title

text

15 – 17 марта 2017

PgConf.Russia 2017

Пост-релиз

PGConf.Russia 2017 – третья конференция PgConf, прошедшая в Москве 15-17 марта 2017 г. На конференции было сделано около 60 докладов и проведено 7 мастер-классов. Конференцию посетило 550 человек. Слайды докладов конференции опубликованы, видеозаписи появятся в июне 2017 г.

Итоги конференции: Под созвездием Слона

Обзор докладов конференции

  • более
    0 участников
  • 0 докладчиков
  • 0
    минут общения
  • 63 доклада
  • оффлайн
    формат

Доклады

Архив докладов

PgConf.Russia 2017
  • Андрей Фефелов
    Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор

    В докладе я расскажу почему Postgres отлично подходит как BI платформа для решения классических OLAP-задач.

    Будет дан краткий обзор доступных open source BI решений. Расскажу об архитектуре нашего решения (snowflake scheme), как мы делаем Extract Load Transform, настройках Postgres для специфических профилей нагрузки. Также упомяну о том, как мы пытались использовать Postgres в виде колоночной базы данных (cstore_fdw от Citus) и что из этого вышло. В конце доклада кратко расскажу про минусы и проблемы нашего подхода.

    ВИДЕО

  • Алексей Мергасов
    Алексей Мергасов НОКСА Дата Лаб Директор по разработке

    Алексей расскажет о технических деталях и опыте применения подхода экстремальной нормализации данных для создания инфраструктур данных с уникальными потребительскими характеристиками. В сравнении с решениями лидеров рынка такие инфраструктуры обладают, например, такими преимуществами, как: - оперативная обработка 10 ПБ данных и больше, - в 2-6 раз более высокая производительность, - сквозная 100% консистентность данных, - практически линейная горизонтальная масштабируемость, - в 4-10 более низкая стоимость владения, - и т. д. Изложенный подход уже нашел применение за пределами России в решениях для операторов связи, ритейла, финтеха, современном производстве (Industry 4.0, индустриальный IoT), в государственном секторе.

    ВИДЕО

  • Andreas Scherbaum
    Andreas Scherbaum Pivotal Главный инженер-программист

    Обзор архитектуры СУБД Greenplum Database (GPDB) с массивно-параллельной архитектурой (MPP). Из этого доклада вы узнаете о внутреннем устройстве GPDB, научитесь конфигурировать и настраивать GPDB, а также распределять данные для эффективной работы с MPP.

    ВИДЕО

  • Игорь Ведёхин
    Игорь Ведёхин IBS Заместитель генерального директора

    Машины баз данных — представители «высшего света» в мире корпоративных ИТ; Teradata, Exadata, Netezza — не смотря на то, что в их основе вполне доступные серверные узлы архитектуры x86 — о них говорят и пишут как о hi-end-системах, на что есть определённые основания. Объективно машины баз данных востребованы многими корпоративными заказчиками, как за уникальные возможности, так и за те удобства, которые дают готовые предконфигурированные комплексы.

    Консорциум в составе системного интегратора IBS, выполнившего немало проектов по внедрению различных машин баз данных, российского вендора PostgreSQL Postgres Professional и израильской компании-разработчика суперкомпьютерных сетевых решений Mellanox представил машины баз данных в различных конфигурациях для PostgreSQL под управлением СУБД Postgres Pro Enterprise.

Все доклады