Популярное

Масштабируемость Больших Данных: Как Это Делают?

33 Просмотры
Издатель
Мини-курс по программированию 6го ноября: https://bit.ly/4eaPHCv
Телеграм-канал Андрея: https://bit.ly/3YNIJij
Реклама. ИП Ивашев Андрей Юрьевич
Erid: 2VtzqxUw5p8

Uber — это не просто приложение для поездок. Это сложнейшая технологическая инфраструктура, которая обрабатывает миллиарды транзакций. В этом видео мы рассмотрим, как Uber преобразовал свою архитектуру, от монолитной системы к микросервисам, и как они преодолевают сложности в хранении и обработке данных.

В этом видео вы узнаете:

Путь Uber к микросервисам
Как Uber решает задачи с масштабируемостью
Зачем Uber понадобился LedgerStore
Как миграция 250 миллиардов записей проходит без сбоев
Почему неизменность данных важна для финансовых транзакций

Огромное спасибо каналу Coding With Lewis за прекрасный контент.
Оригинальное видео: https://www.youtube.com/watch?v=qGAPokt6Buo&t=1s

Блоги инженеров Uber:

Как LedgerStore поддерживает триллионы индексов: https://www.uber.com/en-CA/blog/how-ledgerstore-supports-trillions-of-indexes/
Миграция с DynamoDB на DocStore: https://www.uber.com/en-CA/blog/dynamodb-to-docstore-migration/?uclick_id=99d53a50-d486-4a0b-8658-871c54fc9e54
Финансовые транзакции в масштабе: https://www.uber.com/en-CA/blog/money-scale-strong-data/?uclick_id=99d53a50-d486-4a0b-8658-871c54fc9e54

Таймкоды

0:00 Введение
1:45 Мини-курс по Python
3:10 Продолжение

#программирование #большиеданные #bigdata #убер #обработкаданных #микросервисы #архитектураПО #масштабирование
Категория
Полезные советы рецепты
Комментариев нет.
Яндекс.Метрика videoxost.ru