Platform Program split в Uber под давлением роста
Как Platform Program split помог Uber снять блокировки разработки и перейти к microservices под давлением гиперроста.
«Высоконагруженные системы» на ThecoreGrid — это инженерный разбор архитектуры и эксплуатации сервисов, работающих под экстремальной нагрузкой и в условиях постоянного роста трафика.
Мы рассматриваем подходы к горизонтальному масштабированию, балансировке, отказоустойчивости и оптимизации производительности в распределенных системах. В фокусе — шардирование, репликация, кеширование, очереди, управление backpressure и снижение latency при пиковых нагрузках. Анализируем ключевые компромиссы: консистентность vs доступность, производительность vs стоимость, а также стратегии деградации и восстановления после сбоев. Контент основан на практиках BigTech, включая post-mortems инцидентов и опыт эксплуатации систем глобального масштаба. Публикуем deep dive в инфраструктуру, traffic management, autoscaling и resilience engineering. Тег полезен архитекторам, backend- и platform-инженерам и SRE-командам, которые строят устойчивые системы с предсказуемым поведением под нагрузкой.
Как Platform Program split помог Uber снять блокировки разработки и перейти к microservices под давлением гиперроста.
P2P распределение моделей в Kubernetes с Dragonfly: как снизить трафик к origin и ускорить доставку больших моделей из Hugging Face и ModelScope.
Symbolic execution BPF ускоряет анализ malware: как через Z3 автоматически находят “магические” пакеты и обходят сложность фильтров.
Как DWDP оптимизирует LLM inference, убирая меж-GPU синхронизацию и повышая throughput в многогPU системах.
Topology-preserving compression без потери скорости: как EXaCTz достигает GB/s throughput и сохраняет contour tree и extremum graph.
Online network slicing с trust constraints: как Path–Link модель снижает latency и ускоряет VNF placement в multi-domain инфраструктуре.
Как Reverse Address Translation влияет на latency в multi-GPU системах и почему TLB misses тормозят All-to-All операции в ML workloads.
Slice spraying в GPU кластерах: как TENT снижает latency и повышает throughput в LLM serving за счет динамического data movement —>
Распределенная генерация последовательностей без узких мест: как заменить последовательности в базе данных с помощью DynamoDB, кэширования и асинхронного пополнения в масштабе предприятия.
Multi-path балансировка GPU устраняет сетевые узкие места в кластерах. Разбор NIMBLE и его влияния на throughput и latency. —>
Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.