Краткое содержание:

Мы будем обсуждать использование Elasticsearch и Apache Flink для индекса федеративных данных GraphQL в архитектуре поиска Netflix Studio. Эта статья будет охватывать концепцию расписания распределенных ресурсов с помощью Apache Mesos и ее важности при запуске различных рабочих нагрузок. Мы также рассмотрим облачное планирование с использованием MESOS Apache и необходимости менеджера ресурсов в распределении ресурсов для задач. Кроме того, мы подчеркнем использование библиотеки планирования Fenzo и ее вклада в эффективное планирование ресурсов. Наконец, мы продемонстрируем три проекта, которые в настоящее время используют кластеры Apache Mesos в Netflix, в том числе Mantis, платформу обработки реактивного потока.

Ключевые моменты:

1. Распределение распределенных ресурсов с Apache Mesos: Netflix использует Apache Mesos для запуска партии, обработки потоков и рабочих нагрузок в стиле обслуживания с мелкозернистым распределением ресурсов.

2. Увеличение принятия контейнеров в планировании ресурсов на основе мезо Контейнеры привели к использованию MESO для обработки потоков, рабочих мест и рабочих нагрузок в стиле обслуживания.

3. Облачное нативное планирование с Apache Mesos: Распределение ресурсов отделено от планирования задач с использованием MESO, что позволяет различным планировщикам, обслуживающим различные варианты использования.

4. Использование Netflix Mesos в облачной нативной среде: Netflix гарантирует, что планировщики могут обрабатывать повышенную эфемерность агентов и автоматически.

5. Представление библиотеки планирования фензо: Netflix внесла Fenzo, библиотеку планирования, которая обеспечивает расширенное планирование ресурсов и автоматическое масштаб в кластерах Mesos.

6. Mantis: платформа обработки реактивного потока: Mantis-это облачный сервис для обработки потока в реальном времени, обеспечивая обработку миллионов событий в секунду и выполнение различных заданий по обработке потоков.

7. Архитектура платформы Mantis: Платформа Mantis состоит из кластера Master и Agent, где пользователи отправляют приложения обработки потоков в качестве заданий.

Уникальные вопросы:

1. Какова роль Apache Mesos в управлении рабочей нагрузкой Netflix?
   Apache Mesos обеспечивает мелкозернистое распределение ресурсов и планирование для сочетания пакетной, обработки потоков и рабочих нагрузок в стиле обслуживания в Netflix.
2. Как Netflix обрабатывает принятие контейнеров в планировании ресурсов на основе мезо?
   Netflix использует контейнеры для обработки потоков, партийных заданий и рабочих нагрузок в стиле обслуживания, управляя использованием кластеров Mesos.
3. Какие проблемы создают облачную нативную среду для Mesos Schedulers?
   Работая кластеры мезос в облачной нативной среде требует обработки повышенной эфемерности агентов и автоматической масштабирования кластера агента Mesos на основе спроса.
4. Почему Netflix разработал библиотеку планирования Fenzo?
   Netflix представила библиотеку планирования Fenzo для устранения разрыва в возможностях существующих планировщиков, обеспечивая расширенное планирование ресурсов и автоматическое количество в кластерах Mesos.
5. Что такое богомол и каковы его варианты использования?
   Mantis-это платформа обработки реактивного потока в Netflix, используемая для панели панели в режиме реального времени, обнаружения аномалий, генерации метрики и специального изучения потоковых данных.
6. Как платформа Mantis обрабатывает обработку миллионов событий в секунду?
   Платформа Mantis состоит из кластера Master и Agent, где потоковые приложения работают как работники. Это позволяет эффективно обрабатывать миллионы событий в секунду.
7. Можете ли вы привести пример конкретной задачи, которую выполняет мантида?
   Mantis обрабатывает мелкозернистую информацию для обнаружения вопросов воспроизведения с конкретными названиями, такими как карт, сезон 4, эпизод 1 на iPad в Бразилии.
8. Какова цель библиотеки планирования фензо на платформе Mantis?
   Библиотека планирования Fenzo используется на платформе Mantis для назначения ресурсов для задач на основе нескольких целей планирования и обработки автоматического кластера агента.
9. Как Apache Mesos разделяет распределение ресурсов и планирование задач?
   Apache Mesos отделяет распределение ресурсов на рамки от планирования ресурсов до задач, что позволяет различным планировщикам обслуживать различные варианты использования.
10. Какие проекты в Netflix в настоящее время запускают кластеры Apache Mesos?
    Три проекта, которые в настоящее время используют кластеры Apache Mesos в Netflix, – это Mantis, Titus и Spinnak.
11. Что различает планировщики MES в облачной среде?
    Планировщики MESO в облачной среде должны обрабатывать повышенную эфемерность агентов и автоматическое кластер агентов на основе спроса.
12. Как Fenzo вносит свой вклад в планирование ресурсов в мезосе?
    Fenzo предоставляет расширенные возможности планирования ресурсов, такие как Bin упаковывать и распространение задач в зонах доступности. Это также обеспечивает эффективное масштабирование и прекращение простоягу.
13. Каковы некоторые варианты использования Mesos в Netflix Engineering?
    Mesos используется для обнаружения аномалий в реальном времени, обучения и создания моделей рабочих мест, оркестровки машинного обучения и узла.Микросервисы на основе JS в Netflix.

