19 têtes de l'hydre. Grande revue du programme

La conférence se tiendra à Saint-Pétersbourg les 11 et 12 juillet. Hydra, dédiée au développement de systèmes parallèles et distribués. L'attrait d'Hydra réside dans le fait qu'elle regroupe d'éminents chercheurs (que l'on trouve généralement uniquement lors de conférences scientifiques à l'étranger) et des ingénieurs praticiens reconnus, au sein d'un vaste programme à l'intersection de la science et de la pratique.

Hydra est l'une de nos conférences les plus importantes de ces dernières années. Elle a été précédée d'une préparation sérieuse, du choix des intervenants et des présentations. La semaine dernière, à ce sujet, une interview a été publiée sur Habr avec le directeur de la société JUG.ru Group, Alexeï Fiodorov (23derevo).

Nous avons déjà parlé sur trois participants majeurs, pionniers de la théorie des systèmes distribués - Leslie Lamport, Maurice Herlihy et Michael Scott. Il est temps de parler plus en détail de l'ensemble du programme !

Motivation

Si vous êtes programmeur, vous êtes d'une manière ou d'une autre confronté à la programmation multithread et aux calculs distribués. Les spécialistes dans ces domaines y travaillent directement, mais la distribution se manifestent implicitement partout : dans tout ordinateur multicœur ou service distribué, il y a quelque chose qui exécute des calculs en parallèle.

Il existe de nombreuses conférences qui explorent divers aspects de la programmation appliquée. À l'autre bout du spectre, nous avons des écoles scientifiques spécialisées, qui à travers des cours exposent d'énormes volumes de théorie complexe. Par exemple, parallèlement à Hydra, à Saint-Pétersbourg se tient l'école SPTDC.. À la conférence Hydra, nous avons tenté de rassembler la pratique rigoureuse, la science, et tout ce qui se trouve à leur croisement.

Réfléchissez à cela : nous vivons une époque incroyable, où l'on peut rencontrer en personne les fondateurs du domaine scientifique et technique qui nous occupe. Les physiciens ne rencontreront ni Newton ni Einstein — le train est parti. Mais parmi nous vivent encore ceux qui ont créé les fondements de la théorie des systèmes distribués, qui ont imaginé des langages de programmation populaires et qui ont d'abord concrétisé tout cela en prototypes fonctionnels. Ces personnes n'ont pas abandonné leur travail à mi-chemin, elles s'attaquent actuellement à des problèmes contemporains dans des universités et des entreprises mondialement reconnues, et elles sont aujourd'hui parmi les plus grandes sources de connaissances et d'expérience.

D'un autre côté, la possibilité de les rencontrer reste généralement purement théorique : peu d'entre nous peuvent surveiller constamment les événements publics dans une université de Rochester pour ensuite se rendre aux États-Unis et revenir pour une conférence avec Michael Scott. Rencontrer tous les participants à Hydra coûterait une petite fortune, sans compter l'immense perte de temps (bien que cela ressemble à une quête intéressante).

D'un autre côté, nous avons de nombreux ingénieurs de pointe qui travaillent actuellement sur des problèmes actuels des systèmes distribués, et ils ont certainement des choses à raconter. Mais voilà le problème : ils travaillent, et leur temps est précieux. Oui, si vous êtes employé chez Microsoft, Google ou JetBrains, la probabilité de croiser un des conférenciers célèbres lors d'un événement interne augmente considérablement, mais en général — non, ce n'est pas quelque chose qui arrive tous les jours.

Ainsi, la conférence Hydra remplit une tâche importante que la plupart d'entre nous ne peuvent accomplir seuls — elle réunit en un même endroit et à un même moment des personnes dont les idées ou la communication pourraient transformer votre vie. J'admets que tout le monde n'a pas besoin de systèmes distribués, ni de concepts fondamentaux complexes. On peut passer toute sa vie à programmer des CRUD en PHP et rester tout à fait heureux. Mais pour ceux qui en ont besoin — c'est votre chance.

Il s'est déjà écoulé pas mal de temps depuis la première annonce de la conférence Hydra sur Habr. Pendant ce temps, un énorme travail a été accompli — et voilà, nous avons une liste presque complète de toutes les présentations. Pas de longs algorithmes monotâches, juste du pur matériel distribué ! Passons aux choses sérieuses et regardons ce que nous avons maintenant en main.

