MongoDB có phải là một công ty uy tín không?

Tại MongoDB, chúng tôi rất tự hào về văn hóa của mình và gần đây đã được Battery Ventures công nhận trong danh sách “25 công ty điện toán đám mây công cộng được đánh giá cao nhất để làm việc”. " Đây là danh sách dựa trên xếp hạng và đánh giá của nhân viên Glassdoor để lại. Chúng tôi đã tham gia danh sách này lần đầu tiên và chúng tôi thực sự rất vinh dự khi được xuất hiện trong danh sách này

Tất nhiên, đây không chỉ là về công ty mà còn về tất cả những người làm việc hoặc đã từng làm việc tại MongoDB, những người đã góp phần biến nơi này thành một nơi tuyệt vời để làm việc. Xếp hạng Glassdoor là 4. Vị trí thứ 3 theo danh sách top 25 là minh chứng cho điều đó. Giám đốc điều hành của chúng tôi, Dev Ittycheria, cũng có tỷ lệ tán thành 93% trên Glassdoor;

Dan Heasman, Giám đốc nhân sự của chúng tôi cho biết: “Tại MongoDB, chúng tôi đã cố gắng duy trì khoảng cách quyền lực thấp — mọi người đều dễ dàng tiếp cận các nhà lãnh đạo cấp cao. Chúng tôi đặt thử nghiệm, học hỏi và cải tiến liên tục lên hàng đầu trong cách chúng tôi thực hiện — và mọi người biết rằng họ đang làm những việc thực sự quan trọng và đóng góp cho sự phát triển của chúng tôi. Quan trọng nhất, và điều tiếp tục truyền cảm hứng cho tôi, chất lượng của những người ở đây thật đáng kinh ngạc. Chúng tôi tiếp tục thuê những người thông minh, xuất sắc và tràn đầy năng lượng, những người chia sẻ các giá trị cốt lõi của chúng tôi. ”

Những giá trị cốt lõi đó được tìm thấy ở mọi nơi trong MongoDB; . Những giá trị cốt lõi đó dẫn đến tình cảm được phản ánh qua nhiều đánh giá về công ty Glassdoor của chúng tôi tại MongoDB, chẳng hạn như điều này

MongoDB đặt ưu tiên hàng đầu là tuyển dụng những nhân viên giỏi nhất và đang phát triển. Họ đặt ra tầm nhìn cho sự phát triển và vạch ra các mục tiêu để đạt được điều đó, với sự theo đuổi mạnh mẽ. Văn hóa nhóm là hợp tác và vui vẻ với nhiều hoạt động ngoại khóa nhóm. Nhân viên nhận được vô số nguồn lực để phát triển hơn nữa các kỹ năng của họ và không có văn hóa phân cấp thực sự. Giám đốc điều hành tích cực trong các cuộc trò chuyện với tất cả các cấp - không có chính trị, chỉ có những nỗ lực chung hướng tới tăng trưởng

Chúng tôi biết ơn tất cả mọi người tại MongoDB vì công việc của họ trong việc tạo ra một nền văn hóa tuyệt vời và Battery Ventures đã công nhận chúng tôi là công ty hàng đầu để làm việc. Nếu bạn quan tâm đến việc khám phá các cơ hội việc làm rộng mở của chúng tôi, hãy xem trang Nghề nghiệp của chúng tôi và tham gia cùng chúng tôi

