Online Ruby Meetup №13

Это доклад о том, какую цену заплатили авторы Ruby при разработке языка, за что она уплачена и почему результат занимает последние места в тестах на скорость. В следующий раз, когда вам скажут, что Ruby медленный, у вас будет ответ. И он будет интереснее, чем “перепишите на Go”.

За прошедшие 10 лет машинное обучение испытало бурный рост и небывалое распространение. Learning to Rank - подход, позволяющий объединить машинное обучение и поиск для выдачи более релевантных персонализированных результатов. И конечно, не обойдётся без Ruby!

Невозможность обрабатывать пиковые нагрузки означает резкое падение удовлетворенности пользователей. Поэтому понимание способов кеширования является критичным.
В этом докладе я расскажу об истории нашего подхода к кешированию: от простого in-memory cache и auto-scaling до varnish caching. Вы узнаете почему стандартные средства могут не сработать, какие есть пути решения этой проблемы, какой прирост можно получить в итоге и сколько денег придется потратить.

Если вы хотите чтобы ваше приложение могло держать большие нагрузки и обладало запасом прочности, приглашаю вас послушать мой доклад.

Разбираемся с мониторингом, учимся находить узкое место и разбираем способы эти узкие места обходить.