title

text

Дарья Вилкова
Дарья Вилкова Postgres Professional младший инженер баз данных
17:10 02 марта
22 мин

Обзор новой функциональности и настройка Zabbix Agent 2 для мониторинга PostgreSQL

В версии Zabbix Server 5.0.1 для Zabbix Agent 2 стал доступен плагин мониторинга PostgreSQL. Он был разработан компанией Postgres Professional совместно с Zabbix. В презентации будет рассказано о принципе работы плагина, вариантах его настройки, а также о возможности добавления кастомных метрик.

Видео

Другие доклады

  • Дмитрий Урсегов
    Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
    45 мин

    Шардман - естественный подход к шардингу в PostgreSQL

    Объем данных, с которым работают современные корпоративные и интернет системы, постоянно растет. При этом все сложнее становится иметь и синхронизировать несколько копий данных в разных системах. Возникает необходимость работать с большими объемами данных непосредственно в транзакционной СУБД, Часто такое требование накладывает и логика приложений, которым необходимы результаты в реальном времени. В докладе рассмотрим какой может быть универсальная распределенная транзакционная СУБД. Разберем такие аспекты как типы нагрузки и их приоритизация, динамическое выделение ресурсов, уровень консистентности. Расскажем на каких инструментах в PostgreSQL можно построить такую систему, что у нас уже получилось и какие задачи еще предстоит решить.

  • Николай Самохвалов
    Николай Самохвалов Nombox LLC Основатель
    45 мин

    Автоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)

    В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.

    Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.

    В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:

    • моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
    • интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
    • сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).

  • Евгений Дюков
    Евгений Дюков Yandex Старший разработчик
    Андрей Бородин
    Андрей Бородин Яндекс Разработчик
    45 мин

    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.

  • Константин Евтеев
    Константин Евтеев X5 FoodTech Главный архитектор
    45 мин

    Формирование отчетов и аналитики в реальном времени с PostgreSQL.

    В современном мире операционная отчетность и аналитика в реальном времени становятся базовой потребностью. Существует огромное количество инструментов, практик и подходов, которые в свою очередь требуют различной экспертизы и ресурсов. В рамках данного выступления расскажу, как может происходить развитие с помощью PostgreSQL. Подводные камни при использовании различных схем. Поговорим про вопросы качества данных и производительности. Доклад будет интересен как тем, кто находится на начальном этапе, так и для практиков с многолетним опытом (буду рад горячим обсуждениям и вопросам после доклада) План доклада: 1. Эволюция построения отчетности - миграция с OLTP на OLAP. 2. Вызовы организации доставки данных в DWH. 3. Масштабирование архитектуры с ростом данных. 4. Вопросы качества данных. 5. Сохранение стабильности при большом кол-ве изменений. 6. Различные подходы по организации работ команды DWH. 7. И конечно же успешно решенные нами вызовы (pgAgent, PGWatch, работа с фс, новое прочтение postgresql.conf).