← Trước

Kiểm tra hiệu suất lặp lại. Tùy chọn CPU được tắt tốt nhất

Trong nỗ lực cải thiện khả năng lặp lại, nhóm Hiệu suất MongoDB đã bắt đầu giảm nhiễu trên một số bộ thử nghiệm hiệu suất chạy trên các phiên bản EC2. Khi bắt đầu dự án, chúng tôi không rõ liệu mục tiêu chạy thử nghiệm hiệu suất có thể lặp lại trong đám mây công cộng có thể đạt được hay không. Thay vì tranh luận về vấn đề dựa trên các giả định và niềm tin, chúng tôi quyết định tự đo tiếng ồn và xem liệu chúng tôi có thể thay đổi cấu hình để giảm thiểu tiếng ồn hay không. Sau khi suy nghĩ về các giả định và thiết lập thử nghiệm của mình, chúng tôi bắt đầu bằng cách ghi lại dữ liệu về thiết lập hiện tại của mình và không tìm thấy bằng chứng nào về các phiên bản EC2 đặc biệt tốt hay xấu. Trong bước tiếp theo, chúng tôi đã điều tra IO và thấy rằng các phiên bản EBS là tùy chọn ổn định cho chúng tôi. Đã tìm thấy một hoạt động rất ổn định khi có liên quan đến đĩa, thử nghiệm thứ ba và cuối cùng này chuyển sang điều chỉnh các nút liên quan đến CPU để giảm thiểu tiếng ồn từ phần này của hệ thống. Điều tra các tùy chọn CPU Chúng tôi đã xây dựng kiến ​​thức về việc tinh chỉnh các tùy chọn CPU khi thiết lập một loại điểm chuẩn hiệu suất khác (điểm chuẩn nút đơn). Công việc đó đã cho chúng tôi thấy rằng các tùy chọn CPU cũng có thể có tác động lớn đến hiệu suất. Ngoài ra, nó giúp chúng tôi làm quen với một số nút bấm và tùy chọn mà chúng tôi có thể điều chỉnh. Núm Vị trí cài đặt Cài đặt Hoạt động của nó Chiến lược nhàn rỗi  Khởi động hạt nhân  idle=pool  Đặt linux vào một vòng lặp khi không hoạt động,  kiểm tra hoạt động. Trạng thái ngủ tối đa    (chỉ c4)  Kernel Boot  intel_idle. max_cstate=1  intel_pstate=disable  Tắt việc sử dụng các trạng thái ngủ nâng cao của bộ xử lý. Tần số CPU  Dòng lệnh  sudo cpupower frequency-set -d  2. 901GHz  Đặt tần số cố định. Không  cho phép CPU thay đổi tần số để tiết kiệm năng lượng. Siêu phân luồng  Dòng lệnh  echo 0 > /sys/devices/system/  cpu/cpu$i/online  Tắt siêu phân luồng. Siêu phân luồng cho phép hai luồng thực thi phần mềm chia sẻ một CPU vật lý. Chúng cạnh tranh với nhau để giành tài nguyên. Chúng tôi đã thêm một số bài kiểm tra dành riêng cho CPU để đo độ biến thiên của CPU. Các thử nghiệm này cho phép chúng tôi xem liệu hiệu năng của CPU có bị ồn hay không, không phụ thuộc vào việc liệu tiếng ồn đó có làm cho hiệu suất MongoDB bị nhiễu hay không. Đối với công việc trước đây của chúng tôi về các tùy chọn CPU, chúng tôi đã viết một số thử nghiệm đơn giản trong khai thác C++ của chúng tôi, ví dụ:. nhân các số trong một vòng lặp (giới hạn cpu) ngủ 1 hoặc 10 ms trong một vòng lặp Không làm gì (no-op) trong vòng lặp thử nghiệm cơ bản Chúng tôi đã thêm các thử nghiệm này vào dự án Hiệu suất Hệ thống của mình. Chúng tôi chỉ có thể chạy thử nghiệm trên máy khách và trên toàn mạng. Chúng tôi đã chạy thử nghiệm 5x5 lần, thay đổi một cấu hình tại một thời điểm và so sánh kết quả. Hai biểu đồ đầu tiên bên dưới chứa kết quả cho các điểm chuẩn tập trung vào CPU, biểu đồ thứ ba chứa các điểm chuẩn tập trung vào MongoDB. Trong tất cả các biểu đồ bên dưới, chúng tôi đang vẽ biểu đồ chỉ số "tiếng ồn" dưới dạng phần trăm được tính từ (tối đa-tối thiểu)/trung vị và càng thấp càng tốt. Chúng tôi bắt đầu với các bài kiểm tra CPU tập trung của mình, trước tiên chỉ trên máy khách, sau đó kết nối với máy chủ. Chúng tôi đã bỏ qua các bài kiểm tra giấc ngủ khỏi biểu đồ của khách hàng để dễ đọc, vì chúng về cơ bản là 0. Kết quả cho các điểm chuẩn tập trung vào CPU với các tùy chọn CPU khác nhau được bật. Vòng lặp giới hạn cpu thú vị hơn. Nó ít tiếng ồn trong nhiều trường hợp, nhưng thỉnh thoảng có các xung đột biến cho từng trường hợp, ngoại trừ trường hợp của c3. 