Настройка и профилирование виртуальной инфраструктуры VMware для интенсивного ввода/вывода PostgreSQL
Виртуализация в компаниях стала альтернативой консервативного подхода "одна задача - один сервер", позволяющая эффективно использовать аппаратные ресурсы, централизованно управлять серверной инфраструктурой, экономить электроэнергию и ресурсы на охлаждение. В докладе рассказывается о настройке среды VMware для интенсивного ввода-вывода PostgreSQL и инструментах профилирования виртуальной инфраструктуры для контроля производительности и устранения выявленных проблем.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Вадим Подольный АО "РАСУ" Независимый экспертВысоконагруженная распределенная система управления современной АЭС
В докладе будет представлена новая платформа распределенной системы управления АЭС.
Вы узнаете, как обеспечивается управление сложнейшими объектами автоматизации в мире. В режиме жесткого реального времени обеспечивается работа более 150 специальных подсистем, управляющих различными технологическими процессами АЭС, таких как система управления реактором мощностью выше 1000 МВт и турбиной весом более 2000 тонн. Более 100К источников данных от датчиков и до 500К расчетных параметров. 5 разновидностей физических процессов: нейтронная кинетика, гидродинамика, химия и радиохимия и физика прочности.
При некоторых отклонениях вся система превращается в огромный источник DDoS полезной диагностической информации, которой всегда больше, чем способна переварить сеть и вычислительные ресурсы автоматизированной системы, что мешает нормальному управлению объектом. Вы узнаете, как мы «разруливаем» такие проблемы.
Из доклада вы узнаете об аппаратной и программной архитектуре таких систем, узнаете, как обеспечивается резервирование и репликация данных в таких системах, зачем нужна избыточность данных и технологическое разнообразие. Как обеспечивается управление нагрузками, как устроен QoS. И что будет, если отключится система нормальной эксплуатации, как, например было на Фукусиме.
Но мы все же про кодинг. Никаких SSD и HDD, только InMemory, структуры данных из десятков миллионов элементов, забудьте про кэш процессора, он не работает. Ваш новый Xeon 4-го поколения потерял все преимущества и превратился в "тыкву", поэтому закатываем рукава и ковыряемся в таймингах, жесточайшей аcинхронике и выжимаем из железа максимум. Кто слабое звено - процессор, память, ОС или сеть. Выясняем это.
-
22 минААнна Акентьева Postgres Professional младший разработчик
Autovacuum: что можно узнать, если прочитать код, а не документацию
В докладе будут рассмотрены детали реализации автовакуума и практические выводы, следующие из них. Будет также дан краткий обзор патчей для автовакуума, которые рассматриваются сообществом разработчиков на данный момент и возможно будут включены в следующие версии PostgreSQL.
-
22 мин
Дмитрий Юхтимовский Gilev.ru технический лидерМагические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG)
Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG):
- Фокус первый. Как убедить бухгалтерию купить новый сервер.
- Фокус второй. Как показать, что MS SQL быстрее PostgreSQL.
- Фокус третий. Как показать, что PostgreSQL быстрее MS SQL Server.
-
45 мин
Петр Ярмуз Allegro sp. z.o.o Senior Database EngineerХакинг с Postgres 11 - pg_threads
Мое выступление будет посвящено написанию расширений для Postgres. Я создал модуль pg_threads, который реализует упрощенную версию API POSIX потоков внутри базы данных Postgres. Он дает разработчикам баз данных новый мощный инструмент для параллельного написания кода и использования преимуществ многоядерной CPU. Существует дополнительное API для транзакционных и нетранзакционных IPC между потоками. Я покажу пример приложения, в котором реализовано преимущество нового API - линейное масштабирование равномерно на два узла. Презентация сопровождается живой демонстрацией на vagrant с двумя виртуальными машинами на Ubuntu и двуми базами данных Postgres.