Keynotes

Les keynotes ouvrent et clôturent les journées de la conférence. Généralement, le but de la keynote d'ouverture est de définir l'esprit général et la direction de la conférence. La keynote de clôture résume et explique comment vivre avec les connaissances et compétences acquises pendant les jours de la conférence. Le début et la fin : ce qui sera le mieux retenu et a donc une importance accrue.

Cliff Click — L'algorithme K/V distribué H2O

Cliff est une légende dans le monde de Java. À la fin des années 90, pour sa thèse de doctorat, il a écrit un travail intitulé «Combining Analyses, Combining Optimizations», qui est devenu, après un certain temps, la base pour le HotSpot JVM Server Compiler. Deux ans plus tard, il travaillait déjà chez Sun Microsystems sur la JVM et a montré au monde entier que le JIT avait sa place. Toute cette histoire sur le fait que Java est l'un des runtimes modernes les plus rapides avec les optimisations les plus intelligentes et les plus rapides a commencé avec Cliff Click. Au début, on pensait que si quelque chose était accessible à un compilateur statique, cela ne valait même pas la peine d'être jitifié. Grâce aux travaux de Cliff et de son équipe, tous les nouveaux langages ont commencé à être créés avec l'idée de la compilation JIT par défaut. Bien sûr, ce n'était pas une tâche pour une seule personne, mais Cliff a joué un rôle très important dans ce processus.

Dans son discours d'ouverture, Cliff parlera de son autre projet — H20, une plateforme en mémoire pour l'apprentissage automatique distribué et évolutif à des fins industrielles. Plus précisément — d'un stockage distribué de paires « clé-valeur » à l'intérieur de celle-ci. C'est un stockage très rapide avec une multitude de propriétés intéressantes (la liste exacte se trouve dans la description), qui permettent d'utiliser de telles solutions dans les mathématiques de streaming de grandes données.

Une autre présentation que fera Cliff — L'expérience de la mémoire transactionnelle matérielle Azul. Une autre partie de sa biographie — dix ans de travail chez Azul, où il a mis à jour et amélioré de nombreuses choses dans le matériel et la pile technologique d'Azul : compilateurs JIT, runtime, modèle de threads, gestion des erreurs, gestion de la pile, interruptions matérielles, chargement de classes, et ainsi de suite — vous voyez ce que je veux dire.

La partie la plus intéressante a commencé lorsqu'ils ont créé le matériel pour les grandes entreprises — un superordinateur pour exécuter Java. C'était une pièce assez innovante, spécifiquement conçue pour Java, qui a des exigences particulières — barrières mémoire pour lecture pour un ramasse-miettes à faible pause, tableaux avec vérification de limites, appels virtuels… L'une des technologies les plus intéressantes — la mémoire transactionnelle matérielle. Tout le L1 de chacun des 864 cœurs pouvait participer à une écriture transactionnelle, ce qui est particulièrement important pour la gestion des verrous en Java (les blocs synchronisés peuvent fonctionner en parallèle tant qu'il n'y a pas de conflit réel en mémoire). Mais la belle idée a été confrontée à la dure réalité — et dans cette présentation, Cliff expliquera pourquoi le HTM et le STM ne conviennent pas très bien aux besoins pratiques des calculs multithreads.

Michael Scott — Structures de données doubles

Michael Scott — professeur en Informatique à l'Université de Rochester, avec laquelle son destin l'a lié depuis 34 ans, et à l'Université du Wisconsin–Madison, il a été doyen pendant cinq ans. Il mène des recherches dans le domaine de la programmation parallèle et distribuée ainsi que dans la conception de langages, et enseigne cela aux étudiants.

Le monde entier connaît Michael grâce à son manuel «Programming Language Pragmatics», dont la dernière édition est sortie relativement récemment — en 2015. Son travail «Algorithms for scalable synchronization on shared-memory multiprocessors» a reçu a reçu le prix Dijkstra comme l'une des œuvres les plus reconnues dans le domaine du calcul distribué et est disponible dans la bibliothèque en ligne de l'Université de Rochester. Vous pouvez également le connaître comme l'auteur de l'algorithme de Michael-Scott dans «Simple, Fast, and Practical Non-Blocking and Blocking Concurrent Queue Algorithms».

