22 марта в Avito прошёл второй митап московского Kubernetes коммьюнити, а сегодня мы делимся материалами встречи. Денис Измайлов сделал обзор последних изменений инструмента, Евгений Ольков и Павел Селиванов рассказали про то, как используется Kubernetes, соответственно, в Avito и Центре Недвижимости от Сбербанка, а Сергей Орлов сделал короткий доклад про пакетный менеджер Helm. Приятного просмотра!

Этот пост стал логическим «продолжением пути» поста "Обязательно ли получать лицензию Нацбанка Украины для создания компании за границей?".

---

Поиски информации о налоговых ставках разных штатов США показали следующее.

Если учитывать, что классической формой инкорпорирования считается С Corp, а типичными налогами на деятельность этих компаний являются Federal Tax, Income Tax и Sales Tax, то сопоставляя соответствующие карты вы можете выбрать для своей компании оптимальную (по соотношению этих двух налогов) юрисдикцию.

UPD: мы сняли работу Wiren Board Smart Home на видео

Краткое содержание:

На базе нашей платформы Wiren Board (компактный индустриальный компьютер с Linux и разными интерфейсами) мы сделали навороченный контроллер для домашней автоматизации Wiren Board Smart Home (ARM9 64MB RAM, GSM/GPRS, Ethernet, Wi-Fi, USB, 2xRS-485/Modbus, CAN, 2 реле, ASK/FSK радиомодуль 433MHz, NRF24L01+ и т.д.), к которому можно подключить кучу всяческих проводных и беспроводных исполнительных устройств и датчиков от разных систем и производителей. Устройство готово и протестировано. На устройства из первой большой партии мы открываем заказ с доставкой до майских праздников по специальной цене.

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.

Сегодня попробую осветить денежные вопросы.
Банковский счет, карты, платежи, PayPal и все такое.
Это продолжение топика HOWTO: свой бизнес в США из России, если кто пропустил.

    Наверняка многие из нас хоть раз думали про себя: «Черт побери, и везет же этим американцам!». Это касается многого, от магазинов с доставкой «только в пределах 48 континентальных штатов» до вполне серьезных контрактов, которые срываются только потому, что потенциальный заказчик в США категорически не желает иметь дело с иностранцами.

    В этой статье я попробую осветить процесс создания и администрирования американской корпорации для резидента РФ. Наверняка многие из фактов для самих американцев покажутся тривиальными, однако для жителя России все куда сложнее — увы, это данность. Чтоб не сказать — это Родина, сынок. Оговорюсь сразу — я все это проделал более 2 лет назад, так что, некоторые детали могут быть не совсем актуальны. Но вряд ли что-то поменялось принципиально.

В последнее время в сети часто пишут про clustered index в InnoDB и таблицах MySQL, но, несмотря на это, на практике используют довольно редко.
В данной статье мы покажем на двух реальных примерах, как мы оптимизировали достаточно сложные системы Badoo, основываясь на понимании принципов работы clustered index.

Clustered index – форма организации таблицы в файле. В InnoDB данные хранятся в дереве, в таком же, в котором лежат обычные B-TREE ключи. Таблица InnoDB сама по себе уже является большим B-TREE. В качестве значений ключа используется clustered index. Согласно документации, в качестве clustered index выбирается PRIMARY KEY. Если PRIMARY KEY отсутствует – выбирается первый UNIQUE KEY. Если и такого нет, то используется внутренний 6-тибайтный код.

Что же вытекает из такой организации данных на диске?

В нашей первой статье, как и анонсировалось ранее, мы спешим поделиться своим опытом в таком редко обсуждаемом вопросе как быстрое развертывание сотен серверов в рамках высоко нагруженного проекта.

Как развернуть несколько сотен серверов в географически удаленном дата-центре при отсутствии физического доступа к оборудованию? Как компания Badoo решает такую задачу?
Мы расскажем вам об этом на следующем примере.

Ниже пойдет речь о самом первом этапе конфигурирования серверного оборудования; о том, как быстро и в срок мы выполнили конкретную задачу, а не о написании оптимальных скриптов. В случае, если данная тема покажется вам интересной, мы с удовольствием расскажем и об установке ОС на сервера и настройке рабочего окружения, в чём тоже имеются свои тонкости.

