Смотрим, как вездесущий PostgreSQL справляется с нестандартными для реляционной системы управления базами данных (СУБД) ролями: хранением и поиском временных рядов, пар «ключ — значение», эмбеддингов для больших языковых моделей и многомерных кубов. Отвечаем на вопрос: действительно ли так нужно строить сложные архитектуры со множеством разнородных систем хранения данных — MongoDB, Redis, InfluxDB, Pinecone, ClickHouse, Apache Cassandra — или можно обойтись одним PostgreSQL?

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Брейман, я доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и по совместительству эксперт Учебного центра IBS по управлению данными и архитектуре ПО. В прошлой статье я рассказывал о миграции с Oracle на PostgreSQL, а сегодня разберу, как последний работает с нетипичными видами данных.

Дано: 96 серверов, 16 000 виртуальных рабочих мест, 160 нагрузочных виртуальных машин и наш софт: система управления платформой виртуализации Скала-Р Управление (СУПВ) и VDI-решение Скала-Р Виртуальное Рабочее Место (ВРМ).

Задача: протестировать систему на эдакий logon storm, при котором имитируется, как 16 000 пользователей одновременно (в течение 1-2 секунд) подключаются к инфраструктуре VDI и своим виртуальным рабочим столам, проходя все этапы авторизации и подключения. Цель: наш VDI должен выдержать нагрузку. Пользователи должны ждать подключения не более 10 минут.

Такой тест, в представлении нашего заказчика федерального масштаба, должен был доказать нагрузоустойчивость решения. Мы приняли вызов — ведь в таких масштабах наша система проверку на прочность еще не проходила. Результаты:

Если вам интересно, как такое масштабное тестирование было организовано и что конкретно отражает эта диаграмма — добро пожаловать под кат.

История вопроса

Мир интегрированных систем

Привет, Хабр!