Twitter zveřejnil Zipkin - trackovací nástroj pro distribuované systémy

Zdroják » Zprávičky » Twitter zveřejnil Zipkin – trackovací nástroj pro distribuované systémy

Twitter zveřejnil Zipkin – trackovací nástroj pro distribuované systémy

Nálepky:

Různé

Twitter zveřejnil projekt Zipkin – „distributed tracing system“, který slouží ke sledování výkonu systémů v distribuovaném prostředí. Twitter tento systém původně vyvinul pro své vlastní účely a zveřejňuje ho pod Apache 2 licencí. Inspiraci pro Zipkin byl podobný projekt Google Dapper.

Martin Hassman

Martin Hassman založil a řadu let vedl magazín Zdroják, absolvoval VŠCHT Praha, pořádal řadu konferencí, pomáhal s rozšířením otevřených technologií, byl u založení projektů CZilla, Dáme roušky a dalších. Vymyslel a dva roky vedl dobrovolnický projekt Movapp pod Česko.Digital. Nyní pracuje jako produktový manažer v datové platformě Golemio.cz.

Komentáře

Odebírat

0 Komentářů

Nejstarší

Nejnovější Most Voted

Inline Feedbacks

Zobrazit všechny komentáře

Bun v benchmarku mikroservisních frameworků: JavaScript na úrovni Rustu?

JavaScript se v backendu dlouho bral jako kompromis mezi výkonem a pohodlím vývoje. Nové benchmarky ale ukazují, že se tahle rovnice může rychle měnit. Runtime Bun se v testech mikroservisních frameworků výkonově dotáhl na špičkové Rust frameworky a výrazně překonal klasický Node.js s Expressem. Co za tím stojí a znamená to konec pomalého JavaScriptu na serveru?

Jak si doma postavit vlastní server a k čemu je vlastně dobrý

Vlastní cloud, zálohy, mediální centrum nebo VPN přístup odkudkoliv. To všechno může běžet u vás doma na jednom nenápadném stroji. V tomto článku si ukážeme, jak si postavit domácí server od nuly, proč použít Docker místo virtualizace a jak během pár hodin rozjet služby, které běžně nahrazuje placený cloud.

Jak si nainstalovat AI lokálně: kdy to dává smysl a kdy je to zbytečná práce

Lokální AI znamená plnou kontrolu nad daty, modelem i infrastrukturou – ale také odpovědnost za výkon a údržbu. Podíváme se na to, jak si AI spustit na vlastním stroji, jaké nástroje a modely dnes existují a kdy se lokální přístup skutečně vyplatí.