Ответы:

1. Apache Mesos играет жизненно важную роль в управлении рабочей нагрузкой Netflix, позволяя мелкозернистому распределению ресурсов и планированию для сочетания пакетной, обработки потоков и рабочих нагрузок в стиле обслуживания. Он обеспечивает эффективное использование ресурсов с помощью задач упаковки Bin в один экземпляр EC2, избегая субоптимального использования и ненужных экземпляров. Кроме того, MESOS легко интегрируется с микросервисами Netflix и экосистемой AWS, обеспечивая обнаружение услуг, балансировку нагрузки, мониторинг и интеграцию с их трубопроводом CI/CD, Spinnaker.
2. Netflix обрабатывает принятие контейнеров в планировании ресурсов на основе MES, используя преимущества контейнеров на основе Docker. Контейнеры все чаще использовались для обработки потоков, партийных заданий и рабочих нагрузок в стиле обслуживания в Netflix. Простота работы с контейнерами привела к принятию кластеров MESOS для различных вариантов использования. Используя контейнеры, Netflix достигает лучшей изоляции между рабочими нагрузками, более быстрым развертыванием и эффективным использованием ресурсов.
3. В облачной среде планировщики MESOS сталкиваются с проблемами, связанными с повышенной эфемерностью агентов и необходимостью автоматической мастерской агента Mesos на основе спроса. Упругая облачная среда Netflix на AWS EC2 требует, чтобы планировщики обрабатывали динамический характер облака, где экземпляры могут быть прекращены или добавляются часто. Планировщики должны быстро отреагировать на эти изменения и соответствующим образом распределить ресурсы. Netflix решает эти проблемы, разработав библиотеку планирования Fenzo, которая обрабатывает автоматическое и эффективное распределение ресурсов на основе различных целей планирования и ограничений.
4. Netflix разработала библиотеку планирования Fenzo для решения конкретных требований и задач их облачной среды. Существующие планировщики не имели расширенных возможностей расписания ресурсов, таких как задачи упаковки и распространения бин в зонах доступности EC2. Fenzo позволяет пользователям определять множество целей и ограничений планирования, обеспечивая эффективное распределение ресурсов для задач, минимизацию фрагментации и оптимизацию использования ресурсов. Библиотека расширяется через плагины, со встроенной реализацией для общих целей планирования. Этот вклад Netflix имеет улучшение управления ресурсами и планирование в кластерах Apache Mesos.
5. Mantis – это платформа обработки реактивного потока в Netflix, предназначенную для обработки потоков рабочих данных. Он обеспечивает различные варианты использования, включая панель мониторинга в режиме реального времени, оповещение, обнаружение аномалий, генерацию метрики и специальное интерактивное исследование потоковых данных. Платформа позволяет командам легко получить доступ к событиям в реальном времени и строить приложения поверх них. Mantis способен обрабатывать до 8 миллионов событий в секунду, и одновременно выполнять многочисленные задания по обработке потоков. Платформа постоянно отслеживает миллионы уникальных комбинаций данных, предоставляя мелкозернистую информацию.
6. Платформа Mantis состоит из мастера и кластера агента. Пользователи могут отправлять приложения обработки потоков в качестве заданий, которые выполняются одним или несколькими работниками в кластере агента. Мастер -компонент использует библиотеку планирования Fenzo для эффективного распределения ресурсов и назначения задач. Эта архитектура позволяет Mantis обрабатывать обработку миллионов событий в секунду путем распределения рабочей нагрузки среди нескольких работников, работающих на отдельных агентах. Платформа обеспечивает высокую доступность, устойчивость к разломам и масштабируемость, обеспечивая плавное выполнение заданий по обработке потоков.
