Гонка за новым функционалом не должна превращать систему в «хрупкого гиганта». SRE-практики помогают определить «точку невозврата» и выстроить процессы поддержки SLA. Если вы хотите научиться проектировать устойчивые системы и оберегать их от неожиданных падений, секция «Reliability Engineering» будет для вас незаменима.

Вторая часть докладов секции ⤵️, первая здесь

1) Blameless culture. Как правильно работать с инцидентами. Андрей Синицын (Ozon)

Принцип старой школы: «у любой проблемы есть имя и фамилия». Слышали? Может, сами практикуете или бывали такими именем и фамилией? Из доклада вы узнаете, почему культура без обвинений более эффективна, почему это не про всепрощение и расслабон и как запустить такой подход у себя.

2) Как жить, когда у тебя N тысяч алертов в секунду. Кирилл Борисов (VK)

Доклад про цикл жизни систем алертинга — от самого зарождения, когда только нащупываются подходы, до уже зрелой системы со своим собственным флоу.

3) Непрерывность как вид искусства. И почему доступности в 3,5 девятки вам достаточно. Глеб Тильтиков (МТС Диджитал)

Глеб расскажет о реальном применении SRE-практик, на личном примере рассмотрит оправданное добавление ещё одной девятки и когда от заботы о «pets» нужно переходить к «cattle».

🖐️ Ждём вас 7 и 8 апреля в Москве на DevOpsConf 2025.

✅ Программа конференции и билеты на сайте

Eventual Consistency: когда доступность важнее мгновенной согласованности

Eventual consistency — модель согласованности, ставшая фундаментом современных распределённых систем. Ключевая идея проста: система гарантирует, что при отсутствии новых обновлений все реплики со временем придут к согласованному состоянию.

В отличие от strong consistency, модель работает асинхронно. Узел может подтвердить запись до синхронизации с остальными репликами. Изменения распространяются по системе постепенно, создавая окно времени, когда разные клиенты могут видеть разные версии данных.

Техническая реализация включает векторные часы, конфликт-резолверы и gossiping-протоколы для эффективного распространения изменений. Решение конфликтов обычно строится на принципе "последняя запись побеждает" или через более сложные механизмы слияния.

Яркий пример — DNS-система. Когда меняется запись, обновления распространяются по DNS-серверам не мгновенно. Кто-то может видеть новый IP, кто-то — старый, но в течение TTL все системы синхронизируются. Другие примеры — CDN, социальные сети, большинство NoSQL баз.

Преимущества очевидны: высокая доступность, низкая латентность, отличная устойчивость к сетевым разделениям. Система продолжает работать даже при потере связи между датацентрами. Кластеры легко масштабируются географически, поддерживая локальную запись с отложенной репликацией.

Обратная сторона — борьба с аномалиями согласованности. Разработчикам приходится заранее продумывать, как система будет реагировать на конфликты данных, внедрять идемпотентные операции и проектировать UI с учётом возможных несоответствий.

Выбор между eventual и strong consistency — всегда компромисс между доступностью и мгновенной согласованностью, между скоростью и надёжностью. Если ваше приложение может корректно функционировать без строгой синхронизации всех реплик — eventual consistency даст значительный прирост в производительности и отказоустойчивости.

🏴‍☠️ @happy_devops