8xlarge với tất cả các điều khiển được bật (được ghim vào một ổ cắm, tắt siêu phân luồng, không chia tỷ lệ tần số, không hoạt động = thăm dò ý kiến). Kết quả cho các thử nghiệm chạy trên máy chủ với các tùy chọn CPU khác nhau được bật Khi chúng tôi kết nối với một máy chủ thực tế, các thử nghiệm trở nên thực tế hơn, nhưng cũng có thể khiến mạng trở thành nguồn nhiễu. Trong các trường hợp chúng ta nhân số trong vòng lặp (cpuloop) hoặc ngủ trong vòng lặp (sleep) thì c3 cuối cùng. 8xlarge với tất cả các điều khiển được bật luôn có tiếng ồn thấp nhất và không ảnh hưởng xấu đến trường hợp ping (no-op trên máy chủ). Những kết quả đó có giữ được khi chúng tôi chạy thử nghiệm thực tế không? . Thanh màu xanh lam ngoài cùng bên phải luôn ở khoảng 5%, đây là một kết quả tuyệt vời. Có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên, đây là cấu hình mà chúng tôi đã sử dụng tất cả các tùy chọn điều chỉnh. nhàn rỗi=thăm dò ý kiến, siêu phân luồng bị vô hiệu hóa và chỉ sử dụng một ổ cắm duy nhất. Chúng tôi tiếp tục so sánh các phiên bản c4 và c3 với nhau cho các thử nghiệm này. Chúng tôi kỳ vọng rằng với c4 là một kiến ​​trúc mới hơn và có nhiều tùy chọn điều chỉnh hơn, nó sẽ đạt được kết quả tốt hơn. Nhưng đây không phải là trường hợp, đúng hơn là c3. 8xlarge tiếp tục có dải nhiễu nhỏ nhất. Một giả định khác đã sai. Chúng tôi kỳ vọng rằng việc viết các bài kiểm tra nặng, chẳng hạn như chèn hàng loạt, hầu hết sẽ được hưởng lợi từ IOPS ổn định hơn trên các đĩa EBS mới của chúng tôi và việc điều chỉnh CPU sẽ chủ yếu ảnh hưởng đến các tiêu chuẩn giới hạn cpu như giảm bản đồ hoặc xây dựng chỉ mục. Hóa ra điều này cũng sai - đối với các bài kiểm tra ghi nặng của chúng tôi, tiếng ồn thực tế không chủ yếu đến từ đĩa. Việc điều chỉnh có sẵn cho CPU có ảnh hưởng rất lớn đến các luồng đang chờ hoặc đang ngủ. Hiệu suất của các luồng thực sự đang chạy ở tốc độ tối đa ít bị ảnh hưởng hơn - trong những trường hợp đó, CPU cũng chạy ở tốc độ tối đa. Do đó, các bài kiểm tra nặng về IO bị ảnh hưởng rất nhiều bởi việc điều chỉnh CPU. Vô hiệu hóa các tùy chọn CPU trong sản xuất Việc triển khai các cấu hình này vào sản xuất giúp cho các thử nghiệm chèn ổn định hơn hàng ngày. Các cải tiến trong phép đo hiệu suất hàng ngày thông qua việc thay đổi sang EBS và vô hiệu hóa các tùy chọn CPU Lưu ý rằng hiệu suất tuyệt đối của một số thử nghiệm thực sự đã giảm do số lượng CPU vật lý có sẵn giảm ½ do chỉ sử dụng một ổ cắm và việc tắt tính năng siêu phân luồng sẽ khiến hiệu suất giảm hơn nữa, . Kết luận Dựa trên kiến ​​thức trước đó, chúng tôi quyết định tinh chỉnh các tùy chọn CPU. Trước đây, chúng tôi đã giả định rằng các thử nghiệm nặng về IO sẽ có nhiều tiếng ồn phát ra từ đĩa và việc điều chỉnh CPU sẽ chủ yếu ảnh hưởng đến các thử nghiệm liên quan đến CPU. Hóa ra, việc điều chỉnh có sẵn cho CPU thực sự có ảnh hưởng rất lớn đến các luồng đang chờ hoặc ngủ và do đó có ảnh hưởng rất lớn đến các bài kiểm tra nặng về IO. Thông qua điều chỉnh CPU, chúng tôi đã đạt được kết quả rất lặp lại. Hiệu suất đo được tổng thể trong các thử nghiệm giảm nhưng điều này ít quan trọng hơn đối với chúng tôi. Chúng tôi quan tâm đến kết quả ổn định, có thể lặp lại hơn hiệu suất tối đa. Đây là thử nghiệm thứ ba và cũng là thử nghiệm cuối cùng trong số ba thử nghiệm lớn hơn mà chúng tôi đã thực hiện nhằm giảm thiểu sự thay đổi trong các thử nghiệm hiệu suất trên các phiên bản EC2. Bạn có thể đọc thêm về kết quả và thiết lập cấp cao nhất cũng như cách chúng tôi phát hiện ra rằng các phiên bản EC2 không tốt cũng không xấu và các phiên bản EBS là tùy chọn ổn định. Nếu bạn thấy điều này thú vị, hãy nhớ tweet nó. Ngoài ra, đừng quên theo dõi chúng tôi để cập nhật thường xuyên