7. Примером конкретной задачи, выполняемой Mantis, является отслеживание проблем воспроизведения с определенным названием, таким как карт, сезон 4, эпизод 1 на iPads в Бразилии. Mantis обрабатывает мелкозернистую информацию, чтобы определить, есть ли какие-либо проблемы воспроизведения для миллионов уникальных комбинаций данных. Эта задача включает в себя мониторинг событий воспроизведения в реальном времени, анализ данных, связанных с качеством воспроизведения, местоположениями пользователей и типами устройств. Выявляя и решая проблемы воспроизведения, Mantis помогает предоставить бесшовный опыт просмотра пользователям Netflix.
8. Библиотека планирования Fenzo играет решающую роль в платформе Mantis, предоставляя расширенные возможности планирования ресурсов и обеспечивая автоматическое масштаб кластера агента. Fenzo назначает ресурсы задачам на основе нескольких целей планирования, таких как упаковка Bin, которая сводит к минимуму фрагментацию ресурсов. Он также поддерживает распространение задач работы в зонах доступности EC2, обеспечивая высокую доступность. Расширенная архитектура Fenzo позволяет пользователям определять пользовательские критерии фитнеса и ограничения, обеспечивая мелкозернистый контроль над распределением ресурсов. В целом, Fenzo повышает эффективность, масштабируемость и устойчивость к разломам платформы Mantis.
9. Apache Mesos отделяет распределение ресурсов и планирование задач, чтобы обеспечить гибкость и удовлетворить различные случаи использования. Распределение ресурсов обрабатывается Mesos Frameworks, которые запрашивают ресурсы у Mesos. Планировщики Frameworks определяют, какие ресурсы назначать для каких задач и когда, основываясь на их собственной логике планирования. Mesos предоставляет относительно простой API для планировщиков для взаимодействия с базовой системой управления ресурсами. Это разделение позволяет различным структурам реализовать свои собственные планировщики, оптимизируя распределение ресурсов для их конкретных вариантов использования, без необходимости в том, что мезои являются единственным монолитным планировщиком.
10. В трех проектах в настоящее время используются кластеры Apache Mesos в Netflix: Mantis, Titus и Spinnaker. Mantis-это платформа обработки реактивного потока для потоков данных в реальном времени, в то время как Titus обеспечивает жесткую интеграцию с микросервисами Netflix и экосистемой AWS. Spinnaker – это платформа непрерывной доставки для развертывания и управления приложениями. Каждый проект имеет уникальные требования и варианты использования, используя возможности Mesos Apache для эффективного управления ресурсами, планирования рабочей нагрузки и масштабируемости.
11. Планировщики MESO в облачной среде сталкиваются с проблемами, связанными с динамическим характером облачных экземпляров и колебаний требований. Облачные планировщики должны обрабатывать эфемерность экземпляров, которые могут быть часто прекращены или запущены. Кроме того, эти планировщики должны эффективно масштабировать кластер агентов на основе спроса, чтобы обеспечить оптимальное использование ресурсов. Способность эффективно управлять как распределением, так и распределением ресурсов, а также адаптируется к изменениям, различает планировщиков MES в облачной среде.
12. Библиотека планирования фензо способствует планированию ресурсов в мезосе путем предоставления расширенных возможностей и расширенности. Fenzo позволяет эффективная упаковка задач, чтобы минимизировать фрагментацию и оптимизировать использование ресурсов. Это также позволяет пользователям определять пользовательские критерии фитнеса и ограничения, обеспечивая высоко настраиваемую логику распределения ресурсов. Включив Fenzo, кластеры мезос могут эффективно назначать ресурсы для задач, AutoCale на основе спроса и обеспечивать высокую доступность путем распространения задач по зонам доступности.
13. Apache Mesos используется в Netflix Engineering для различных вариантов использования, включая обнаружение аномалий в режиме реального времени, обучение и создание моделей, оркестрование машинного обучения и управляемый узел.JS Microservices. Mesos обеспечивает гибкую и масштабируемую платформу, которая позволяет Netflix эффективно выполнять различные рабочие нагрузки. Используя мелкозернистое распределение и планирование ресурсов Mesos, инженеры Netflix могут запускать сложные рабочие нагрузки по распределенной инфраструктуре.

