Архитектуры с Postgres в продакшне
При использовании PostgreSQL в продакшне крайне важно реализовать стратегию высокой доступности. В случае с сервисом БД требования к высокой доступности будут касаться как самого сервиса, так и набора данных.
В рамках данного доклада мы попробуем определить потребности вашей конкретной продакшн-среды в высокой доступности и постараемся выполнить необходимые требования с использованием открытых бесплатных инструментов, разработанных для PostgreSQL. В частности, мы рассмотрим многие возможности, которые можно реализовать для Postgres, чтобы превратить его из обычного набора инструментов в реально работающий. Что это означает в контексте высокой доступности? Как выполнить эти требования?
Другие доклады
-
22 мин
Pavel Stehule freelancer Независимый консультант и разработчикКак использовать pspg
pspg - это unix-совместимый инструмент для постраничного просмотра данных, разработанный специально для Postgres-клиента psql. На сегодняшний день его возможности не ограничиваются обычным просмотром данных. Он может работать в режиме приложения или инструмента для открытия CSV и TSV файлов. В рамках доклада я постараюсь продемонстрировать основные возможности данного приложения.
-
45 мин
Артём Картасов Postgres.ai Software EngineerНад пропастью WAL-G
Что мы ожидаем от системы резервного копирования? Что отличает хорошую систему бэкапов? И самое главное - как выбрать для этого процесса подходящие инструменты? При подготовке резервных копий возникает немало насущных вопросов.
В докладе я расскажу историю построения системы снятия и верификации бэкапов в отдельно взятой компании. Обсудим вопросы выбора инструмента по работе с резервными копиями, адаптации к изменяющимся реалиям, проблемы облачных хранилищ и безграничные возможности open-source коллаборации.
Приглашаю вас в увлекательное путешествие длиной 2 года.
-
22 мин
Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директорКак обфусцировать базу в Postgres для задач нагрузочного тестирования веб-приложений
Postgres - отличная база данных для высоконагруженных веб-приложений. В свою очередь для таких веб-приложений периодически встает задача нагрузочного/стресс тестирования. Кроме очевидных сложностей: эмуляции рабочего окружения близкого к продуктовому и генерации трафика есть задача подготовки базы данных для тестового окружения. В эпоху борьбы за приватность персональных данных (152-ФЗ, GDPR, HIPAA) использование базы с прода выглядит плохой идеей. Выход один - обфусцировать данные.
Существуют различные инструменты для обфускации данных в Postgres. В докладе я расскажу, какие из них мы выбрали и почему, с какими трудностями столкнулись во время использования, насколько удачно решили задачу.
Вы узнаете возможно ли получить идентичный отклик на тестовой базе без реальных данных с прода, посмотрим графики, обсудим ограничения, которые возникают при обфускации, я познакомлю вас с нашими наработками, упрощающими задачу.
-
45 мин
Robert Haas EnterpriseDB Вице-президент, руководитель исследований в сфере СУБДПовреждение данных: как его избежать, обнаружить и обеспечить восстановление
Повреждение данных в PostgreSQL может происходить по ряду причин, в числе которых аппаратные ошибки, программные сбои и ошибки пользователя. В данном докладе я расскажу о своём опыте работы с повреждёнными базами. В частности, я упомяну о частых причинах повреждения данных в базе, среди которых процедурные ошибки при снятии резервных копий или восстановлении из них. Также я остановлюсь на частых последствиях повреждения данных в базе - например, ошибках, которые говорят о несоответствии между таблицей и ее индексами либо таблицей и TOAST-таблицей. Также я уделю некоторое внимание техникам, которые используют для восстановления базы или исправления ошибок после повреждения данных, в том числе моему опыту использования pg_resetxlog. Основой для данного доклада послужили реальные кейсы, с которыми я сталкивался в ходе работы с клиентами EnterpriseDB. Надеюсь, что они будут полезны разработчикам PostgreSQL для возможных улучшений этой СУБД, а пользователи получат представление о том, как избежать повреждения данных, обнаруживать его, если оно произошло, и справляться с ним.