Компаниям, которые используют Kubernetes и одновременно разрабатывают несколько продуктов, часто приходится решать вопрос с разделением сред разработки и организацией доступа к кластерам. Нужно, чтобы во время работы команды не мешали друг другу, а в идеале и вовсе не могли это сделать.

Меня зовут Михаил Сидоров, я разработчик в команде R&D СберТеха. Мы создаём Platform V — облачную платформу для разработки enterprise-приложений. Платформа создавалась как инструмент миграции с legacy на микросервисную архитектуру: она должна была организовать и упростить работу примерно 3000 команд разработки в Сбере.

За время разработки Platform V нам удалось изучить вопросы мультитенантности в Kubernetes-кластерах и создать собственное решение для организации мультитенантных кластеров. В этой статье расскажу об основных подходах, плюсах и минусах каждого паттерна, а во второй части подробно опишу наш собственный проект.

Расшифровка доклада 2018 года Алексея Лесовского "Давайте отключим vacuum?!"

Примечание редактора: Любые рекомендации по изменению параметров всегда стоит сравнивать в других докладах

Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum (далее по тексту просто "вакуум"). По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам вакуум, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про него. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум — главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада 2018 года Андрея Сальникова "Практика обновления версий PostgreSQL"

В большинстве своем, системные администраторы и ДБА бояться как огня делать мажорные обновления версий баз данных (RDBMS), особенно если эта база данных в эксплуатации и имеет достаточно высокую нагрузку. Главной причиной тому некоторый даунтайм базы данных, который всегда подразумевается при планировании таких работ.

На практике, такого рода upgrade занимает довольно длительное время и зачастую администраторам с малым опытом подобных операций приходится откатываться на старую версию баз данных из-за достаточно банальных ошибок, которые можно было бы избежать еще на этапе подготовки.

В Data Egret мы накопили огромный опыт проведения мажорных апгрейдов PostgreSQL в проектах, где нет права на ошибку. Я поделюсь своим опытом и расскажу о следующих шагах процесса: как правильно подготовиться к upgrade-у PostgreSQL? что необходимо сделать на этапе подготовки? как запланировать последовательность действий на сам upgrade? как провести процедуру upgrade-а успешно, без возврата на предыдущую версию бд? как минимизировать или вообще избежать простоя всей системы во время upgrade-а? какие действия необходимо выполнить после успешного upgrade-а PostgreSQL? Я также расскажу про две наиболее популярные процедуры апгрейда PostgreSQL — pg_upgrade и pg_dump/pg_restore, плюсы и минусы каждого из методов и расскажу про все типичные проблемы на всех этапах этой процедуры, и как их избежать.

Доклад будет интересен как новичкам так и тем ДБА которые уже давно работают с PostgreSQL, но хотят побольше узнать о том как правильно планировать и проводить upgrade максимально безболезненно.

WAL-G — простой и эффективный инструмент для резервного копирования PostgreSQL в облака. По своей основной функциональности он является наследником популярного инструмента WAL-E, но переписанным на Go. Но в WAL-G есть одна важная новая особенность — дельта-копии. Дельта-копии WAL-G хранят страницы файлов, изменившиеся с предыдущей версии резервной копии. В WAL-G реализовано довольно много технологий по распараллеливанию бэкапов. WAL-G работает гораздо быстрее чем, WAL-E.

У нас проблемы с промисами

doSomething().then(function () {
  return doSomethingElse();
});

doSomething().then(function () {
  doSomethingElse();
});

doSomething().then(doSomethingElse());

doSomething().then(doSomethingElse);