Разработчик бэкенда в Yandex Monitoring

С приходом микросервисов архитектура даже простых систем стала гораздо более распределённой. Чтобы понимать, что происходит с сервисом в конкретный момент, нужны подходящие инструменты: метрики, трейсы, логи, алерты, дашборды и т. д.

Платформа Observability помогает нашим пользователям легко и быстро получать однозначный ответ о состоянии своих систем в любой момент.

Yandex Monitoring — часть платформы, отвечающая за количественный мониторинг инфраструктуры и приложений. Мы каждую секунду обрабатываем 2,5 миллиарда семплов на запись и 2 миллиарда на чтение, каждую минуту рассчитываем 18 миллионов алертов, храним 8 петабайт исторических данных.

Такие объёмы требуют решения сложных задач масштабирования и отказоустойчивости: * Как построить надёжный пайплайн сбора и обработки метрик, позволяющий опрашивать миллионы эндпойнтов? * Как хранить миллиарды уникальных временных рядов, чтобы их можно было мгновенно найти? * Как равномерно распределять stateful-нагрузку между тысячами серверов и эффективно утилизировать ресурсы в мультитенантной системе?

Мониторинг активно развивается — его используют почти все команды Яндекса, а также внешние пользователи сервисов Yandex Cloud. Помимо этого, мы разрабатываем слой совместимости с Prometheus, что позволяет клиентам Yandex Cloud пользоваться привычными инструментами и не думать о масштабировании собственных средств мониторинга.

Стек: * Бо́льшая часть компонентов на Java (мы стараемся использовать самые свежие версии) * Небольшая часть на C++ * Данные и метаданные хранятся в YDB

О команде

Подписывайтесь на телеграм-канал Inside Yandex Cloud, чтобы узнать больше про нашу команду и технологии!

Какие задачи вас ждут

Динамическая агрегация метрик Агрегаты на записи существенно ускоряют вычисления для запросов с большой кардинальностью (например, когда нужно посчитать RPS не для одного сервера, а для кластера из тысяч машин). Однако пользователи не всегда знают заранее, по каким измерениям им потребуются агрегаты, а создавать их для всех возможных комбинаций невозможно.

В чём вызов? Такие агрегаты можно рассматривать как своего рода индексы в классических базах данных — ускоряя сценарии чтения, мы неизбежно замедляем запись. Нам нужно разработать интеллектуальный метод, который на основе статистики будет понимать, когда агрегаты действительно нужны и стоит создать новые правила агрегирования, а когда агрегат больше не используется и можно освободить ресурсы.

Антиэнтропийные механизмы для распределённого хранилища Для надёжности мы храним данные в нескольких репликах, но значения между ними могут расходиться. Нам нужно разработать механизм, который будет обнаруживать и устранять такие расхождения, не замедляя основной процесс записи.

В чём вызов? Механизмы синхронизации данных могут нарушать порядок записей, что критично для алгоритмов сжатия временны́х рядов (например, Gorilla encoding). Нужно создать решение, которое будет работать быстро и при этом сохранять эффективность сжатия данных.

Auto Split/Merge для шардирования индекса Обратный индекс даже для метрик одного сервиса может быть настолько велик, что не уместится в памяти одной машины. Мы разрабатываем систему, которая станет динамически разделять и объединять части индекса в зависимости от нагрузки и паттернов доступа.

В чём вызов? Разработать стабильный алгоритм, который будет не слишком часто перераспределять данные, создавая лишнюю нагрузку на сеть и процессор, но при этом эффективно реагировать на изменения в характере данных, особенно с учётом высокого churn rate в Kubernetes-окружениях.

Развитие движка вычисления запросов В нашем движке запросов большое пространство для оптимизаций: от переноса расчёта агрегатных функций ближе к данным до реализации стриминговой обработки и параллелизации вычислений.

В чём вызов? Для эффективной параллелизации требуется не только пересмотреть архитектуру движка, но и изменить подход к тому, как данные хранятся и распределяются.

Поддержка опенсорс-форматов и протоколов Мы развиваем совместимость с ключевыми стандартами отрасли: PromQL для запросов, OpenTelemetry для сбора данных, Prometheus Remote Write для интеграций. Это позволяет пользователям легко мигрировать на нашу платформу.

В чём вызов? Опенсорс-форматы часто проектируются для общего случая, без учёта экстремальных нагрузок. Нам предстоит создать высокооптимизированные реализации этих протоколов, не меняя их внешнюю спецификацию, чтобы справляться с объёмами данных на порядки больше типичных.

Мы ждём, что вы

• Разрабатывали высоконагруженные отказоустойчивые распределённые системы
• Понимаете принципы многопоточного программирования, знакомы с основными подходами, проблемами и ограничениями в этой области
• Знаете классические алгоритмы и структуры данных, умеете выбирать оптимальные для конкретных задач
• Оптимизировали производительность: умеете профилировать код, находить узкие места, оптимизировать работу с памятью и CPU
• Готовы копать глубоко: читать исходники JVM, патчить сторонние библиотеки, расследовать сложные инциденты

Будет плюсом

• Глубоко знаете Java: понимаете устройство JVM, GC, JIT, модель памяти, знакомы с JMH, JFR, async-profiler
• Участвовали в разработке систем хранения и обработки данных
• Интересовались устройством Prometheus, Apache Cassandra, Apache Druid
• Знакомы с принципами Mechanical Sympathy и Data-Oriented Design
• Работали с системами мониторинга (Prometheus, Grafana, Datadog и др.)
• Умеете читать код на Go и C++

Смотрите другие вакансии направления Yandex Cloud Observability Platform по ссылке.