En ce qui concerne le monde de Java, c'est un cas particulier : avec Doug Lea, il a développé ces algorithmes non bloquants et les files d'attente synchrones, sur lesquels reposent les bibliothèques Java. C'est exactement ce dont traitera le discours d'ouverture «Structures de données doubles» — l'intégration de ces structures dans Java SE 6 a permis d'améliorer les performances par dix java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor. Si vous êtes déjà curieux de savoir ce que sont ces fameuses «Structures de données doubles», il existe un travail correspondant.

Maurice Herlihy — Blockchains et l'avenir de l'informatique distribuée

Maurice Herlihy — lauréat de deux prix Dijkstra. Le premier — pour son travail sur «Wait-Free Synchronization» (Université Brown), et le second, plus récent — «Transactional Memory: Architectural Support for Lock-Free Data Structures» (Université Virginia Tech). Le prix Dijkstra est attribué pour des travaux dont l'importance et l'impact ont été visibles pendant au moins dix ans, et il est clair que Maurice est l'un des spécialistes les plus connus dans ce domaine. Actuellement, il est professeur à l'Université Brown et possède de nombreuses réalisations dignes d'un long paragraphe.

Lors de ce discours de clôture, Maurice parlera de la théorie et de la pratique des systèmes distribués basés sur les blockchains du point de vue des classiques de l'informatique distribuée et de la manière dont cela simplifie de nombreux problèmes connexes. Il s'agit d'une conférence strictement liée au thème — pas du tout sur le buzz du minage, mais plutôt sur comment nos connaissances peuvent être étonnamment efficaces et pertinentes pour diverses tâches.

En juillet 2017, Maurice est déjà venu en Russie pour l'école SPTDC, a participé au meetup JUG.ru, et vous pouvez regarder l'enregistrement sur YouTube :

Programme principal

Voici un aperçu des présentations incluses dans le programme. Certaines sont décrites en détail, d'autres de manière plus concise. Les descriptions longues concernent principalement les présentations en anglais, qui nécessitent des références à des travaux scientifiques, des terminologies sur Wikipédia, etc. Vous pouvez voir la liste complète sur le site de la conférence. La liste sur le site sera mise à jour et complétée.

Leslie Lamport — Q & A

Leslie Lamport est l'auteur d'ouvrages fondamentaux en informatique distribuée. «LaTeX» signifie «Lamport TeX». C'est lui qui a introduit pour la première fois, en 1979, le concept cohérence séquentielle, et son article «How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs» a reçu le prix Dijkstra.

C'est la partie du programme au format le plus inhabituel, car il ne s'agit même pas d'une présentation, mais d'une session de questions et réponses. Lorsque une grande partie du public est déjà familiarisée (ou peut le devenir) avec divers travaux basés sur «la théorie de Lamport», ses propres articles et présentations, il est crucial d'utiliser tout le temps disponible pour une communication directe.

L'idée est simple : vous regardez sur YouTube deux présentations : «Programming Should Be More Than Coding» et «If You’re Not Writing a Program, Don’t Use a Programming Language» et vous préparez au moins une question, pendant que Leslie répond.

Nous avons déjà transformé la première de ces deux vidéos en article de hub. Si vous n'avez pas une heure pour regarder la vidéo, vous pouvez rapidement lire tout cela sous forme de texte.

À noter : il y a beaucoup plus de vidéos avec Leslie Lamport sur YouTube. Par exemple, il existe un excellent cours sur TLA+. Une version hors ligne de tout ce cours est disponible sur la page d'accueil de l'auteur, et sur YouTube, il l'a transférée pour un visionnage plus pratique sur les appareils mobiles.

Martin Kleppmann — Synchronisation des données entre les appareils des utilisateurs pour une collaboration distribuée

Martin Kleppmann est chercheur à l'Université de Cambridge, travaillant sur les CRDT et la vérification formelle des algorithmes. Le livre de Martin «Designing Data-Intensive Applications», publié en 2017, a rencontré un grand succès et est devenu un best-seller dans le domaine du stockage et du traitement des données. Kevin Scott, CTO chez Microsoft, a un jour déclaré: «Ce livre devrait être obligatoire pour les ingénieurs développeurs. C'est une ressource rare qui allie théorie et pratique, aidant les développeurs à concevoir et à mettre en œuvre plus intelligemment l'infrastructure et les systèmes de traitement des données.» Quelque chose de similaire a été dit par le créateur de Kafka et CTO de Confluent, Jay Kreps.