30 Tháng Tư, 2019

Tiếp theo →

MACH được sắp xếp để bán lẻ (Microservices, API-First, Cloud Native SaaS, Headless)

Trong toàn ngành Bán lẻ, các nguyên tắc MACH và Liên minh Mach ngày càng trở nên phổ biến. MACH là gì và tại sao nó được chấp nhận cho Bán lẻ? . Nó là viết tắt của Microservices, API-First, Cloud-Native SaaS và Headless. Tuyên ngôn của Liên minh MACH là. “Công nghệ doanh nghiệp chứng minh tương lai và thúc đẩy trải nghiệm kỹ thuật số hiện tại và tương lai" Liên minh MACH và việc tạo ra bộ nguyên tắc này bắt nguồn từ ngành Bán lẻ. Một số trong số 5 người đồng sáng lập của Liên minh MACH là các công ty công nghệ xây dựng cho các trường hợp sử dụng bán lẻ. ví dụ: commercetools là một nền tảng thương mại có thể kết hợp để bán lẻ (được xây dựng hoàn toàn trên MongoDB). MongoDB đã là thành viên của Liên minh MACH từ năm 2020, với tư cách là thành viên “người hỗ trợ”, nghĩa là việc sử dụng công nghệ của chúng tôi có thể cho phép triển khai các nguyên tắc MACH trong kiến ​​trúc ứng dụng. Điều này là do lớp dữ liệu được xây dựng trên MongoDB là lý tưởng làm cơ sở cho kiến ​​trúc MACH. Các thành viên trong nhóm Giải pháp Công nghiệp của chúng tôi ngồi trong hội đồng tiếp thị, tăng trưởng và công nghệ MACH, đồng thời tích cực tham gia vào việc đẩy mạnh việc áp dụng MACH trong Ngành Bán lẻ MACH là gì, tại sao nó lại quan trọng đối với ngành bán lẻ? . Điều này là do bản chất cạnh tranh của doanh nghiệp dẫn đến sự đổi mới - điều quan trọng là các cửa hàng bán lẻ có thể phản ứng nhanh với các công nghệ mới (e. g. NFT, VR, AI) để chiếm thị phần và đi trước các đối thủ. Các nhà bán lẻ đã nhận ra rằng để có thể cung cấp trải nghiệm mới và giá trị gia tăng cho khách hàng, họ phải cắt giảm chi phí hoạt động dẫn đến tăng chi phí và xây dựng chức năng tiêu chuẩn có thể mua hoặc sử dụng lại. Đây là nơi lợi ích của MACH xuất hiện - đó là tất cả về việc tăng khả năng cung cấp sự đổi mới một cách nhanh chóng đồng thời giảm chi phí và rủi ro hoạt động. dịch vụ vi mô. Một cách tiếp cận để xây dựng các ứng dụng trong đó các chức năng kinh doanh được chia thành các thành phần nhỏ hơn, độc lập được gọi là dịch vụ. Các dịch vụ này hoạt động độc lập và thường được phát triển và triển khai độc lập. Điều này có nghĩa là sự cố hoặc ngừng hoạt động của một dịch vụ siêu nhỏ sẽ không ảnh hưởng đến dịch vụ khác và các nhóm có thể phát triển song song, tăng hiệu quả. API-Đầu tiên. Một phong cách phát triển trong đó việc chia sẻ và sử dụng dữ liệu thông qua API (giao diện lập trình ứng dụng) được xem xét đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình phát triển. Điều này có nghĩa là các dịch vụ được thiết kế để hỗ trợ việc chia sẻ thông tin dễ dàng trong toàn tổ chức và khả năng kết nối đơn giản giữa các hệ thống. SaaS gốc trên đám mây. Các giải pháp SaaS dựa trên đám mây là các ứng dụng do nhà cung cấp quản lý được phát triển trong và cho đám mây, đồng thời tận dụng tất cả các khả năng mà đám mây cung cấp, chẳng hạn như lưu trữ được quản lý hoàn toàn, bảo mật tích hợp, tự động mở rộng quy mô, triển khai liên khu vực và cập nhật tự động. Những điều này rất phù hợp với kiến ​​trúc MACH vì việc áp dụng chúng có thể giảm chi phí vận