Опыт использования больших баз 1С на PostgreSQL
Доклад для тех, кто уже использует постгрес для 1С, а также для тех, кто только раздумывает - использовать ли. Расскажем о том, почему в компании Gilev.ru выбрали PostgreSQL для своих больших баз онлайн-сервисов, как его используют. Как с использованием этих сервисов помогают решать проблемы производительности баз на 1С, с которыми сталкиваются или могут столкнуться клиенты.
Слайды
PGConf1602_Дмитрий Юхтимовский.pptxВидео
Другие доклады
-
Will Leinweber Heroku Engineer
Heroku Postgres: архитектура облачного сервиса баз данных
Помимо предоставления универсальной веб-платформы, Heroku предлагает крупномасштабные и поддерживаемые сервисы Postgres. За годы мы многое узнали о том, как использовать Postgres в большом масштабе.
На этом докладе мы расскажем:- почему Postgres привлекателен для запуска в облачном сервисе
- как подготовить, управлять и контролировать инфраструктуру Postgres
- чем придётся пожертвовать, чтобы Postgres работал в такой среде
- об автоматическом восстановлении после сбоя
- и о многом другом
-
Илья Космодемьянский Data Egret
Настройка ОС и железа для PostgreSQL
Тема правильных настроек очень важна для достижения высокой производительности, это касается любого софта, и PostgreSQL — не исключение. Илья Космодемьянский – опытнейший консультант в области PostgreSQL, и его выступления всегда собирают большую аудиторию.
-
Иван Гончаров IBM
Почему IBM Power8 - оптимальная платформа для PostgreSQL
Что такое платформа IBM POWER8? Благодаря каким особенностям архитектуры, получается достигать большей производительности и масштабируемости PG по сравнению с x86_64? Производительность ядра, подсистемы памяти, процессорного интерконнекта и ввода/вывода. Уникальные и доступные только на POWER8 "фишки". Опыт тестирования как pgbench, так и реальных приложений.
-
Валентин Гогичашвили Zalando Head of Data Engineering
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.