Компания LinkedIn в 2011 году разработала брокер сообщений Kafka. Сейчас Kafka — это отказоустойчивая распределенная стриминговая платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет хранить, обрабатывать и доставлять огромные объемы данных в реальном времени.

Apache Kafka
Распределенные системы, как правило, состоят из множества сервисов: одни генерируют события (метрики, логи, события мониторинга, служебные события и т. д.), другие хотят эти данные получать. Kafka — гибрид распределенной базы данных и брокера сообщений с возможностью горизонтального масштабирования. Kafka собирает у приложений данные, хранит их в своем распределенном хранилище, группируя по топикам, и отдает компонентам приложения по подписке. При этом сообщения хранятся на различных узлах-брокерах, что обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость.

Топик — это способ группировки потоков сообщений в хранилище по категориям. Сервисы публикуют сообщения определенной категории в топик, а потребители подписываются на топик и читают из него сообщения. Для каждого топика Apache Kafka ведет лог сообщений, который может быть разбит на несколько разделов. Разделы — это последовательность сообщений топика в порядке поступления.

Сообщения сохраняются в так называемом журнале, долговременной упорядоченной структуре данных. Записи в журнал можно только добавлять, их нельзя ни изменять, ни удалять, а информация считывается слева направо, что гарантирует правильный порядок элементов.

Apache Kafka — это не СУБД в чистом виде, несмотря на то что она обеспечивает атомарность, согласованность, изолированность и долговечность хранимых данных, а также предоставляет возможность избирательного доступа к данным с помощью KSQL — SQL-движка на базе API Kafka Streams. Платформу используют как журнал фиксации и интеграционный центр для множества внешних СУБД и хранилищ.


Kafka vs RabbitMQ
Kafka часто сравнивают с другим популярным программным брокером сообщений и системой управления очередями — RabbitMQ. Обе системы используются для обмена информацией между приложениями, работают по схеме «издатель — подписчик» и обеспечивают репликацию сообщений. Однако они реализуют принципиально разные модели доставки сообщений: Kafka — pull (получатели сами достают из топика сообщения), а RabbitMQ — push (отправляет сообщения получателям).

Также RabbitMQ удаляет сообщение после доставки, а Kafka хранит его до запланированной очистки журнала. Таким образом, Apache Kafka сохраняет текущее и все прежние состояния системы и может использоваться как достоверный источник исторических данных. Это позволяет множеству потребителей читать одни и те же данные независимо, и такой паттерн удобен, например, в event-driven-системах.

У RabbitMQ очень гибкое управление очередями сообщений (маршрутизация, шаблоны доставки, мониторинг получения), но при большой нагрузке это приводит к снижению производительности. Поэтому для сбора и агрегации событий из множества источников, метрик и логов лучше использовать Apache Kafka, а RabbitMQ подходит для быстрого обмена сообщениями между несколькими сервисами.

Где применяется Kafka
Основное назначение Apache Kafka — это централизованный сбор, обработка, безопасное хранение и передача большого количества сообщений от отделенных друг от друга сервисов. Эта распределенная, горизонтально масштабируемая платформа обычно применяется там, где очень много больших неструктурированных данных:

• Масштабные IoT/IIoT-системы, характеризующиеся архитектурой с множеством датчиков, сенсоров, контроллеров и других конечных устройств.
• Системы аналитики. Например, Kafka используется в компаниях IBM и DataSift в качестве коллектора для мониторинга событий и трекера потребления потоков данных пользователями в режиме реального времени.
• Финансовые системы. Используют финансовые организации: Сбербанк, Тинькофф, Альфа-Банк, ING Bank.
• Социальные сети. В Twitter Kafka — часть инфраструктуры потоковой обработки, а в LinkedIn используется для потоковой передачи данных о деятельности и операционных показателях приложений.
• Системы геопозиционирования. Foursquare — для передачи сообщений между онлайн- и офлайн-системами, а также для интеграции средств мониторинга в свою big data инфраструктуру на базе Hadoop.
• Телеком-операторы. ВымпелКом, МТС, Ростелеком и др.
• Онлайн-игры. Например, Demonware, подразделение Activision Blizzard — для обработки логов пользователей.

