Виртуальные потоки Java масштабируют IO без иллюзий
Виртуальные потоки Java в JDK 24: где растёт throughput и почему ломаются ThreadLocal и пулы. Практика внедрения и скрытые риски
«Архитектура и инфраструктура» на ThecoreGrid объединяет системное проектирование и инфраструктурные практики для создания масштабируемых и надежных систем уровня BigTech. Категория охватывает распределенные архитектуры, highload-паттерны, cloud-native подходы, а также базовые слои: compute, networking и storage. В центре внимания реальные инженерные решения и компромиссы: как балансировать надежность, производительность, стоимость и развитие систем во времени. Темы включают Infrastructure as Code, Kubernetes, multi-region deployment, управление трафиком и platform design. Контент основан на опыте эксплуатации production-систем: разборы post-mortems, миграции и работа инфраструктуры под высокой нагрузкой. Вместо абстрактной теории предлагаем практические паттерны и анализ решений из BigTech. Категория будет полезна архитекторам, backend- и platform-инженерам, DevOps- и SRE-командам, которые строят и поддерживают сложные распределенные системы и критичную инфраструктуру.
Виртуальные потоки Java в JDK 24: где растёт throughput и почему ломаются ThreadLocal и пулы. Практика внедрения и скрытые риски
Как ускорить case folding до предела памяти: разбор branchless loop, SIMD и компромиссов в highload поиске кода
KEDA autoscaling по backlog в SQS: как масштабировать Kubernetes по очереди, а не CPU, и снизить задержки и затраты. —>
Disaggregated databases меняют cloud architecture: как разделение compute и storage влияет на масштабирование, стоимость и отказоустойчивость систем
Cloudflare Workers cdnjs: как CDN обрабатывает 9 млрд запросов и мигрирует пайплайн на R2 и Workflows без потери консистентности
controller-runtime cache: как устроены чтения, watch и reconcile loop в Kubernetes и почему это влияет на latency, память и консистентность —>
Satellite inference на терабайтах данных: как устроена платформа OlmoEarth и какие архитектурные решения убирают I/O и масштабные bottlenecks
Как serverless clean architecture снижает vendor lock-in и изолирует бизнес-логику в multi-cloud среде с Spring Cloud Function и Terraform CDK
Как client-side load balancing снижает latency при 1M RPS. Разбор архитектуры, consistent hashing и компромиссов high fan-out систем
LLM serving платформа на vLLM и Triton: архитектура, trade-offs и узкие места продакшена при масштабировании инференса
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.