Современные методы искусственного интеллекта
В докладе будет дан краткий обзор основных понятий, решаемых проблем и перспектив искусственного интеллекта
Слайды
Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.
Видео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
Дмитрий Руденко Тинькофф Центр Разработки Ведущий инженер баз данных
Что в черном ящике? Или как помочь разработчику понять, что требует оптимизации в БД
Всем нам хочется быть немножко Шерлоками и расследовать интересные и запутанные дела. Жизнь, однако, вносит свои коррективы и большинство задач на выходе имеют банальные решения вроде - добавьте индекс по такому-то полю. Обилие баз и команд приводит к постоянному фону таких задач. Ситуацию усложняет повсеместное использование всякого рода ORM. И сами разработчики и ORM, зачастую не особенно беспокоятся вопросами эффективного доступа к данным (построение запросов, наличие и оптимальность состава индексов итд). В докладе рассматривается инструмент мониторинга и анализа состояния баз данных Postgres созданный на основе Grafana. Особенно подробно рассмотрены части, которые помогают разработчикам самостоятельно понять, где и каким образом образуются слабые места в его взаимодействии с базой.
-
Владимир Ситников PostgreSQL JDBC maintainer Performance Engineer
Механизм server-prepared statements в реализации PostgreSQL JDBC
Доклад о базовых принципах serever-prepared statements, и о фактической реализации в PostgreSQL JDBC. Планируется рассмотреть как базовые механизмы, так и краевые случаи.
Примерный список тем:
1) Как задействовать server-prepared statements
2) Какие настройки влияют на server-prepared
3) server-prepared vs batch execution
4) server-prepared vs concurrent executions (несолько разных подключений)
5) server-prepared vs connection poolers
6) Как понять, что server-prepared не работает
7) binary/text parameter/result encoding
8) server-prepared vs типы данных (грубо говоря, timestamptz vs timestamp vs text encoding) -
Алексей Мигуцкий Конвертум Руководитель отдела миграции БД
Автоматическая миграция БД на PostgreSQL: планирование, решения, трудности
- Автоматическая миграция БД в PostgreSQL
- Оценка миграционного проекта и построение плана работ
- Миграция схемы, данных и бизнес логики. Основные сложности, решения и возможности автоматизации.
- Изменение приложения при миграции БД - сложности и возможности автоматизации
-
Леонид Борчук Яндекс Разработчик
Greenplum: командный центр вместо pg_stat_statements
В greenplum используется отличный от PostgreSQL подход для сбора статистики выполнения запросов: вместо pg_stat_statements - командный центр. Командный центр - отдельное приложение. А значит нет необходимости хранить статистику в разделяемой памяти. Но нужно отправлять ее отдельному процессу. Расскажу: - как мы его реализовали; - почему использование grpc в postgreSQL - плохая идея и с какими еще проблемами мы столкнулись; - какие хуки было бы неплохо добавить в postgreSQL; - как не тормозить на отправке данных; - какие новые возможности появляются у отдельного приложения.