Agenda. Intro Migrando de relatório para uma solução de BI Under the Hood Operação e Lições aprendidas
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- Yan Carreira Teves
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2 Agenda Intro Migrando de relatório para uma solução de BI Under the Hood Operação e Lições aprendidas
3 FALAR da SAMBA
4 FALAR da SAMBA HACKWEEKS
5
6
7
8 Reporting & Analytics
9 No Início - Report Fornecer informações de uso Estatísticas e dados gerais
10 No Início - Report Número de Visualizações Número de Visualizações Completas Retenção por quartil Tráfego Número de Uploads, etc
11 No Início - Report + Dados
12 No Início - Então decidimos coletar mais dados - Java, Python e Mysql! Problema: Custo Elevado Apresentava bom desempenho T1 Problema: Instabilidade, interações entre aplicações Aplicações com perfis muito diferentes convivendo num mesmo cluster. Crescimento expressivo no volume de dados e requisições Problema: crescimento acelerado da base, administração do banco.
13 O Problema mudou? Rever os objetivos O problema mudou?
14 FEYNMAN PROBLEM-SOLVING ALGORITHM Murray Gell-Mann Feynman
15 FEYNMAN PROBLEM-SOLVING ALGORITHM 1. Write down the problem. Murray Gell-Mann
16 FEYNMAN PROBLEM-SOLVING ALGORITHM 1. Write down the problem. 2. Think very hard. Murray Gell-Mann
17 FEYNMAN PROBLEM-SOLVING ALGORITHM 1. Write down the problem. 2. Think very hard. 3. Write down the answer Murray Gell-Mann
18 O problema - BI De Relatórios Para Analytics
19 O problema - BI + Clientes +Segmentos + Dados +Perguntas
20 O problema - BI Dados Vivos Informação
21 O problema - BI Dados Vivos Informação
22 Processamento de dados
23 + Perguntas a cada dia Qual minha retenção média? Vídeo mais assistido? De onde é minha audiência? Qual é o perfil da minha audiência? Qual o melhor horário para publicar um vídeo? Qual parte do meu vídeo recebeu mais seeks? Qual é a conversão? Quais dispositivos estão sendo usados? E crescendo.
24 Somos uma startup Foco na Inovação e construção da solução
25 Objetivos Manter foco na Inovação Flexível SLA Alto Escalável Pagar de acordo com o uso Baixo custo de administração de infra
26 Objetivos Design agrega valor! A visualização dos dados deve ser clara e objetiva.
27 Ge ral Analytics geral
28 VI DEO Analytics detalhes de consumo da media
29 EM ALTA Em alta
30 QU EM Perfil da audiência
31 Samba facts Dados de volume do analytics
32 Filosofia Unix Small Sharp Tools
33 Data Pipeline - STTM Sambatech Tracking Model COLETAR PROCESSAR INFORMAR Data Pipeline COLETOR PROCESSADOR API
34 STTM - Solução HTTP IN HTTP OUT COLETOR API S3 Data and Logs PROCESSADOR AGREGADOR Amazon SQS SUMARIZADOR Dynamo Glacier EMR Data Processing
35 Data Pipeline - STTM COLETAR PROCESSAR INFORMAR Data Pipeline COLETOR
36 Coleta de dados - STTM GET sttm.gif sttm.gif? sttms=12de f2-80f0-8b8b-909ec4 c4f158&sttmu=123a232saa111kkkk3&stt mm=p07,r07,p08,r08,p09,r09,p10,r10&stt mw=pid:310/cat:5219/ mid:b1e9b34ce8f6d8e73d5793a d&sttmk=ae810ebc7f0654c4fadc50935 adcf5ec&&sttmsg=org: m.br&sttmm=play Response 35 Bytes COLETOR
37 COLETOR - Objetivos Rápido Escalável Simples Confiável Consistente Flexível
38 COLETOR
39 COLETOR HTTP IN COLETOR Msg Builder Logger
40 COLETOR HTTP IN COLETOR Msg Builder Logger Amazon SQS
41 COLETOR HTTP IN COLETOR Msg Builder Glacier S3 Data and Logs Logger Amazon SQS
42 COLETOR HTTP IN GIF COLETOR Msg Builder Glacier S3 Data and Logs Logger Amazon SQS
43 COLETOR
44 Comunicação Assincronia e Controle de fluxo Sem perdas de mensagens Log de mensagens não processadas. Escalável sob demanda Alto SLA Gerenciado Amazon SQS Custo relativamente Baixo Não suporta AMQP
45 Data Pipeline COLETAR PROCESSAR INFORMAR Data Pipeline PROCESSADOR
46 Processador PROCESSADOR AGREGADOR Amazon SQS SUMARIZADOR Dynamo EMR Data Processing