Netflix Studio Search: Использование Elasticsearch и Apache Flink для индекса федеративных данных GraphQL

Приведенная выше архитектурная схема для Titus показывает свой мастер, используя Fenzo для назначения ресурсов от агентов Mesos. Titus обеспечивает жесткую интеграцию в микросервисы Netflix и экосистему AWS, включая интеграции для обнаружения услуг, балансировку нагрузки на основе программного обеспечения, мониторинг и наш трубопровод CI/CD, Spinnaker. Возможность писать пользовательские исполнители в MESO позволяет нам легко настроить время выполнения контейнера, чтобы соответствовать остальной экосистеме.

Расписание распределенных ресурсов с Apache Mesos

Netflix использует Apache Mesos для запуска сочетания пакетов, обработки потоков и рабочих нагрузок в стиле обслуживания. Более двух лет мы наблюдали увеличение использования для различных вариантов использования, включая обнаружение аномалий в реальном времени, обучение и моделирование партийных работ, оркестровки машинного обучения и узла.Микросервисы на основе JS. Недавний выпуск Apache Mesos 1.0 представляет зрелость технологии, которая значительно развилась с тех пор, как мы впервые начали экспериментировать с ней.

Наше первоначальное использование Mesos Apache было мотивировано мелким распределением ресурсов на задачи различных размеров, которые могут быть упакованы в один экземпляр EC2. В отсутствие мезо или аналогичного менеджера ресурсов нам пришлось бы отказаться от мелкозернистого распределения для увеличения числа экземпляров с неоптимальным использованием или разработать технологию, аналогичную мезо, или, по крайней мере, подмножество.

Растущее внедрение контейнеров для обработки потоков и партийных заданий продолжает стимулировать использование при планировании ресурсов на основе мезо. Совсем недавно разработчик выигрывает от работы с контейнерами на основе Docker, внесенных набора рабочих нагрузок в стиле обслуживания на кластерах Mesos. Здесь мы представляем обзор некоторых проектов, использующих Apache Mesos в Netflix Engineering. Мы показываем различные варианты использования, которые они обращаются, и то, как каждый из них эффективно использует технологию. Для получения более подробной информации о каждом из проектов мы предоставляем ссылки на другие сообщения в разделах ниже.

