Как преобразовать Postgres в облачную платформу

Сводится ли развёртывание Postgres на Kubernetes к простой перераспаковке в контейнере? Или Postgres может использовать другой cloud-native софт для более качественной интеграции с K8s? Мы поговорим об этом на данном мастер-классе и продемонстрируем несколько примеров на StackGres:

• Как преобразовать Postgres в контейнер без инициализации с несколькими контейнерами-"прицепами" для создания пула соединений, резервного копирования, агентов и т.п.
• Определение высокоуровневых CRD в качестве единого API для взаимодействия с Postgres оператором.
• Использование авторизации на основе K8s RBAC для аутентификации пользователя веб-интерфейса управления.
• Использование Prometheus для мониторинга; сборка узла, использование экспортёров и Postgres, и PgBouncer.
• Проксирование трафика Postgres traffic через Envoy. Завершение работы Postgres SSL с помощью плагина Envoy, который также экспортирует метрики "проводного" протокола в Prometheus.
• Использование Fluentbit для сбора логов Postgres и их пересылки в Fluentd, который хранит их в централизованной постгрессовой базе данных.

Во время мастер-класса вы сможете повторить все действия на собственном Kubernetes-кластере и с лёгкостью пройти путь от новичка до профи в Postgres на Kubernetes! Вы сможете создавать собственный Postgres-as-a-Service на Kubernetes всего за несколько минут!

Сколько нужно инженеров, чтобы скобки заработали?

Недавно появившийся в PostgreSQL, jsonb subscripting не выглядит так же захватывающе, как другие улучшения в jsonb. Но те изменения, которые видны пользователю - всего лишь верхушка айсберга. Как много людей было вовлечено в разработку, и какие решения были сделаны в дизайне? Как много времени это заняло, и какие хорошие/плохие идеи существуют для продвижения патча? Эти и несколько других вопросов будут целью это презентации.

Автоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)

В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.

Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.

В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:

• моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
• интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
• сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).

PostgreSQL и стандарты SQL

PostgreSQL - одна из СУБД, в наибольшей степени соответствующая стандартам. В этом докладе будет рассмотрено влияние Постгреса на стандарт SQL и фичи из стандарта, которые были релизованы в Постгресе, в том числе фичи, планирующиеся в 14й и последующих версиях.