Обязанности:
Наша команда строит платформу непрерывного сбора профилей на базе собственного решения. Мы работаем над улучшением производительности, добавляем новые фичи и интеграции с другими компонентами телеметрии (алерты, трейсы, метрики). Основная задача предоставлять продукт, позволяющий всем разработчикам Ozon находит узкие места для оптимизации своих сервисов. Вам предстоит: Поддерживать и улучшать собственное решение, изменять архитектуру под непрерывный рост нагрузки. Работать над стабильностью и находить места оптимизации для сокращения потребления ресурсов. Реализовать такие фичи, как более частый сбор профилей (сейчас 2 минуты, планируем каждые 30 секунд), интегрироваться с алертингом, реализовать детект аномального потребления памяти, cpu и так далее, экземпляры, сравнение профилей. Работать над сжатием профилей и придумать более компактное хранение в базе данных. Засетапить и поддерживать профайлинг в Ozon банке. Подключать к профайлингу новые k8s кластера и работать над улучшением деплоя компонентов. Исследовать нетривиальные баги и фиксить их. Мы ожидаем: Умение писать чистый и производительный код на Go. Опыт написания Unit тестов. Опыт в разработке высоконагруженных, отказоустойчивых, распределенных систем. Знания docker/kubernetes: умение создавать ресурсы, смотреть логи, выполнять команды в контейнере. Опыт с CI/CD, знание helm, qbec или kustomize приветствуется. Опыт работы с Unix подобными операционными системами. Умение работать с мониторингом и трейсингом (Prometheus + Grafana + OpenTelemetry/Jaeger): писать алерты, делать запросы, инструментировать сервисы метриками и трейсами. Почему у нас может быть интересно: Мы активно улучшаем существующую платформу профайлинга на базе собственного решения. Ресерчим существующие решения, такие как Parca, Pyroscope и привносим новые фичи, которые могут быть нам полезны. Сервис сбора профилей является достаточно высоконагруженным сервисом: мы собираем порядка 1gb профилей в секунду. Мы выделяем около 1500Gb оперативки и 200 ядер компонентам для сбора профилей каждые 2 минуты. Планируем делать сбор каждые 30 секунд, что потребует более сложных оптимизаций. Наш продукт настроен и оптимизирован так, чтобы переживать DC-1. Мы сами разворачиваем большинство компонентов в kubernetes, что дает полное понимание, как работает система.Похожие вакансии