title

text

Дмитрий Белобородов
Дмитрий Белобородов UIS, CoMagic Технический директор
14:00 17 марта
45 мин

Опыт использования PostgreSQL в проектах UIS, CoMagic

Мы используем PostgreSQL с 2003 года и прошли путь от базы в пару гигабайт до кластера с текущим размером более 5Тб. Текущие кол-во таблиц > 700, число хранимых процедур ~1500. Чем готовы поделиться: - рассказать о проблемах, с которыми пришлось сталкиваться на разных этапах развития и найденными решениями - наработанными практиками администрирования - мы работаем с несколькими базами, которые тесно связаны друг с другом, используем для этого свое расширение - у нас работает несколько команд, и есть выработанная методика и инструменты, которые позволяют им не мешать друг другу - мы используем много различных стендов для тестирования, готовы рассказать по какому принципу и как мы их поднимаем - ну, и конечно, про оптимизацию, поиск узких мест и ситуаций, с которыми нам приходится сталкиваться при нагрузках

ВИДЕО

Слайды

Другие доклады

  • Алексей Мергасов
    Алексей Мергасов НОКСА Дата Лаб Директор по разработке
    22 мин

    Эффективная работа с 10+ ПБ данных в PostgreSQL или новая парадигма построения "бережливых" инфраструктур данных для Data-Driven Enterprise

    Алексей расскажет о технических деталях и опыте применения подхода экстремальной нормализации данных для создания инфраструктур данных с уникальными потребительскими характеристиками. В сравнении с решениями лидеров рынка такие инфраструктуры обладают, например, такими преимуществами, как: - оперативная обработка 10 ПБ данных и больше, - в 2-6 раз более высокая производительность, - сквозная 100% консистентность данных, - практически линейная горизонтальная масштабируемость, - в 4-10 более низкая стоимость владения, - и т. д. Изложенный подход уже нашел применение за пределами России в решениях для операторов связи, ритейла, финтеха, современном производстве (Industry 4.0, индустриальный IoT), в государственном секторе.

    ВИДЕО

  • Игорь Ведёхин
    Игорь Ведёхин IBS Заместитель генерального директора
    22 мин

    Скала-СР / Postgres Pro — предконфигурированные высокопроизводительные машины баз данных

    Машины баз данных — представители «высшего света» в мире корпоративных ИТ; Teradata, Exadata, Netezza — не смотря на то, что в их основе вполне доступные серверные узлы архитектуры x86 — о них говорят и пишут как о hi-end-системах, на что есть определённые основания. Объективно машины баз данных востребованы многими корпоративными заказчиками, как за уникальные возможности, так и за те удобства, которые дают готовые предконфигурированные комплексы.

    Консорциум в составе системного интегратора IBS, выполнившего немало проектов по внедрению различных машин баз данных, российского вендора PostgreSQL Postgres Professional и израильской компании-разработчика суперкомпьютерных сетевых решений Mellanox представил машины баз данных в различных конфигурациях для PostgreSQL под управлением СУБД Postgres Pro Enterprise.

  • Aleš Zelený
    Aleš Zelený Česká spořitelna a.s. Менеджер департамента хранения данных
    45 мин

    Введение в PostgreSQL для Oracle DBA

    Этот доклад будет интересен как Oracle DBA, рассматривающим PostgreSQL как альтернативную реляционную СУБД в своем портфолио, так и PostgreSQL DBA, которые хотят сравнить Oracle и PostgreSQL. Этот доклад не является руководством по миграции или призывом использовать ту или иную платформу. Мы сравним общую структуру обеих платформ с точки зрения конфигурирования памяти, логические структуры данных и их физическое представление, затронем некоторые вопросы безопасности, а также рассмотрим имеющиеся инструменты резервного копирования и восстановления данных.

  • Антон Сикерин
    Антон Сикерин ООО "Транспортная интеграция" Специалист по транспортному планированию, Инженер-программист
    22 мин

    PostgreSQL в задачах транспортной аналитики при проектировании мастер-плана для ЧМ-2018 в Екатеринбурге

    1) О Чемпионате мира по футболу 2018 и поставленных задачах; 2) Инструментарий отдела моделирования и аналитики; 3) Аналитика пассажиропотоков аэропорта Кольцово и железнодорожного транспорта дальнего и ближнего сообщения (Яндекс.Расписания); 4) Анализ населенности и занятости населения (2ГИС); 5) Прокладка маршрутов клиентских групп с автоматическим выводом метаинформации и сборка отчетных материалов (PostgreSQL + QGIS + Python + LaTeX); 6) Развертывание карт-сервера для предоставления доступа к маршрутам заказчику (Ubuntu + PostGIS + QGIS-Web-Client)

    ВИДЕО