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!

Когда всё идёт не так: как надо и как не стоит реагировать на инциденты при поддержке СУБД

Однажды в Adjust мы столкнулись с проблемой скорого достижения предельного значения xid в очень централизованной базе данных из-за длительной остановки autovacuum. Поскольку мы заметили предупреждения за 5 часов до надвигающейся катастрофы, мы смогли минимизировать влияние проблемы на клиентов. Приходите на доклад, чтобы узнать, как мы использовали это время для подготовки и какие уроки это может преподать всем, кто сталкивается с необычными проблемами в больших базах данных.

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.

psycopg3: как Питон полюбил Постгрес

На сегодняшний день Python является одним из наиболее часто используемых языков программирования в мире. Он прост в изучении и использовании и легко совместим с любыми известными сервисами и протоколами. psycopg2 - наиболее часто используемый драйвер PostgreSQL для Python: он обеспечивает хорошую производительность и делает взаимодействие между ЯП и СУБД максимально удобным.

За последние годы Python существенно изменился, и его первоклассная поддержка асинхронного программирования меняет способ написания новых программ. В PostgreSQL также было внесено множество изменений, поэтому требуется новое поколение драйвера, который позволит питонистам использовать все возможности Postgres по максимуму.

psycopg3 - это новое поколение наиболее часто используемой библиотеки-адаптера Python-PostgreSQL: она предлагает знакомый интерфейс и удобный процесс обновления, кроме того, она спроектирована для получения максимальной производительности от базы данных и ЯП: она поддерживает асинхронное программирование, связываемые переменные (prepared statements), двоичные параметры.

psycopg3 также экспериментирует с инновационной поддержкой JSONB и конвейерной обработкой запросов! Приходите и узнайте, что нового происходит на стыке вашего любимого языка программирования и базы данных!