Обязанности:
Наша команда строит платформу трейсинга на базе опенсорс решения OpenTelemetry и Jaeger. Мы планируем переходить на собственную реализацю, для сокращения потребления ресурсов. Добавляем новые фичи, тем самым предоставляя более качественный и очень важный продукт для всех разработчиков Ozon. На стек Golang Kubernetes Prometheus Grafana OpenTelemetry/Jaeger Вы будете Улучшать функционал сэмплирования трейсов, чтобы собирать только важные, ценные трейсы и при этом держать трафик в районе 10-12 Гб в секунду Поддерживать, оптимизировать и масштабировать графы зависимостей Добавлять новый функционал Осуществлять полный переход на OpenTelemetry, отказ от Jaeger Сохранять больше трейсов во время нагрузочного тестирования Улучшать поиск трейсов: возможность находить аномалии, отклонения, потенциальные проблемы по трейсам в интерфейсе трейсинга Улучшать платформенную библиотеку: обогащение новым функционалом Поддерживать и развивать другие связанные компоненты трейсинга Поддерживать трейсинга в банковском контуре Осуществлять интеграцию с алертингом, мониторингом, сервисом непрерывного сбора профилей Осуществлять интеграцию с AI и много ресерчить Нам важно Умение писать чистый и производительный код на Go Наличие опыта в написании Unit тестов Наличие опыта в разработке высоконагруженных, отказоустойчивых, распределенных систем Наличие знаний docker/kubernetes: уметь создавать ресурсы, смотреть логи, выполнять команды в контейнере Наличие опыта с CI/CD, знание helm, qbec или kustomize приветствуется Понимание и опыт работы с Unix подобными операционными системами Умение работать с мониторингом (Prometheus + Grafana): писать алерты, делать запросы, инструментировать сервисы метриками Почему у нас может быть интересно: Мы активно улучшаем существующую платформу трейсинга на базе OpenTelemetry и Jaeger и начали процесс переезда на собственное решение У нас один из самых высоконагруженных сервисов в компании. Агенты для сбора трейсов установлены на около 3000 серверов, которые в пике отправляют 10Gb трейсов в секунду Коллекторам выделено порядка 22Tb оперативной памяти и 2700 ядер У нас много ресерча существующих решений, а также активно думаем над новыми фичами, интеграциями, чтобы облегчить поиск узких, аномальных мест нашим разработчикам Мы используем свою базу данных, которая изначально была разработана под хранение логов. Есть возможность оптимизировать части связанные с хранение, поиском и так далее Наш продукт настроен и оптимизирован так, чтобы переживать DC-1 Мы сами разворачиваем большинство компонентов в k8s кластерах, что дает полное понимание, как работает системаПохожие вакансии