Tìm kiếm
8 kết quả cho “Waterbear”. Tìm không phân biệt dấu.
- Resilience Engineering at LinkedIn with Project Waterbear Bài tóm tắt · LinkedIn · 2017
…log/2017/11/resilience-engineering-at-linkedin-with-project-waterbear) Bối cảnh - Càng nhiều microservice thì càng nhiều phụ thuộc, điểm hỏng và miền lỗi. Năm 2017 trang chủ phụ th…
- Độ tin cậy và multi-region Chủ đề Thành viên
Thay đổi kiến trúc lớn thường không đến từ kế hoạch mà từ một sự cố đau đớn. Khi đã chạy nhiều vùng, nhiều giả định của hệ thống một vùng không còn đúng.
- Kiểm thử độ tin cậy (chaos, fault injection, mô phỏng tất định) Chủ đề Thành viên
Lỗi trong hệ phân tán là chắc chắn (máy chết, zone mất, dependency chậm, cấu hình sai), nhưng phần lớn lỗi nằm ở những tổ hợp hiếm mà test chức năng không chạm tới. Bài toán là chủ động gây lỗi để biết hệ thống phản ứng…
- Load shedding, rate limit và backpressure Chủ đề Thành viên
Mọi hệ đều có lúc nhận nhiều việc hơn sức làm: spike của người dùng, client nội bộ có bug, dependency chậm đi, retry dồn lại. Theo Discord, khi chạm giới hạn năng lực thì đó là bài toán kinh tế: hoặc tăng cung (thêm…
- LinkedIn Công ty Thành viên
Bài khung là bài nhìn lại năm 2015 . LinkedIn bắt đầu năm 2003 là một monolith tên Leo. Service đầu tiên tách ra là member graph, vì đồ thị kết nối có profile tải khác hẳn; DB profile được đỡ bằng scale dọc rồi replica…
- LinkedOut: A Request-Level Failure Injection Framework Bài tóm tắt · LinkedIn · 2018
Mục tiêu: biết một trang xuống cấp ra sao khi service phía dưới hỏng, thử ngay trên production mà không làm member hay khách bị ảnh hưởng. Cách mịn nhất là inject lỗi theo từng request.
- Rest.li: RESTful Service Architecture at Scale Bài tóm tắt · LinkedIn · 2013
LinkedIn cần một cách chuẩn để mô tả resource trong kiến trúc SOA cho client viết bằng nhiều ngôn ngữ, chịu được vài nghìn QPS mỗi instance, bất đồng bộ, và cho phép interface tiến hoá lâu dài.
- Production testing with dark canaries Bài tóm tắt · LinkedIn · 2020
Code ở LinkedIn có thể lên production trong vòng một giờ, nhiều lần mỗi ngày; code, config hay model AI xấu vẫn gây sự cố dù có unit và integration test. Một số thứ (bộ nhớ, CPU/GPU, concurrency, latency) chỉ đo đúng…