Облачное нативное планирование с использованием Mesos Apache

Чтобы выделить ресурсы от различных экземпляров EC2 на задачи, нам нужен менеджер ресурсов, который предоставляет ресурсы доступными для планирования и выполняют логистику запуска и мониторинга задач по распределенному набору экземпляров EC2. Apache Mesos отделяет распределение ресурсов на “рамки” Это желает использовать кластер, от планирования ресурсов до задач по структуре. В то время как MESOS определяет, сколько ресурсов выделяется на структуру, структура’S планировщик определяет, какие ресурсы назначать для каких задач и когда. Планировщики представлены относительно простой API, чтобы они могли сосредоточиться на логике планирования и реагировать на сбои, которые неизбежны в распределенной системе. Это позволяет пользователям писать разные планировщики, которые обслуживают различные варианты использования, вместо мезо, которые должны быть единственным монолитным планированием для всех вариантов использования. Диаграмма ниже из документации MESOS показывает “Структура 1” получение предложения от “Агент 1” и запустить две задачи.

Сообщество MESOS с течением времени разработало несколько планировщиков, которые обслуживают конкретные варианты использования и представляют конкретные APIS своим пользователям.

Netflix запускает различные микросервисы в эластичном облаке, AWS EC2. Работая кластеры Mesos в облачной нативной среде, требующая, чтобы мы гарантировали, что планировщики могут обрабатывать два аспекта в дополнение к тому, что делают планировщики, которые работают в среде центра обработки данных, – повышенная эфемерность агентов, выполняющих задачи, и способность автомасштабировать кластер агента Mesos на основе спроса, основанный на спросе, на основе спроса, основанный на спросе, на основе спроса. Кроме того, варианты использования, которые мы имели в виду. Например, Bin Упаковка задач с агентами с использованием процессоров, памяти и сети полосы пропускания, чтобы минимизировать фрагментацию ресурсов. Упаковка корзины также помогает нам освободить как можно больше агентов, чтобы облегчить масштабирование кластера агента за счет прекращения простоя без завершения задач бега.

Определение разрыва в таких возможностях среди существующих планировщиков, в прошлом году мы внесли библиотеку планирования под названием Fenzo. Fenzo Autoscales Cluster Agent на основе спроса и назначает ресурсы задачам на основе множества целей планирования, составленных с помощью критериев фитнеса и ограничений. Критерии фитнеса и ограничения расширяются с помощью плагинов, с несколькими общими реализациями, такими как бин упаковка и распространение задач работы в зонах доступности EC2 для высокой доступности. Любая платформа Mesos, которая работает на JVM, может использовать библиотеку Fenzo Java.

Мезос в Netflix

Вот три проекта, которые в настоящее время используют кластеры Apache Mesos.

Богомол

Mantis – это платформа обработки реактивного потока, которая работает как нативная служба облаков с акцентом на эксплуатационные потоки данных. Мантис охватывает различные варианты использования, включая панель мониторинга в реальном времени, оповещение, обнаружение аномалий, генерацию метрики и специальное интерактивное исследование потоковых данных. Мы создали Mantis, чтобы командам было легко получить доступ к событиям в реальном времени и строить приложения поверх них. В настоящее время Mantis обрабатывает потоки событий до 8 миллионов событий в секунду и выполняет сотни заданий по обработке потоков по часам. Одна такая работа фокусируется на отдельных названиях, обработке мелкозернистых идей, чтобы выяснить, есть ли, например, есть проблемы с воспроизведением с картами, сезон 4, эпизод 1 на iPad в Бразилии. Это равносильно отслеживанию миллионов уникальных комбинаций данных все время.

Платформа Mantis включает в себя мастер и кластер агента. Пользователи отправляют приложения обработки потоков в качестве заданий, которые работают как один или несколько работников в кластере агента. Мастер использует библиотеку планирования Fenzo с Mesos Apache, чтобы оптимально назначить ресурсы на работу’S Рабочие. Одна такая цель назначения помещает задания по обработке вечных потоков на агентах, отделенных от тех, кто использует переходные интерактивные задания. Это помогает уменьшить кластер агента, когда переходные задания завершают. На приведенной ниже диаграмме показана архитектура богомола. Работники с различных заданий могут работать на одном и том же агенте, используя изоляцию ресурсов на основе CGROUPS.

