Фирма «1С» опубликовала пресс-релиз о сотрудничестве с компанией СберТех, в котором говорится о совместимости технологической платформы 1С:Предприятие и системы управления базами данных корпоративного уровня – Platform V Pangolin.
PgConf.Russia 2019
Секция "PostgreSQL+1C"
4-6 февраля 2019 г., Москва, МГУ, экономический факультет
Инфостарт совместно с Postgres Pro организует секцию "PostgreSQL+1C" на конференции PGConf.Russia 2019.
Вокруг PostgreSQL существует много мифов, но опрос по используемой СУБД показал, что у сообщества есть успешный опыт использования PostgreSQL. Так как PostgreSQL все больше проникает в индустрию автоматизации учета на платформе 1С, мы рады пригласить участников сообщества Инфостарт поучаствовать в конференции PGConf.Russia 2019.
Только для сообщества Инфостарт участие с 5% скидкой. Оформляйте заказ на нашем сайте и участвуйте в главной конференции по PostgreSQL в России.
О конференции
Дата: 4-6 февраля 2019 г.
Место: Москва, МГУ, экономический факультет.
Сайт: https://pgconf.ru/2019
Время секции “PostgreSQL+1C”: 5 февраля с 11.00 до 16.00
PGConf.Russia – международная техническая конференция по открытой СУБД PostgreSQL, ежегодно собирающая более 500 разработчиков, администраторов баз данных и IT-менеджеров для обмена опытом и профессионального общения. В программе – мастер-классы ведущих мировых экспертов, доклады в три тематических потока, примеры лучшего опыта и разбор ошибок, гостиная разработчиков и блиц-доклады из зала.
Темы конференции:
- администраторы баз данных PostgreSQL
- разработчики ядра и расширений PostgreSQL
- прикладные разработчики
- архитекторы информационных систем
- IT-директора
- руководители организаций, заинтересованных в миграции на свободное или отечественное ПО.
Для кого:
- PostgreSQL на переднем крае: большие данные, интернет вещей, блокчейн
- новое в PostgreSQL и вокруг: развитие PostgreSQL и его экосистемы
- PostgreSQL в реальных системах: архитектура, миграция, эксплуатация
- Использование PostgreSQL в платформе 1С
- PostgreSQL в геоинформационных системах (GIS)
- руководители организаций, заинтересованных в миграции на свободное или отечественное ПО.
Доклады
1С+PostgreSQL
АлексейЛустин
ИТ-советник
Основная специализация - разработка бизнес-приложений на платформе 1С внутренними и внешними командами, с применением гибких методик разработки.
За последние 15 лет занимал должности от администратора инфраструктуры до заместителя директора софтверной компании. Лично исполнял роли ведущего программиста, менеджера продукта, технического лидера и архитектора, а также заместителя ИТ-директора у прямых работодателей в отраслях торговли, промышленности и сферы услуг.
Сторонник гетерогенных подходов при выборе архитектуры системы. Отношение в ИТ-сообществе олицетворяет один термин - Overskilled.
За последние 15 лет занимал должности от администратора инфраструктуры до заместителя директора софтверной компании. Лично исполнял роли ведущего программиста, менеджера продукта, технического лидера и архитектора, а также заместителя ИТ-директора у прямых работодателей в отраслях торговли, промышленности и сферы услуг.
Сторонник гетерогенных подходов при выборе архитектуры системы. Отношение в ИТ-сообществе олицетворяет один термин - Overskilled.
«Анализ проблемных запросов как средство регулярного рефакторинга кода 1С»
1. Принципы поиска проблемных запросов в PostgreSQL
2. Оценка гипотетических индексов и степени их влияния на планы запросов
3. Наиболее часто встречающиеся ошибки у 1С-программистов
4. Базовые методы рефакторинга кода с учетом особенностей PostgreSQL
5. Хранение аналитической информации журнала работы PostgreSQL для оценки качества рефакторинга
2. Оценка гипотетических индексов и степени их влияния на планы запросов
3. Наиболее часто встречающиеся ошибки у 1С-программистов
4. Базовые методы рефакторинга кода с учетом особенностей PostgreSQL
5. Хранение аналитической информации журнала работы PostgreSQL для оценки качества рефакторинга
АлександрШелудченков
ГК "Митра"
Программист
Образование среднее специальное.
Пара сертификатов по разработке мобильных приложений 1с, интерфейсы и формы.
С 2009 работаю программистом, обожаю нестандартные решения, особенно на Linux.
«Нестандартный кластер 1C»
- Перенос стандартного кластера 1с в MPI окружение
- "миграция сервисов между машинами"".
- Перенос postgressql на gpu.
- "миграция сервисов между машинами"".
- Перенос postgressql на gpu.
ДмитрийЮхтимовский
Gilev.ru
Технический лидер
Технический эксперт команды gilev.ru, которая специализируется по высоконагруженным проектам и работает над повышением эффективности и производительности корпоративных информационных систем.
«Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG)»
Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG):
Фокус первый. Как убедить бухгалтерию купить новый сервер.
Фокус второй. Как показать, что MS SQL быстрее PostgreSQL.
Фокус третий. Как показать, что PostgreSQL быстрее MS SQL Server.
Фокус первый. Как убедить бухгалтерию купить новый сервер.
Фокус второй. Как показать, что MS SQL быстрее PostgreSQL.
Фокус третий. Как показать, что PostgreSQL быстрее MS SQL Server.
АнтонДорошкевич
ИнфоСофт
Руководитель проектов
В 1С 20 лет, из них 18 лет руководитель внутреннего ИТ и проектов 1С - как внутренних, так и внешних.
«Первый в России BlockChain на 1С+PostgreSQL»
В ходе доклада хотелось бы поделиться опытом реализации BlockChain в реальной бизнес-задаче на базе 1С+PostgreSQL. Откуда возникла такая задача? От кого защищаем данные с помощью технологии? Как получать отчёт о целостности цепочки в десятки миллионов записей за считанные секунды?
СергейАндреев
ООО "Ортикон-Групп"
Архитектор
Программированием занимаюсь с 12-ти лет, в 14 лет уже вовсю писал в машинном коде и Ассемблере, поэтому переход в университете на паскаль был легок и прост для меня.
Как хобби я увлекся исследованием свободного ПО еще в 2007-м году, в частности и PostgreSQL. Потом хобби переросло в деятельность - были автоматизированы несколько компаний, где сервер приложений 1С работал под управлением ОС Linux и PostgreSQL.
В сообществе я стал известен после статьи о сборке Postgre1C из исходников, что я периодически и проделываю, исследуя зависимость производительности от ключей сборки и параметров этой СУБД.
Также я опубликовал статью о переходе небольшой компании на Linux и PostgreSQL, в которой в полной мере рассказываю об установке системы, СУБД, платформы 1С и привожу скрипты сохранения и развертывания резервной копии базы данных.
Показать полностью...
«Что останавливает переход на PostgreSQL, и как это побороть»
Несколько реальных кейсов от тех, кто остановил переход на PostgreSQL.
ПетрГрибанов
Фирма "1С"
Технологический евангелист
В IT - с 1996 года. Пришел в индустрию как разработчик приложений для автоматизации бизнеса, потом стал разрабатывать инструменты и библиотеки для разработки таких приложений. Был разработчиком, системным архитектором, руководителем проектов, директором разработки. Работал в крупных ERP-вендорах – iScala, Epicor, Microsoft. Сейчас работает в Фирме «1С». Специализация - платформы ERP и инструменты разработчика.
«1С:Предприятие и PostgreSQL»
- 1С:Предприятие -как среда кросс-платформенной разработки бизнес-приложений
- 1С и PostgreSQL - вместе с 2006 года
- Работа 1С с PostgreSQL в облачном сервисе 1cFresh
- Что улучшено в платформе 1С:Предприятие для работы с PostgreSQL - Общие рекомендации по работе 1С с PostgreSQL.
АлександрСтрижевский
АО "123 АРЗ"
Начальник отдела ИТ
С 1985 года по настоящее время работаю на АО "123 АРЗ"
Начальник отдела ИТ
В должности начальника ИТ службы с 1995г
Учился в Ленинградском радиополитехникуме
Затем в Северо-Западном Политехническом Институте (СЗПИ) - в то время ещё Ленинград
«Работа 1C+PostgreSQL в Docker контейнерах »
1. Работоспособность сервера 1С в Linux
2. Простота установки и запуска нескольких экземпляров различных версий 1С в docker контейнере в Linux
3. Настройка получения лицензий сервером 1С в docker контейнере в Linux от аппаратного ключа HASP
4. Простота установки и запуска нескольких экземпляров различных версий PostgreSQL в docker контейнере Linux
5. Взаимодействие контейнеров 1С и PostgreSQL между несколькими серверами посредством docker swarm
6. Мониторинг и управление PostgreSQL в в docker контейнере Linux
2. Простота установки и запуска нескольких экземпляров различных версий 1С в docker контейнере в Linux
3. Настройка получения лицензий сервером 1С в docker контейнере в Linux от аппаратного ключа HASP
4. Простота установки и запуска нескольких экземпляров различных версий PostgreSQL в docker контейнере Linux
5. Взаимодействие контейнеров 1С и PostgreSQL между несколькими серверами посредством docker swarm
6. Мониторинг и управление PostgreSQL в в docker контейнере Linux
Доклады
АндрейХитрин
JKiss.org
Разработчик
АлександрФедоров
ArSysOp
CEO
Специализируюсь на создании инструментов разработчика и другого программного обеспечения на платформе Eclipse, провожу тренинги по Eclipse.
«Самый важный инструмент: Xobot IDE»
В мире программирования особняком стоит создание исходного кода для "процедурных расширений" баз данных. Большинство СУБД предлагает процедурные языки и "хранимые процедуры" для создания процедурных расширений. В Postgres количество поддерживаемых официально и не очень процедурных языков уже перевалило за десяток.
Традиционно на хранимые процедуры возлагают множество задач: трудно устоять перед соблазном исполнить операцию над данными непосредственно в хранилище, особенно в Enterprise разработке. Такой подход довольно быстро приводит к размазыванию бизнес-логики по телу хранимых процедур и резко повышает стоимость поддержки и развития системы в целом.
