Caso de Uso: eBuddy

   Nessas três últimas publicações da matéria de Sistemas de Informação, o blog trará trechos de uma entrevista cedida pelos responsáveis das implantações do Cassandra nas empresas em que trabalham. Começaremos com o caso do eBuddy.

   Confira parte da entrevista do Planeta Cassandra com Eric Zoerner, desenvolvedor de software sênior no eBuddy.

Fonte: http://planetcassandra.org/blogs/Upload/Post1f5ac37a-75b1-42c0-8354-d786483328c8/ebuddy_01.png

"Hoje temos aqui Eric Zoerner, desenvolvedor de software sênior no eBuddy. Eric, muito obrigado por se juntar a nós. Estou realmente ansioso para saber como você está utilizando o Cassandra. Para começar você poderia nos contar um pouco sobre o que é o eBuddy e o que ele faz?

Sim, o eBuddy tem uma plataforma de mensagens, que é compatível com aplicativos moveis e uma interface web para envio através da Internet como um substituto do SMS, apresenta também mensagens de mídia, descobre a localização de outros contatos e vários outros recursos. Nós agora estamos nos concentrando em apoiar conversas em grupo com controle de compartilhamento de mídias e locais. É uma aplicação social híbrida baseada no envio de mensagens.

Excelente. Isso é como multi-plataforma?

Sim. nós atualmente damos suporte a iPhone, Android e web.

Como o Cassandra é incorporado a essa mistura no eBuddy?

Usamos o Cassandra como o principal banco de dados para vários serviços diferentes. Mas também usamos o MySQL e Hadoop para armazenamento de dados. Para o Cassandra nos usamos para os dados de usuários e para encontrar novos contatos, com o serviço de descoberta. Utilizamos também para armazenamento de sessões persistentes. Além disso usamos para o histórico de mensagem e para um banco de dados Geo Hashing para descoberta de localização, onde você pode encontrar pessoas que estão nas proximidades que estão utilizando o XMS, que é o nome do nosso aplicativo de mensagens.

Muito interessante. Então em seguida ele armazena a localização real no Cassandra?

Sim, usando o Geo Hashing armazenamos o hash das redes baseadas em latitude e longitue.

Muito legal. Houve uma outra tecnologia que você avaliou ou comparou com o Cassandra antes de adota-lá?

Sim, nós também tivemos um olhar mais atento ao HBase como uma possibilidade e, finalmente, decidimos, pelo Cassandr por uma série de razões, por ser escrito em Java, open source e facilidade de adicionar e remover nós. A fácil configuração foi uma das grandes coisas, na medida em que é simples levantar e executar em comparação as outras soluções. Nós também usamos Hadoop em nossa empresa, mas nós usamos isso para para o nosso armazenamos de dados, um propósito bastante diferente.

Você poderia compartilhar com a gente um pouco com o que se parece sua implementação?

Nós temos basicamente três diferentes classes de máquinas que usamos em três grupos diferentes. Um deles é o nosso serviço de dados do usuário onde usamos quatro hosts e temos um fator de replicação de três. Isso com oito núcleos Hyperthreading RAID 10 discos e 48GB de RAM. Isso faz parte do mesmo cluster com nossas máquinas de armazenamento de dados, o que é, na verdade, apenas uma máquina, mas em um Data Center separado. Usamos isso para cálculo de sugestão de segundo grau. Nós também usamos Neo4J isso em conjunto para os cálculos gráficos. Essa máquina tem drives SSD de 2,1 terabytes e 48GB de RAM. Então nós temos nosso cluster de armazenamento de sessão persistente, o que é de quatro máquinas, 64 gigas, 12 núcleos com tecnologia hyperthreading e também SSDs, dois SSDs de 256 gigas.

Você está utilizando replicação em múltiplos datas centers?

Apenas para o nosso data warehouse. Temos o nosso cluster de dados do usuário, que também é utilizado para o histórico das mensagens e que está ligado à nossa máquina data warehouse no mesmo cluster em um data center separado, onde apenas enviamos uma réplica para a máquina data warehouse para que ele possa usar isso informações para o cálculo de segundo grau das sugestões. Então nós usamos os dados com os três réplicas como nosso banco de dados primário de produção."


Fonte: Planet Cassandra, Disponível em <http://planetcassandra.org/blog/ebuddy-uses-cassandra-as-geo-hashing-database-for-location-discovery/>, Acesso em 04 de fevereiro de 2015.