Особенности реализации распределенного workflow на PostrgeSQL

При реализации сложной бизнес-логики часто возникает необходимость в реализации workflow - цепочки обработки из нескольких шагов, каждый из которых представляет из себя независимый кусочек бизнес-логики. Обычно для этого используются специализированные очереди, но при высоких требованиях к надежности имеет смысл все сделать на PostgreSQL.

Отказоустойчивый PostgreSQL кластер с Patroni

В современном мире всё больше и больше IT компаний отказываются от традиционных способов хостинга и переносят свои ресурсы в облачные сервисы. Zalando не стала исключением. Взрывной рост компании и переход к модели микросервисов потребовал внести изменения в процесс деплоймента новых инстансов баз данных и решить проблему автоматического переключения в случае выхода мастера из строя. Большинство существующих решений для автоматического переключения требуют предварительной ручной настройки каждого узла до запуска кластера. Такой подход определенно неприемлем в облаках, где ты заранее не знаешь IP адресов всех узлов.

Диагностика postgresql с точки зрения системного администратора (не DBA)

Часто бывает так, что у вас уже есть postgresql в production, но нет выделенного DBA. Для того, чтобы база данных не была для вас черным ящиком, я расскажу как диагностировать различные проблемы в ходе эксплуатации постгреса. Мы попробуем разобраться, как ответчать на "бытовые"" вопросы обычного системного администратора: - все ли хорошо с базой сейчас - на что тратятся ресурсы сервера БД - что в первую очередь оптимизировать, чтобы уменьшить потребление ресурсов

ВИДЕО

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