Исследования геоданных при помощи PostGIS и смежных инструментов

Сегодня работая с открытыми данными можно сделать интересные исследования в области городской среды и географии, с перспективными и нетривиальными выводами. В докладе я дам примеры пространственных расчётов на PostGIS — фактическом пром стандартом в области.

Но одного PostGIS мало, и в работе требуются инструменты для импорта, проверки и визуализации данных. Кроме того критически важно видеть что происходит с нашими данными и сокращать итерации работы, о чём я подробно расскажу.

1. Сбор данных; базы данных, открытые API, OpenStreetMap; ввод геоданных от пользователя.
2. Применение сторонних API для расчётов и обработки.
3. Вывод и визуализация результатов: QGIS, Matplotlib, Zeppelin — интеграция с PostGIS.
4. Отладка расчётов - визуализация "на лету" (Arc, QGIS, NextGIS Web)
5. Воспроизводимость и автоматизация действий: скриптинг и отслеживание зависимостей на Makefile, Gulp

PostgreSQL в 1С:Предприятии и в облачной системе 1С:Fresh

"1С:Предприятие" - самая популярная в России/СНГ платформа разработки бизнес-приложений, которая уже более 10 лет поддерживает PostgreSQL. Фирма 1С использует PostgreSQL в своём облачном сервисе 1С:Fresh. В этом докладе мы поделимся опытом и наблюдениями, возникшими в ходе эксплуатации этого сервиса, и обсудим интересные случаи и особенности тандема 1С+Postgres.

Совместное использование хранимых процедур Postgres и ORM на примере Django

Приводятся некоторые примеры и приёмы в проектировании архитектуры Web-приложений с совместным использованием технологий ORM с применением хранимых процедур Postgres на примере Python Django. Рассматриваются варианты реализации бизнес-логики в рамках СУБД с сохранением преимуществ Django и применения встроенной админ-панели.

ВИДЕО

Эффективная работа с 10+ ПБ данных в PostgreSQL или новая парадигма построения "бережливых" инфраструктур данных для Data-Driven Enterprise

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