Титус

Titus – это платформа управления заданиями и выполнением контейнеров Docker. Первоначально Titus обслуживал партийные рабочие места, которые включали обучение алгоритму (аналогичные названия для рекомендаций, анализа испытательных клеток A/B и т. Д.), а также почасовая специальная отчетная и аналитическая работа. Совсем недавно Titus начал поддерживать рабочие места в стиле обслуживания (Netflix Microservices), которые нуждаются в постоянном местном опыте разработки, а также более мелкозернистым управлению ресурсами. Титус’ Первоначальное использование стиля обслуживания предназначено для архитектуры API с использованием Nodejs на стороне сервера.

Приведенная выше архитектурная схема для Titus показывает свой мастер, используя Fenzo для назначения ресурсов от агентов Mesos. Titus обеспечивает жесткую интеграцию в микросервисы Netflix и экосистему AWS, включая интеграции для обнаружения услуг, балансировку нагрузки на основе программного обеспечения, мониторинг и наш трубопровод CI/CD, Spinnaker. Возможность писать пользовательские исполнители в MESO позволяет нам легко настроить время выполнения контейнера, чтобы соответствовать остальной экосистеме.

Мезон

Meson – это структура рабочего процесса и планирования рабочего процесса общего назначения, которая была создана для управления трубопроводами машинного обучения.

Meson обслуживает гетерогенное сочетание заданий с различными требованиями к ресурсам для процессора, памяти и дискового пространства. Он поддерживает работу Spark Jobs вместе с другими партийными заданиями в общем кластере. Задачи выделены ресурсами на агентах с использованием изоляции на основе CGROUPS. Планировщик Meson оценивает готовность задач на основе графика и запускает готовые задачи, используя предложения ресурсов от Mesos. Обработка сбоя включает в себя перезапущение неудачных задач, а также прекращение задач, которые, как определенно сбились с пути, сбились с пути.

На приведенной выше диаграмме показан мезон’S Архитектура. Команда Meson в настоящее время работает над расширением возможностей планирования, используя библиотеку планирования Fenzo.

Продолжение работы с Apache Mesos

Netflix Studio Search: Использование Elasticsearch и Apache Flink для индекса федеративных данных GraphQL

Инженеры Netflix недавно опубликовали, как они создали Studio Search, используя потоки Apache Kafka, процесс сетки данных на основе Apache Flink и раковина Elasticsearch для управления индексом. Они разработали платформу, чтобы взять часть федеративного графика GraphQL Netflix и сделать ее доступным для поиска. Сегодня в студийном поиске значительную часть пользовательского опыта для многих приложений в организации.

В контент -инженерии Netflix каждая команда самостоятельно строит и управляет своими доменными графическими услугами (DGS) и в то же время соединяет свой домен с другими доменами в единой схеме графика, обнаженной федеративным шлюзом. Учитывая эту структуру, инженеры Netflix Алекс Хаттер, Фалгуни Джавери и Senthil Sayeebaba объясняют мотивацию для студийного поиска:

Однажды сущности [. ] доступны на графике, люди очень часто хотят запрашивать конкретную организацию, основанную на атрибутах связанных объектов, E.г. Дайте мне все фильмы, которые в настоящее время находятся на фотографии с Райаном Рейнольдсом в качестве актера.

Пример связанных объектов на графике, которые пользователи хотят найти
Источник: https: // netflixtechblog.com/how-netflix-content-engineering-makes-a-пропитанные граф-поиска-5c0c1c7d7eaf

По словам авторов, в архитектуре федеративного графика каждая услуга «должна предоставить конечную точку, которая принимает запрос и фильтры, которые могут применяться к данным. Служба не владеет“ и используйте их, чтобы определить соответствующие объекты, которые должны вернуть. Хуже того, «каждая организация, владеющая услугами, может потребоваться для выполнения этой работы.”Эта общая проблема создания Federated Graph -доступной для поиска привела к созданию студийного поиска.

