Тезисы
История ускорения системы. Про три месяца оформления и исправления дефектов большой системы, которую можно услышать за тридцать минут и прожить за десять.
Как известно, инструмент подбирается под задачу. Но для задачи визуализации статистики по SQL-запросам с точностью до минуты (или секунды, при желании) инструмента не было, так чтобы инструмент работал в закрытой сети, работал под максимально высокой нагрузкой, не требовал модификаций PostgreSQL. Инструмент был собран из открытых компонент: Telegraf, InfluxDB, Grafana. И отлично показал себя на проекте. Позволив оформлять и исправлять дефекты в течение трех месяцев не отвлекаясь ни на что другое. Что позволило достаточно быстро ускорить систему.
А если нужна детальная статистика с учетом значений параметров запроса, то это тоже возможно. За счет простого логирования и анализа лога.
Расскажу об опыте применения двух подходов к сбору и визуализации статистики, о том какие есть альтернативные подходы, которые не дали результата, о том какие есть альтернативные решения, которыми вдохновлялся, о том какие новые и полезные решения есть и появляются сейчас.
Аудитория и уровень
Доклад будет интересен инженерам по производительности и мониторингу систем, имеющим дело с PostgreSQL. Тем, кто стремиться не только тестировать и мониторить, но и оптимизировать, как саму систему так и механизм мониторинга.
Опыт оптимизации не требуется, но представление о том, что такое Java, SQL, PostgreSQL и Time Series Database нужно иметь.
Презентация (на Я.Диске)
Повышаю качество более десяти лет. Занимаюсь системой дистанционного банковского обслуживания юридических лиц. Основной профиль моей работы — тестирование производительности. Развиваю сообщество инженеров по тестированию производительности, помогая коллегам в telegram чате «QA — Load & Performance».
#codefestru #codefest2021 #CodeFest11