Есть несколько идентичных серверов (4 ноды) на Amazon EC2 с Ubuntu. Каждый генерирует и хранит у себя на диске кэш, который хотелось бы синхронизировать. Но простой rsync тут не подойдет — файлов несколько миллиардов, nfs — слишком медлителен, и т. д. Полный список рассмотренных вариантов с пояснениями ниже.

К тому же, время от времени нужно удалять устаревшие файлы сразу на всех серверах, что пока делается вручную и занимает несколько суток. Вопрос наиболее быстрой для такого Use Case файловой системы планирую описать позже. Оговорюсь только, что по нескольким причинам была выбрана XFS.

После теста нескольких кластерных технологий и файловых систем, по совету старшего товарища, решили использовать тот же rsync, но в связке с inotify. Немного поискав в интернете готовое такое решение, дабы не изобретать велосипед, наткнулся на csyncd, inosync и lsyncd. На хабре уже была статья о csyncd, но он тут не подходит, т.к. хранит список файлов в базе SQLite, которая вряд-ли сможет сносно работать даже с миллионом записей. Да и лишнее звено при таких объемах ни к чему. А вот lsyncd оказался именно тем, что нам и было нужно.

UPD: Как показала практика, необходимо ощутимое измение и дополние в тексте. Я решил внести лишь незначительные правки в основную часть, а новыми выводами поделиться в конце статьи.

Добрый день, коллеги!

Сегодня хочу рассказать о технологиях кластеризации, которые появились в 10-й версии платформы 1С-Битрикс. Также разберем, какие важные задачи они позволят решить Вам, как руководителю веб-проекта и как эффективно использовать данные технологии, если Вы — разработчик. В конце статьи рассмотрим конкретные архитектуры работающих веб-кластеров на платформе 1С-Битрикс, в т.ч. ресурса www.1c-bitrix.ru.

Но прежде — постараемся объективно ответить на вопрос — в каких случаях все же целесообразно для реализации веб-проекта выбирать фреймворк или коробочное решение, а в каких — создавать веб-проект «с нуля».

Этой статьей мы открываем целый цикл постов, посвященный новинкам, реализованным в новой, 11-ой версии «1С-Битрикс: Управление сайтом».

Одна из самых интересных возможностей, появившаяся в новом релизе, — поддержка облачных хранилищ.



В этом посте мы расскажем, что же это такое, какие бывают хранилища, как они работают, и как их можно с большой пользой применять на своем сайте.

С ростом популярности web-приложения его поддержка неизбежно начинает требовать всё больших и больших ресурсов. Первое время с нагрузкой можно (и, несомненно, нужно) бороться путём оптимизации алгоритмов и/или архитектуры самого приложения. Однако, что делать, если всё, что можно было оптимизировать, уже оптимизировано, а приложение всё равно не справляется с нагрузкой?

Прочитав в этом блоге о балансировке на стороне клиента, решил опубликовать свою статью, в которой описаны основные принципы масштабирования для web-проектов. Надеюсь, хабралюдям будет интересно почитать.

Основы масштабирования

Масштабируемость — способность устройства увеличивать свои
возможности
путем наращивания числа функциональных блоков,
выполняющих одни и
те же задачи.
Глоссарий.ru

Обычно о масштабировании начинают думать тогда, когда один
сервер не справляется с возложенной на него работой. С чем именно он не
справляется? Работа любого web-сервера по большому счету сводится к основному
занятию компьютеров — обработке данных. Ответ на HTTP (или любой другой) запрос
подразумевает проведение некоторых операций над некими данными. Соответственно,
у нас есть две основные сущности — это данные (характеризуемые своим объемом) и
вычисления (характеризуемые сложностью). Сервер может не справляться со своей
работой по причине большого объема данных (они могут физически не помещаться на
сервере), либо по причине большой вычислительной нагрузки. Речь здесь идет,
конечно, о суммарной нагрузке — сложность обработки одного запроса может быть
невелика, но большое их количество может «завалить» сервер.