Готовим PostgreSQL в эпоху DevOps. Опыт 2ГИС
После перехода к микросервисной архитектуре для PostgreSQL наступили «темные времена». Каждая из десяти команд действовала самостоятельно — ставила свою базу данных, выбирала версию, писала деплои. Пришло время создать общий инструмент.
Мы собрали кластер на основе PostgreSQL, repmgr, PgBouncer, Barman. Несмотря на то, что система получилась достаточно сложной для неподготовленного специалиста, нам удалось создать повторяемый деплой, который позволяет быстро разворачивать рабочую систему. А также мы смогли консолидировать все базы в нескольких кластерах и снять с команд обязанности по администрированию.
Failover работает, мы проверяли :-)
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор
Простой отказоустойчивый кластер на postgres, patroni, consul, s3, walg, ansible
Patroni становится де-факто стандартом для построения отказоустойчивых кластеров Постгрес.
В мастер-классе мы построим простой отказоустойчивый кластер из 3х нод на перечисленном стеке (на первый взгляд не выглядит простым).
Мы кратко познакомимся с архитектурой patroni, обсудим наиболее интересные параметры конфигураций.
Посмотрим как работает файловер и какими способами можно проинициализировать кластер.
После мастер-класса вы сможете запустить такой кластер с нуля, используя предоставленные плейбуки ansible.
-
Александр Павлов Modulbank .NET разработчик
Как получить нагрузку в БД на пустом месте?
Мы - обычные разработчики, которые думали о том, как разработать систему, способную выдерживать неплохие нагрузки, и это даже получилось.
На уровне архитектуры всё было OK, но объём данных возрастал, и начали вылезать не самые приятные моменты, о которых ранее никто не думал и не понимал. Иногда это приводило нас к самым потрясающим запросам, которые мы не понимали, как можно было написать. Мой небольшой рассказ будет о том, как получить нагрузку в БД на пустом месте и как потом от неё избавиться.
-
Мирослав Шедиви solute GmbH Senior Software Developer
Python и PostgreSQL с использованием psycopg2
Python, может быть, не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. В ходе мастер-класса мы разберем "psycopg2" - наиболее популярную библиотеку для доступа к серверу PostgreSQL, а также напишем небольшое приложение, используя некоторые его полезные свойства.
-
Алексей Лустин SilverBulleters, LLC CTO
Анализ проблемных запросов как средство регулярного рефакторинга кода 1С
- Принципы поиска проблемных запросов в PostgreSQL
- Оценка гипотетических индексов и степени их влияния на планы запросов
- Наиболее часто встречающиеся ошибки у 1С-программистов
- Базовые методы рефакторинга кода с учетом особенностей PostgreSQL
- Хранение аналитической информации журнала работы PostgreSQL для оценки качества рефакторинга