Как мы делаем встроенную отказоустойчивость в Postgres
Традиционно отказоустойчивость в Postgres достигается при помощи встроенных механизмов репликации и внешних утилит, наблюдающих за состоянием запущенных экземпляров Postgres и реагирующих соответствующим образом при возникновении различных сбоев. В своем докладе я расскажу что нам нравится и что не нравится в этом подходе, какую мы видим альтернативу, чего мы смогли достигнуть к сегодняшнему дню и что хотим получить к релизу, который планируется на декабрь месяц.
Видео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
45 мин
Юрий Темкин КиберПротект старший разработчик ПО
Иван Белинский КиберПротект продукт менеджерВсе тайны новой версии Кибербэкапа для PostgreSQL: работа с кластером, защита данных, предотвращение потерь и восстановление информации, включая PITR
Важным аспектом безопасности и надежности баз данных PostgreSQL являются практики создания резервных копий. В ходе доклада будут раскрыты основные техники и методы, используемые для защиты данных, предотвращения потерь и успешного восстановления информации в случае человеческих ошибок, сбоев или чрезвычайных ситуаций. Расскажем как КиберБэкап помогает защитить PostgreSQL, включая конфигурацию в кластере Patroni: будут рассмотрены варианты развертывания системы, важные аспекты настройки политики резервного копирования, включая полное и инкрементное. А еще покажем как легко работать с резервными копиями через монтирование и сделать гранулярное восстановление.
-
45 мин
Борис Пищик Postgres Professional Технический консультантPostgres Pro Enterprise Manager - центр управления Базами Данных Postgres Pro
В этом обзорном докладе мы познакомимся с первым релизом Postgres Pro Enterprise Manager (PPEM) и его основными возможностями по повышению продуктивности труда Администраторов БД.
-
45 мин
Николай Шаплов Postgres Professional Fuzzing EngeenerFuzzing-исследование PostgreSQL. Как мы искали и что мы нашли
Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.
Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.
- Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
- Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
- Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
- Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.
Рассказ о смешных багах и нелепые жесты руками входят в комплект поставки.
-
22 мин
Александр Календарёв DdataGile разработчикML in SQL
В современном анализе данных модели машинного обучения используется так же часто, как и базы данных. Такие гиганты, как Google и Amazon их уже совместили. Не отстаёт Microsoft и Yandex. Не пора ли внедрить модель машинного обучения в PostgreSQL?
В докладе кратко изложено, в чем заключается машинное обучение, показаны примеры использования машинного обучения у ведущих игроков рынка, ну и показан прототип, как это может быть в PostgreSQL.