Avant de se lancer dans la recherche académique, Martin a travaillé dans l'industrie et cofondé deux startups prospères :

• Rapportive, dédié à l'affichage du profil social des contacts de votre e-mail, acheté par LinkedIn en 2012 ;
• Go Test It, un service pour tester automatiquement des sites web dans différents navigateurs, acheté par RedGate en 2009.

En général, bien que Martin soit moins connu que nos conférenciers principaux, il a déjà réussi à contribuer au développement de l'informatique distribuée ainsi qu'à l'industrie.

Dans cette présentation, Martin parlera d'un sujet plus proche de ses recherches académiques. Dans Google Docs et autres logiciels similaires pour la coédition de documents, la « coédition » fait référence à la tâche de réplication : chaque utilisateur a sa propre réplique d'un document commun, qu'ils modifient ensuite, et toutes les modifications sont envoyées aux autres participants. Les modifications des documents hors ligne entraînent une incohérence temporaire du document par rapport aux autres participants, et la resynchronisation nécessite de gérer des conflits. C'est précisément pour cela qu'existent les types de données répliquées sans conflit (CRDT), en réalité, une notion assez nouvelle, dont le principe a été formulé seulement en 2011. Cette présentation aborde ce qui s'est passé depuis dans le monde des CRDT, quelles sont les dernières réalisations et discute de l'approche pour créer des applications « first-local » en général et de l'utilisation de la bibliothèque open-source Automerge en particulier.

La semaine prochaine, nous publierons sur Habr un long entretien avec Martin, cela promet d'être intéressant.

Pedro Ramalhete — Structures de données sans attente et transactions sans attente

Pedro travaille chez Cisco et développe des algorithmes parallèles depuis environ dix ans, y compris des mécanismes de synchronisation, des structures de données sans verrou et sans attente, et tout ce que vous pouvez imaginer à ce sujet. Ses intérêts scientifiques et techniques actuels se concentrent sur les constructions universelles, la mémoire transactionnelle logicielle, la mémoire persistante et des technologies similaires permettant de réaliser des applications fiables, évolutives et tolérantes aux pannes. Il est également l'auteur d'un blog largement reconnu dans des cercles restreints Concurrency Freaks.

La plupart des applications multithread fonctionnent actuellement sur des structures de données parallèles, allant de l'utilisation de files de messages entre acteurs à des structures de données indexées dans des stockages clé-valeur. Dans Java JDK, elles fonctionnent avec succès depuis de nombreuses années, et en C++, elles sont progressivement ajoutées.

La manière la plus simple de mettre en œuvre une structure de données parallèle est une implémentation séquentielle (monothread) où les méthodes sont protégées par des mutex. Cela est à la portée de n'importe quel débutant, mais présente des problèmes évidents en termes d'évolutivité et de performance. En revanche, les structures de données sans verrou et sans attente non seulement gèrent mieux les erreurs, mais ont également un meilleur profil de performance — cependant, leur développement nécessite une expertise approfondie et une adaptation à des usages spécifiques. Une seule ligne de code incorrecte peut suffire à tout faire échouer.

Comment faire en sorte qu'un non-expert puisse concevoir et mettre en œuvre de telles structures de données ? Il est connu que tout algorithme séquentiel peut être rendu sûr pour les threads par l'utilisation soit d'une construction universelle, soit de la mémoire transactionnelle. Les deux peuvent abaisser le seuil d'entrée pour résoudre ce problème. Cependant, ces deux solutions mènent généralement à une mise en œuvre inefficace. Pedro parlera de la façon dont ils ont réussi à rendre ces constructions plus efficaces et comment elles peuvent être utilisées pour des algorithmes.

Heidi Howard — Libération du consensus distribué

Heidi Howard — tout comme Martin, est chercheuse en systèmes distribués à l'Université de Cambridge. Sa spécialité concerne la cohérence, la résilience, la performance et le consensus distribué. Elle est surtout connue pour sa généralisation de l'algorithme Paxos appelé Paxos Flexible.

Rappelons que Paxos — une famille de protocoles visant à résoudre le problème du consensus dans un réseau de calculateurs non fiables, basée sur les travaux de Leslie Lamport. Ainsi, certains de nos intervenants travaillent sur des problèmes initialement proposés par d'autres de nos intervenants — et c'est merveilleux.

La possibilité de trouver un consensus entre plusieurs hôtes — pour l'adressage, le choix d'un leader, le blocage ou la coordination — est une question fondamentale des systèmes distribués modernes. Paxos est actuellement le moyen principal de résoudre les problèmes de consensus, et de nombreuses recherches sont menées pour étendre et optimiser l'algorithme en fonction de divers besoins pratiques.

