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.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Василий Пучков ООО Главный экспертРазработка интеграционной базы производственных данных нефтебаз на базе PostgreSQL
Архитектурный подход как основа устойчивого решения. Старые и новые технологии - единство и борьба противоположностей. Информационная безопасность и требования бизнеса - есть ли компромисс?
-
22 мин
Alicja Kucharczyk Microsoft EMEA Global Blackbelt OSS Data Tech Specialist
Sushant Pandey Microsoft 500032История одной миграции
В данном рассказе мы хотим рассказать о том, как команда Microsoft, созданная из двух различных команд, работала над проектом, решала проблемы миграции, используя ora2pg, и смогла доказать, что Postgres Single Server может демонстрировать хорошую производительность наравне с Oracle Exadata. Мы расскажем о наших методах работы, а также о ряде основных проблем технического характера, с которыми мы столкнулись, включая миграцию выражений BULK COLLECT, иерархических запросов, курсорных выражений REF CURSOR и других, более сложных конструкций Oracle.
Наша история о практическом подтверждении гипотезы, которое доказало, что Postgres может демонстрировать такую же производительность, как Oracle Exadata. Схема мигрируемой БД была не самой простой. Скорее, наоборот. Код был нагружен динамическими запросами, выражениями BULK COLLECT, вложенными циклами, операторами CONNECT BY, глобальными переменными и множеством зависимостей. Инструмент Ora2pg очень помог нам с преобразованием схемы БД, но всё равно осталось много работы, которую можно было сделать только вручную. Оценки, которые мы получили благодаря инструменту, также оказались очень далеки от истины, поскольку требовалась не просто миграция кода, а изменение его архитектуры. В рамках нашего доклада мы рассмотрим следующие подтемы:
- Как (не) работают оценки
- Как мы справились с миграцией выражений BULK COLLECT
- Почему мы избавились от выражений REF CURSOR
- Как мы застряли на фазе тестирования одного из пакетов и как помощь друга помогла нам в решении этой проблемы.
- Как мы справились с иерархическими запросами и детализацией иерархии
-
45 мин
Андрей Бородин Яндекс Разработчик
Евгений Дюков Yandex Старший разработчикЭксплуатация 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.
-
45 мин
Andreas Scherbaum Pivotal Principal Software EngineerУправление PostgreSQL с помощью Ansible
Ansible — открытый бесплатный инструмент для управления конфигурацией и развёртываниями, который можно применять для управления серверами и установленным на них программным обеспечением. В данном докладе мы вкратце обсудим сам Ansible, а затем объясним, как использовать его для установки и настройки PostgreSQL на сервере. Примеры будут демонстрироваться на протяжении всего доклада.