PgConf.Russia 2020

На мастер-классе научимся проводить быстрые нагрузочные тесты баз данных Postgres: оптимизаций конфигов базы, структуры данных, индексов, настроек ОС и т. д. Для этого создадим код, из него поднимем инфраструктуру для теста и проведём сам тест. В результате получим гибкий инструмент в коде, к которому можно прикрутить любой мониторинг и за который не надо платить большие деньги, т.к стенд создаётся за 7 минут в пустой AWS учётке и убивается после проведения тестов. Для этого мастер-класса есть важная подготовка, которую нужно сделать заранее, чтобы в полной мере попробовать все, что спикер хочет предложить. Один шаг не быстрый - нужно сделать триальную учетную запись в AWS. Для этого требуется подтверждение регистрации от Amazon, которое они делают в течении 24 часов (если вы ранее работали в AWS, и у вас есть учетка - это хорошо, если нет - нужно пройти этот путь) Также, лучше заранее поставить последние версии ansible и terraform.

An enterprise-grade PostgreSQL requires many complementary technologies to the database core: high availability and automated failover, monitoring and alerting, centralized logging, connection pooling, etc. That is, a stack of components around PostgreSQL. Kubernetes has enabled a new model to deploy software abstracting away the infrastructure. However, containers are not lightweight VMs, and the packing of software paradigms that work on VMs are not valid on containers/Kubernetes. How should be PostgreSQL and its stack be deployed on Kubernetes? Enter StackGres. An open source software that is the result of re-engineering PostgreSQL to become cloud native. Join this talk to learn and see demos of how to generate PostgreSQL minimal containers; how the sidecar pattern is used (abused) to integrate PostgreSQL’s stack components, and how the networking and storage are handled. More info: stackgres.io.

Чтобы оптимизатор мог построить хороший план, он должен иметь представление о статистических свойствах данных, с которыми имеет дело. Любопытно посмотреть, как усложнялась со временем структура собираемой информации: на что оптимизатор опирался в былые времена и что есть в его распоряжении сейчас с выходом 12-й версии. Мы также поговорим о том, как и когда собирается статистика, как управлять этим процессом и нужно ли вообще об этом задумываться.

В своем докладе я расскажу, как мы строили географически распределенную систему хранения персональных данных на основе Open Source ПО и PostgreSQL. Концепция бизнеса «inCountry» состоит в предоставлении клиентам готовой к использованию инфраструктуры для хранения персональных данных. Чтобы пользователи были уверены в том, что персональные данные, которыми они оперируют, попадают в страну их происхождения и хранятся там безопасно, не пересекая границ государства, мы написали API и построили разнообразные сервисы. Наша система соответствуют общепринятым стандартам безопасности (SOC Type 1, Type 2, PCI DSS и т.д.). Мы строили нашу инфраструктуру с помощью Consul, Nomad и Vault, использовали PostgreSQL, ElasticSearch как системы хранения, Nginx, Jenkins, Artifactory, средства для автоматизации управления и развертывания. Собрали команду разработки, команды управления – DevOps, Security, мониторинга и DBA. Мы используем как облачных провайдеров, так и bare-metal сервера, расположенные в разных регионах мира. Разработка архитектуры системы и обеспечение устойчивости инфраструктуры, согласованной и безопасной работы всех ее компонент – главная задача, которая стоит перед нашими командами.