PGConf.Russia 2018
PGConf.Russia – международная техническая конференция по открытой СУБД PostgreSQL, ежегодно собирающая более 500 разработчиков, администраторов баз данных и IT-менеджеров для обмена опытом и профессионального общения. В программе – мастер-классы ведущих мировых экспертов, доклады в три тематических потока, примеры лучшего опыта и разбор ошибок, гостиная разработчиков и блиц-доклады из зала.
Темы встречи
- PostgreSQL на переднем крае: большие данные, интернет вещей, блокчейн
- новое в PostgreSQL и вокруг: развитие PostgreSQL и его экосистемы
- PostgreSQL в реальных системах: архитектура, миграция, эксплуатация
- Использование PostgreSQL в платформе 1С
- PostgreSQL в геоинформационных системах (GIS)
Доклады
Архив докладов
-
Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database ArchitectДоклад раскроет все известные способы, которыми не имеющие авторизованного доступа к базе данных злоумышленники могут выкрасть пароли Postgres, просмотреть совершенные тразакции и даже вмешаться в работу сессии, возвращая фальсифицированные данные.
Postgres обладает встроенными средствами защиты для предотвращения этих угроз, однако администраторы баз данных должны понимать уязвимости для лучшей защиты от них.
-
Алексей Клюкин Zalando SE Database Engineer
Александр Кукушкин Zalando SE Database EngineerPatroni - это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary - replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.
Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:
- область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
- обзор архитектуры
- создание тестового кластера
- утилита patronictl
- изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
- мониторинг с помощью API
- подходы к переключению клиентов
- дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
- настройка синхронной репликации
- расширяемость и универсальность
- частые ошибки и их диагностика
Для полного участия в мастер-классе вам понадобится ноутбук с установленным git, vagrant и virtual box.
Vagrant можно загрузить со страницы https://www.vagrantup.com или установить с помощью пакетов в вашем дистрибутиве. Virtualbox: https://www.vagrantup.com
После установки Vagrant и Virtualbox нужно выполнить:
$ git clone https://github.com/alexeyklyukin/patroni-training $ cd patroni-training $ vagrant up
После того, как patroni box поднимется и установит необходимые пакеты к нему можно подключиться с помощью vagrant ssh.
-
WWiktor Brodło Adjust GmbH Системный администратор
В своем выступлении я расскажу о том, как группа сисадминов набила шишки, пытаясь реанимировать петабайтный кластер баз данных Elasticsearch, и в конце концов решила заменить его проверенными технологиями: PostgreSQL, Kafka, немного Redis, много клея, и типичное сисадминское упрямство. Результатом стал Bagger - ответ сисадмина на вызов больших данных. Быстрое, надежное, устойчивое к отказам хранилище, используемое в основном для логирования временных событий. Bagger получил свое имя по названию серии ковшовых экскаваторов, одних из крупнейших наземных транспортных средств, когда-либо производимых человеком. Как эти экскаваторы прокапывают тонны материала, так и наш Bagger способен прокопаться через тонны данных.
-
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientistPostGIS на протяжении двух десятилетий завовевал известность как лучшее опенсорсное решение для анализа пространственных данных. В докладе я остановлюсь на продвинутом анализе пространственных данных с помощью PostGIS, расскажу о дальнейшем развитии с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.
Фотографии
Архив фотографий