Разработка распредееленного карточного процессинга и масштабирование под нагрузкой

Архитектура и масштабируемость

Платёжные системы, обработка платежей
Отказоустойчивость
Оптимизация производительности
Распределенные системы
Обработка данных

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

те кому интересна разработка распределенных билингов с честной асинхронной репликацией между датацентрами

Тезисы

Общая архитектура решения, преимущества и недостатки Асинхронная прикладная репликация при каких условиях это работоспособно, преимущества и недостатки использование неизменяемых структур данных со сборкой мусора Оркестрация исполнения как средство обеспечения отказоустойчивости связь оркестрации и асинхронной репликации         Базы данных всегда ограничены по обьему и профилю нагрузки Что делать если у тебя не базы под твою нагрузку, прикладное шардирование преимущества и недостатки Консистентность данных и переключение трафика между датацентрами связь с асинхронной репликацией преимущества и недостатки отслеживания консистентности данных на прикладном уровне Что делать если мы потеряли часть данных   если потеряли базу целиком если потеряли носитель репликации Время офигительных историй - шардирование под нагрузкой без прерывания обслуживания клиентов Немного статистики про карточный процессинг в Сбере

25 лет в IT
делал систему приема платедей beepayxp в вымпелком
делал распределенный карточный процессинг для Сбера
интересуюсь разработкой распределенных билингов и reverce engeneering

Видео

Другие доклады секции

Архитектура и масштабируемость