![Андрей Николаенко Андрей Николаенко](/media//2017/03/06/nikolaenko.jpg.180x180.jpg)
![Борис Нейман Борис Нейман](/media//2018/02/02/Neiman.png.180x180.jpg)
![Артур Закиров Артур Закиров](/media/2018/02/04/pnyl74bk.jpg.180x180.jpg)
Сетевые ускорения в комплексе Скала-СР / Postgres Pro: настоящее и будущее
В прошлом году мы представили кластерную машину баз данных Скала-СР / Postgres Pro, основной особенностью которой стала аппаратная и программная поддержка прямого доступа к оперативной памяти удалённого узла (RDMA). Первые комплексы уже установлены у заказчиков и уже с первой реализацией стали возможны конструкции, неосуществимые без RDMA и функции разгрузки CPU, доступной на сетевом оборудовании Mellanox. Тем не менее, возможности, которые даёт это оборудование, гораздо шире, и данный доклад посвящён текущим работам и перспективным направлениям развития.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Андрей Зубков ООО "Пармалогика" Администратор баз данных
Инструмент анализа исторической нагрузки или "AWR для Postgres"
Администратор баз данных регулярно сталкивается с необходимостью поиска проблемных запросов в своих базах данных. Для оперативного поиска хорошо подходит PGCenter, но что делать если проблемы производительности наблюдались в прошлом? В этом докладе я хочу поделиться своим опытом разработки и применения инструментария, позволяющего производить ретроспективный анализ нагрузки запросов в базах данных PostgreSQL - pg_profile
-
Антон Дорошкевич Инфософт Руководитель отдела ИТ
1С-Батл. PostgreSQL vs MS SQL
Сравнение возможностей PostgreSQL и MS SQL для работы с 1С. Что даёт pg_restore для 1С-ника. Результаты нагрузочного тестирования "Восстановления последовательности партионного учёта" на базе 1С размером более 1 ТБ. 2 года, 500+ баз 1С, 4ТБ данных, Каскадная репликация - История одного Production 1C
-
WWiktor Brodło Adjust GmbH Системный администратор
Bagger: как мы мигрировали 1 PB данных с Elasticsearch на PostgreSQL
В своем выступлении я расскажу о том, как группа сисадминов набила шишки, пытаясь реанимировать петабайтный кластер баз данных Elasticsearch, и в конце концов решила заменить его проверенными технологиями: PostgreSQL, Kafka, немного Redis, много клея, и типичное сисадминское упрямство. Результатом стал Bagger - ответ сисадмина на вызов больших данных. Быстрое, надежное, устойчивое к отказам хранилище, используемое в основном для логирования временных событий. Bagger получил свое имя по названию серии ковшовых экскаваторов, одних из крупнейших наземных транспортных средств, когда-либо производимых человеком. Как эти экскаваторы прокапывают тонны материала, так и наш Bagger способен прокопаться через тонны данных.
-
Андрей Литуненко 2ГИС Программист
Как мы распрощались с MongoDB и перешли на PostgreSQL
В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.
Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.
Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.