Другие доклады
-
Андрей Бородин Яндекс РазработчикЕвгений Дюков Yandex Старший разработчик
Эксплуатация высокодоступных РСУБД с открытым исходным кодом в облачном окружении
Системы высокой доступности стали крайне популярны в последние несколько лет: они играют решающую роль в построении надёжных систем из доступного аппаратного обеспечения. В докладе мы обратим внимание на некоторые тонкие моменты проектирования и эксплуатации таких систем. Кроме того, будут затронуты проблемы захвата изменений с кластера высокой доступности.
-
Álvaro Hernández OnGres Founder
Как преобразовать Postgres в облачную платформу
Сводится ли развёртывание Postgres на Kubernetes к простой перераспаковке в контейнере? Или Postgres может использовать другой cloud-native софт для более качественной интеграции с K8s? Мы поговорим об этом на данном мастер-классе и продемонстрируем несколько примеров на StackGres:
- Как преобразовать Postgres в контейнер без инициализации с несколькими контейнерами-"прицепами" для создания пула соединений, резервного копирования, агентов и т.п.
- Определение высокоуровневых CRD в качестве единого API для взаимодействия с Postgres оператором.
- Использование авторизации на основе K8s RBAC для аутентификации пользователя веб-интерфейса управления.
- Использование Prometheus для мониторинга; сборка узла, использование экспортёров и Postgres, и PgBouncer.
- Проксирование трафика Postgres traffic через Envoy. Завершение работы Postgres SSL с помощью плагина Envoy, который также экспортирует метрики "проводного" протокола в Prometheus.
- Использование Fluentbit для сбора логов Postgres и их пересылки в Fluentd, который хранит их в централизованной постгрессовой базе данных.
Во время мастер-класса вы сможете повторить все действия на собственном Kubernetes-кластере и с лёгкостью пройти путь от новичка до профи в Postgres на Kubernetes! Вы сможете создавать собственный Postgres-as-a-Service на Kubernetes всего за несколько минут!
-
Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database Architect
Postgres и искусственный интеллект в современном мире
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.
-
David Steele Crunchy Data Principal Architect
Лучшие практики для бэкапов с помощью pgBackRest
Резервное копирование является важной частью любого решения для корпоративных баз данных, но оно часто выполняется плохо или вообще игнорируется, что может привести к потере данных в случае отказа оборудования или другого сбоя.
В этом докладе мы рассмотрим лучшие практики резервного копирования баз данных и способы их реализации с помощью pgBackRest, в том числе:
- архивирование и хранение журнала предзаписи (WAL);
- частоту снятия резервных копий и срок их хранения;
- достижение целей по времени / точке восстановления;
- варианты конфигурации;
- обоснование с точки зрения производительности.