PgConf.Russia 2020

I like stored procedures - it is great technology. But like any other technologies it allows to write not well optimized code. It is not easy to write optimized code, sql statements in complex large applications. On second hand, there are some tools, that can be used very easily, that can help. Postgres has built-in tracking functions possibility. There are PLProfiler and plpgsql_check. With these tools is easy work to detect slow part of applications.With this knowledge, the fix of performance issue is less magic.

Небольшая история о том, как переход на PostgreSQL увеличил на порядок эффективность работы компании:

1. Программный код сократился в 50 раз, в команде разработки бэкенда вместо 15 человек осталось трое
2. Сроки разработки нового функционала стали измеряться днями, а не месяцами
3. Стоимость владения в расчете на 1 млн. пользователей снизилась в 20 раз
4. Структура данных и документация существенно упростилась: вместо 100 тыс. таблиц со сложными связями стало 20 простых таблиц
5. Повышение безопасности системы за счет запрета внешних SQL команд к базе данных
6. Быстрый сбор аналитики по ключевым параметрам
7. Без остановки работы бизнеса

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.

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.