Строим энтерпрайз инфрастуктуру с PostgreSQL, как основу для системы хранения персональных данных

В своем докладе я расскажу, как мы строили географически распределенную систему хранения персональных данных на основе Open Source ПО и PostgreSQL. Концепция бизнеса «inCountry» состоит в предоставлении клиентам готовой к использованию инфраструктуры для хранения персональных данных. Чтобы пользователи были уверены в том, что персональные данные, которыми они оперируют, попадают в страну их происхождения и хранятся там безопасно, не пересекая границ государства, мы написали API и построили разнообразные сервисы. Наша система соответствуют общепринятым стандартам безопасности (SOC Type 1, Type 2, PCI DSS и т.д.). Мы строили нашу инфраструктуру с помощью Consul, Nomad и Vault, использовали PostgreSQL, ElasticSearch как системы хранения, Nginx, Jenkins, Artifactory, средства для автоматизации управления и развертывания. Собрали команду разработки, команды управления – DevOps, Security, мониторинга и DBA. Мы используем как облачных провайдеров, так и bare-metal сервера, расположенные в разных регионах мира. Разработка архитектуры системы и обеспечение устойчивости инфраструктуры, согласованной и безопасной работы всех ее компонент – главная задача, которая стоит перед нашими командами.

PostgreSQL Citus vs MongoDB sharded

Мы хотим поделиться структурой и результатами теста (производительности и не только), в котором участвовали PostgreSQL/Citus и MongoDB для данных нашей компании. Это был весьма увлекательный процесс с неожиданными поворотами и неоднозначным результатом.

Non-Relational Postgres

Postgres has always had strong support for relational storage. However, there are many cases where relational storage is either inefficient or overly restrictive. This talk shows the many ways that Postgres has expanded to support non-relational storage, specifically the ability to store and index multiple values, even unrelated ones, in a single database field. Such storage allows for greater efficiency and access simplicity, and can also avoid the negatives of entity-attribute-value (eav) storage. The talk will cover many examples of multiple-value-per-field storage, including arrays, range types, geometry, full text search, xml, json, and records.

PostgreSQL Scaling Usecases

На сегодняшний день уже никого не удивить тем что инфраструктура живет в клауде, однако не все компоненты заезжают в клауд легко и просто. Одним из таких компонентов является база данных, которая всегда требовательна в плане ресурсов и производительности. Особенно остро стоит вопрос масштабируемости и устойчивости к сбоям, именно поэтому в последние годы можно наблюдать бурное развитие альтернативных СУБД.

Однако классические РСУБД за счет накопленных фич нередко остаются выбором №1 при том что они также не стоят на месте и предоставляют богатый набор инструментов в плане масштабирования.

В этом докладе я буду рассматривать преимущественно PostgreSQL, варианты его масштабирования и то когда это стоит делать и как это делать правильно. В докладе будут рассмотрены следующие темы:

• Потоковая репликация и разделение read/write рабочей нагрузки

• Логическая репликация и шардирование данных

• Обеспечение высокой доступности и устойчивости к сбоям

  Доклад будет интересен администраторам баз данных, системных администраторам, тимлидам, инфраструктурным архитекторам и широкому кругу специалистов которым интересен PostgreSQL.