IT suhbat

Tasavvur qilaylik, siz ma'lumotlarni qayergadir yozib ketayapsiz. Bu — ma'lumotlar ombori. Yangi yozuvlar tushaveradi, tushaveradi va albatta, qachondir ularni o'qish ham amalga oshiriladi. Ma'lumotlarni o'qishda ma'lum filtrlar ishlatiladi. Bu filtrdagi shartlarni tekshirib chiqish uchun har bir element ketma-ket tekshiriladi. Bunday tekshiruv uslubi esa yaxshi emas(( Ma'lumot ko'paygani sari qidiruv sekinlashib boraveradi(O(n)). Mana shu joyda ma'lumotlar omboridan bizga kerakli yozuvlarni tez o'qib olish uchun ketma-ket qidiruv emas, boshqacha yondoshuv kerak. Buning uchun biz yozilayotgan ma'lumotlarni maxsus ma'lumot tuzilmasi — index'ga joylab ketamiz... @it_suhbat

Bloom filter Asosan LSM-tree (Log Structured Merge-tree) ga asoslangan ma'lumotlar bazasida qidirilayotgan key bor yoki yo'qligini O(1) tezlikda aniqlab beradigan kuchli va foydali qurol. Tarkibiy tuzilishi — n uzunlikdagi bitlar massivi — k ta hash-funksiya Qanday ishlaydi? DB ga qo'shilayotgan key k marta heshlanadi va natija bilan mos bo'lgan bitlar massividagi indekslar 1 bilan to'ldiriladi. Keyingi safar key qidirilayotganda key k marta heshlanib, mos indekslardagi qiymat tekshiriladi, agar birortasi 0 bo'lib qolsa, demak bunday key DB ga umuman qo'shilmagan. Nima uchun ishlatiladi? Umuman DB da yo'q bo'lgan key kelganida ortiqcha harakat qilib tekshirib chiqish o'rniga, qo'shilmagan bo'lsa qaytarib yuboradi. Ustunlik tomoni shu yerda. Agar bor bo'lsa, keyin kirib tekshiradi. Bilish muhim Tekshiruv false negative, ya'ni agar yo'q bo'lsa, umuman yo'q. False positive holati ham bor, ya'ni bor desa ham, ehtimol bor, balki qidiruv payti chiqmasligi ham mumkin. @it_suhbat

4 bosqichli 500 ta 4 KB page(block) saqlay oladigan tarmoqlanish faktori(branching factory)ga ega B-tree 256 TB ma'lumotni saqlashi mumkin. Bu degani 4 marta 500 talik page'larni o'qib chiqishning o'zi bilan tahminan 1.6 trillion kalitlar ichidan qidiruv amalga oshirish mumkin. Mana nima uchun index tezlik beradi. @it_suhbat

Doimiy dizayn: toʻgʻri qurilgan, toʻgʻri turibdi. Qayta yozilgan qancha proyektlarni koʻrdik. Doimiy yechimlar qilish nasib qilsin. @it_suhbat

Ajoyib voqealar bo'ladida😅 Yosh avlodning umidini puchga chiqarishadi

Bu yangicha UX'mi?

Scaling Yuqori yuklamalarga chidamlilikni oshirish uchun 2 xil uslub bor: 1. Kattalashtirish — scaling up yoki vertical scaling. Bu uslubda qurilmalar kuchaytiriladi, qo'shimcha resurs qo'shiladi(CPU, RAM). 2. Kengaytirish — scaling out yoki horizontal scaling. Bu yechimda yuklamalar bir nechta kichikroq mashinalar o'rtasida taqsimlanadi. Vertical scaling bitta mashinada ishlagani uchun soddaroq, lekin yuklama ortgani sari xarajatlar ham ortib boraveradi. Shuning uchun juda ham intensiv ishlaydigan tizimlar horizontal scalingdan qochisha olmaydi. Horizontal scaling bir necha qismlarga bo'lingani uchun ularni boshqarish murakkablik tug'diradi. Uning ustiga, qaysidir darajagacha bitta mashinaga ketadigan xarajat bir nechta mayda mashinalarga ketadigan xarajatdan arzonroq bo'ladi. Mana shu darajaga yetganda uslubni o'zgartirish kerak yoki oldindan yuklama darajasi yuqori bo'lishi kutilayotgan bo'lsa, shunga moslab arxitektura qurish kerak. @it_suhbat

En🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿: Application performance It’s important to keep those customers happy by ensuring the website is fast for them: Amazon has also observed that a 100 ms increase in response time reduces sales by 1%, and others report that a 1-second slowdown reduces a customer satisfaction metric by 16%. Uz🇺🇿: Ilova tezligi va samaradorligi Mijozlarni ular uchun veb-sahifa tezligini ta'minlash orqali hursand qilib turishni saqlab qolish muhim: Amazon javob vaqtining 100 ms ga ortishi sotuvlarning 1% ga kamayganini kuzatgan va boshqalar 1 soniya sekinlashish mijozlarning qoniqish ko'rsatgichini 16% ga kamaytirganini xabar berishgan.

Response time vs Latency Bu ikki so'z, odatda, bir xil ma'noda ishlatiladi. Lekin ularning farqi bor. So'rov yuborilib, server uni qayta ishlab, tarmoqda mijozgacha yetib borish uchun ketgan vaqt bu — response time. Yuklama ko'paygan paytda so'rovlar navbatga turadi(queueing). Latency — so'rov ushlanishini kutish uchun ketgan vaqt. @it_suhbat

Fault va failure orasida farq bor. Fault — tizimdagi qaysidir komponent o'zining xususiyatini yo'qotishi. Failure — tizim faoliyati butunlay to'xtashi yoki foydalanuvchiga xizmat ko'rsatishdan to'xtashi. Fault ehtimolini 0 qilish imkonsiz. Hamma tizimda ham ichki va tashqi omillar sababidan bo'lib turadi. Lekin ishonchli(reliable) dastur ishlab chiqishda xatoliklar(fault) muvaffaqiyatsizlikka(failure) olib kelmasligi kerak.

Kubernetes bo'yicha Udemydagi bir nechta bepul kurslar: 1. https://www.udemy.com/course/minikube-a-simple-introduction-to-kubernetes/ 2. https://www.udemy.com/course/hands-on-introduction-to-orchestration-with-kubernetes/ 3. https://www.udemy.com/course/kube-by-example-spring-boot-microservices-on-kubernetes/ @it_suhbat