Особенности жизненного цикла хранимых процедур затрудняют применение стандартных инструментов и практик по контролю изменений. Необходимо адаптировать работу с хранимыми процедурами к стандартам Change Management, оставаясь в рамках привычных для разработчика действий.
Мы рассмотрим проблемы разработки процедурных расширений и обсудим решения, которые мы реализуем в IDE XOBOT.
Традиционно на хранимые процедуры возлагают множество задач: трудно устоять перед соблазном исполнить операцию над данными непосредственно в хранилище, особенно в Enterprise разработке. Такой подход довольно быстро приводит к размазыванию бизнес-логики по телу хранимых процедур и резко повышает стоимость поддержки и развития системы в целом.
Особенности жизненного цикла хранимых процедур затрудняют применение стандартных инструментов и практик по контролю изменений. Необходимо адаптировать работу с хранимыми процедурами к стандартам Change Management, оставаясь в рамках привычных для разработчика действий.
Мы рассмотрим проблемы разработки процедурных расширений и обсудим решения, которые мы реализуем в IDE XOBOT.
АндрейБородин
Яндекс
Разработчик
«Резервные копии с WAL-G. Что там в 2019?»
Доклад будет состоять из 3 частей: 1. Экспресс-настройка PITR в Облако 2. Последние доработки бекапостроения в WAL-G 3. Почему это может быть нужно или вредно для вашего типа требований и нагрузки.
ПетрЯрмуз
Allegro sp. z.o.o
Старший инженер по базам данных
I started my career as a C later Java and Perl programmer in 2001 then I started working with relational databases as database developer and admin mainly with Oracle. I worked for GSK as senior Oracle admin and system architect 2007-2010. Since 2011 I work for Allegro.pl a senior database engineer. We have multiple Oracle, Postgres and MySQL clusters as well as various NoSQL data stores. Allegro.pl is an online web marketplace operating mainly in Poland. We have 20M users.
«Хакинг с Postgres 11 - pg_threads»
Мое выступление будет посвящено написанию расширений для Postgres. Я создал модуль pg_threads, который реализует упрощенную версию API POSIX потоков внутри базы данных Postgres. Он дает разработчикам баз данных новый мощный инструмент для параллельного написания кода и использования преимуществ многоядерной CPU. Существует дополнительное API для транзакционных и нетранзакционных IPC между потоками. Я покажу пример приложения, в котором реализовано преимущество нового API - линейное масштабирование равномерно на два узла. Презентация сопровождается живой демонстрацией на vagrant с двумя виртуальными машинами на Ubuntu и двуми базами данных Postgres.
АртурЗакиров
Postgres Professional
Разработчик
«Использование pg_variables в качестве временных таблиц»
PostgreSQL предоставляет возможность создания временных таблиц. Хотя временная таблица доступна только для сессии, которая ее создала, и удаляется по окончании этой сессии, вся информация о ней хранится в системном каталоге PostgreSQL. С этим связаны несколько проблем, которые затрудняют или делают невозможным использование временных таблиц в некоторых случаях. Есть различные попытки решения этой особенности, в том числе в нашей компании. Но они пока не увенчались успехом, главным образом из-за движка PostgreSQL. В докладе я хочу рассказать о довольно простом и небольшом расширении pg_variables. Оно позволяет создавать табличные переменные наряду со скалярными. Я расскажу, в каких случаях оно может заменить временные таблицы, какие у него есть достоинства и недостатки.
ВадимПодольный
Московский завод "Физприбор"
Заместитель генерального директора
Закончил Московский Инженерно Физический Институт (НИЯУ МИФИ) Начал карьеру в 2001г. в Центре информационной безопасности МИФИ. С 2004 до 2008 г. работал во ГК Росатом, ОАО «ВНИИАЭС», руководил разработкой Российской программной платформы Системы Верхнего Уровня АСУ ТП для новых АЭС ГК Росатом (Программное Обеспечение Распределенных Технологий Автоматизации Лицензированное, ПОРТАЛ), эксплуатируется по настоящее время на 13 Российских и зарубежных энергоблоках с реактором ВВЭР 1000, ВВЭР 1200, БН 800. 2009 ИТ-директор оператора Единая Национальная Диспетчерская Система - «ЕНДС «Глонасс-Навигатор». 2011-2014 ГК Ростех, АО «ЦНИИ-ЭИСУ», руководитель разработки ОС «Заря» (ИТБВ.00158-10). 2016 ГК Росатом, АО «РАСУ» Заместитель Технического директора — директор департамента разработки ПО и Кибербезопасности; С 2015-2017 занимал позиции советника в ГК Ростех (АО Концерн «Созвездие»), ОАО РЖД (АО «НИИАС»), ОРКК (ОАО «НИИКП»). С 2018 Заместитель Генерального директора по Системной интеграции и Кибербезопасности в «Московский завод «Физприбор». Занимается разработкой новых платформ АСУ ТП / IIoT для Критических Информационных Инфраструктур (АЭС и др.).
Показать полностью...
«Высоконагруженная распределенная система управления современной АЭС»
В докладе будет представлена новая платформа распределенной системы управления АЭС.
Вы узнаете, как обеспечивается управление сложнейшими объектами автоматизации в мире. В режиме жесткого реального времени обеспечивается работа более 150 специальных подсистем, управляющих различными технологическими процессами АЭС, таких как система управления реактором мощностью выше 1000 МВт и турбиной весом более 2000 тонн. Более 100К источников данных от датчиков и до 500К расчетных параметров. 5 разновидностей физических процессов: нейтронная кинетика, гидродинамика, химия и радиохимия и физика прочности.
При некоторых отклонениях вся система превращается в огромный источник DDoS полезной диагностической информации, которой всегда больше, чем способна переварить сеть и вычислительные ресурсы автоматизированной системы, что мешает нормальному управлению объектом. Вы узнаете, как мы «разруливаем» такие проблемы.
Из доклада вы узнаете об аппаратной и программной архитектуре таких систем, узнаете, как обеспечивается резервирование и репликация данных в таких системах, зачем нужна избыточность данных и технологическое разнообразие. Как обеспечивается управление нагрузками, как устроен QoS. И что будет, если отключится система нормальной эксплуатации, как, например было на Фукусиме.
Но мы все же про кодинг. Никаких SSD и HDD, только InMemory, структуры данных из десятков миллионов элементов, забудьте про кэш процессора, он не работает. Ваш новый Xeon 4-го поколения потерял все преимущества и превратился в "тыкву", поэтому закатываем рукава и ковыряемся в таймингах, жесточайшей аcинхронике и выжимаем из железа максимум. Кто слабое звено - процессор, память, ОС или сеть. Выясняем это.
Вы узнаете, как обеспечивается управление сложнейшими объектами автоматизации в мире. В режиме жесткого реального времени обеспечивается работа более 150 специальных подсистем, управляющих различными технологическими процессами АЭС, таких как система управления реактором мощностью выше 1000 МВт и турбиной весом более 2000 тонн. Более 100К источников данных от датчиков и до 500К расчетных параметров. 5 разновидностей физических процессов: нейтронная кинетика, гидродинамика, химия и радиохимия и физика прочности.
При некоторых отклонениях вся система превращается в огромный источник DDoS полезной диагностической информации, которой всегда больше, чем способна переварить сеть и вычислительные ресурсы автоматизированной системы, что мешает нормальному управлению объектом. Вы узнаете, как мы «разруливаем» такие проблемы.
Из доклада вы узнаете об аппаратной и программной архитектуре таких систем, узнаете, как обеспечивается резервирование и репликация данных в таких системах, зачем нужна избыточность данных и технологическое разнообразие. Как обеспечивается управление нагрузками, как устроен QoS. И что будет, если отключится система нормальной эксплуатации, как, например было на Фукусиме.
Но мы все же про кодинг. Никаких SSD и HDD, только InMemory, структуры данных из десятков миллионов элементов, забудьте про кэш процессора, он не работает. Ваш новый Xeon 4-го поколения потерял все преимущества и превратился в "тыкву", поэтому закатываем рукава и ковыряемся в таймингах, жесточайшей аcинхронике и выжимаем из железа максимум. Кто слабое звено - процессор, память, ОС или сеть. Выясняем это.
НиколайСамохвалов
Nombox LLC
Основатель
«Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных»
Shared_buffers = 25% – это много или мало? Или в самый раз? Как понять, подходит ли эта – довольно устаревшая – рекомендация в вашем конкретном случае?
Пришло время подойти к вопросу подбора параметров postgresql.conf "по-взрослому". Не с помощью слепых "автотюнеров" или устаревших советов из статей и блогов, а на основе:
- строго выверенных экспериментов на БД, производимых автоматизированно, в больших количествах и в условиях, максимально приближенных к "боевым",
- глубокого понимания особенностей работы СУБД и ОС.
Используя Nancy CLI (https://gitlab.com/postgres.ai/nancy), мы рассмотрим конкретный пример – пресловутые shared_buffers – в разных ситуациях, в разных проектах и попробуем разобраться, как же подобрать оптимальную настройку для нашей инфраструктуры, БД и нагрузки.
АлексейЛесовский
Data Egret
PostgreSQL DBA
«Поиск и устранение проблем в Postgres с помощью pgCenter»
Время от времени при эксплуатации Postgres'а возникают проблемы, и чем быстрее найдены и устранены источники проблемы, тем благодарнее пользователи. pgCenter это набор CLI утилит которые является мощным средством для выявления и устранения проблем в режиме "здесь и сейчас". В этом докладе я расскажу как эффективно использовать pgCenter для поиска и устранения проблем, в каких направлениях осуществлять поиск и как реагировать на те или иные проблемы, в частности, как:
- проверить, все ли в порядке с Postgres'ом;
- быстро найти плохих клиентов и устранить их;
- выявлять тяжелые запросы;
- и другие полезные приемы с pgCenter.
АндрейБородин
Яндекс
Разработчик
«DIY индекс»
В докладе я расскажу об актуальных технологиях в области индексов общего назначения в РСУБД. Обсудим различные подходы, делающие индексы быстрее для различных типов нагрузки. Поговорим о том, какие вещи приходят к нам из академических исследований и какие находят отклик среди разработчиков, со стороны сообществ и крупных компаний. Будет небольшая live-код сессия по созданию DIY индекса в PostgreSQL.
