Credereum – Postgres с поддержкой блокчейн

Соединяем доказуемость и неизменяемость блокчейна с производительностью и эффективностью традиционных СУБД.

Технология блокчейн имеет ряд уникальных свойств, среди которых есть доказуемость и неизменямость. Каждая транзакция в блокчейне имеет цифровую подпись своего автора, которая может быть проверена любым участником сети. Кроме этого, однажды попавшие в блокчейн данные уже не могут быть изменены в дальнейшем. Тем не менее, для большинства современных информационных систем запись всех данных в публиный блокчейн оказалась бы слишком дорогой.

Credereum – это платформа, которая позволяет создавать и поддерживать базы данных, содержимое и история которых доказуемы и неизменяемы, без принесения в жертву производительности и эффективности традиционных СУБД. Благодаря Credereum владелец базы данных может доказывать корректность результатов запроса, а пользователи могут их проверять. Владельцу базы данных не обязательно раскрывать всё содержимое базы данных или всю историю транзакций для того, чтобы доказывать корректность результатов отдельного запроса к базе данных. Таким образом, база данных Credereum подходит и для хранения приватной информации. Credereum использует передовые технологии, такие как децентрализованное облако и блокчейн с шардингом. Credereum – это зарождающаяся тенология приватных и доверенных баз данных.

Мы объясним, почему PostgreSQL является подходящей основной для проекта Credereum, а также расскажем, что потребовалось доработать в постгресе для поддержки цифровых подписей и криптографического хранилища данных.

Хроники 1Сников: миграция с Windows+1С+PostgreSQL на Linux+1C+PostgreSQL

Во что может вылиться желание не платить за винду 1С-нику? Есть ли жизнь без COM-а (консоли сервера 1С нет, но есть RAS; ODBC из 1С как вызывать)? Гарем постгресов, адресация и нюансы. i9-7900x и Linux, жизнь без turboboost 3. Планирование дисковых ресурсов. Как побороли падения OC CentOS.

Басня про тестирование и postgres

Однажды вот Питон и Слон
Вести тестирование взялись.
И вместе все в него впряглись!

В нашей компании (Postges Professional) разрабатываются разные проекты: multimaster, pg_probackup, pg_pathman, pg_shardman, RUM, и другие. Совладать со всей этой оравой весьма непросто, поэтому нам необходим инструмент, который способен облегчить и ускорить написание всевозможных тестов.

В данном докладе мы расскажем о фреймворке testgres, написанном на Python, который уже позволил решить множество проблем и протестировать функциональность, которую нельзя так просто покрыть прямолинейными регрессионными тестами.

Вы узнаете, как при помощи нескольких строчек кода запускать узлы PostgreSQL, настраивать всевозможную репликацию и создавать бекапы, меняя параметры на лету, и про многое другое. Также мы расскажем, как эти возможности позволяют нам проверять "самые труднодоступные места" и улучшать качество наших продуктов.

Мы стремимся сделать testgres фреймворком для проведения функциональных тестов пользовательских запросов, хранимых процедур и прочей серверной логики, привнося практику TDD на уровнь разработки БД.

Продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python

PostGIS на протяжении двух десятилетий завовевал известность как лучшее опенсорсное решение для анализа пространственных данных. В докладе я остановлюсь на продвинутом анализе пространственных данных с помощью PostGIS, расскажу о дальнейшем развитии с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.