PGConf.Pоссия 2026

Что происходит, когда в вашей инфраструктуре появляются десятки тысяч PostgreSQL-кластеров? Patroni — зрелый и надёжный инструмент для автоматизации высокой доступности, и мы в OZON убедились в этом на практике. Но даже с отличным инструментом возникают задачи, которые хочется решить ещё удобнее. В докладе Григорий Смолкин и я поделимся рецептами, которые мы выработали за годы эксплуатации: как сделать работу с Patroni не просто надёжной, а по-настоящему приятной. Вы узнаете:

• Как мы организовали процедуру bootstrap, чтобы развёртывание новых кластеров стало предсказуемым и быстрым

• Какие подходы к управлению ролями узлов упрощают жизнь при распределённой топологии

• Как безболезненно выводить узлы из эксплуатации в автоматическом режиме не ломая сервис

• Какие метрики жизненного цикла помогают предотвращать инциденты до их возникновения

Доклад будет полезен всем, кто эксплуатирует PostgreSQL с Patroni и хочет вывести свои операционные практики на новый уровень комфорта.

«Алгоритмы + Структуры данных = Программы», сказал почти полвека назад Николаус Вирт и актуальность этого утверждения только нарастает. Postgres — это не только таблицы, массивы и JSON. Набор структур данных и подходов к их организации и использованию, которые могут пригодиться разработчику, гораздо шире. В докладе рассматриваются некоторые структуры данных Postgres и приёмы работы с ними: от самых компактных - битовых структур в стиле Си или типа bit(n), до коллекций из вложенных сложных типов и кустарной кластеризации данных. В докладе, как обычно, много работоспособных примеров на SQL или PL/pgSQL.

Если купить много-много лотерейных билетов — можно выиграть водокачку. А если эксплуатировать много-много баз разными-разными способами можно выиграть коррупцию. В 99% сам виноват сам себе злобный буратино, fsync крутил не туда, или pg_resetwal запустил не с теми параметрами, libc обновил с наскоку. Но, вообще, бывает правда в Postgres ошибочка вышла. Надо чинить. Вот об этом расскажу.

Доклад не про архитектуру LLM "в вакууме”, а про продукт: как AI-агент может работать с ИТ-ландшафтом, обращаться к данным в корпоративных источниках и помогать управлять инфраструктурой. Рассмотрим пользовательские сценарии, варианты взаимодействий и внедрение в enterprise. Обсудим, как сделать AI максимально полезным и предсказуемым в эксплуатации.