Интеграция данных в мире микросервисов
Стремительно стартовав в 2008 году, Zalando продолжает развиваться, не снижая скорости. На пути от скромного стартапа к многонациональной корпорации возникает множество сложнейших задач, особенно для Zalando Technology. Команда из 900 человек, распределенных в Берлине, Дортмунде, Дублине и Хельсинки, продолжает расти, планируя еще до конца 2016 года увеличиться в два раза.
Столь динамичный рост научил нас оперативно менять процессы и перестраивать организационную структуру в зависимости от актуальных задач. С марта 2015 года мы применяем Radical Agility — новейшую стратегию, провозглашающую Автономность, Целеустремленность и Мастерство (Autonomy, Purpose and Mastery) ключевыми принципами — для сплоченной работы команд программистов и менеджеров продукта.
Реализуя автономность, команды теперь могут самостоятельно выбирать стеки технологий для разработки своих продуктов. Микросервисы, использующие для коммуникации RESTful API, предполагают снижение стоимости интегрирования между такими командами. Изолированные AWS аккаунты, при поддержке разработанной в Zalando open-source PaaS платформы (STUPS.io), дают возможность каждой автономной команде использовать нужное ей количество вычислительных ресурсов для проведения экспериментов и выкатывания новых функций.
Возникает другая проблема с микросервисами, изолированными в собственных AWS аккаунтах: команды хранят данные локально, недоступно для централизованных процессов сбора данных. В такой среде довольно сложно автоматизировать ETL процессы для дальнейшего анализа данных или интегрировать данные, принадлежащие различным сервисам.
Новые возможности логической репликации PostgreSQL обеспечивают потоковую пересылку информации об изменениях в базах данных в интеграционные системы, представляя ее там в удобном для обработки и анализа виде.
В моем докладе я расскажу об open-source прототипе, разработанном в Zalando для сбора информации из изолированных PostgreSQL баз данных, применяющем возможности потоковой логической репликации в PostgreSQL с преобразованием данных для использования в разных системах их обработки (Data Lake, Operational Data Store, системы вычисления КПЭ или автоматического мониторинга за процессами). Слушатели узнают, как именно можно использовать логическую потоковую репликацию в мире микросервисов.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Heikki Linnakangas Pivotal PostgreSQL hacker
Внутреннее устройство индексов
PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов: GiST, SP-GiST, GIN и, конечно, обычное B-дерево. Администраторы БД знают, когда применять каждый из них: GIN для полнотекстового поиска, GiST для геометрических данных и т. д., но как они устроены внутри? Благодаря чему они хорошо работают в сценариях использования, для которых предназначены? В этой презентации я познакомлю вас с внутренней структурой каждого из этих типов индексов и расскажу, каковы их сильные и слабые стороны.
-
Владимир Сердюк SOFTPOINT Ген. директор
Как построить высокоэффективную (гео)распределённую ИТ-систему при любых каналах связи?
У вас есть распределенная ИТ-система, в ней много узлов, НО:
- Недостаточная оперативность обмена. Задержка синхронизации – часы или дни?
- Помехи пользователям: блокировки во время выполнения обмена?
- Слабая управляемость - статус обмена всех узлов не ясен;
- Низкая стабильность обмена, необходимость ручного управления?
DBReplicaton - технология высокоскоростного обмена данными между базами PostgreSQL. В данном докладе представлено решение, работающее уже в десятках средних и крупных компании России (>2500 активных пользователей, >20 узлов обмена), которое обладает: - Собственной транспортной подсистемой; - Централизованным единым интерфейсом управления и контроля за обменом; - Двусторонним обменом: возможностью работать с данными на изменение во всех узлах, участвующих в обмене; - Высокой скоростью обмена (от 2 секунд).
Дополнительно будет рассказано о необычном применении репликации в различных бизнес-системах.
-
Алексей Лесовский PostgreSQL Consulting LLC Администратор баз данных
Потоковая репликация на практике.
Потоковая репликация это одна из тех прорывных технологий которая вывела PostgreSQL на совершенно новый уровень. Сочетая в себе легкость настройки, высокую производительность и почти неограниченную масштабируемость потоковая репликация является эффективным инструментом, а ее наличие становится неотъемлемым компонентом любого постгресового "сетапа". Более того, в процессе дальнейшего развития PostgreSQL, потоковая репликация продолжает развиваться и обзаводиться новыми функциями (каскадные конфигурации, слоты репликации) вплоть до того, что на данном этапе своего развития, потоковая репликация позволяет выстраивать bi-directional replication конфигурации.
Из доклада вы узнаете о том, как устроена потоковая репликация снаружи и внутри, и о практических аспектах эксплуатации потоковой репликации включая такие вещи как настройка, сопровождение, мониторинг, поиск и устранение проблем.
Участникам мастер-класса следует скачать себе образ виртуальной машины для KVM, Virtual box или VMWare, распаковать его (gzip2) и запустить виртуальную машину.
Если у Вас нет ни одной из перечисленных программ для виртуализации, то нужно запустить виртуальную машину с CentOS 7 и установленным postgresql из оф.репозитория yum.postgresql.org.
Ссылка на образы для скачивания: https://goo.gl/Yy4UzH
-
Александр Чистяков ISST Lab, ITMO University Researcher
Слон из нержавеющей стали: продолжаем тестирование производительности PostgreSQL
Замечательная компания servers.com предоставила нам один из своих серверов для тестов, что позволило нам протестировать производительность PostgreSQL на реальном железе под разными операционными системами, включая SmartOS, DragonFly и Windows. Полученные результаты мы хотим представить сообществу.