Самый простой пример: с помощью Apache Kafka можно собирать логи сеансов от клиентов в потоковом режиме или логи с физических файлов журналов с серверов, а затем помещать их в одном месте, например в HDFS — файловой системе Apache Hadoop. Также Apache Kafka позволяет построить конвейер данных, чтобы с помощью алгоритмов машинного обучения извлекать из сырой информации сведения, ценные для бизнеса.

Managed Service for Apache Kafka
Создание, настройка и управление кластерами Apache Kafka — очень сложная задача, требующая внимания сертифицированных специалистов. В Yandex.Cloud брокер сообщений предоставляется как управляемый сервис, управление и обслуживание которого производится на стороне облачной платформы. Пользователь может создавать и настраивать кластеры для решения своих задач, а управление брокерами, обновление и оптимизация работы Apache Kafka происходит автоматически.

Возможности управляемого сервиса Managed Service for Apache Kafka в Yandex.Cloud:

• Быстрое добавление брокеров в кластер.
• Распределение брокеров кластера между зонами доступности.
• Быстрое изменение ресурсов высокодоступной конфигурации без остановки работы и потери данных.
• Настройка политики очистки лога, типа сжатия и максимального количества сообщений для эффективного использования вычислительных, сетевых и дисковых ресурсов.
• Настройка репликации для обеспечения отказоустойчивости.
• Анализ метрики и состояния кластера.
• Автоматическая замена узлов кластера при отказе.
• Шифрование соединений при помощи протокола TLS. Механизм SASL контролирует доступ пользователей к топикам по спискам контроля доступа (ACL).
• Соответствие требованиям 152-ФЗ, индустриальным стандартам ISO и GDPR.

Managed Service for Apache Kafka вместе с другими управляемыми сервисами Yandex.Cloud позволяет создавать на облачной платформе витрины данных. Например, Yandex Managed Service for ClickHouse отлично справляется с обработкой запросов к большим объемам данных, Yandex Data Proc автоматически создаст и настроит кластеры Spark, Hadoop и другие компоненты, а Yandex DataLens позволит визуализировать эти данные и построить отчеты. С помощью Apache Kafka можно поставлять данные напрямую в ClickHouse без дополнительной разработки.

console.cloud.yandex.ru/link/managed-kafka/

Yandex.Cloud в Telegram
Облако растёт: мы добавляем новые сервисы и продукты, расширяем Marketplace, пишем документацию. Ожидаемо вместе с Yandex.Cloud растёт количество вопросов у пользователей. Большую их часть закрывают документация и техподдержка. Но есть ситуации, когда совет нужен прямо сейчас, и вопросы, на которые лучше ответят практики.

На этот случай мы собрали каналы и чаты в Telegram, где говорим об облаке — общие, для отдельных сервисов, с оповещениями и дискуссиями. Они не заменят поддержку, но помогут найти решение и поделиться идеями.

Telegram-каналы
Главный канал Yandex.Cloud
Все новости и обновления платформы.
t.me/yandexcloudnews

Alert-канал Yandex.Cloud.
Оповещения о доступности сервисов и инцидентах.
t.me/yandexcloudalerts

Telegram-чаты
Главный чат Yandex.Cloud
Обсудить любой вопрос о платформе и пообщаться с участниками сообщества.
t.me/yandexcloud_chat

Чат Yandex Serverless Ecosystem
Functions, API Gateway, Message Queue и другие компоненты экосистемы.
t.me/YandexCloudFunctions

Чат Yandex Database
NewSQL СУБД и бессерверные вычисления на её основе.
t.me/yandexdatabase_ru

Чат Yandex DataSphere
ML-разработка в облаке.
t.me/yandex_datasphere

Чат Yandex DataLens
Всё, что волнует аналитика: графики, дашбоорды, датасеты.
t.me/YandexDataLens

Чат Yandex Monitoring
Алёртинг, выгрузка метрик и облачный мониторинг.
t.me/yandexmonitoring_ru

Подписывайтесь, присоединяйтесь, делитесь опытом. В чатах интереснее обсуждать новости и проще задать вопрос.

