PgConf.Russia 2020

Все наверное слышали о таком сервисе как AWS RDS. Я расскажу о своем опыте использования AWS RDS PostgreSQL Engine: о положительных и отрицательных аспектах эксплуатации и мониторинга. В докладе будет особое внимание уделено инструментам которые помогли мне создать комфортное окружение и полюбить RDS. https://www.dropbox.com/s/v7udx5x96as5gbd/pgconf2020.pdf

"Заморозка разработки" (feature freeze) PostgreSQL 13 запланирована на апрель 2020. Впереди ещё два commitfest'а, которые принимают новые патчи. Что мы можем сказать про PostgreSQL 13? Возможно сработает закон чередования и в нём окажется не так много прорывных фич, как в PostgreSQL 12. Даже если и так, то это будет хороший эволюционный релиз, куда войдёт много небольших фич, а также инфраструктурных изменений, готовящих постгрес к новому рывку. В докладе я расскажу о всех ожидаемых новинках PostgreSQL 13. О них можно будет судить достаточно точно, потому что останется уже только один последний commitfest, результаты которого можно будет прогнозировать.

Я расскажу, как мы комплексно подошли к проблеме отказоустойчивости PostgreSQL, какие варианты мы рассматривали и как остановились на Patroni.

Доклад содержит этапы тестирования этого решения, как мы обеспечили быстрое внедрение на production и с какими проблемами мы столкнулись и как их решали.

Cloud storage has some unique characteristics compared to traditional storage mainly because it is virtualized and controlled by software. One example is that AWS EBS shows higher throughput with larger I/O size up to 256 KiB without hurting latency. Hence, a user can get only about 4 MiB/sec with 1,000 IOPS EBS volume if the I/O request size is 4 KiB, whereas a user can get about 250 MiB/sec if the I/O request size is 256 KiB. This is because EBS consumes one I/O in a given IOPS budget for every I/O request regardless of the I/O size (up to 256 KiB). Unfortunately, PostgreSQL cannot exploit the full potential of cloud storage because PostgreSQL has designed without considering the unique characteristics of cloud storage.

In this talk, I will introduce the AppOS extension that improves the throughput of a write-intensive workload by 10x by transparently making PostgreSQL cloud storage-native. AppOS works like a storage driver that efficiently exploits the characteristics of cloud storage, such as I/O size dependency to storage throughput and latency, atomic write support in cloud block storage, and fast, but non-durable local SSDs. To do this, AppOS comprises a Linux-compatible file I/O stack including virtual file system, page cache, block I/O layer, cloud storage driver. On top of the file I/O stack, syscall module supports registering pre- and post-handler for file I/O-related system calls in order to transparently work without modifying PostgreSQL codes.

I will focus on presenting key use cases and performance results of the AppOS extension after explaining the internals. Specifically, I will show the performance results of OLTP and some batch workloads using standard benchmarking tools like pgbench and sysbench. I will also present performance results and implications on multiple clouds including AWS, GCP, and Azure.