Интеграция данных в мире микросервисов

Стремительно стартовав в 2008 году, Zalando продолжает развиваться, не снижая скорости. На пути от скромного стартапа к многонациональной корпорации возникает множество сложнейших задач, особенно для Zalando Technology. Команда из 900 человек, распределенных в Берлине, Дортмунде, Дублине и Хельсинки, продолжает расти, планируя еще до конца 2016 года увеличиться в два раза.

Столь динамичный рост научил нас оперативно менять процессы и перестраивать организационную структуру в зависимости от актуальных задач. С марта 2015 года мы применяем Radical Agility — новейшую стратегию, провозглашающую Автономность, Целеустремленность и Мастерство (Autonomy, Purpose and Mastery) ключевыми принципами — для сплоченной работы команд программистов и менеджеров продукта.

Реализуя автономность, команды теперь могут самостоятельно выбирать стеки технологий для разработки своих продуктов. Микросервисы, использующие для коммуникации RESTful API, предполагают снижение стоимости интегрирования между такими командами. Изолированные AWS аккаунты, при поддержке разработанной в Zalando open-source PaaS платформы (STUPS.io), дают возможность каждой автономной команде использовать нужное ей количество вычислительных ресурсов для проведения экспериментов и выкатывания новых функций.

Возникает другая проблема с микросервисами, изолированными в собственных AWS аккаунтах: команды хранят данные локально, недоступно для централизованных процессов сбора данных. В такой среде довольно сложно автоматизировать ETL процессы для дальнейшего анализа данных или интегрировать данные, принадлежащие различным сервисам.

Новые возможности логической репликации PostgreSQL обеспечивают потоковую пересылку информации об изменениях в базах данных в интеграционные системы, представляя ее там в удобном для обработки и анализа виде.

В моем докладе я расскажу об open-source прототипе, разработанном в Zalando для сбора информации из изолированных PostgreSQL баз данных, применяющем возможности потоковой логической репликации в PostgreSQL с преобразованием данных для использования в разных системах их обработки (Data Lake, Operational Data Store, системы вычисления КПЭ или автоматического мониторинга за процессами). Слушатели узнают, как именно можно использовать логическую потоковую репликацию в мире микросервисов.

Опыт использования PostgreSQL в качестве СУБД для платформы 1С:Предприятие от 8.1 до 8.3

В конце 2006 компанией 1С была реализована работа платформы 1С:Предприятие с СУБД PostgreSQL, которая может функционировать под управлением операционных систем Windows или Linux. В докладе будет предпринята попытка обобщить опыт совместного использования платформы 1С:Предприятие с СУБД PostgreSQL начиная с 2008 года. Будут рассмотрены несколько историй успеха, технические особенности работы, приведены примеры решения конкретных задач, даны рекомендации по выбору за и против. Доклад может быть интересен сотрудникам компаний рассматривающих вариант использования PostgreSQL для платформы 1С:Предприятие, DBA, специалистам интересующимся возможностями расширяемости PostgreSQL.

PL/v8 в медицине

Мы разрабатываем медицинскую базу данных - fhirbase, основанную на PostgreSQL и современном стандарте обмена медицинской информацией FHIR. Первая версия была написана с использованием SQL и PL/PgSQL, однако она достигла предела своей сложности и была полностью переписанна на PLv8/javascript. В докладе я расскажу про архитектуру fhirbase и то, почему мы выбрали PLv8. Про комфортную среду разработки, которая позволяет разрабатывать код и тесты в Node.JS и потом деплоить этот код в PostgreSQL. Поделюсь проблемами, с которыми мы столкнулись. Порассуждаем о переиспользовании библиотек и эко-системы javascript для разработки бизнес-логики внутри PostgreSQL. Расскажу про идеи PostgREST и no-backend приложений на PostgreSQL.

Lua в Postgres(из alpha в beta)

В докладе хотел бы рассказать про возможности использования языка луа в постгресе, способы расширения функциональности при помощи готовых модулей, возможности удаленной отладки, про проделанные изменения с версии 1.0, отличия в стиле написания кода plpgsql и pllua при использовании функций как аргументов. Так же можно рассказать про некоторые спорные моменты, такие как расширение поддерживаемых типов данных в этом языке. Если интересна другая сторона, то могу поделиться опытом доработки фунциональности скриптового языка в постгресе.