Безопасность
Платформа Yandex.Cloud получила подтверждение соответствия международному стандарту безопасности данных платежных карт PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) и высшему уровню защищенности персональных данных УЗ-1. Теперь вы можете хранить и обрабатывать в облаке данные платежных карт, а также медицинские, специальные и биометрические данные.
storage.yandexcloud.net/yc-compliance/conformance_ru_new.pdf

На странице Безопасность мы выложили все подтверждающие документы и описали, как построена архитектура для соответствия PCI DSS в Yandex.Cloud.
cloud.yandex.ru/security

Yandex Certificate Manager
Сервис для управления TLS-сертификатами Yandex Certificate Manager теперь интегрирован с Yandex Monitoring.
Monitoring позволяет отправлять сервису метрики по сертификатам, а также настраивать алерты для этих метрик. Из метрик можно узнать, сколько дней осталось до истечения сертификата, о его неработоспособности и текущее потребление квоты. Вы можете наблюдать за графиками метрик на сервисных или собственных дашбордах и подписываться на оповещения через email или sms.

Yandex Managed Service for MongoDB
Изменились политики резервного копирования в Yandex Managed Service for MongoDB. Для автоматических резервных копий можно выбрать период хранения от 7 до 35 дней, а для ручных копий бессрочно. Функционалность находится на стадии Preview.

Yandex Instance Groups
Обновились стратегии остановки виртуальных машин. Можно выбрать две опции остановки: принудительную (PROACTIVE) или деликатную (OPPORTUNISTIC):

• Если выбрана принудительная стратегия, Instance Groups самостоятельно выбирает, какие виртуальные машины остановить.
• При деликатной стратегии Instance Groups не останавливает виртуальные машины, а ожидает выполнения некоторых условий.

Yandex Object Storage
Теперь вы можете управлять облачных хранилищем из мобильного приложения Yandex.Cloud.

Terraform
Вышло несколько улучшений TerraForm для сервисов управляемых баз данных, Yandex Virtual Private Cloud, Yandex Compute Cloud и Yandex Object Storage.

Новые образы в Marketplace
В Yandex Cloud Marketplace вышли новые образы операционных систем с поддержкой GPU:

• CentOS 7 GPU
• Ubuntu 16.04 LTS GPU
• Ubuntu 18.04 LTS vGPU
• Ubuntu 18.04 LTS GPU
• Debian 10 GPU
• CentOS 8 GPU
• Ubuntu 20.04 LTS GPU

Для сервиса визуализации и анализа данных DataLens появился новый партнерский коннектор от компании Albato. С его помощью вы можете настроить интеграцию с более чем 100 различных сервисов и приложений:
Albato 130+ интеграций

Мероприятия
26 января состоялся вебинар по практическому применению Serverless. Мы показали, как интегрировать сервисы Yandex.Cloud с голосовыми технологиями компании Voximplant, и рассказали, зачем это нужно.
Набираем обороты после большого отдыха. В феврале вас ждут 5 мероприятий, посвященных безопасности, ML-технологиям и речевой аналитике. Регистрация уже открыта.
cloud.yandex.ru/events

Публикации в СМИ
За какими трендами в развитии речевых технологий следить в 2021 году
Менеджер по развитию ML-сервисов Yandex.Cloud Никита Ткачев рассказал о главных трендах в развитии речевых технологий в 2021 году и о том, что дает бизнесу их кастомизация. rb.ru/opinion/rechtehnologij-v-2021/

Как облачные технологии помогают медицине меняться
Руководитель направления по работе с клиентами медицинского сектора платформы Yandex.Cloud Евгений Михайленко рассказал о востребованных направлениях развития облачных технологий в медицине. hightech.fm/2020/12/24/clouds-medicine

Коронакризис гонит финансистов в облака
Руководитель по работе с финансовым сектором Yandex.Cloud Александр Черников рассказал про развитие облачных технологий и их применение в финансовой сфере. nbj.ru/publs/upgrade-modernizatsija-i-razvitie/2020/12/29/koronakrizis-gonit-finansistov-v-oblaka/index.html

