Tìm kiếm
27 kết quả cho “shadow cluster”. Tìm không phân biệt dấu.
- How Discord Automates ScyllaDB Clusters at Scale Bài tóm tắt · Discord · 2026
…olling restart sau đổi cấu hình, mở rộng cụm, nâng OS, dựng shadow cluster (bản sao đầy đủ nhận cùng đọc/ghi như production trong thời gian ngắn) để thử bản ScyllaDB mới. Theo Disc…
- Multi-region high availability for Kafka workloads with a single Stretch Cluster Bài tóm tắt · Redpanda · 2026
Pipeline dữ liệu quan trọng chạy nhiều gigabit/giây, trải nhiều region. Sao chép bất đồng bộ (mirroring) luôn để lại cửa sổ mất dữ liệu và cần bước failover.
- Me and my shadow (link!): Disaster recovery replication made easy Bài tóm tắt · Redpanda · 2026
…ộ khó: Trung bình — [bài gốc](https://www.redpanda.com/blog/shadow-linking-disaster-recovery-replication-made-easy) Bài của nhà cung cấp giới thiệu tính năng của chính họ (Shadowin…
- Building a fault-tolerant metrics storage system at Airbnb Bài tóm tắt · Airbnb · 2026
…y và tham số không ai biết chỉnh cái nào. - Kiểm chứng bằng shadow cluster nhận traffic production lộ ra: thành phần ghi/đọc mất ổn định khi series active tăng đột biến và thiếu gu…
- Production testing with dark canaries Bài tóm tắt · LinkedIn · 2020
…ice đã dùng thì vừa bền vừa quen với dev. Bài học cho SWE - Shadow traffic chỉ an toàn khi kiểm soát được side effect; phải liệt kê mọi chỗ ghi và mọi call xuống dưới. - Tính tỉ lệ…
- 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.
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- Deploy và release an toàn Chủ đề Thành viên
Phần lớn sự cố bắt đầu bằng một thay đổi: code mới, cấu hình mới, hạ tầng mới. Khi hệ thống và tổ chức lớn lên, câu hỏi là làm sao đưa thay đổi lên production thường xuyên mà vẫn giới hạn được thiệt hại khi có lỗi.
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Failover, replica và dự phòng dữ liệu Chủ đề Thành viên
Mọi hệ có trạng thái đều giữ nhiều bản (replica) để một máy chết không làm mất dịch vụ. Khó không nằm ở việc có bản sao mà ở lúc chuyển sang bản sao:
- Hot partition và thundering herd Chủ đề Thành viên
Chia dữ liệu và tải ra nhiều máy chỉ hiệu quả khi tải chia đều. Thực tế tải lệch: một khách hàng khổng lồ, một kênh có @everyone, một bài của người nổi tiếng. Có hai dạng hay gặp:
- Pipeline dữ liệu và analytics Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, báo cáo chạy thẳng trên DB production. Đến một lúc truy vấn phân tích làm chậm giao dịch, dữ liệu cần gộp từ nhiều nguồn, và có thêm người dùng mới (analyst, ML, khách hàng xem dashboard). Khi đó cần một mặt…
- Hạ tầng phục vụ LLM inference Chủ đề Thành viên
Phục vụ LLM giống một dịch vụ web ở chỗ cần scale theo tải, deploy phiên bản mới an toàn và phục hồi khi một process chết; nhưng ba đặc điểm làm các công cụ quen thuộc hỏng:
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- Nền tảng nội bộ cho service (đường ray chung) Chủ đề Thành viên
Tách hệ thống thành nhiều phần (service, hoặc component trong một monolith) giải được bài toán tổ chức. Nhưng nếu mỗi team tự làm RPC, retry, log, metric, contract theo cách riêng, thì ta chỉ đổi một kiểu hỗn loạn lấy…
- Tự động hoá vận hành và auto-remediation Chủ đề Thành viên
Khi số máy, shard, pod tăng lên hàng nghìn, lỗi "hiếm" (một node chết, một đĩa hỏng, một replica trễ) thành chuyện hằng ngày, và thao tác tay không còn theo kịp: Stripe có hàng trăm lần shard suy giảm mỗi năm, mỗi lần…
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- Sự cố và postmortem Chủ đề Thành viên
Nhiều bước ngoặt kiến trúc trong wiki bắt đầu từ một sự cố: Netflix lên cloud sau 3 ngày không gửi được DVD, Twitter viết lại hệ thống sau World Cup 2010, Instagram đi nhiều data center sau trận bão 2012. Trang này gom…
- Redpanda Công ty Thành viên
Streaming tương thích Kafka, Redpanda Cloud chạy BYOC trên ba cloud. Trong sự cố GCP 12/6/2025, theo Redpanda, hàng trăm cluster không bị ảnh hưởng vì không có metadata hay dịch vụ quan trọng nằm ngoài cluster…
- This Rocket Ain't Stopping - Achieving Zero Downtime for Rails to Golang API Migration Bài tóm tắt · Grab · 2016
…ắc: mỗi endpoint phải qua unit test, load test, QA staging, shadow test trên production ; deploy từng endpoint một, tăng dần, rollback được ngay. - Hướng đi bị bỏ: ban đầu muốn chi…
- Meta Công ty Thành viên
Facebook khởi đầu trên LAMP với mỗi trường đại học một DB; mở rộng bằng Memcache, rồi TAO, rồi data center riêng, edge cạnh ISP và region nhiều toà nhà. Giai đoạn 2010–2020 là các ca góc của hệ phân tán: bất nhất cache…
- Project STAR*: Streamlining Our On-Call Process Bài tóm tắt · LinkedIn · 2018
…ần; manager điểm danh xác nhận ở mốc 4 và 2 tuần; - có lịch shadow cho người mới trực lần đầu. - Công cụ: SRE riêng của Voyager nhận hỗ trợ công cụ deploy và viết playbook; team Pr…
- Search Federation Architecture at LinkedIn Bài tóm tắt · LinkedIn · 2018
…động giữa cũ và mới trước khi đưa cho user, cùng tinh thần shadow/parallel run (). - Cùng thời kỳ, LinkedIn chọn giữ monolith API và chia cụm (). Liên quan - - -…
- Migration from HBase to MyRocks at Quora Bài tóm tắt · Quora · 2021
…→ backfill bằng INSERT IGNORE (không đè dữ liệu ghi kép) → shadow read ~5% so sánh, log chỗ lệch → cắt sang MyRocks làm nguồn sự thật (vẫn ghi kép và đọc bóng HBase để quay lại đư…
- Accelerating real-time alerts with Redpanda: a successful migration story Bài tóm tắt · Redpanda · 2023
Khách FinTech cần hệ cảnh báo dữ liệu thị trường độ trễ thấp: trung bình đầu-cuối vài chục ms.
- We replaced Redis with MySQL for inventory reservations, and it scaled Bài tóm tắt · Shopify · 2026
…cy (cấu hình từ nhiều năm trước, chưa xem lại). - Cutover: "shadow mode" ghi kép Redis + MySQL, Redis vẫn là nguồn sự thật. So sánh rồi mới chuyển nguồn sự thật sang MySQL; còn kil…
- Apache Hudi at Uber: Engineering for Trillion-Record-Scale Data Lake Operations Bài tóm tắt · Uber · 2026
…tore tập trung để rollout thay đổi trên hàng nghìn dataset; shadow pipeline, backfill và sửa tự động biến phục hồi từ nhiều ngày thành runbook. - Hướng tiếp: IngestionNext chuyển i…