить время обработки страницы в несколько раз.



Традиционные методы, думаю, всем известны:

• Оптимизация SQL-запросов;
• Поиск и исправление узких мест;
• Переход на Memcache для часто используемых данных;
• Установка APC, XCache и подобных;
• Клиентская оптимизация: CSS спрайты и т.п.

В нашем же проекте всё это было сделано, но при этом проблема скорости обработки страниц сохранялась. Средняя скорость обработки страницы была в районе 500мс. В один прекрасный момент пришла идея проанализировать, какие ресурсы есть, и на что они могут тратиться.