ДмитрийБелявский
Технический центр Интернет
Ведущий специалист
Дмитрий Белявский - ведущий специалист Отдела Прикладных сервисов Технического Центра Интернет. Выпускник Московского Государственного Института Электроники и Математики. Более 20 лет работы в различных IT-компаниях. Последние 10 лет работает в сфере хостинга и регистрации доменов в крупных российских хостинг-провайдерах и регистраторах доменных имён. С 2010 года работает в ТЦИ, где занимается как разработкой ПО для регистраторов, так и аналитическими проектами. Принимал активное участие в программе New gTLD, в тестировании и запуске доменов верхнего уровня .TATAR и .ДЕТИ. Более 10 лет работает в сфере информационной безопасности, добавлял поддержку российской криптографии в ряд популярных библиотек и продуктов (OpenSSL, OpenVPN, XMLSec). Автор более 100 публикаций по различным аспектам информационной безопасности. Неоднократный докладчик российских и международных технических конференций и форумов на темы регистрации доменов, хостинга, работы инфраструктуры и информационной безопасности.
Показать полностью...
ФедорСигаев
Postgres Professional
Технический директор
Федор Сигаев - один из российских ведущих разработчиков PostgreSQL. Участвует в разработке PostgreSQL с 2000 года. Вместе с Олегом Бартуновым разрабатывал GiST-индексы, полнотекстовый поиск и другие расширения и фичи ядра.
«LTREE: расширяем синтаксис»
В конце прошлого года мне поступил заказ на доработку расширения ltree с более полным набором символов. Доклад рассказывает о:
- изначальном состоянии расширения
- расширенном синтаксисе
- процессе доработки и тестирования расширения.
ДжигнешШах
Amazon Web Services
Менеджер службы реляционной базы данных PostgreSQL
Jignesh Shah is manager for Amazon RDS for PostgreSQL with Amazon Web Services. At AWS, he works on PostgreSQL engines including Amazon RDS PostgreSQL and Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility. He has worked with PostgreSQL since 2005 and has earlier released application and database lifecycle products using PostgreSQL at appOrbit and VMware. He is an active member of the PostgreSQL community for a long time publishing a first standards accepted benchmark using PostgreSQL when he was at Sun Microsystems. His interests are in Cloud technologies involving Operating Systems, Containers and Databases.
«Глубокое погружение во вселенную RDS PostgreSQL»
В ходе доклада мы с головой окунемся в пространство восхитительных возможностей службы Amazon RDS для PostgreSQL, включая новые версии релизов PostgreSQL, новые расширения, более крупные таблицы. Мы посмотрим на бенчмарки новых типов сущностей RDS и их ценность, на то, как работают высокая доступность и масштабируемость по чтению. Разберем уроки, которые мы вынесли из опыта управления большим парком сущностей с помощью PostgreSQL, включая важные настройки и возможные подводные камни, связанные с pg_upgrade.
АндрейФефелов
Mastery.pro
Технический директор
«Как мы выбирали среди patroni, stolon, repmgr для нашего отказоустойчивого Постгреса»
Для одного из наших проектов понадобилось решать задачу построения отказоустойчивой БД, желательно к тому же географический распределенной.
Первое на что мы посмотрели - это облачные решения от большой тройки, однако, стоимость их эксплуатации превзошла все наши скромные ожидания. К тому же у нас есть всякие штуки вроде экстеншенов и londiste репликации, и они не совместимы с тем, что предлагают облака.
В докладе я расскажу о том, почему мы остановились на patroni, на какие грабли наступили и какие у него есть неочевидные, но прикольные штуки, которые сильно облегчают жизнь.
Первое на что мы посмотрели - это облачные решения от большой тройки, однако, стоимость их эксплуатации превзошла все наши скромные ожидания. К тому же у нас есть всякие штуки вроде экстеншенов и londiste репликации, и они не совместимы с тем, что предлагают облака.
В докладе я расскажу о том, почему мы остановились на patroni, на какие грабли наступили и какие у него есть неочевидные, но прикольные штуки, которые сильно облегчают жизнь.
ПавелМолявин
2ГИС
Инженер Инфраструктуры
«Готовим PostgreSQL в эпоху DevOps. Опыт 2ГИС»
После перехода к микросервисной архитектуре для PostgreSQL наступили «темные времена». Каждая из десяти команд действовала самостоятельно — ставила свою базу данных, выбирала версию, писала деплои. Пришло время создать общий инструмент.
Мы собрали кластер на основе PostgreSQL, repmgr, PgBouncer, Barman. Несмотря на то, что система получилась достаточно сложной для неподготовленного специалиста, нам удалось создать повторяемый деплой, который позволяет быстро разворачивать рабочую систему. А также мы смогли консолидировать все базы в нескольких кластерах и снять с команд обязанности по администрированию.
Failover работает, мы проверяли :-)
Мы собрали кластер на основе PostgreSQL, repmgr, PgBouncer, Barman. Несмотря на то, что система получилась достаточно сложной для неподготовленного специалиста, нам удалось создать повторяемый деплой, который позволяет быстро разворачивать рабочую систему. А также мы смогли консолидировать все базы в нескольких кластерах и снять с команд обязанности по администрированию.
Failover работает, мы проверяли :-)
СтепанДанилов
РТ Лабс
Разработчик
«Оптимизация оптимизированного и не очень»
Хочу поделиться опытом оптимизации запросов PostgreSQL для Региональной Медицинской Информационной Системы (РМИС). Опыт работы с PostgreSQL и с этой системой - более 6 лет.
ЮрийЖуковец
Digital Design / Docsvision
Руководитель экспертной группы
Являюсь ведущим специалистом по базам данных, обработке больших данных и высоконагруженным системам. Сертифицированный тренер по MS SQL Server. Последние девять лет занимаюсь преимущественно решениями документооборота для государственных структур и крупных коммерческих предприятий. Впервые о PostgreSQL как альтернативе коммерческим СУБД задумался семь лет назад. Одним из направлений работы нашей компании («Диджитал Дизайн») является разработка и внедрение системы документационного управления (СДУ) «Приоритет» на базе российской платформы Docsvison. В 2016 году курс Правительства РФ на импортозамещение подтолкнул к непосредственной реализации перевода прикладных систем на программное обеспечение, входящее в Единый реестр российских программ для ЭВМ и БД. В части СУБД компания остановила свой выбор на PоstgreSQL как открытой, наиболее интересной по своим возможностям и активно развивающейся системе управления базами данных. Дополнительным фактором стала поддержка решения российскими разработчиками и наличие сертификации по требованиям безопасности, хотя первичным и основным был именно критерий функциональности. На данный момент весь функционал переведен на PostgreSQL, произведены нагрузочные тестирования решения. На текущий момент система внедрена на Postgres в одном из наших министерств. В текущем докладе продолжаю развивать направление перевода систем с MS SQL на Posgresql и моменты, с которыми мы столкнулись за прошедшее время с момента первичного переписывания кода по текущее внедрения.
Показать полностью...
«Технические особенности портирования T-SQL кода на plpgsql и данных из MS SQL в PG на примере перевода СЭДО «Приоритет» на Postgres»
Доклад посвящен продолжению проекта по переводу нашей системы электронного документооборота «Приоритет» с MS SQL на Postgres. Будут затронуты технические решения и моменты переписывания с T-SQL на plpgsql, оптимизации результативного кода и переноса данных. Дополнительно рассмотрим аспекты тестирования производительности с точки зрения поиска «плохого кода» pgplsql как кандидата на оптимизацию. Основная задача презентации - ответить на вопрос: "У нас так на T-SQL - как это перенести на PG?". Доклад предназначается для начинающих разработчиков на Postgres и является продолжением предыдущего доклада сделанного на конференции в 2017 (https://youtu.be/v6_4Szr8t14).
АлександрЛюбушкин
ООО "ФОРС Телеком"
Технический директор
Технический руководитель разработки АСР Fastcom 12 и LUI - live universal interface (инструмент разработки интерфейса прикладных систем).
РустамАбрахимов
ООО "ФОРС Телеком"
Ведущий эксперт
«Live Universal Interface (LUI) - средство коллективной разработки WEB-интерфейса прикладных систем для Postgres»
В нашей компании разработан программный продукт Live Universal Interface (LUI), - инструмент для быстрого создания и изменения унифицированных экранных форм для WEB-браузеров без компиляции программного кода, при этом достаточно знать только SQL.
LUI нацелен на сегменты В2В, В2G, G2C и B2C, и предназначен для использования в системах биллинга, управления финансами, учета и контроля производства, где необходимо решать, в первую очередь, функциональные задачи, а не демонстрировать излишние графические элементы.
Коллективная разработка обеспечивается хранением всего объема наработок в базе данных, которая может располагаться как на корпоративном сервере, так и в «облаке» на сторонней площадке.
LUI нацелен на сегменты В2В, В2G, G2C и B2C, и предназначен для использования в системах биллинга, управления финансами, учета и контроля производства, где необходимо решать, в первую очередь, функциональные задачи, а не демонстрировать излишние графические элементы.
Коллективная разработка обеспечивается хранением всего объема наработок в базе данных, которая может располагаться как на корпоративном сервере, так и в «облаке» на сторонней площадке.
КристоферТрэверс
Adjust GmbH
Администратор баз данных
«Восстановление данных в PostgreSQL при поврежденной файловой системе»
Данное тематическое исследование посвящено разбору случая, когда мы решили приложить усилия к восстановлению данных. Доклад подойдет для всех пользователей: как для новичков, так и для продвинутых администраторов баз данных PostgreSQL. Начинающие пользователи получат понимание того, что представляет собой восстановление данных и чем оно не является, чего можно ожидать, каким образом построить работу с привлеченными экспертами, чтобы получить на выходе наилучший результат. В тоже время, более продвинутые пользователи и эксперты PostgreSQL также получат честную порцию технических аспектов.
ЖульянРуо
Разработчик
Жульян Руо администрирует базы данных PostgreSQL с 2008 года, а с 2012 года он также является автором hypopg и соавтором различных связанных с Postgres инструментов, таких как PoWA или check_pgactivity.
«HypoPG 2: поддержка гипотетического секционирования в PostgreSQL»
Декларативное секционирование было долгожданной фичей, которая претерпела улучшение с момента ее появления в релизе PostgreSQL 10. Однако для многих пользователей нахождение оптимальных схем секционирования, дающих наибольший эффект, все еще является нелегкой задачей. По этой причине мы добавили в HypoPG новую фичу гипотетического секционирования, которая помогает пользователям проектировать схему секционирования. В ходе презентации я сделаю небольшое введение в HypoPG и декларативное секционирование, а затем покажу применение гипотетического секционирования и объясню, как работает расширение.