Архитектура индексации студийного поиска
Источник: https: // netflixtechblog.com/how-netflix-content-engineering-makes-a-пропитанные граф-поиска-5c0c1c7d7eaf

Приведенная выше диаграмма иллюстрирует архитектуру Studio Search и то, как она поддерживает индекс для части федеративного графика. События приложений и изменения данных схватки данных (CDC) транслируются на схематизированные потоки kafka. Процессы сетки данных в Apache Flink потребляют эти события и обогатите данные, используя предоставленные пользователем запросы GraphQL против федеративного шлюза. Извлеченные документы помещаются на другую схематизированную тему Kafka перед обработкой по раковине Elasticsearch в сетке данных, которая индексирует их в Elasticsearch.

Команда делала интеграции вручную на ранних этапах, но когда она стала завалена запросами на интеграцию с поиском студии, это не масштабировалось. «Нам нужно было создать инструменты, чтобы помочь нам автоматизировать как можно большую часть обеспечения трубопроводов.”

Чтобы разрешить автоматизацию, команда определила один файл конфигурации YAML, который позволил пользователям предоставить описание высокого уровня своего трубопровода. Они используют эту конфигурацию, в свою очередь, для программного создания конвейер индексации в сетке данных.

Образец .конфигурация YAML
Источник: https: // netflixtechblog.com/how-netflix-content-engineering-makes-a-пропитанные граф-поиска-5c0c1c7d7eaf

Из шаблона запроса GraphQL в файле конфигурации команда генерирует схему Apache Avro, необходимую для схематизированных потоков Kafka, и индексный шаблон, необходимый для Elasticsearch. Наконец, развертывание самообслуживания возможно с помощью инструмента командной линии на основе Python (CLI).

Проблемы, с которыми в настоящее время сталкивается команда, заключаются в том, как загрузить новый индекс, не перегружая систему, улучшенное использование обратных поисков, а также лучшая последовательность индекса и терпимость против устаревших или отсутствующих данных.

Использует ли Netflix Apache?

Охто

Мы аррегировали подоаджолгн. SpoMOщHщ эtOй straoniцы mы smosememememopredetath, чto -aprosы otpra. То, что нужно?

Эta -steraniцa otobrana -overshy -aTeх -stuчah -obra -aTeх -stu -y -y -ogdaTomAtiчeskymi -stri -stri -rah -strhe -strhe -strhe -stri -stri -stri -stri -stri -stri -rah -rah -stristriouri Котора. Straoniцa -oprepaneTeTeTeTeTOTOTOTO -opobrasthep -apoSle -o, kak -эat. ДО СОМОМОНТА.

Иошнико -а -а -а -в -впологовый схлк -а -апросов. Esli-yspolheoute obhщiй dostup-vanterneTTHETHETHETHETHET,. Охраторс. Подеб.

Проверка, в котором я, eSli -voAchephephephephe -yvodyte -sloжne -apro Эмами, Или,.

Использует ли Netflix Apache?

Охто

Мы аррегировали подоаджолгн. SpoMOщHщ эtOй straoniцы mы smosememememopredetath, чto -aprosы otpra. То, что нужно?

Эta -steraniцa otobrana -overshy -aTeх -stuчah -obra -aTeх -stu -y -y -ogdaTomAtiчeskymi -stri -stri -rah -strhe -strhe -strhe -stri -stri -stri -stri -stri -stri -rah -rah -stristriouri Котора. Straoniцa -oprepaneTeTeTeTeTOTOTOTO -opobrasthep -apoSle -o, kak -эat. ДО СОМОМОНТА.

Иошнико -а -а -а -в -впологовый схлк -а -апросов. Esli-yspolheoute obhщiй dostup-vanterneTTHETHETHETHETHET,. Охраторс. Подеб.

Проверка, в котором я, eSli -voAchephephephephe -yvodyte -sloжne -apro Эмами, Или,.