Как 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.

Что нового в PostGIS 3.1

PostGIS - расширение для работы с пространственными данными в PostgreSQL. В этом докладе будут рассмотрены все последние изменения в экосистеме вокруг PostGIS с комментариями от разработчика.

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.

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.