КонстантинЕвтеев
Avito
Руководитель группы разработки баз данных
«Стендбай в бою»
В докладе рассмотрю различные варианты использования и конфигурацию standby сервера. Расскажу о том, как сделать standby, согласованный с вашим архивом, чтобы после аварии primary и промотирования standby сервера новый стендбай можно было пересоздать из архива. Слушатели познакомятся с опытом Avito: как использовать standby для read-only запросов, какие возникали проблемы и как мы их решили. Поговорю про мониторинг standby - на какие метрики стоит обратить внимание.
АртемийРябинков
Avito
Software Engineer
«Практики, особенности и нюансы при работе с Postgres в Go»
В докладе расскажу о практиках работы с Postgres в сервисах на Go. Поговорим о преимуществах и недостатках основных инструментов, которые принято использовать при работе с Postgres в Go. Конечно, коснёмся нюансов, которые нужно учитывать, когда ваши сервисы работают внутри Kubernetes облака. Также расскажу об опыте Avito в предоставлении базы данных разработчикам продукта. Доклад будет интересен разработчикам, которые хотят избежать проблем при работе с Postgres и полезен DBA, которые хотят узнать с какими трудностями сталкиваются клиенты их базы данных.
ДжигнешШах
Amazon Web Services
Менеджер службы реляционной базы данных PostgreSQL
Jignesh Shah is manager for Amazon RDS for PostgreSQL with Amazon Web Services. At AWS, he works on PostgreSQL engines including Amazon RDS PostgreSQL and Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility. He has worked with PostgreSQL since 2005 and has earlier released application and database lifecycle products using PostgreSQL at appOrbit and VMware. He is an active member of the PostgreSQL community for a long time publishing a first standards accepted benchmark using PostgreSQL when he was at Sun Microsystems. His interests are in Cloud technologies involving Operating Systems, Containers and Databases.
«Секреты работы со службой Amazon RDS для PostgreSQL»
Услуги управляемых служб баз данных набирают популярность. В ходе доклада мы посмотрим, как наилучшим образом сконфигурировать службу Amazon RDS для PostgreSQL, и разберем наиболее частые команды RDS. Мы также заглянем за пределы привычных пользовательских операций и рассмотрим несколько вариантов оптимизации, связанных с обновлением, логической репликацией, повышением производительности и сокращением времени простоя PostgreSQL.
ДорофейПролесковский
Kontur
Product Manager
«PostGIS от катастроф»
PostGIS - расширение PostgreSQL для обработки пространственных данных.
В этом докладе будет подробно рассмотрено, какие его функции и как применять для работы с информацией о катаклизмах.
В этом докладе будет подробно рассмотрено, какие его функции и как применять для работы с информацией о катаклизмах.
ФедорСигаев
Postgres Professional
Технический директор
Федор Сигаев - один из российских ведущих разработчиков PostgreSQL. Участвует в разработке PostgreSQL с 2000 года. Вместе с Олегом Бартуновым разрабатывал GiST-индексы, полнотекстовый поиск и другие расширения и фичи ядра.
«Вперед в прошлое»
Иной раз есть большое желание вернуть базу данных в прошлое, на день, два или несколько дней. Причины самые разные, но чаще всего: посмотреть, что поменялось, приложение после обновления повело себя некорректно, повеление свыше сделать как вчера. Классический способ все знают - держим опорные резервные копии и наборы WAL-логов для возможности восстановления на произвольный момент. И такой способ - головная боль для DBA/администраторов и быстро не делается. Безусловно, есть способы несколько оптимизировать этот процесс, но без downtime это не обходится. PostgresPro предлагает новый способ - снапшоты или снимки состояния БД и возможность вернуться к ним.
ИринаФаст
Bi Partner
DBA
«Администрирование PostgreSQL глазами Oracle DBA»
Имея опыт администрирования Oracle, я обнаружила некоторые отличительные особенности в администрировании PostgreSQL, которыми я хотела бы поделиться с вами. Мы рассмотрим набор необходимых инструментов для администраторов баз данных, их возможности и полезность по сравнению с аналогами Oracle. Также я собираюсь обобщить основные различия между Oracle DB и PostgreSQL с точки зрения администрирования.
ИванМуратов
ООО "Первая Мониторинговая Компания"
Team Lead
Руководитель ИТ отдела в ООО "Первая Мониторинговая Компания" в Краснодаре. Организатор конференций Krasnodar Dev Days и основатель митапов Krasnodar Backend. Практикующий Java разработчик. @binakot
«PostgreSQL + PostGIS + TimescaleDB - хранилище для систем мониторинга транспорта»
PostgreSQL + PostGIS + TimescaleDB - это готовый к эксплуатации симбиоз из надежной РСУБД, мощного набора географических объектов и вычислений и работа с time-series данными. Данная связка прекрасно решает проблему хранения телеметрии, при этом оставляя в ваших руках всю экосистему PostgreSQL.
ФедорСигаев
Postgres Professional
Технический директор
Федор Сигаев - один из российских ведущих разработчиков PostgreSQL. Участвует в разработке PostgreSQL с 2000 года. Вместе с Олегом Бартуновым разрабатывал GiST-индексы, полнотекстовый поиск и другие расширения и фичи ядра.
«Малоизвестные, но достойные расширения Постгреса»
Постгрес хорошо известен своей расширяемостью, которая делает его универсальным и пригодным практически для любого проекта. Многие расширения хорошо известны и широко используются, как, например, PostGIS - фактический стандарт для open sourc'ных ГИС, или hstore - расширение для хранения данных "ключ-значение". Я расскажу о менее известных, но очень полезных расширениях, которые дают полезную функциональность и/или повышают производительность.
Благодаря наличию API для создания расширений, их может разрабатывать программист без компетенции "ядерного" разработчика, и создавать в них свои функции, типы данных, операторы, индексы, и даже методы доступа (знаете, что это?)
Для этого доклада из сотен расширений я выбрал два:
- ltree - для работы с иерархическими данными с индексной поддержкой,
- pg_variables - обеспечивающее сессионные переменные, которые можно использовать в том числе и на read-only репликах
ОлегБартунов
Postgres Professional
Генеральный директор
Сооснователь и генеральный директор Postgres Professional, один из троих российских ведущих разработчиков (major contributors) PostgreSQL,входит в число ведущих экспертов Рунета, разрабатывает PostgreSQL уже 20 лет.
Олег - профессиональный астроном, научный сотрудник Государственного астрономического института имени Штернберга (ГАИШ МГУ), курирует тематику «ИТ в астрономии». Изначально использовал PostgreSQL для решения задач астрономии, с 1996 г. участвует в разработке СУБД и продвигает PostgreSQL в России.
Создатель крупнейшего астрономического сайта astronet.ru.
Занимался разработкой портала rambler.ru.
Один из разработчиков для PostgreSQL системы полнотекстового поиска, средств поддержки слабоструктурированных данных, индексных методов доступа, в том числе к пространственным данным, а также разнообразных расширений для СУБД.
Компания Олега Бартунова Postgres Professional разработала и внедряет собственную систему управления базами данных Postgres Pro, она представляет собой улучшенную версию PostgreSQL и включена в единый реестр отечественного ПО.
Олег увлекается бегом, играет в волейбол и ходит в горы.
Показать полностью...
Олег - профессиональный астроном, научный сотрудник Государственного астрономического института имени Штернберга (ГАИШ МГУ), курирует тематику «ИТ в астрономии». Изначально использовал PostgreSQL для решения задач астрономии, с 1996 г. участвует в разработке СУБД и продвигает PostgreSQL в России.
Создатель крупнейшего астрономического сайта astronet.ru.
Занимался разработкой портала rambler.ru.
Один из разработчиков для PostgreSQL системы полнотекстового поиска, средств поддержки слабоструктурированных данных, индексных методов доступа, в том числе к пространственным данным, а также разнообразных расширений для СУБД.
Компания Олега Бартунова Postgres Professional разработала и внедряет собственную систему управления базами данных Postgres Pro, она представляет собой улучшенную версию PostgreSQL и включена в единый реестр отечественного ПО.
Олег увлекается бегом, играет в волейбол и ходит в горы.
«Профессиональный постгрес»
Известнейший российский разработчик PostgreSQL Олег Бартунов откроет конференцию своим докладом том, как и почему из университетского open source проекта PostgreSQL превратился в современную индустриальную базу данных.
ДжошуаДрейк
Command Prompt, Inc.
Ведущий консультант
Джошуа Дрейк является консультантом по PostgreSQL с момента выхода Postgres95. Джошуа основал старейшую из постгресовых компаний Command Prompt, Inc. и работает в ней ведущим консультантом. На протяжении своей карьеры он выполнял разнообразные функции в сообществе PostgreSQL, включая выпуск книг по PostgreSQL издательства O'Reilly, участие в системном администрировании и продвижении PostgreSQL. Джошуа был директором SPI (некоммерческой организации по PostgreSQL), является основателем Ассоциации по PostgreSQL США, сопредседателем PostgresConf и Президентом Международного консультационного комитета Китайской Ассоциации по развитию PostgreSQL.
«Сила логической репликации»
Одной из наиболее приятных фич после выхода релиза Postgres v10 стала логическая репликация. В ходе доклада мы рассмотрим, что из себя представляет логическая репликация, как она соотносится с потоковой репликацией, как она работает, конфигурируется, какими ограничениями обладает, с какими подводными камнями можно столкнуться, как решаются вопросы безопасности и управления. Мы также обсудим возможные для развертывания архитектуры с логической и потоковой репликацией и некоторые черты базовой технологии.
По результатам выступления слушатели, обладающие разумным пониманием того, как управлять постгресом, смогут сконфигурировать логическую репликацию для нужд практического использования.
По результатам выступления слушатели, обладающие разумным пониманием того, как управлять постгресом, смогут сконфигурировать логическую репликацию для нужд практического использования.
МаксимВихарев
Alytics
Технический директор
«GreenHouseSQL - масштабируемая система аналитики на postgresql, greenplum и clickhouse»
На pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали страдать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфраструктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.
