Гетерогенная распределенная система – как способ безопасного перехода с MSSQL Server на PostgreSQL, а также снижения санкционных рисков
Данный доклад предназначен в первую очередь для компаний, а точнее для их ИТ служб, эксплуатирующих российские системы 1С 8.х и имеющих возможность работать как на СУБД MSSQL Server, так и PostgreSQL. Мы живем в уникальное время, когда наличие в своем арсенале гетерогенной ИТ-системы (системы, имеющей распределенную архитектуру, где каждый экземпляр базы данных работает под управлением разных СУБД и/или имеет разную структуру данных) является оправданным как с экономической точки зрения, так и с учетом возможных рисков. С одной стороны, мы храним данные и пользуемся СУБД с предсказуемым поведением и открытым кодом, независимо от политической обстановки. С другой стороны, мы при таком подходе пользуемся всеми преимуществами (в первую очередь производительности) мощной СУБД поддерживаемой крупнейшим вендором пускай и недружественного нам государства. Именно сейчас необходимо оценивать риски с необходимым уровнем паранойи. Возможно ведь, что данные могут быть испорчены не только на уровне логики хранения, но и методом дополнительного «скрытого» вызова конструкций типа Delete/Update на уровне движка СУБД. Поэтому сейчас актуальным становится не только мониторинг производительности ИТ-системы, но и аудит данных и их своевременная сохранность. Необходимо реализовывать процедуры верификации данных, необходимо реализовывать процедуры закрытия периодов, процедуры отказоустойчивого хранения. И соответственно, предусматривать в процедурах восстановления данных различные модели угроз. В докладе представлены варианты противодействия подобным угрозам и сценарии максимально бесшовного перехода больших баз данных на PostgeSQL, ведь именно для подобных баз проблема перевода на новую СУБД стоит особо остро.
Слайды
Видео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
Алена Рыбакина Postgres Professional Младший разработчик
Адаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL
Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.
-
Павел Толмачев Postgres Professional Специалист образовательного отдела
Познакомимся с GEQO за 20 минут
----------------------------------------QUERY PLAN-------------------------------------------- Hash Join Hash Cond: (Subject = GEQO) -> Hash Join Hash Cond: (Задача оптимизатора = выбрать наилучший план выполнения запроса) -> Seq Scan on Количество потенциальных планов экспоненциально растет при увеличении числа таблиц в запросе -> Hash -> Seq Scan on PostgreSQL решает эту проблему с помощью использования генетического оптимизатора (GEQO) -> Hash -> Seq Scan on Темы доклада: Filter: ((Что такое GEQO) AND (Достоинства и недостатки) AND (Принцип работы)) (10 rows)
-
Елена Скворцова ИТ-Экспертиза Руководитель направления технологической экспертизы
Миграция высоконагруженных решений 1С в инфраструктуру Linux/Postgres
Как перевести высоконагруженную информационную систему на платформе 1С:Предприятие из MS Windows/MS SQL Server на Linux/PostgreSQL так, чтобы не было мучительно больно?
Расскажем о стратегиях миграции и ключах к ее успеху. Делимся опытом в такого рода проектах, обращаем внимание на нюансы.
-
Игорь Косенков Postgres Professional Инженер
Кластер Corosync-Pacemaker. Работа над ошибками
Расскажу о частых ошибках при настройке отказоустойчивого кластера Corosync-Pacemaker. Зачастую эти ошибки приводят к фатальным последствиям, и как следствие - к отказу от выбранного решения в пользу других. Хотите рецепт "правильного" кластера?