47 Agregador AGREGADOR Amazon SQS Builder Dynamo Msg Agreg
48 Porque Dynamo Baixa Latência Alta performance Gerenciado Escalável Alto SLA Multi A/Z Dynamo Hot Keys Problem
49 Agregador AGREGADOR Amazon SQS Builder Msg Agreg
50 Agregador AGREGADOR APP Srv Agregation Instances Auto scaling Group Amazon SQS Builder Msg Agreg
51 Hot Keys Problem 110 Write Capacity AGREGADOR Registro 82.5 Builder Dynamo Writes 55 Msg Agreg Time
52 Hot Keys Problem AGREGADOR Split Keys Builder Dynamo Msg Agreg
53 Hot Keys Problem 110 Write Capacity AGREGADOR Split Keys 82.5 Builder Dynamo Writes Msg Agreg Time
54 Hot Keys Problem AGREGADOR Split Keys Builder Dynamo Msg Agreg Tabelas Diarias
55 Processador PROCESSADOR AGREGADOR Amazon SQS SUMARIZADOR Dynamo EMR Data Processing
56 Sumarizador Sumarizador Dynamo EMR Data Processing
57 Porque EMR! Escalável Controle de Custos Managed Hadoop como serviço Map Reduce Engine EMR Data Processing Bom gerenciamento de capacidade Integração com S3 e Dynamo
58 Sumarizador Sumarizador Load EMR Data Processing Diarias Dynamo
59 Sumarizador 6Jobs Sumarizador Merge Keys Dynamo EMR Data Processing Diarias
60 Sumarizador Sumarizador Save EMR Data Processing Sumarizadas Minutos Horas Dynamo
61 Sumarizador Network Sumarizador 4x/dia Dynamo 1. Run job 2. Find Bottoleneck 3. Optimize EMR Data Processing
62 Sumarizador Alive Cluster Sumarizador 4x/dia Dynamo EMR Data Processing
63 Sumarização hierárquica Cliente Projeto Categoria Projeto Media Modelos de Árvore Child References Media Media Guarda a referência dos filhos Exemplo: Visualizações de todos os filhos do projeto (categorias): pid:2/*
64 Não exige operação em sub-arvores Eficiente para pais com múltiplos filhos
65 Otimizações locais são eficientes! Conhecer bem o problema e os dados é essencial.
66 Data Pipeline COLETAR PROCESSAR INFORMAR Data Pipeline API
67 API - Rest CDN API Dynamo
68 Ciclo de vida dos dados Permanente! Minuto, hora,dias, meses MYSQL Cluster API Dynamo
69 Analytics - Solução
70 RECAP HTTP IN HTTP OUT COLETOR API S3 Data and Logs PROCESSADOR AGREGADOR Amazon SQS SUMARIZADOR Dynamo Glacier EMR Data Processing
71 Lições aprendidas As aplicações são focadas, pequenas e conectadas por uma fila ou datastore. O output de uma é input para a outra.
72 Objetivos Manter foco na Inovação Flexível SLA Alto Escalável Pagar de acordo com o uso Baixo custo de administração de infra
73 Lei de Little L = λw L = média de requisições no sistema λ = média de chegada de requisições W = Tempo para processar uma requisição (latência)
74 Latência vs Custo 1 100% Latência vs Custo 0.75 Custo estimado Por Requisição Custo % 46% 40% 38% 37% Latência (H)
75 Latência vs Custo 1 100% Latência vs Custo 0.75 Custo estimado Por Requisição Custo % 46% 40% 38% 37% Latência(H)
76 Como manter tudo UP? Como Manter tudo no ar?
77 Como manter tudo UP and Running? Automatizar tudo! Metric Driven
78 Como manter tudo UP and Running? Automatizar tudo! Metric Driven Monitoramentos + 400
79 Como manter tudo UP and Running? Automatizar tudo! Metric Driven Monitoramentos Notificações de falha
80 Monitoramento e alertas Métricas Monitoramento e Alerta
81
82 FAIL FAST Falhe e se recupere rapidamente! -Reativo -Erros +Proativo! Provisionamento automático de Infraestutura Deploy e Configuração - CloudFormation / Ansible FailOver
83 FAIL FAST Cry Babies Alarmes críticos alertam o time e escalam automaticamente.
84 COn clu são Soluções gerenciadas ajudam a manter o foco no problema, mas podem trazer limitações inesperadas. Arquitetura flexíveis ajudam a responder rapidamente a limitações.!!!
85 Evoluções! Realtime Elastic Search Aumentar o uso do S3 para RAW Data DW Solution.(RedShift) +Análises
86 LIDIO RAMALHO,
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