Dans cet exposé, nous allons revisiter la base théorique de Paxos, en assouplissant les exigences initiales et en généralisant l'algorithme. Nous verrons que Paxos, en essence, n'est qu'une des options parmi un vaste éventail d'approches de consensus, et que d'autres points du spectre sont également très utiles pour construire de bons systèmes distribués.

Alex Petrov — Réduisez vos coûts de stockage avec la Réplication Transitoire et les Kourums Bon Marché

Alex est un expert en bases de données et en systèmes de stockage, et ce qui est le plus important pour nous — il est commiteur chez Cassandra. Actuellement, il travaille avec O'Reilly sur un livre intitulé Database Internals.

Pour les systèmes avec la cohérence éventuelle (en terminologie francophone — « cohérence à terme »), après la chute d'un nœud ou une séparation de réseau, il faut résoudre le dilemme suivant : continuer à exécuter des requêtes, sacrifiant la cohérence, ou refuser leur exécution en sacrifiant la disponibilité. Dans un tel système, les kourums, sous-ensembles d'hôtes qui garantissent qu'au moins un nœud contiendra la dernière valeur, peuvent devenir une bonne solution de compromis. Il est possible de supporter des pannes et la perte de connexion avec certains nœuds, tout en continuant à répondre avec les valeurs les plus récentes.

Cependant, tout a un prix. Le schéma de réplication par kourum implique un coût de stockage accru : il est nécessaire de conserver des données redondantes sur plusieurs nœuds à la fois pour garantir un nombre suffisant de copies disponibles au moment où un problème survient. Il s'avère qu'il n'est pas nécessaire de stocker toutes les données sur toutes les répliques. On peut réduire la charge sur le stockage en conservant les données uniquement sur une partie des nœuds, et utiliser des nœuds spéciaux (Réplica Transitoire) pour les scénarios de traitement des pannes.

Au cours de l'exposé, nous allons examiner Répliques Témoin, un schéma de réplication utilisé dans Spanner et Megastore, et l'implémentation de ce concept dans Apache Cassandra sous les noms Réplication Transitoire & Kourums Bon Marché.

Dmitry Vyukov — Goroutines exposées

Dmitri est développeur chez Google, travaillant sur le test dynamique en C/C++ et Go — Address/Memory/ThreadSanitizer, ainsi que sur des outils similaires pour le noyau Linux. Il a contribué à Go avec un planificateur de goroutines scalable, un poller réseau et un ramasse-miettes parallèle. Il est expert en programmation multithread et est l'auteur d'une douzaine de nouveaux algorithmes non-bloquants. Ceinture noire Intel.

Maintenant, parlons un peu de la présentation. Le langage Go a un support natif pour le multithreading sous la forme de goroutines (légers threads) et de canaux (queues FIFO). Grâce à ces mécanismes, il est très facile et agréable pour les utilisateurs d'écrire des applications modernes multithread, et cela semble magique. Comme nous pouvons le comprendre, il n'y a ici aucune magie. Dans cette présentation, Dmitri plongera dans les subtilités du fonctionnement du planificateur Go et montrera les secrets de la mise en œuvre de cette "magie". Au début, il donnera un aperçu des principaux composants du planificateur et expliquera comment cela fonctionne. Ensuite, nous examinerons de plus près des aspects spécifiques tels que les stratégies de stationnement/déstationnement et le traitement des appels système bloquants. Enfin, Dmitri partagera quelques suggestions d'améliorations pour le planificateur.

Dmitri Bugaychenko est Accélérer l'analyse distribuée des graphes à l'aide de croquis probabilistes et plus encore

Dmitri a travaillé pendant près de 9 ans dans l'externalisation, tout en restant en contact avec l'université et le milieu académique. L'analyse des grandes données chez Odnoklassniki a été pour lui une occasion unique de combiner sa formation théorique et ses bases scientifiques avec le développement de produits réels et demandés.

L'analyse distribuée des graphes a toujours été et reste un défi complexe : lorsque l'on a besoin d'obtenir des informations sur les connexions d'un sommet adjacent, il faut souvent transférer des données entre des machines, ce qui entraîne une augmentation du temps d'exécution et de la charge sur l'infrastructure réseau. Dans cette présentation, nous verrons comment obtenir un gain de performance substantiel en utilisant des structures de données probabilistes ou des faits tels que la symétrie des graphes d'amitié dans un réseau social. Tout cela sera illustré par des exemples de code sur Apache Spark.