АлександрКоротков
Postgres Professional
Руководитель разработки
«Что PostgreSQL 12 нам готовит?»
"Заморозка разработки" (feature freeze) PostgreSQL 12 запланирована на апрель 2019, который ещё не настал. Но контуры будущего релиза уже проступают. В данном докладе я расскажу о том, что уже попало в PostgreSQL 12, а также о том что с большой вероятностью может туда попасть. С особым пристрастием расскажу про SQL/JSON, Merge, pluggable table access methods и zheap.
АннаАкентьева
Postgres Professional
Младший разработчик
«Autovacuum: что можно узнать, если прочитать код, а не документацию»
В докладе будут рассмотрены детали реализации автовакуума и практические выводы, следующие из них. Будет также дан краткий обзор патчей для автовакуума, которые рассматриваются сообществом разработчиков на данный момент и возможно будут включены в следующие версии PostgreSQL.
АлександрСмолин
Красноярский ИВЦ - СП ГВЦ - ОАО "РЖД"
Программист 1 категории
Более 14 лет работаю в enterprise среде. Реализовал и внедрил на сети дорог ОАО "РЖД" отказоустойчивую и высокопроизводительную платформу системы мониторинга аппаратной части серверного комплекса с применением PostgreSQL и Zabbix.
«Настройка и профилирование виртуальной инфраструктуры VMware для интенсивного ввода/вывода PostgreSQL»
Виртуализация в компаниях стала альтернативой консервативного подхода "одна задача - один сервер", позволяющая эффективно использовать аппаратные ресурсы, централизованно управлять серверной инфраструктурой, экономить электроэнергию и ресурсы на охлаждение. В докладе рассказывается о настройке среды VMware для интенсивного ввода-вывода PostgreSQL и инструментах профилирования виртуальной инфраструктуры для контроля производительности и устранения выявленных проблем.
КамильИсламов
Stickeroid Ai
CTO
12+ лет в разработке, миграции, внедрении телекоммуникационных биллинговых систем на базе Oracle. 5+ лет в разработке бизнес-логики распределённых IOT решений на базе Postgresql. Кандидат технических наук.
«CTE запросы как основа бизнес-логики»
Рассмотрены особенности разработки и некоторые варианты реализации бизнес-логики высоконагруженных web-приложений на базе хранимых процедур в парадигме широкого применения Common Table Expression запросов.
АлександрКузьменков
Postgres Professional
Программист
Александр занимается разработкой ядра PostgreSQL в компании Postgres Professional. Он работает над вертикальным масштабированием БД и над улучшениями планирования запросов.
«Новые планы выполнения запросов в PostgreSQL 11 и будущих версиях»
Одна из важных задач СУБД -- по декларативному SQL-запросу построить эффективный план его выполнения, используя разные алгоритмы сканирования и объединения таблиц. Над улучшением планирования запросов идёт непрерывная работа. Какие методы применяет PostgreSQL, чтобы получить эффективный план, что нового в этой области в версии 11, и что сейчас находится в разработке? Например, при планировании запроса можно удалять ненужные соединения, или сводить внешние и полусоединения к внутренним. Есть патчи, позволяющие выполнять merge join по пересечению интервалов, или улучшающие оценку селективности соединения с помощью многоколоночной статистики. Если говорить о сканировании отдельных таблиц, покрывающие индексы позволяют чаще использовать index-only scan. Инкрементальная сортировка и более точная оценка стоимости сортировки улучшают планы, где нужен сортированный вывод, например, для GROUP BY и ORDER BY или merge join. Мы обсудим эти и другие подобные оптимизации, которые уже реализованы или находятся в разработке.
МирославШедиви
solute GmbH
Старший разработчик ПО
Старший архитектор ПО в компании UBIMET. Использует Python для проектов галактического масштаба. Применяет psycopg2 и asyncpg, предпочитает psql cli. Фокусник hjkl и евангелист Python.
«Битемпоральность: отслеживание воспроизводимых изменений в PostgreSQL с помощью типа данных RANGE»
Итак, вы наконец создали модель базы данных для вашего приложения и наполнили ее текущими данными. Каким образом обеспечить их актуальность? Хотя команда INSERT может быть все еще прозрачной, команды UPDATE и DELETE перезапишут ваши предыдущие данные, так что вы не сможете их воспроизвести. Клонирование целиком огромного контента при каждом небольшом обновлении - не вариант. Для богатых и сложных данных о сотнях тысяч электрогенераторов в Германии и по всему миру я построил базу данных, используя тип данных range, недавно появившийся в PostgreSQL. Это позволило мне добавлять, обновлять и удалять данные, при том обладая полным доступом к состоянию базы данных в любой исторический момент. Во время выступления я представлю очень упрощенную версию базы данных, чтобы аудитория смогла тут же применить знания на практике. Также я покажу несколько хитрых приемов в работе с Python и Psycopg2, которые позволят всей команде подготавливать, просматривать и развертывать все изменения в базе данных без конфликтов слияния. И подкину несколько идей о том, как можно эти данные эффективно извлекать.
«Greenplum: внутреннее устройство MPP PostgreSQL для аналитики»
PostgreSQL архитектурно является классической вертикально-масштабируемая СУБД для OLTP нагрузок. Параллельно с PostgreSQL много лет существует его альтернативная горизонтально-масштабируемая MPP версия Greenplum, заточенная под большие данные и OLAP нагрузку. В докладе будет рассказано про внутреннее устройство Greenplum (распределенные транзакции, шардирование данных, секционирование с гибридным хранением во внешних системах, колоночные движки хранения со сжатием и много другое), проведено сравнение с внутренним устройством PostgreSQL и показаны области применения каждого решения.
ПавелЛузанов
Postgres Professional
Руководитель образовательных программ
«Обучение и сертификация: что нового и ближайшие планы»
В сентябре 2015 года компания "Постгрес Профессиональный" выпустила первый учебный курс "DBA1.Администрирование PostgreSQL. Базовый курс". Курс основывался на актуальной тогда версии PostgreSQL 9.4. С тех пор вышло несколько новых курсов, да и СУБД PostgreSQL не стояла на месте.
В докладе будет представлена текущая линейка курсов для администраторов и разработчиков приложений. А также планы по развитию на ближайшее будущее, включая сертификацию специалистов.
В докладе будет представлена текущая линейка курсов для администраторов и разработчиков приложений. А также планы по развитию на ближайшее будущее, включая сертификацию специалистов.
АлександрКукушкин
Zalando SE
Database Engineer
«Типичные ошибки при построении высокодоступных кластеров и как их избежать»
Вы только что установили PostgreSQL и запустили ваш первый кластер, создали несколько таблиц, загрузили данные, и даже немного подкрутили конфигурацию Постгреса для улучшения производительности. Теперь вы думаете о том, как сделать ваш кластер высокодоступным. К сожалению, Постгрес не умеет сам выполнять автоматическое переключение при недоступности мастера, но, к счастью для нас, этого можно достичь с помощью сторонних утилит. Задача ясна, и вы начинаете изучать преимущества и недостатки всех утилит, чтобы выбрать лучшую. И... вы уже на неправильном пути, потому что в первую очередь вы должны определиться со значениями SLA, RTO и RPO. В этом докладе я планирую рассказать о ряде ошибок, которые допускают администраторы баз данных при настройке и эксплуатации высокодоступного кластера Постгреса с автоматическим переключением.
ПавелТруханов
okmeter.io
CEO
«Мониторинг Postgres по USE и RED»
Есть две методологии перформанс мониторинга: USE (Utilization, Saturation, Errors) Брендана Грегга и RED (Requests, Errors, Durations) от Тома Уилки. В докладе я хочу рассказать о том, как мы на них ориентировались и продолжаем ориентироваться, когда реализуем мониторинг Postgres в okmeter.io.
БорисЕщенко
Commvault
Технический консультант
«Управление и защита PostgreSQL c помощью Commvault»
Надежное резервное копирование и восстановление данных уровня предприятия для среды PostgreSQL. Больше никаких традиционных резервных копий. Технология CBT (Change Block Tracking) - это следующее поколение инкрементного резервного копирования. Быстрее, чем моментальные снимки, CBT создает резервные копии только блоков, которые изменяются, а не всех ваших данных, уменьшая нагрузку на сервер и сетевой трафик и устраняя необходимость в традиционных резервных копиях. Преимущества: • Защита данных в режиме близком к Real-Time • Обновление с легкостью
АлексейФадеев
SibEDGE
Разработчик
«ORM: как писать запросы и не сводить с ума СУБД»
Многие специалисты, обслуживающие СУБД не любят эти три буквы - ORM, потому что не раз видели сгенерированные многоэтажные запросы для простейших операций. Однако, практика показывает, что источник проблемы - не ORM, а разработчики, не умеющие ими пользоваться. В этом докладе я расскажу основные принципы, как писать код для ORM, генерирующий «хорошие» запросы, а также покажу «плохие» примеры кода, и что из них получается на выходе. Основные идеи – при написании кода мыслить в SQL, научиться заранее видеть, какой запрос будет сгенерирован. Но даже обретя такой навык нужно всегда проверять выходной SQL для сложных запросов. Приведу конкретный пример, когда незначительное изменение в ORM-логике меняет объём выходного SQL в десятки(!) раз. Расскажу о дополнительных инструментах и хитростях. А именно – отключение трекинга, конструкция Include, разный синтаксис для JOIN, как получить больше данных за меньшее число запросов, как эффективно писать запросы с группировкой, и зачем нужны проекции. Не обойду стороной и случаи, когда эффективно решить задачу средствами ORM не получается (например, запросы с рекурсией). Кроме SELECT-запросов немного расскажу о средствах Batch-Update/Delete, позволяющих обновлять и удалять данные средствами ORM без загрузки на клиент. Несколько слов будет и о вставке – как заставить ORM быстро вставлять большие объёмы данных через Multi-Insert и COPY. Будет упомянуто и о поддержке в ORM специфичных для PostgreSQL типов данных – массивов, hstore и jsonb. Может возникнуть вопрос – а есть ли вообще смысл использовать ORM, раз нужно столькому научиться. Преимущества их использования есть, и об этом тоже будет сказано. Все примеры будут на технологии Entity Framework для платформ .Net Core и .Net Framework на языке C#. Для Hibernate/NHibernate могут быть отличия в некоторых тонкостях, но основные принципы те же, поэтому доклад будет полезен разработчикам, использующим различные технологии.
