Разработка интеграционной базы производственных данных нефтебаз на базе PostgreSQL
Архитектурный подход как основа устойчивого решения. Старые и новые технологии - единство и борьба противоположностей. Информационная безопасность и требования бизнеса - есть ли компромисс?
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Андрей Зубков Postgres Professional Руководитель группы систем мониторингаАнализатор исторической нагрузки pg_profile/pgpro_pwr и его новые возможности
Речь пойдет о простом инструменте стратегического анализа исторической нагрузки. Расширение предназначено для поиска проблем производительности в базах данных Postgres. Расскажу о принципах работы расширения, его применимости, возможностях и развитии. У pg_profile появилась расширенная ветка pgpro_pwr, предназначенная для работы в дистрибутивах PostgresPro с расширенным набором статистик производительности. Покажу на простых примерах преимущества, доступные в базах PostgresPro Enterprise Edition и PostgresPro Standard Edition.
-
22 мин
Максим Орлов Postgres Professional разработчикГорячее минорное обновление в Postgres Pro13
Обновление минорных версий Postgres Pro без остановки сервера и остановки активных сессий.
-
22 мин
Андрей Лепихов Postgres Professional ПрограммистПостгрессовый планнер с памятью
Постгрес умеет строить оптимальные планы запросов для большинства практических случаев. Однако иногда, по объективным причинам, для сложных запросов или из-за ошибок в самом планнере, он может ошибаться и выдавать неоптимальный план. Из-за этого, время выполнения такого запроса может возрастать в десятки раз. Если запрос выполняется часто, то из раза в раз этот запрос выполняется дольше, чем мог бы, и СУБД в целом выдает меньший TPS. Если планнер сможет фиксировать свои ошибки и учитывать их при последующем планировании того же запроса, то это позволит улучшать характеристики СУБД в процессе её эксплуатациии. Мы представляем результаты разработки расширения для СУБД PostgreSQL, которое хранит историю выполнения запросов и реализует рекомендательный механизм для планнера. Показываем, как знание о ранее выполнявшихся запросах позволяет улучшить выполнение последующих.
-
45 мин
Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database ArchitectPostgres и искусственный интеллект в современном мире
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.