Denis Ryscov est Réduisez vos coûts de stockage avec la Réplication Transitoire et les Kourums Bon Marché

Denis est développeur Cosmos DB, expert dans l'évaluation des modèles de cohérence, dans les algorithmes de consensus et dans les transactions distribuées. Il travaille actuellement chez Microsoft, et avant cela, il a travaillé sur des systèmes distribués chez Amazon et Yandex.

Dans cette présentation, nous explorerons les protocoles de transactions distribuées conçus au cours des dernières années, pouvant être implémentés côté client au-dessus de tout système de stockage supportant la mise à jour conditionnelle (compare and set). L'idée est que la vie ne s'arrête pas au commit en deux phases ; des transactions peuvent être ajoutées au-dessus de n'importe quelle base de données — au niveau de l'application, mais différents protocoles (2PC, Percolator, RAMP) présentent des compromis différents et ne sont pas gratuits.

Alexey Zinovyev — Tous les algorithmes ML ne parviennent pas au paradis distribué

Alexey (zaleslaw) — notre conférencier de longue date et membre des comités de programme d'autres conférences. Formateur praticien chez EPAM Systems, il est en contact avec Hadoop/Spark et autre Big Data depuis 2012.

Dans cette présentation, Alexey parlera des problèmes d'adaptation des algorithmes classiques d'apprentissage machine pour l'exécution en mode distribué, basé sur son expérience avec Apache Spark ML, Apache Mahout, Apache Flink ML et sur son expérience dans la création d'Apache Ignite ML. Alexey parlera également de l'implémentation d'algorithmes ML distribués dans ces frameworks.

Et pour conclure — deux présentations de la société Yandex sur Yandex Database.

Vladislav Kuznetsov — Yandex Database — comment nous assurons la tolérance aux pannes

Vladislav est développeur chez Yandex dans le groupe de plateforme distribuée. Yandex Database est un SGBD géo-réparti, tolérant aux pannes et évolutif horizontalement, capable de résister aux défaillances de disques, de serveurs, de racks et de centres de données sans compromettre la cohérence. Pour assurer la tolérance aux pannes, un algorithme propriétaire de consensus distribué est utilisé, ainsi qu'une série de solutions techniques qui seront détaillées dans la présentation. La présentation pourrait intéresser tant les développeurs de SGBD que ceux des solutions applicatives basées sur SGBD.

Semyon Checherinda — Transactions distribuées dans YDB

Semyon est développeur dans le groupe de plateforme distribuée chez Yandex, travaillant sur la possibilité d'une utilisation multi-locataire de l'installation YDB.

Yandex Database est conçue pour les requêtes OLTP et répond aux exigences ACID d'un système transactionnel. Dans ce rapport, nous examinerons l'algorithme de planification des transactions qui sous-tend le système transactionnel YDB. Nous étudierons les entités impliquées dans les transactions, qui établit l'ordre global des transactions, comment l'atomicité des transactions, leur fiabilité et un niveau d'isolation strict sont atteints. À travers un exemple de tâche courante, nous examinerons les implémentations des transactions utilisant le commit en deux phases et les transactions déterministes. Nous discuterons de leurs différences.

Et après ?

Le programme de la conférence continue de se remplir de nouveaux rapports. En particulier, nous attendons un rapport de Nikita Koval (ndkoval) de JetBrains et Oleg Anastasyev (m0nstermind) de la société Odnoklassniki. Nikita travaille sur des algorithmes pour les coroutines au sein de l'équipe Kotlin, tandis qu'Oleg développe l'architecture et des solutions pour des systèmes à haute charge sur la plateforme de la société Odnoklassniki. De plus, il y a encore 1 créneau conditionnellement vide, avec des candidats sur lesquels le comité de programme travaille actuellement.

La conférence Hydra se tiendra les 11 et 12 juillet à Saint-Pétersbourg. Les billets peuvent être achetés sur le site officiel. Nous attirons votre attention sur la disponibilité des billets en ligne - si vous ne pouvez pas, pour une raison quelconque, vous rendre en personne à Saint-Pétersbourg pendant ces jours-là.

Rendez-vous sur Hydra !

Source : habr.com