ВасилийПучков
ООО "ИТСК"
Эксперт
«Интеграция серверов PostgreSQL в корпоративную сеть»
Корпоративные стандарты защиты информации, обеспечения надёжности и унификации ПО: Аутентификация Kerberos (на Windows и Linux) в среде Active Directory. Особенности 1С Предприятие. Подключение к системе резервного копирования (HP Data Protector). Подключение к системе мониторинга Solarwinds.
АлександрКоротков
Postgres Professional
Руководитель разработки
«Узкие места PostgreSQL»
Хорошо, когда база работает предсказуемо. Если сервер не справляется с нагрузкой, то только знай добавляй процессорные ядра, терабайты оперативной памяти и миллионы IOPS'ов – всё станет хорошо. Гораздо неприятнее, когда у сервера куча свободных ресурсов, но база данных всё равно тормозит. И особенно обидно, когда при нагрузочном тестировании всё работало как часы, а при реальной нагрузке такого же объёма – встаёт колом.
В данном докладе я разберу "узкие места" постгреса, которые нам приходилось встречать в реальной жизни, и которые приводили к печальному поведению, как описано выше. Расскажу о том, что можно сделать на пользовательском уровне, что эти "узкие места" обойти, и о том, что планируют сделать разработчики, чтобы их вообще убрать. А также поделюсь некоторыми рецептами нагрузочного тестирования, которые помогут избежать неожиданностей в продакшене.
В данном докладе я разберу "узкие места" постгреса, которые нам приходилось встречать в реальной жизни, и которые приводили к печальному поведению, как описано выше. Расскажу о том, что можно сделать на пользовательском уровне, что эти "узкие места" обойти, и о том, что планируют сделать разработчики, чтобы их вообще убрать. А также поделюсь некоторыми рецептами нагрузочного тестирования, которые помогут избежать неожиданностей в продакшене.
ЛевДрагунов
Juno
GIS Research TeamLead
«PostgreSQL и Docker»
СУБД внутри контейнера - ночной кошмар для администратора баз данных. Я расскажу, как PostgreSQL в контейнерах используется в Juno, с какими сложностями мы столкнулись и как их преодолели.
ТацуроЯмада
NTT
Старший эксперт
Tatsuro Yamada is a database architect at NTT Open Source Software Center, oracle_fdw committer, and on the steering committee of PGConf.Asia. He joined NTT Group in 1999, and he started his career as an Oracle DBA and infrastructure engineer in a telecom area. Since 2014, he started working for NTT Open Source Software Center as a database architect to migrate mission-critical systems from Oracle to PostgreSQL, and also provide database consultancy services for NTT Group because he is able to handle both Oracle and PostgreSQL, and is also able to perform execution-plan-tuning for both DBMSs. He likes participating in the community and has spoken in number of community-driven conferences. He was quite excited about the talk he gave at PGCon 2016 about a big migration project that NTT undertook. And He is a frequent speaker at the conferences in Japan, where his talks have spanned topics such oracle_fdw use-cases, benchmark measurements using high-end servers equipped with 240 CPU cores. His current interests are improving an execution plan using auto-tuning (The idea was shared on PGConf.Eu 2018), creating command progress monitor, tasting craft beer, and listening to jazz-samba.
Показать полностью...
«Настройка автопланировщика с использованием цикла обратной связи»
При OLAP и пакетной обработке данных часто наблюдается ситуация, что чем сложнее запрос (содержит много джойнов, фильтров и аггрегативных функций), тем выше вероятность ошибок в оценке количества строк, в результате чего планировщик выбирает неэффективный план исполнения запроса.
Для того, чтобы решить эту проблему, я разработал инструмент под названием pg_plan_advsr - это расширение для PostgreSQL, которое исправляет ошибки оценки путем неоднократного возвращения в планировщик информации, собранной в ходе исполнения запроса.
Расширение содержит три фичи:
- Автоматическая оптимизация плана запроса за счет неоднократного возвращения информации о ходе выполнения запроса в планировщик.
- Сохранение всех выработанных при оптимизации планов запросов в таблицу истории.
- Создание и сохранение хинтов оптимизатора с тем, чтобы иметь возможность воспроизвести выработанные планы исполнения запросов в процессе настройки.
Я верифицировал эффективность pg_plan_advsr путем запуска join order benchmark (JOB) на PG 10.4, в ходе чего наблюдалось сокращение времени исполнения запроса до 50% от первоначального. Таким образом, расширение будет полезно пользователям, который хотят настроить планировщик для OLAP и пакетной обработки данных.
В ходе презентации я расскажу о следующие моментах:
- Принципы построения и архитектура pg_plan_advsr.
- Подробная информация о результатах тестирования JOB.
- Направления улучшений в будущем.
- Совместное использование расширений aqo и pg_plan_advsr together (экспериментальное).
АлександрПавлов
Modulbank
.NET разработчик
Работаю в команде backend-разработки Модульбанка. Увлечения: разработка на платформе .net и поиск проблем производительности. Также неравнодушен к медленными запросам в Postgres и воспринимаю их оптимизацию как личный вызов. В качестве хобби: проверка на безопасность всех тех, кто пишет на личную почту, + недавно решил глянуть в сторону разработки на golang. Никогда не занимался социальной инженерией.
«Как получить нагрузку в БД на пустом месте?»
Мы - обычные разработчики, которые думали о том, как разработать систему, способную выдерживать неплохие нагрузки, и это даже получилось.
На уровне архитектуры всё было OK, но объём данных возрастал, и начали вылезать не самые приятные моменты, о которых ранее никто не думал и не понимал. Иногда это приводило нас к самым потрясающим запросам, которые мы не понимали, как можно было написать. Мой небольшой рассказ будет о том, как получить нагрузку в БД на пустом месте и как потом от неё избавиться.
На уровне архитектуры всё было OK, но объём данных возрастал, и начали вылезать не самые приятные моменты, о которых ранее никто не думал и не понимал. Иногда это приводило нас к самым потрясающим запросам, которые мы не понимали, как можно было написать. Мой небольшой рассказ будет о том, как получить нагрузку в БД на пустом месте и как потом от неё избавиться.
ИванФролков
Postgres Professional
инженер-консультант
«Типичные ошибки приложений при работе с Postgres»
По роду своей деятельности мне все время приходится иметь дело с приложениями, работающими с Postgres. Некоторые работают хорошо; некоторые не совсем - и доклад будет как раз об ошибках последних.
ЭстебанЗимани
ULB
Профессор
Esteban Zimányi is a full professor and the director of the Department of Computer & Decision Engineering (CoDE) at ULB. He started his studies at the Universidad Autónoma de Centro América, Costa Rica. He received a B.Sc. (1988) and a doctorate (1992) in computer science from the Faculty of Sciences at the ULB. During 1997, he was a visiting researcher at the Database Laboratory of the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland. He co-authored and co-edited 16 books, 18 book chapters, 19 articles in international journals, and 82 papers in international conferences. He is coordinator of the BDMA and IT4BI-DC Erasmus Mundus programmes. He is Editor-in-Chief of the Journal on Data Semantics published by Springer. His current research interests include data warehouses, spatio-temporal databases, geographic information systems, and semantic web.
Показать полностью...
МахмудЗакр
Université libre de bruxelles
Профессор
Mahmoud Sakr is an Assistant Professor at the CoDE Department of the ULB, where he teaches Business Process Management and Data Mining. He received a Dr.rer.nat (2012) in Computer Science and Information Systems from FernUni-Hagen, Germany. Previously he was a postdoc researcher in the same department in ULB, and an assistant professor in the Information Systems department in Ain Shams University in Egypt. He was a visiting researcher at Philipps-Universität Marburg, Germany. His current research interests include moving object databases, mobility data analytics, and data mining. Many of his research work is also contributed to the open source moving object databases SECONDO and MobilityDB. He also serves as a reviewer for relevant journals in the area.
Показать полностью...
«MobilityDB: расширение PostgreSQL для управления мобильными данными»
Показать полностью...
В ходе доклада мы представим MobilityDB - расширение PostgreSQL, которое раздвигает границы системы типов в PostgreSQL и PostGIS на абстрактные данные для адекватного представления изменяющихся данных об объектах. Эти типы данных могут представлять эволюцию во времени значений некоторого типа элементов, называемого базовым темпоральным типом. Например, темпоральный целочисленный тип данных может использоваться для демонстрации изменения во времени количества сотрудников департамента. В данном случае базовым типом данных будет целочисленный или темпоральный целочисленный. Аналогично, темпоральный тип данных с плавающей точкой может использоваться для записи изменения во времени температуры в помещении или местоположения автомобиля по GPS-координатам. Темпоральные типы данных оказываются полезны, поскольку для работы многих приложений, например, мобильных, принципиально необходимо обрабатывать изменяющиеся во времени величины.
В расширении MobilityDB темпоральные типы данных основаны на булевых, целочисленных, с плавающей точкой и текстовых типах данных от PostgreSQL, а также на геометрических и географических типах данных от PostGIS (ограниченных размерностью 2D или 3D). MobilityDB соответствует действующим стандартам по перемещаемым объектам OGC http://www.opengeospatial.org/standards/movingfeatures, в частности, OGC Moving Features Access, в котором определены операции, применимые к изменяющимся во времени геометриям.
Для проведения разнообразных операций над темпоральными типами данных доступен богатый набор функций и операторов. В общем случае они разделяются на три типа:
- Пожизненные функции и операторы: операторы над базовыми типами (такие как арифметические операции над целыми числами и числами с плавающей точкой, пространственные отношения и расстояния для геометрий) интуитивно обобщаются на случай изменяющихся во времени значений. Пространственно-темпоральные функции в MobilityDB обобщают пространственные функции PostGIS как для геометрических, так и для географических типов данных, к примеру для "ST_Intersection". На базовом уровне, MobilityDB принимает в расчет аспект темпоральности и делегирует обработку пространственных данных в PostGIS.
- Темпоральные функции и операторы обрабатывают изменяющиеся во времени размерности величины, которая может представлять собой единичное значение, диапазон значений, массив значений или массив диапазонов. Примерами являются функции периодов, которые ограничивают темпоральный тип заданным массивом временных диапазонов, а также функции продолжительности, которые извлекают время определения значения величины.
