Развертывание отказоустойчивого кластера Postgres на pacemaker
Если вы давно присматриваетесь к отказоустойчивым решениям, то наверняка слышали про кластеры СУБД на основе Corosync&Pacemaker.
По видам эти кластеры можно разделить на 3-х узловой и 2-х узловой с голосующим узлом. По размещению кластеры делятся на кластеры на физических серверах и в виртуальной среде. В чем их отличия и особенности их настройки?
Об этом вы узнаете, посетив мой мастер-класс. Вы также убедитесь, что установка и настройка кластера на Pacemaker не так сложна и трудоемка, как может показаться на первый взгляд.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Эстебан Зимани ULB ProfessorMahmoud SAKR université libre de bruxelles Professor
MobilityDB: Managing Mobility Data in PostgreSQL
MobilityDB is an open source moving object database system (https://github.com/ULB-CoDE-WIT/MobilityDB). Its core function is to efficiently store and query mobility tracks, such as vehicle GPS trajectories. It implements the Moving Features specification from the Open Geospatial Consortium (OGC). MobiltyDB is engineered up from PostgreSQL and PostGIS, providing spatiotemporal data management via SQL. It thus integrates with the postgreSQL eco-system allowing for complex architectures such as mobility stream processing and cloud deployments.
The presentation will explain the architecture of MobilityDB, its database types, indexes, and operations. We will highlight the PostgreSQL features that enable this extension, and the would like to have features. This presentation will be of special interest to the PostgreSQL community, and to professionals in the transportation domain.
-
Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
Средства Greenplum для работы с внешними данными, примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse
Greenplum - это горизонтально-масштабируемая СУБД, основанная на ядре PostgreSQL. Она используется для OLAP нагрузок и стандартной задачей является быстрая загрузка или выгрузка большого объема данных. Часто внешними ресурсами данных являются такие же распределенные системы. В этом докладе будет рассказано, какие средства есть в Greenplum для работы с внешними ресурсами, про их архитектуру и производительность: external tables, foreign tables, streaming servers. Что планируется в следующей версии. Будут приведены примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse.
-
Федор Сигаев Postgres Professional технический директор, ведущий разработчик PostgreSQL
Postgres Pro Enterprise
Рассказ об основных фичах, отличающих Enterprise-версию Postgres Pro, представленный их разработчиком.
-
Shawn Kim Apposha CEO
Make Your PostgreSQL 10x Faster on Cloud in Minutes
Cloud storage has some unique characteristics compared to traditional storage mainly because it is virtualized and controlled by software. One example is that AWS EBS shows higher throughput with larger I/O size up to 256 KiB without hurting latency. Hence, a user can get only about 4 MiB/sec with 1,000 IOPS EBS volume if the I/O request size is 4 KiB, whereas a user can get about 250 MiB/sec if the I/O request size is 256 KiB. This is because EBS consumes one I/O in a given IOPS budget for every I/O request regardless of the I/O size (up to 256 KiB). Unfortunately, PostgreSQL cannot exploit the full potential of cloud storage because PostgreSQL has designed without considering the unique characteristics of cloud storage.
In this talk, I will introduce the AppOS extension that improves the throughput of a write-intensive workload by 10x by transparently making PostgreSQL cloud storage-native. AppOS works like a storage driver that efficiently exploits the characteristics of cloud storage, such as I/O size dependency to storage throughput and latency, atomic write support in cloud block storage, and fast, but non-durable local SSDs. To do this, AppOS comprises a Linux-compatible file I/O stack including virtual file system, page cache, block I/O layer, cloud storage driver. On top of the file I/O stack, syscall module supports registering pre- and post-handler for file I/O-related system calls in order to transparently work without modifying PostgreSQL codes.
I will focus on presenting key use cases and performance results of the AppOS extension after explaining the internals. Specifically, I will show the performance results of OLTP and some batch workloads using standard benchmarking tools like pgbench and sysbench. I will also present performance results and implications on multiple clouds including AWS, GCP, and Azure.