hành và giải phóng các nhà phát triển cho công việc gia tăng giá trị như trải nghiệm khách hàng độc đáo mới. không đầu. Tách giao diện người dùng khỏi giao diện người dùng để giao diện người dùng (hoặc “phần đầu”) có thể được tạo hoặc lặp lại mà không phụ thuộc vào giao diện người dùng. Thực tế là các lớp được kết hợp lỏng lẻo giúp giảm thời gian tiếp thị cho các giao diện người dùng mới và khuyến khích sử dụng lại các dịch vụ back-end cho nhiều mục đích. Nó cũng loại bỏ rủi ro thay đổi trong dài hạn vì các dịch vụ có thể hoạt động độc lập. MongoDB đến từ đâu? . đạt được tuân thủ MACH. Mô hình dữ liệu, kiến ​​trúc và chức năng của chúng tôi hỗ trợ các tổ chức CNTT xây dựng theo các nguyên tắc kiến ​​trúc này. Trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số, khi một nhà bán lẻ đang hiện đại hóa một khối nguyên khối thành kiến ​​trúc dựa trên vi dịch vụ, họ đang tìm kiếm một lớp dữ liệu sẽ cho phép tăng tốc độ phát triển và thay đổi. MongoDB là cơ sở dữ liệu "được mong muốn nhất" trong 4 năm chạy trên khảo sát nhà phát triển của Stack Overflow - điều này là do mô hình tài liệu của chúng tôi ánh xạ tới cách các nhà phát triển đang suy nghĩ & viết mã, đồng thời tính linh hoạt cho phép thay đổi lặp đi lặp lại lớp dữ liệu. Khi xem giao tiếp dựa trên API, định dạng chuẩn cho API là JSON, một lần nữa ánh xạ tới mô hình tài liệu của MongoDB. Ý tưởng với phát triển ưu tiên API là phát triển với API - tại sao không lưu trữ dữ liệu theo cách bạn sẽ cung cấp dữ liệu đó bằng API. Điều này làm giảm độ phức tạp và tăng hiệu suất. Các sản phẩm Cloud Native và SaaS đã trở thành tiêu chuẩn khi các nhà bán lẻ muốn giảm bớt công việc quản lý và bảo trì. MongoDB Atlas, cung cấp cơ sở dữ liệu dưới dạng dịch vụ, đảm bảo 99. 995% thời gian hoạt động, chuyển đổi dự phòng tự động và tự phục hồi, đồng thời cho phép các kỹ sư DevOps tạo cơ sở dữ liệu trong vài phút hoặc bằng API/tập lệnh. Nhiều công ty phần mềm bán lẻ cũng được xây dựng trên MongoDB Atlas- ví dụ như các công cụ thương mại, cung cấp giải pháp thương mại điện tử dưới dạng sản phẩm SaaS. Kiến trúc không đầu yêu cầu lớp dữ liệu có khả năng thích ứng và thay đổi cho khối lượng công việc mới. Khả năng thay đổi lược đồ trong thời gian chạy, không có thời gian chết, làm cho mô hình tài liệu của MongoDB trở nên lý tưởng cho việc này. Hiệu suất và khả năng mở rộng quy mô cho những "người đứng đầu" mới cũng rất quan trọng. MongoDB được biết đến như một cơ sở dữ liệu hiệu suất cao và có thể tự động mở rộng theo chiều dọc hoặc mở rộng theo chiều ngang một cách liền mạch. Vì vậy, MongoDB trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà bán lẻ chọn áp dụng kiến ​​trúc MACH (xem hình 1 bên dưới). Là một cơ sở dữ liệu có mục đích chung với hiệu suất cao, ngôn ngữ truy vấn biểu cảm phong phú và lập chỉ mục phụ, MongoDB thực sự phù hợp với vai trò là một lớp dữ liệu vì nó có khả năng xử lý các nhu cầu vận hành và phân tích của ứng dụng. Hình 1. Ví dụ về kiến ​​trúc MAC Muốn biết thêm? . Microservices API-First Cloud-Native SaaS Headless

MongoDB có phải là một công ty tốt không?

MongoDB là một công ty như thế nào?

Văn hóa của MongoDB là gì?

Giám đốc điều hành của MongoDB là ai?