[Перевод] Разница между параллельными и распределёнными вычислениями

Параллельные и распределённые вычисления часто ставят рядом, но это далеко не одно и то же. В новом переводе от команды Spring АйО разберем, как устроены обе модели, чем отличаются их архитектура, способы обмена данными, масштабируемость и отказоустойчивость. Статья подойдет тем, кто хочет понять, когда достаточно ресурсов одной машины, а когда без сети из нескольких узлов уже не обойтись.

https://habr.com/ru/companies/spring_aio/articles/1008990/

#system_design #consistency #distributed_computing #distributed_systems #distributed #parallels #parallelism #parallel_computing #spring #spring_boot

PostgreSQL для финансов 2.0: Как мы заменили SWIFT на gRPC и внедрили WASM-политики

В предыдущих сериях ( От стартапа к протоколу , Почему финтеху нужен капитальный ремонт , Почему мы терпим факс в эпоху ИИ ) мы обсуждали, почему современный финтех - это "Ferrari на грунтовке", и зачем мы начали писать с нуля свой леджер Qazna (на Rust) и ERP-систему Orda (на Go). В комментариях вы справедливо спрашивали: "Зачем изобретать велосипед, если есть PostgreSQL и Kafka?" и "Чем это отличается от Hyperledger/Ripple?" . Сегодня я отвечу на эти вопросы кодом и архитектурой. Мы не просто "переписали базу". Мы построили суверенный стек, который делает три вещи, невозможные в legacy-системах:

https://habr.com/ru/articles/1000246/

#Rust #Go #Open_Source #Fintech #System_Design #High_Load #Architecture #Banking #ISO_20022 #Distributed_Systems

joerl :: довёл до рабочей версии

joerl — это библиотека модели акторов для Rust, вдохновленная Erlang и названная в честь Джо Армстронга , создателя Erlang. Если вам когда-либо приходилось строить конкурентные системы на Erlang/OTP и вы думали: «Эх, был бы здесь хоть намек на систему типов», — то вот она, ваша прелесть. Я начинал этот проект просто потренироваться в расте немного, но меня затянуло и я довел ее более-менее до ума. Сам я на расте писать буду вряд ли, если кто-то ближе к телу захочет попробовать — буду признателен. Публикую сейчас, потому что свободное время у меня заканчивается, много допилов в ближайшее время ждать не стоит, основную функциональность, которую хотел, я сделал, а карму мне скоро выкрутят в минус и придётся публиковаться через песочницу. Релиз с distribution и телеметрией

https://habr.com/ru/articles/974660/

#actor_model #concurrency #otp #supervision_tree #distributed_systems

Токены доступа и API Gateway: как обеспечить безопасность запросов

Распределенные системы (aka микросервисы) набрали популярность и применяются все шире в современных реалиях. Сервисов становится больше, привычные задачи для них решаются сложнее, усложнились и вопросы аутентификации и контроля доступа. В статье рассмотрим различные подходы использования API Gateway как части более общего API security-решения в контексте его работы с токенами доступа, выделяя преимущества, недостатки и связанные с ними вопросы безопасности. Также разберем, почему нужно ограничивать область действия access token и может ли API Gateway помочь и в данном вопросе. Статья написана на основе материала, с которым выступал на PHDays 2025 и CodeFest 15 .

https://habr.com/ru/articles/872918/

#аутентификация #распределенные_системы #authentication #identity_propagation #distributed_systems #токен_доступа #access_token #oauth_20 #api_gateway #access_control

Когда дашборды лгут. Гайд по перцентилям, очередям и e2e-бюджету

Вы уже научились отслеживать среднюю скорость запросов на проекте, и это большой шаг. Без преувеличений и какой либо иронии. И теперь, когда вы перешли от "не измеряем ничего" до "измеряем среднее" — вы попали в ловушку. Пока вы с удовольствием наблюдаете в отчетах красивые 200ms — ваши пользователи стучат в службу поддержки со словами "у меня все висит". И они не врут, у них действительно TTF порядка 6 секунд . Но и вы не врете, у вас действительно 200ms в отчете ! Врет метрика, а вы ей верите. Давайте разбираться.

https://habr.com/ru/articles/959994/

#latency #перцентиль #slo #закон_литтла #теория_очередей #tail_latency #observability #performance #distributed_systems #e2e_budget

Из мобильной разработки в бэкенд. История и впечатления

Самый простой и логичный способ сменить стек — поменять направление внутри компании. Мог так сделать дважды, но тогда бы и писать было не о чем. Буду рад, если кому-то мой опыт окажется полезным или интересным. Зачем менять стек? В 2019 году, работая над android-приложением Auto.ru , я часто думал, что надо что-то менять в карьере. Вот несколько тезисов: - Стать CTO в будущем будет проще с опытом в бекенде... Погрузиться в историю

https://habr.com/ru/articles/959128/

#карьера_программиста #карьера_итспециалиста #мобильная_разработка #бэкендразработчик #fullstack #ios #android #смена_стека #distributed_systems #базы_данных

Запускаем Kafka в режиме KRaft на Windows через WSL

Пошаговое руководство по установке и настройке кластера Apache Kafka с тремя брокерами в режиме KRaft (без ZooKeeper) на Windows — без виртуальных машин и Confluent Cloud. Чтобы сделать кластер удобнее в использовании и приблизить его функциональность к облачным решениям, мы добавим веб-интерфейс на основе Kafka UI . В результате получится гибкая система, которую можно масштабировать и настраивать под свои задачи. Для кого эта статья? Для тех, кто только начинает работать с Kafka и хочет разобраться в её устройстве на практике. Для тех, кто работает на Windows , но не хочет ставить виртуальную машину. Для тех, кто хочет понять внутреннее устройство Kafka , а не просто запустить «чёрный ящик».

https://habr.com/ru/articles/940308/

#kafka #apache_kafka #kraft #wsl #windows #distributed_systems #bigdata #tutorial #kafka_tools #stream_processing

Выбор стратегии компактизации в ScyllaDB

ScyllaDB — это высокопроизводительная NoSQL база данных, созданная как улучшенная версия Apache Cassandra на C++. Она способна обрабатывать миллионы операций в секунду, что делает ее лидером среди распределенных баз данных. Такая производительность достигается благодаря особой архитектуре хранения данных, в центре которой находится процесс компактизации данных. Правильный выбор стратегии компактизации данных и ее оптимизация - это ключ к высокой производительности и отказоустойчивости распределенной базы данных ScyllaDB. В этой статье рассмотрены все стратегии компактизации, их преимущества и недостатки, а также приведен детальный алгоритм выбора стратегии компактизации под конкретные use cases.

https://habr.com/ru/articles/933630/

#scylladb #cassandra #nosql #bigdata #dwh #storage #iot #distributed_transactions #distributed_systems #sql