- Пространственно-темпоральные функции и операторы - в эту категорию попадают все остальные функции. Примеры: speed(tgeompoint/tgeogpoint), azimuth(tgeompoint/tgeogpoint), maxValue(tfloat/tint), взвешенное по времени среднее twAvg(tfloat) и т.д.
Как GiST, так и SP-GiST индексы были расширены для поддержки темпоральных типов данных. Индекс GiST реализует R-дерево для темпоральных численно-буквенных типов данных, а TB-дерево - для темпоральных координат. Индекс SP-GiST реализует Quad-дерево для темпоральных численно-буквенных типов данных, а Oct-дерево - для темпоральных координат. Подход, использованный в MobilityDB при разработке SP-GIST индекса, позволил нам добавить индексы SP-GIST для двумерных, трехмерных и n-мерных геометрий в PostGIS.
Доступны два типа числовых функций аггрегирования. В дополнение к традиционным функциям min, max, count, sum, and avg, теперь есть и их оконные версии (также известные как кумулятивные). Для заданного промежутка времени w, оконная аггрегативная функция вычисляет значение функции в момент времени t, принимая в расчет значения на интервале [t − w, t]. В противоположность стандартной аггрегации, темпоральная аггрегация может возвращать результат большего размера, чем входящие данные. По этой причине темпоральные функции аггрегирования были подвергнуты жесткой оптимизации, чтобы обеспечить их эффективную работу.
В MobilityDB также есть предварительная реализация функций сбора статистики и селективности для темпоральных типов данных.
С точки зрения размера, расширение состоит из 67k строк кода на C, 19k строк SQL кода и 67k строк модульных тестов SQL. В нем определены 40 типов, 2300 функций и 1350 операторов.
В ходе доклада будет проиллюстрирована пространственно-темпоральная концепция и модель данных для темпорального типа. Кратко остановимся на основных компонентах MobilityDB: индексах, аггрегировании, функциях и операторах, а также SQL-интерфейсе. Рассказ будет дополнен примерами запросов и практических случаев использования. Также будет рассказано о текущем статусе проекта MobilityDB и планируемых разработках.
Мастер-классы
ДжошуаДрейк
Command Prompt, Inc.
Ведущий консультант
Джошуа Дрейк является консультантом по PostgreSQL с момента выхода Postgres95. Джошуа основал старейшую из постгресовых компаний Command Prompt, Inc. и работает в ней ведущим консультантом. На протяжении своей карьеры он выполнял разнообразные функции в сообществе PostgreSQL, включая выпуск книг по PostgreSQL издательства O'Reilly, участие в системном администрировании и продвижении PostgreSQL. Джошуа был директором SPI (некоммерческой организации по PostgreSQL), является основателем Ассоциации по PostgreSQL США, сопредседателем PostgresConf и Президентом Международного консультационного комитета Китайской Ассоциации по развитию PostgreSQL.
«Репликация Postgres на практике»
В ходе данного мастер-класса мы обсудим потоковую и логическую репликацию с точки зрения практика, включая вопросы нативных технологий репликации Postgres, конфигурации и управления ими. Мы также обсудим производительность и недостатки различных архитектур, таких как sync vs async и пр. По итогам слушатели смогут провести конфигурацию развертывания базовой репликации с HOT Standby, а также приобретут понимание других технологий, таких как Point in Time Recovery и каскадная репликация.
ДжошуаДрейк
Command Prompt, Inc.
Ведущий консультант
Джошуа Дрейк является консультантом по PostgreSQL с момента выхода Postgres95. Джошуа основал старейшую из постгресовых компаний Command Prompt, Inc. и работает в ней ведущим консультантом. На протяжении своей карьеры он выполнял разнообразные функции в сообществе PostgreSQL, включая выпуск книг по PostgreSQL издательства O'Reilly, участие в системном администрировании и продвижении PostgreSQL. Джошуа был директором SPI (некоммерческой организации по PostgreSQL), является основателем Ассоциации по PostgreSQL США, сопредседателем PostgresConf и Президентом Международного консультационного комитета Китайской Ассоциации по развитию PostgreSQL.
«Производительность и эксплуатация Postgres»
Когда вы оптимизируете Postgres, обычно вопросы эксплуатации оказываются задвинуты на обочину. Каким образом наладить autovacuum? Почему bloat? Из-за чего я получаю IO spikes? Как мне заставить RDS правильно себя вести?! Почему коммиты при репликации происходят так медленно? Ответ на все эти вопросы лежит в понимании взаимосвязи между надлежащей эксплуатацией Postgres и его производительностью. Приглашаю присоединиться к увлекательному 3-часовому путешествию по хитрому миру отладки Postgres!
ИванПанченко
Postgres Professional
Заместитель генерального директора
В 1994 г. окончил физический факультет МГУ. Кандидат физико-математических наук (1997г).
C 1996 года занимается разработкой сложных высокопроизводительных систем для бизнеса. Использует PostgreSQL с 1998 г.
Руководил разработкой контентных проектов в «Рамблере», был директором по разработкам в «Стек Групп», техническим директором социальной сети «Мой Мир».
Разработчик Rambler Media, kassir.ru, портала ВШЭ и других интернет порталов и информационных систем для бизнеса.
С 2015 г. соучредитель и заместитель генерального директора компании Postgres Professional.
Показать полностью...
C 1996 года занимается разработкой сложных высокопроизводительных систем для бизнеса. Использует PostgreSQL с 1998 г.
Руководил разработкой контентных проектов в «Рамблере», был директором по разработкам в «Стек Групп», техническим директором социальной сети «Мой Мир».
Разработчик Rambler Media, kassir.ru, портала ВШЭ и других интернет порталов и информационных систем для бизнеса.
С 2015 г. соучредитель и заместитель генерального директора компании Postgres Professional.
«NoSQL/PL: Программирование на не SQL-образных процедурных языках»
Мастер-класс по Server-Side разработке на процедурных языках PL/Perl ,PL/Python, PL/v8 в PostgreSQL и PostgresPro. Вы узнаете не только, для чего они нужны, но и как ими правильно пользоваться, и каких результатов можно достичь благодаря им.
СергейТрухачёв
МГУ имени М.В. Ломоносова
Заместитель декана по развитию экономического факультета
МихаилЛугачёв
МГУ имени М.В. Ломоносова
Заведующий кафедрой экономической информатики экономического факультета
«Круглый стол «Информационная безопасность финансовых транзакций»»
Эксперты круглого стола:
- Ростислав Кокорев, Заведующий лабораторией финансовой грамотности экономического факультета, МГУ имени М.В.Ломоносова
- Юрий Липунцов, Доцент кафедры экономической информатики экономического факультета, МГУ имени М.В.Ломоносова
- Анна Зеленцова, стратегический координатор Проекта Минфина России «Содействие повышению уровня финансовой грамотности населения и развитию финансового образования в Российской Федерации»
- Олег Вернер, руководитель лаборатории доверенной среды компании
- Алия Юсупова, руководитель Комитета по правовым вопросам Ассоциации участников финансового рынка и платежной индустрии «Финансовые инновации»
- Роман Янковский, партнер
- Павел Салмин, руководитель направления компании "Код Безопасности"
На круглом столе представители бизнеса и государства обменяются мнениями по вопросам:
- поведенческие паттерны некомпетентных пользователей цифровых финансовых услуг
- технологические, экономические и этические ограничения возможных бизнес-решений
- возможные векторы и последствия государственной политики
- правоспособность и ответственность зараженных вирусами компьютеров и людей
МирославШедиви
solute GmbH
Старший разработчик ПО
Старший архитектор ПО в компании UBIMET. Использует Python для проектов галактического масштаба. Применяет psycopg2 и asyncpg, предпочитает psql cli. Фокусник hjkl и евангелист Python.
«Python и PostgreSQL с использованием psycopg2»
Python, может быть, не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. В ходе мастер-класса мы разберем "psycopg2" - наиболее популярную библиотеку для доступа к серверу PostgreSQL, а также напишем небольшое приложение, используя некоторые его полезные свойства.
АндрейФефелов
Mastery.pro
Технический директор
«Простой отказоустойчивый кластер на postgres, patroni, consul, s3, walg, ansible»
Patroni становится де-факто стандартом для построения отказоустойчивых кластеров Постгрес.
В мастер-классе мы построим простой отказоустойчивый кластер из 3х нод на перечисленном стеке (на первый взгляд не выглядит простым).
Мы кратко познакомимся с архитектурой patroni, обсудим наиболее интересные параметры конфигураций.
Посмотрим как работает файловер и какими способами можно проинициализировать кластер.
После мастер-класса вы сможете запустить такой кластер с нуля, используя предоставленные плейбуки ansible.
В мастер-классе мы построим простой отказоустойчивый кластер из 3х нод на перечисленном стеке (на первый взгляд не выглядит простым).
Мы кратко познакомимся с архитектурой patroni, обсудим наиболее интересные параметры конфигураций.
Посмотрим как работает файловер и какими способами можно проинициализировать кластер.
После мастер-класса вы сможете запустить такой кластер с нуля, используя предоставленные плейбуки ansible.
НиколайРыжиков
Health Samurai
CTO
Любит Clojure, PostgreSQL, открытый код и открытые стандарты, гибкий и бережливый подход к разработке. Активно участвует в питерских сообществах FProg и Piter-United и интернет-сообществе Clojurians. Значительную часть производимого Николаем кода и почти все его презентации можно найти на GitHub.
«Эксплуатация JSONB»
JSONB в PostgreSQL обладает рядом интересных свойств, которые могут пригодиться при проектировании и разработке бизнес-систем с тяжелой предметной областью, помогая бороться со сложностью и вариабельностью. На мастер-классе мы обсудим преимущества и недостатки использования JSONB. На примере открытой медицинской базы данных - fhirbase - мы с вами:
- загрузим синтетические медицинские данные в PostgreSQL
- научимся искать и индексировать эти данные (gin, jsquery, json-knife)
- посмотрим, как использовать JSON агрегацию для построения сложных запросов (GraphQL)
- покажем, как эти данные можно модифицировать и валидировать
- поговорим об архитектурных последствиях использования JSONB
- docker
- docker-compose
АндрейСальников
Data Egret
DBA
PostgreSQL DBA, случайное знакомство с PostgreSQL несколько лет назад переросло в чистую и искреннюю любовь к этой базе данных. Cчитаю PostgreSQL самой успешной базой данных на этот момент и стремлюсь познакомить и подружить с ней как можно большее количество людей из IT мира. Являюсь DBA из команды Data Egret, которая занимается помощью с эксплуатацией PostgreSQL для разных компаний. Благодаря этому сталкивался с разными профилями нагрузок на PostgreSQL.
