Развёртывание PostgreSQL-кластера с балансировщиком запросов и мониторингом в Kubernetes

Kubernetes - это платформа оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерами приложений. В настоящее время все больше и больше приложений развертываются в контейнерах на Kubernetes.

Есть несколько решений для запуска кластера PostgreSQL на Kubernetes. Однако эти решения не предусматривают балансировку нагрузки. В этом выступлении я покажу вам, как объединить PostgreSQL-оператор с Pgpool-II для развертывания в Kubernetes кластера PostgreSQL с возможностью балансировки нагрузки.

Мониторинг - очень важная часть для любого реального продакшна. Хотя Kubernetes предоставляет базовый способ мониторинга состояния кластера PostgreSQL, этого недостаточно для управления кластером PostgreSQL в продакшне. Важным улучшением версии Pgpool-II 4.2 является возможность вывода более полезной статистики кластера PostgreSQL. В этом докладе я объясню, как отслеживать и визуализировать статистику кластера PostgreSQL в Prometheus для расширенного мониторинга кластера.

1С:Предприятие + Постгрес = ...

В диалоге технического директора Postgres Professional, ведущего разработчика PostgreSQL Федор Сигаев и известного 1С-эксперта Антон Дорошкевич обсудят имеющиеся проблемы эксплуатации 1С на Постгресе и их возможные решения.

Консенсус, Postgres, Мультимастер

Postgres Pro Multimaster - это расширение Postgres (и набор патчей для ядра), обеспечивающее высокую доступность (HA) со строгой согласованностью и масштабируемостью чтения. Он образует симметричный кластер без общего доступа, синхронно реплицирующий данные и автоматически выполняющий аварийное восстановление. В течение последнего года мы приложили значительные усилия, чтобы убедиться и доказать, что согласованность сохраняется во всех сценариях. Новая версия, которая будет выпущена как часть Postgres Pro Enterprise 13, использует алгоритм Paxos для определения результата транзакции и оригинальный протокол, управляющий процессом восстановления; мы использовали TLA+ и TLC model checker для проверки его правильности. Я расскажу, как все это работает и почему в некоторых случаях multimaster может быть привлекательной альтернативой традиционным HA решениям на основе потоковой репликации.

Multimaster теперь имеет открытый исходный код и доступен по адресу: https://github.com/postgrespro/mmts

Чтобы сделать доклад менее узкоспециализированным и более привлекательным для широкой аудитории, в первой части я расскажу о том, как в целом современные СУБД (в основном так называемые NewSQL СУБД) обеспечивают отказоустойчивость. В частности, я остановлюсь на следующих моментах:

что такое строго согласованная СУБД и какие накладные расходы с этим связаны; что такое распределённый консенсус, Paxos, Raft; как они здесь помогают?

Я не буду пытаться объяснять какие-либо алгоритмы построчно; это едва ли осмысленно с учетом ограничений по времени, и на эту тему есть много полезной литературы. Цель здесь скорее в том чтобы познакомить с областью и задать в ней ориентиры.

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.