Привет! Меня зовут Савр, я работаю инженером технической поддержки Arenadata. В прошлом году нам, как и многим другим компаниям, использовавшим зарубежное ПО, пришлось переходить на российские аналоги. В частности, с болью в сердце мы отказались от Jira Service Management (далее SM) — нашей системы управления обращениями заказчиков и основного инструмента службы поддержки. Мы были вынуждены перейти на российскую разработку SimpleOne.
Поскольку наша команда привыкла к предыдущей функциональности, после миграции мы сделали ряд доработок нового сервиса. В этой статье я расскажу о некоторых из них: почему мы решили это исправить и как именно реализовали. Сразу оговорюсь, что мы не претендуем на статус великих специалистов или консультантов по SimpleOne, а лишь хотим поделиться своим опытом и идеями с теми, кто тоже рассматривает этот инструмент как альтернативу существующему решению.
Всем привет, меня зовут Андрей, я – системный архитектор Arenadata и в этой статье мы рассмотрим интеграцию решения логического резервного копирования и восстановления gpbackup/gprestore с программно-аппаратным комплексом Dell EMC Data Domain — задача, которой наша команда разработки занималась в 2022 году.
Итогом этой разработки стал плагин-коннектор для нативного использования этой системы хранения данных в задачах резервного копирования и восстановления данных. С декабря 2022 года мы поставляем его в Enterprise Edition нашего продукта Arenadata DB.
Так же, как и многие другие компании, мы долго и счастливо использовали целый стек популярных облачных сервисов (Github, Slack, Jira, Confluence и т.д.) и связывал это все Google Workspace, который выступал в том числе и как SSO для всех используемых сервисов.
В связи с последними событиями нам пришлось достаточно быстро искать и реализовывать альтернативу из отечественных сервисов и open source продуктов. При этом одним из требований стало использование общей с «офисными» и почтовыми сервисами точки аутентификации.
В этой статье я расскажу о том, как мы решали задачу создания SSO поверх выбранного поставщика почтового и «офисных» сервисов для используемых нами приложений с помощью Keycloak и с какими проблемами мы при этом столкнулись.
Привет, Хабр! Меня зовут Роман, я работаю разработчиком в компании Arenadata, где мы решаем много задач, связанных сGreenplum. Как-то мне представился случай разобраться с одним непростым, но вполне типичным для этой СУБД кейсом. Необходимо было выяснить, на обработку каких запросов уходит неадекватно много системных ресурсов. В этой статье мне бы хотелось поделиться своими наработками и рассказать о трёх проверенных мной способах мониторинга утилизации системных ресурсов, потребляемых запросами в Greenplum.
В Arenadata мы используем Jenkins для CI. Почему? Как бы банально это ни звучало — так исторически сложилось. Мы хранили код в GitHub, когда там ещё не было Actions, и продолжаем хранить, потому что много работаем с Open Source. За три года работы с Jenkins мы неплохо разобрались в нём, в том числе научились быстро масштабироваться, чтобы удовлетворять запросы разработки. В этой статье хочу поделиться тем, что мы успели понять про разные способы балансировки нагрузки в Jenkins. Если вам это близко, добро пожаловать под кат.
Привет, меня зовут Денис, в Arenadata я занимаюсь Greenplum — распределённой СУБД с открытым исходным кодом, разработанной на основе PostgreSQL и заточенной под аналитический профиль нагрузки. Моя работа (помимо разработки) заключается в разборе инцидентов, когда в кластерах клиентов происходит что-то непонятное для нашей технической поддержки. Такие истории обычно заканчиваются детальным внутренним разбором произошедшего, рекомендациями для клиентов и внесением правок в код Greenplum (как в наш fork, так и в upstream). Я расскажу вам про один из инцидентов, которым я занимался в последнее время. Хотя этот случай не привел к технически сложным доработкам, он является показательным примером того, как мы исследуем проблемы с Greenplum. Заодно я расскажу о подробностях внутреннего устройства Greenplum и PostgreSQL, которые не описаны в документации.
Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Гусаков. Я тимлид команды QA в компании Arenadata. Наша команда занимается тестированием компонентов Arenadata Enterprise Data Platform, в том числе тестированием оркестратора гибридного data-ландшафта Arenadata Cluster Manager. Каждый день мы пишем и актуализируем большое количество тестов для API. Поэтому сегодня я хочу обсудить тему автоматической генерации таких тестов и поделиться с сообществом нашими решениями и опытом.
Всем привет! Меня зовут Андрей, я работаю системным архитектором в Arenadata. В этой статье расскажу, как и зачем мы сделали свой инструмент для обмена данными между Arenadata DB (аналитическая MPP-СУБД на базе Greenplum) и фреймворком для распределенной обработки данных Apache Spark (входит в экосистему Arenadata Hadoop).
Часто при работе с разными базами данных необходимо отслеживать выполнение текущих запросов. В основном это связано с задачами администрирования или аналитики. Средства мониторинга, позволяющие управлять и наблюдать за выполнением запросов, сильно помогают в этом. Я расскажу о том, с какими задачами мы столкнулись при проектировании и реализации системы мониторинга запросов для Arenadata DB.