«Мажорное обновление PostgreSQL»
На данном мастер-классе будет показано мажорное обновление PostgreSQL. На практике сталкиваясь с большим количеством серверов PostgreSQL, наша компания видит, что многие команды разработки, однажды установив PostgreSQL, не поддерживают его версию в актуальном состоянии. Причин для этого много, а результат один - отказ от нового функционала базы данных и важных улучшений производительности. На мастер-классе я детально объясню каждый свой шаг, почему так делаю, почему именно в данной последовательности, и что будет, если пропустить этот пункт обновления. Обновляться будем на версию 11, с версии 9.0. В результате, я надеюсь, каждый из пришедших на мастер-класс, вернувшись к своим базам, проведет апгрейды их всех до 11 версии.
МирославШедиви
solute GmbH
Старший разработчик ПО
Старший архитектор ПО в компании UBIMET. Использует Python для проектов галактического масштаба. Применяет psycopg2 и asyncpg, предпочитает psql cli. Фокусник hjkl и евангелист Python.
«Асинхронный Python и PostgreSQL с использованием asyncpg»
Возможно, Python не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. Поскольку программные клиенты базы данных большую часть времени находятся в ожидании отклика от сервера базы данных, асинхронная функциональность Python, ставшая доступной в последних версиях (3.5+), может оказаться полезной для значительной оптимизации скорости работы приложения за счет того, что время подготовки ответа сервером может быть использовано приложением для работы над другими задачами. Асинхронный интерфейс между Python и PostgreSQL называется "asyncpg". В ходе мастер-класса я разберу работу с данной библиотекой и напишу короткое приложение, использую некоторые полезные свойства библиотеки.
АльвароЭрнандес
OnGres
«Миграция с Oracle на PostgreSQL»
Хватит платить за яхту Ларри!
PostgreSQL - это полнофункциональная система управления базами данных с открытым кодом уровня предприятия, которая дважды кряду получает статус "СУБД года". И это также наилучший кандидат для миграции с Oracle. PostgreSQL поддерживает продвинутый SQL, она проста в администрировании, а pl/pgsql является заменой ораклового PL/SQL. Пора прекратить тратить сотни тысяч или миллионы долларов на лицензии для СУБД - лучше направьте эти деньги на инвестиции в свою команду, улучшение инфраструктуры или ПО.
Присоединяйтесь к мастер-классу, чтобы за полдня изучить лучшие практики, инструменты и некоторые секреты успешного мигрирования с Oracle на PostgreSQL. Учитесь у команды, которая провела миграцию на PostgreSQL Blackberry на GCP с 150М пользователей с практически нулевым временем простоя, и у ключевого создателя orafce - набора Oracle-совместимых функций поверх PostgreSQL.
PostgreSQL - это полнофункциональная система управления базами данных с открытым кодом уровня предприятия, которая дважды кряду получает статус "СУБД года". И это также наилучший кандидат для миграции с Oracle. PostgreSQL поддерживает продвинутый SQL, она проста в администрировании, а pl/pgsql является заменой ораклового PL/SQL. Пора прекратить тратить сотни тысяч или миллионы долларов на лицензии для СУБД - лучше направьте эти деньги на инвестиции в свою команду, улучшение инфраструктуры или ПО.
Присоединяйтесь к мастер-классу, чтобы за полдня изучить лучшие практики, инструменты и некоторые секреты успешного мигрирования с Oracle на PostgreSQL. Учитесь у команды, которая провела миграцию на PostgreSQL Blackberry на GCP с 150М пользователей с практически нулевым временем простоя, и у ключевого создателя orafce - набора Oracle-совместимых функций поверх PostgreSQL.
НатальяИващенко
МГУ имени М.В. Ломоносова
Заведующий кафедрой экономики инноваций, Заместитель декана по межфакультетскому взаимодействию и инновационной деятельности экономического факультета
Доктор экономических наук, профессор.
ЕленаТищенко
МГУ имени М.В. Ломоносова
Доцент, заместитель заведующего кафедрой по научной работе, советник декана экономического факультета МГУ им. Ломоносова по цифровой экономике
Кандидат экономических наук.
«Круглый стол «Управление промышленными предприятиями в условиях цифровизации»»
Эксперты круглого стола:
На круглом столе будет обсуждаться:
- Кирилл Скрипкин, Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической информатики экономического факультета, МГУ имени М.В. Ломоносова
- Андрей Добрынин, Кандидат экономических наук, директор Центра геопространственного экономического анализа экономического факультета, МГУ имени М.В. Ломоносова
- Вячеслав Максимов, Директор по промышленным решениям компании, КРОК
На круглом столе будет обсуждаться:
- Цифровая платформа как основа формирования быстрых кооперационных цепочек
- IT-сервисы для цифрового предприятия
- Цифровые двойники для оптимизации производства
- Цифровой двойник как специфический актив, трансформирующий бизнес-модель предприятия
Расписание
4 февраля
- 9:00 — начало регистрации
- 10:00 — 17:00 мастер-классы (три потока)
- 11:30 — 13:30 круглый стол «Управление промышленными предприятиями в условиях цифровизации»
- 14:00 — 17:00 круглый стол «Информационная безопасность финансовых транзакций»
- 18:30 — 21:00 ужин для докладчиков (ресторан «Урюк», просп. Вернадского, 6, стр. 3)
5 февраля
- 9:00 — начало регистрации
- 10:00 — торжественное открытие, ключевые доклады
- 11:00 — 19:00 доклады (три потока)
- 19:30 — 22:00 фуршет для участников (ресторан «Иван Дурдин», Мичуринский пр-т, 8/29)
6 февраля
- 9:00 — начало регистрации
- 10:00 — 18:00 доклады (три потока)
- 18:00 — 19:00 блиц-доклады
- 19:00 — закрытие конференции, награждение Postgres Prize
Расписание
4 февраля 2019, понедельник . Мастер-классы
| Ауд. П8, 4 этаж | Ауд. П3, 2 этаж | Ауд. П7, 4 этаж | Круглые столы | |
|---|---|---|---|---|
| 09:00 |
Потребуется показать паспорт на входе Регистрация (в течение дня), приветственный кофе-брейк |
|||
| 10:00 |
Андрей Фефелов Простой отказоустойчивый кластер на postgres, patroni, consul, s3, walg, ansible (90 мин.) |
Джошуа Дрейк Производительность и эксплуатация Postgres (180 мин.) |
Альваро Эрнандес Миграция с Oracle на PostgreSQL (180 мин.) |
|
| 11:30 |
Кофе-брейк
(30 мин.) |
Кофе-брейк
(30 мин.) |
Кофе-брейк
(30 мин.) |
«Управление промышленными предприятиями в условиях цифровизации»
(120 мин.) |
| 12:00 |
Иван Панченко NoSQL/PL: Программирование на не SQL-образных процедурных языках (90 мин.) |
Джошуа Дрейк (продолжение мастер-класса) |
Альваро Эрнандес (продолжение мастер-класса) |
|
| 13:30 |
Обед
(60 мин.) |
|||
| 14:00 |
«Информационная безопасность финансовых транзакций»
(180 мин.) |
|||
| 14:30 |
Андрей Сальников Мажорное обновление PostgreSQL (90 мин.) |
Джошуа Дрейк Репликация Postgres на практике (180 мин.) |
Мирослав Шедиви Python и PostgreSQL с использованием psycopg2 (90 мин.) |
|
| 16:00 |
Кофе-брейк
(30 мин.) |
Кофе-брейк
(30 мин.) |
Кофе-брейк
(30 мин.) |
|
| 16:30 |
Николай Рыжиков,
Марат Сурмашев Эксплуатация JSONB (90 мин.) |
Джошуа Дрейк (продолжение мастер-класса) |
Мирослав Шедиви Асинхронный Python и PostgreSQL с использованием asyncpg (90 мин.) |
|
5 февраля 2019, вторник
6 февраля 2019, среда
Проживание
Специально для участников конференции разработана система скидок в следующих гостиницах:
| Название гостиницы | Координаты | Условия для участников конференции |
|---|---|---|
| Гостиница «Университетская» 2* | Мичуринский пр., 8, стр. 1 +7 (495) 363-35-87 www.uhtl.ru |
скидка 15% при бронировании через сайт по промокоду: «PgConf2019» Гостиница «Университетская» |
| Отель «Корстон» 4* | Ул. Косыгина, 15 +7 (495) 939-80-94 www.korston.ru |
фиксированная цена на проживание 6500 рублей за сутки по промокоду: «PgConf2019» |
| Гостиница «Салют» 4* | Ленинский пр-кт, 158 +7 (495) 234-92-52 www.hotelsalut.ru |
скидка по промокоду: «PgConf2019» Salut Hotel |
| Отель «Аструс» 3* | Ленинский пр., 146 +7 (495) 434-94-67 www.astrus.ru |
скидка 20% по промокоду: «PgConf2019» |
Участие
Только для сообщества Инфостарт участие с 5% скидкой.
Оформляйте заказ на нашем сайте и участвуйте в главной конференции по PostgreSQL в России.
| Мастер-классы и два дня докладов | 21 850 руб. |
| Два дня докладов | 17 100 руб. |
| Только мастер-классы | 11 400 руб. |
* Стоимость включает также пакет участника, обед, кофе-брейки, вечернюю культурную программу.
Участие продается по договору-оферте.
Для юридических лиц есть возможность переделать договор-оферту на двухсторонний, для этого свяжитесь с отделом продаж.
Участие студентов, аспирантов и преподавателей ВУЗов бесплатно при предварительной регистрации (пакет участника, обед, вечерняя программа не включены).
Участие продается по договору-оферте.
Для юридических лиц есть возможность переделать договор-оферту на двухсторонний, для этого свяжитесь с отделом продаж.
Участие студентов, аспирантов и преподавателей ВУЗов бесплатно при предварительной регистрации (пакет участника, обед, вечерняя программа не включены).