Истории успеха
Как сервис Yandex Vision помог роботизировать логистические задачи
С применением робота ElectroNeek Studio и Yandex Vision крупной торгово-промышленной компании удалось существенно ускорить работу с документами на отгрузку. Робот справляется с внесением и проверкой данных в восемь раз быстрее человека — всего за 30 секунд. Ошибок при внесении данных теперь не возникает, и сотрудникам не надо тратить время на проверку и исправления. cloud.yandex.ru/cases/electroneek

Как в МОЭК создали систему для автоматического приема показаний счетчиков по телефону
Команде разработки МОЭК требовалось оптимизировать две внутренние задачи, одна из которых заставляла пользователей тратить много времени на звонки в компанию, а вторая отнимала много времени у сотрудников контакт-центра. Всего за месяц штатными специалистами были разработаны все алгоритмы, и система заработала на производстве. cloud.yandex.ru/cases/moek

Как Авто.ру провел экзамен по ПДД с помощью serverless-технологий
Компания foobar.engineering использовала serverless-технологии от Yandex.Cloud для реализации социального проекта «Большой экзамен ПДД» на сервисе Авто.ру. Благодаря выбору Yandex Cloud Functions и Yandex Database разработчики занимались только кодом, а не переживали за настройку и поддержку серверов с приложением, масштабирование и добавление ресурсов СУБД. cloud.yandex.ru/cases/autoru

Как биоинформатики Genotek разработали сервис генеалогических деревьев
Биоинформатики компании Genotek с помощью Yandex Cloud Functions разработали новый сервис для создания генеалогических деревьев. Применение serverless-подхода позволило биоинформатикам сосредоточиться только на написании или интеграции кода и не задумываться о производительности, обслуживании и масштабировании баз данных. cloud.yandex.ru/cases/genotek-genealogical-tree

Сервис визуализации и анализа данных DataLens становится ещё более удобным и доступным. Мы упростили тарифы, добавили поддержку SQL-запросов в датасетах и множество очень полезных функций, о которых просили пользователи. Подробнее в нашей статье.
cloud.yandex.ru/services/datalens

Простые тарифы
С 1 февраля внутренние сессии становятся бесплатными, а для внешних сессий исчезает повышающий коэффициент, при этом фактические лимиты на них остаются прежними. Теперь использовать DataLens в связке с управляемыми базами данных Yandex Cloud можно бесплатно и без ограничений по количеству пользователей и сессий. Подробности в документации.

Функции геокодирования — GEOCODE и GEOINFO.
cloud.yandex.ru/docs/datalens/function-ref/GEOCODE
cloud.yandex.ru/docs/datalens/function-ref/GEOINFO
Переход на новую тарификацию происходит с началом нового расчетного периода в течение февраля. Уточнить расчетный период для своего аккаунта DataLens можно в разделе Биллинг.
Пример:
15.12.2020 — Пользователь активировал DataLens.
15.01.2021 — Начнется новый расчетный период и продлится до 14.02.2021 по старым тарифам.
15.02.2021 — Начнется новый расчетный период по новым тарифам.

SQL-запросы в датасетах
Теперь источник данных датасета можно определять произвольными запросами SQL над подключениями к ClickHouse, PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Oracle. Текст запроса при обращении к источнику данных исполняется в виде подзапроса.

Строго рекомендуется:

• Ограничить права пользователя, прописанного в подключении, до read-only.
• Ограничить права на подключение до «Исполнения для всех пользователей», которые не должны иметь права на выполнение произвольного запроса.
• Ограничить права на связанные с подключением датасеты до «Исполнения для всех пользователей», которые не должны иметь права на выполнение произвольного запроса.

Включить использование подзапросов в качестве источника можно в настройках подключения.


