Конференция завершена. Ждем вас на HighLoad++ в следующий раз!

Считаем параллельно – ищем моноид

Архитектуры, масштабируемость

Базы данных / другое
Оптимизация производительности
Распределенные системы
Алгоритмы и их сравнение
Синхронизация данных, параллельная обработка, CDN
Big Data и Highload в Enterprise

Доклад отклонён

Целевая аудитория

Искатели идей горизонтально масштабируемых алгоритмов

Тезисы

В Enterprise сплошь и рядом встречается ситуация, когда алгоритм горизонтально не масштабируется потому, что выражается итерацией, где следующий шаг зависит от результата предыдущего. Как следствие, вместо идеоматичного SQL с пользовательской агрегатной функцией over partition by приходится писать императивный код. Таким "очевидно немасштабируемым" примером является простая и понятная с первого взгляда неотрицательная сумма в складском учёте.

В докладе через принятие магии математики мы пройдём от стадии отрицания самой возможности склеить вычисления неассоциативной операции к просветлению — силой моноида превратим алгоритм в параллельный MapReduce. И постараемся выявить основной ингредиент в рецепте приготовления подобных алгоритмов.

Денис Гроцев

Спортмастер

Получил PhD по Computer Science в области надёжности ПО и формальной верификации в 2010. Работал в банках и логистических компаниях. Предпочитаю задачи 1000-кратного ускорения алгоритмов и SQL запросов. Увлекаюсь созданием клавиатур.

Спортмастер

Спортмастер технологичен. Сейчас работаю над системой управления рабочим временем сотрудников. В рамках неё достиг 1000-кратного ускорения NP-трудной задачи составления расписаний по сравнению с реализацией на OptaPlanner.

Видео

Другие доклады секции

Архитектуры, масштабируемость