Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию и разработке инструментов повышения производительности и отказоустойчивости высоконагруженного сервиса - системы анализа пользовательских данных социальной сети «Одноклассники» [1] посредствам реализации методов изящной деградации.  Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:   Провести анализ существующих решений и подходов.   Проанализировать текущую архитектуру сервиса и определить наиболее нагруженные компоненты, неэффективное использование ресурсов, наиболее критичные функции.   На основе анализа системы, ее поведения при пиковых нагрузках необходимо определить подходящие методы ограничения функциональности.   Реализовать инструменты управления обработкой данных, позволяющие автоматически или вручную корректировать доступные функции системы с учетом текущей нагрузки сервиса. В результате работы был разработан набор инструментов, которые могут быть использованы для автоматического и ручного ограничения функциональности системы. Перед интеграцией в рабочую среду гипотеза о возможном повышении производительности сервиса, при использовании инструмента, была подтверждена на синтетической нагрузке. Полученные в результате статистические данные позволили оценить эффективность разработанного решения.  Разработанные методы повышают доступность и производительность сервиса во время повышенной нагрузки, а также могут быть использованы для сокращения использования требуемых ресурсов, за счет улучшения контроля некритичных функций во внепиковые периоды.

This work is devoted to the research and the development of tools for increasing the performance and fault tolerance of a highloaded service - the «Odnoklassniki» social network’s [1] data analysis system through the implementation of graceful degradation methods.  To achieve this goal, it was necessary to solve the following tasks:   Conduct an analysis of existing solutions and approaches.   Analyze the current service architecture and identify the most loaded components, inefficient use of resources, and the most critical functions.   Determine suitable functionality limitation methods based on the analysis of the system and its behavior under peak loads.   Implement data processing management tools that can automatically or manually adjust system functions taking into account the current load on the service.  As a result of the work, a set of methods was developed that can be used to automatically and manually limit the functionality of the system. Before integration into the production environment, the hypothesis about the possible increase in service performance when using the tool was confirmed by synthetic load tests.  The results obtained in the form of statistics allowed evaluation of the effectiveness of the implemented instruments.  The developed methods increase the availability and performance of the service during times of overload and can also be used to reduce the use of required resources by improving the control of non-critical functions during off-peak periods.