Новый коннектор Albato в Marketplace
Мы запускаем новый партнерский коннектор от компании Albato. С его помощью вы можете настроить интеграцию с более чем 100 различных сервисов и приложений.
cloud.yandex.ru/marketplace/products/f2euehocmctm48ni9dvu
Как настроить подключение коннектора от Albato читайте в инструкции на сайте партнера.
blog.albato.ru/podklyuchenie-i-nastrojka-datalens/

Новые возможности разметки текста
Теперь вы можете создавать ссылки из текстовых полей при помощи функции URL(), например для таблиц и тултипов карт.

Затем такое поле можно использовать в визуализации и оно будет выглядеть как гиперссылка:

cloud.yandex.ru/docs/datalens/function-ref/markup-functions

Пагинация
В плоские таблицы добавлена пагинация. Для новых таблиц она будет включаться автоматически.


Оконные функции
Теперь доступны скользящие и нарастающие суммы, доли от общей суммы и отдельной группы измерений, ТОПы и многое другое. Отметим:

• Оконные функции работают над показателями (полями с агрегацией). Измерения могут быть использованы в дополнительных аргументах, например, определяющих группировку.
• Часть агрегатных функций также могут быть использованы как оконные: SUM, SUM_IF, AVG, AVG_IF, MAX, MIN, COUNT, COUNT_IF.

Ниже несколько примеров.

Важно
Использование скользящих функций, в том числе RSUM() и MAVG(), требует обязательной явной сортировки измерений (в секции Сортировка).
cloud.yandex.ru/docs/datalens/function-ref/window-functions

Функции AGO и LAG, или как посмотреть в прошлое
Стали доступны новые функции AGO() и LAG(), которые позволят решать следующие задачи:

• Вывод значения показателя N периодов назад.
• Подсчёт прироста показателя, как отношение показателя в текущем и предыдущем периодах.
• Ссылка в формуле на значение предыдущей строки.

Настройки осей
Расширены настройки в секциях осей X и Y. На данный момент есть возможность:

• работать с логарифмической шкалой;
• переименовывать оси;
• скрывать и менять направление подписей;
• управлять сеткой и масштабом оси;
• менять направление подписей.

Тёмная тема
В DataLens появилась возможность автоматического переключения темы интерфейса в зависимости от настроек операционной системы. Включается в настройках оформления консоли Yandex.Cloud.


DataLens в Telegram
У вас есть вопросы или хотите обсудить использование сервиса DataLens? Приходите в наш уютный чат в Telegram.
t.me/YandexDataLens

Скидки до 55% ко Дню компьютерщика
В то время пока влюблённые шлют друг другу поздравления с Днём святого Валентина, IT специалисты отмечают профессиональный праздник — «ENIAC Day» или «День компьютерщика». Так совпало, что именно 14 февраля в 1946 году, был представлен первый компьютер ENIAC (Electrical Numerical Integrator And Calculator), который стал прототипом современных компьютеров.
В честь ENIAC Day мы подготовили праздничную распродажу, которая влюбит в себя щедрыми скидками для новых заказов и бонусами при продлении уже активных услуг.
friendhosting.net/promo/eniac2021.php

Для новых заказов
Не упустите свой шанс заказать VDS или виртуальный хостинг со скидкой 55%. Для получения скидки во время заказа используйте промо-код eniac
Обратите внимание, что скидка активируется исключительно для первого периода оплаты, поэтому для получения максимальной выгоды рекомендуем совершить заказ на максимальный период действия промо-кода, который составляет 6 месяцев.

Для заказов сделанных до начала акции
Если у Вас уже есть VDS или виртуальный хостинг, то Вы также можете получить бонус: продлите заказ на год (при продлении на 12 месяцев будет учитываться скидка 10% + скидка по программе лояльности автоматически) и получите в подарок 1 месяц бесплатно.
Для получения бонуса необходимо создать запрос в финансовый отдел.
Не упустите шанс сделать новый заказ или продлить уже активный с большой скидкой. Акция проходит с 14.02.2021 по 28.02.2021 года включительно.

Просто для истории.

cp.fastpanel.direct
fastpanel.direct

Читать дальше →

Личный кабинет, которым ежедневно пользуются наши клиенты, в январе существенно преобразился. Рассказываем об основных изменениях.

