Типичные ошибки при построении высокодоступных кластеров и как их избежать
Вы только что установили PostgreSQL и запустили ваш первый кластер, создали несколько таблиц, загрузили данные, и даже немного подкрутили конфигурацию Постгреса для улучшения производительности. Теперь вы думаете о том, как сделать ваш кластер высокодоступным. К сожалению, Постгрес не умеет сам выполнять автоматическое переключение при недоступности мастера, но, к счастью для нас, этого можно достичь с помощью сторонних утилит. Задача ясна, и вы начинаете изучать преимущества и недостатки всех утилит, чтобы выбрать лучшую. И... вы уже на неправильном пути, потому что в первую очередь вы должны определиться со значениями SLA, RTO и RPO. В этом докладе я планирую рассказать о ряде ошибок, которые допускают администраторы баз данных при настройке и эксплуатации высокодоступного кластера Постгреса с автоматическим переключением.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Álvaro Hernández OnGres Founder
Миграция с Oracle на PostgreSQL
Хватит платить за яхту Ларри!
PostgreSQL - это полнофункциональная система управления базами данных с открытым кодом уровня предприятия, которая дважды кряду получает статус "СУБД года". И это также наилучший кандидат для миграции с Oracle. PostgreSQL поддерживает продвинутый SQL, она проста в администрировании, а pl/pgsql является заменой ораклового PL/SQL. Пора прекратить тратить сотни тысяч или миллионы долларов на лицензии для СУБД - лучше направьте эти деньги на инвестиции в свою команду, улучшение инфраструктуры или ПО.
Присоединяйтесь к мастер-классу, чтобы за полдня изучить лучшие практики, инструменты и некоторые секреты успешного мигрирования с Oracle на PostgreSQL. Учитесь у команды, которая провела миграцию на PostgreSQL Blackberry на GCP с 150М пользователей с практически нулевым временем простоя, и у ключевого создателя orafce - набора Oracle-совместимых функций поверх PostgreSQL.
-
Джошуа Дрейк Command Prompt, Inc. Pioneer
Производительность и эксплуатация Postgres
Когда вы оптимизируете Postgres, обычно вопросы эксплуатации оказываются задвинуты на обочину. Каким образом наладить autovacuum? Почему bloat? Из-за чего я получаю IO spikes? Как мне заставить RDS правильно себя вести?! Почему коммиты при репликации происходят так медленно? Ответ на все эти вопросы лежит в понимании взаимосвязи между надлежащей эксплуатацией Postgres и его производительностью. Приглашаю присоединиться к увлекательному 3-часовому путешествию по хитрому миру отладки Postgres!
-
Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор
Как мы выбирали среди patroni, stolon, repmgr для нашего отказоустойчивого Постгреса
Для одного из наших проектов понадобилось решать задачу построения отказоустойчивой БД, желательно к тому же географический распределенной.
Первое на что мы посмотрели - это облачные решения от большой тройки, однако, стоимость их эксплуатации превзошла все наши скромные ожидания. К тому же у нас есть всякие штуки вроде экстеншенов и londiste репликации, и они не совместимы с тем, что предлагают облака.
В докладе я расскажу о том, почему мы остановились на patroni, на какие грабли наступили и какие у него есть неочевидные, но прикольные штуки, которые сильно облегчают жизнь.
-
Максим Вихарев Alytics Технический директор
GreenHouseSQL - масштабируемая система аналитики на postgresql, greenplum и clickhouse
На pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали cтрадать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфрастуктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.