Новая главная страница со сводкой информации


На главной странице личного кабинета теперь размещается только основная информация: активные услуги, неоплаченные счета, баланс счёта и бонусный баланс, а также запросы в поддержку и последние посты из нашего блога.

Улучшения страницы хостинг-аккаунта
Страница управления хостинг-аккаунтом получила ссылки на полезную информацию, а также более интуитивно понятное отображение используемых ресурсов. Скоро мы добавим и возможность выполнять базовые действия, такие как создание сайтов, БД и почтовых ящиков прямо в личный кабинет.


Обновлённый раздел биллинга
Раздел биллинга обновился сразу по нескольким направлениям: это и новая страница, показывающая неоплаченные счета, а также и страница, на которой можно увидеть информацию о каждом из счетов.

Главная страница раздела биллинга теперь выглядит вот так:


А страница конкретного счёта, вот так:


Улучшилась и страница непосредственно оплаты счёта, теперь ориентироваться между способами оплаты стало проще:


Улучшения формы заказа услуг
Давние наши клиенты наверняка помнят, что выбор новых услуг в личном кабинете представлял собой печальное зрелище. Была и неактуальная информация, да и в целом процесс выбора новой услуги был неудобен.

Мы постарались исправить этот недочёт и выпустили первое обновление страницы выбора услуги, а также формы заказа. Теперь они выглядят так:



Новые улучшения на подходе!
Совсем скоро мы обновим форму регистрации доменных имён, она станет простой и красивой. Форма заказа услуги также получить второе обновление.

Хотите помочь нам сделать личный кабинет ещё лучше? Приглашаем Вас поделиться мнением о том, что же нужно улучшить здесь.
x5x.host/opinion.html

Приложения, выполняющие операции с малой задержкой и интенсивным вводом-выводом, должны запускаться на виртуальных машинах с высокопроизводительным хранилищем, тесно связанным с вычислительными ресурсами. Это особенно важно для приложений, построенных на основе аналитики в реальном времени, электронной коммерции, игр, социальных сетей и рекламных платформ. Пользовательские типы машин в Compute Engine не только позволяют подключать высокопроизводительные локальные твердотельные накопители, но и дают гибкость в настройке виртуальных машин в соответствии с конкретными потребностями вашей рабочей нагрузки.

Сегодня мы рады объявить о том, что вы можете подключить локальные твердотельные накопители емкостью 6 и 9 ТБ к виртуальным машинам N2 Compute Engine второго поколения с большим количеством операций ввода-вывода в секунду за доллар. Локальный твердотельный накопитель емкостью 9 ТБ обеспечивает до 2,4 миллиона операций ввода-вывода в секунду и пропускную способность 9,4 ГБ / с при задержках прямого подключения на любой виртуальной машине N2 с 24 или более виртуальными ЦП. А поскольку вы можете прикрепить эти твердотельные накопители к любой форме виртуальной машины N2 (включая пользовательские формы), вы можете определить точную виртуальную машину, которая нужна вашему приложению с точки зрения ЦП, ОЗУ и твердотельного накопителя. Вам не нужно подключать больше ЦП и памяти, чем требуется для вашей рабочей нагрузки с интенсивным вводом-выводом или хранилищем, поэтому вы можете оптимизировать специально для IOPS / $ или плотности / $ — или их комбинации.



Максимальная производительность хранилища с меньшим количеством виртуальных ЦП
Для виртуальных машин N1 доступны локальные твердотельные накопители емкостью 6 и 9 ТБ, что позволяет достичь максимальных 2,4 миллиона операций ввода-вывода в секунду с 32 виртуальными ЦП или более. С виртуальными машинами N2 вам потребуется всего 24 виртуальных ЦП для обеспечения такой же производительности. Это означает, что общая стоимость владения виртуальных машин N2 на 7% выше, чем у виртуальных машин N1.

Некоторые приложения предоставляют гибкость для дальнейшей оптимизации производительности при разной глубине очереди ввода-вывода или разных размерах блоков. Использование инструментов тестирования производительности, таких как FIO, может помочь вам сделать оптимальный выбор. Как показано ниже, внутреннее тестирование демонстрирует, что локальные твердотельные накопители обеспечивают стабильную производительность в широком диапазоне конфигураций, которые могут потребоваться для ваших рабочих нагрузок.



Максимальная пропускная способность
Подключение локального SSD к виртуальной машине также является хорошей стратегией для рабочих нагрузок, требующих высокой пропускной способности хранилища. Как видно из диаграмм ниже, локальный SSD может обеспечивать пропускную способность, близкую к максимальной, при широком диапазоне размеров блоков (4K, 16K, 128K) и глубины ввода-вывода, в зависимости от потребностей ваших баз данных и приложений.



Начни сегодня
Стоимость локальных твердотельных накопителей взимается за ГБ независимо от виртуальной машины, к которой они подключены. Посетите нашу страницу с ценами, чтобы узнать о ценах для вашего региона. Локальные твердотельные накопители емкостью 6 и 9 ТБ теперь обычно доступны как на виртуальных машинах N2, так и на N2D. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей документацией для локальных SSD. Если у вас есть вопросы или отзывы, посетите страницу «Получение помощи».
cloud.google.com/compute/disks-image-pricing
cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd
cloud.google.com/compute/docs/getting-support

Когда мы анонсировали наш API v2 в прошлом году, мы были рады получить отзывы непосредственно от нашего замечательного сообщества разработчиков. Мы учли ваши отзывы и работали над улучшением не только API, но и всей нашей экосистемы. Мы уже наблюдаем широкое распространение API v2, и сегодня мы рады сообщить, что API v2 стал общедоступным!

Что нового в общедоступной версии?
Наши официальные драйверы с открытым исходным кодом и документация по API теперь по умолчанию будут иметь версию 2. Конечная точка API v1 будет по-прежнему поддерживаться, но будет рассматриваться в режиме обслуживания.

Новые функции Vultr's API v2

• Ресурсы имеют действия CRUD с дизайном RESTful.
• Повышенная производительность с более гибкими ограничениями скорости
• Новая разбивка на страницы на основе курсора для упрощения работы со списком.
• Повсеместные улучшенные соглашения об именах
• Мы добавили и расширили существующие сообщения об ошибках.
• Идентификаторы ресурсов стандартизированы до UUID v4.
• Использует согласованный и правильно сформированный JSON.
• И больше! См. Полную документацию по API v2 по адресу: www.vultr.com/api/

Улучшения открытого исходного кода
Принципы, представленные APIv2, включая дизайн RESTful, улучшенное ограничение скорости и разбиение на страницы, чудесным образом распространились на наши инструменты и клиенты с открытым исходным кодом. Вот почему мы перевели наши проекты с открытым исходным кодом на использование API v2 в качестве новой основы. Вы можете просмотреть наши инструменты с открытым исходным кодом на порталах Vultr Github и Kubernetes.

Согласованный опыт работы с панелью инструментов
Взаимодействие с клиентским порталом также перешло в стиль API v2 ID. При просмотре ваших экземпляров, блочного хранилища или балансировщиков нагрузки вы заметите, что идентификаторы V2 — это то, что передается как ссылка. Это обеспечивает согласованное поведение между нашей информационной панелью, API и нашими инструментами.

Информация о поддержке API v1
API v2 стал API по умолчанию для использования при взаимодействии с Vultr. Хотя мы продолжим поддерживать API v1 и не объявляем дату окончания срока службы (EOL) сегодня, мы намерены отказаться от этой конечной точки в будущем и предоставить уведомление как минимум за 6 месяцев до EOL. Мы настоятельно призываем всех, кто в настоящее время использует API v1, начать процесс перехода на API v2. Обратите внимание, что версия v1 была обновлена ​​и теперь включает идентификаторы v2, которые могут помочь в процессе перехода.

Готовы узнать больше?
Чтобы получить дополнительную информацию и начать работу с API v2, посетите нашу документацию по API или попробуйте наши инструменты с открытым исходным кодом на нашей странице GitHub.

http://www.vultr.com