kznalp

📅 Дата публикации: 15 сентября 2025 года
📍 Место: Россия

Новая веха в мониторинге и диагностике производительности PostgreSQL

Комплекс PG_HAZEL представляет собой инновационное решение для глубокого анализа производительности СУБД PostgreSQL. Этот инструмент сочетает в себе методы статистического анализа, мониторинга в реальном времени и причинно-следственного моделирования, что позволяет точно определять корневые причины инцидентов производительности и прогнозировать потенциальные сбои.

PG_HAZEL использует методы корреляционного анализа для установления взаимосвязей между:

• Метриками ОС (iostat, vmstat, использование CPU, памяти, дискового I/O).

• Ожиданиями СУБД PostgreSQL (типы ожиданий IO, IPC, LWLock, и др.).

• Показателями производительности СУБД (операционная скорость, ожидания СУБД, индикатор деградации производительности СУБД).

💡 Ключевые особенности PG_HAZEL

1. Тактический и оперативный анализ
   PG_HAZEL работает на тактическом уровне, анализируя влияние отдельных SQL-запросов на производительность СУБД. Он идентифицирует запросы, которые оказывают наибольшее негативное воздействие, и связывает их с конкретными типами ожиданий (IO, IPC, LWLOCK).

2. Многомерный анализ производительности
   PG_HAZEL интегрирует данные из различных источников, включая метрики ОС (iostat, vmstat), события ожидания PostgreSQL и статистику выполнения SQL-запросов. Это позволяет построить единую модель производительности и количественно оценить вклад каждого фактора в общую производительность СУБД.

3. Планируемое направление развития : причинно-следственный анализ и прогнозное моделирование, визуализация и интерактивные дашборды
   Используя методы причинности по Грэнджеру и байесовские сети, комплекс поможет выявляет не просто корреляции, а реальные причинно-следственные связи между метриками. Например, он может определить, что рост времени отклика диска (await) вызывает увеличение времени ожидания ввода-вывода в PostgreSQL, что приводит к деградации производительности. Используя методы ARIMA и машинного обучения возможно будет прогнозировать инциденты производительности СУБД PostgreSQL , таких как исчерпание дискового пространства или достижение критической нагрузки на CPU. Это позволит администраторам СУБД заранее принимать превентивные меры.
   Тепловые карты(heatmaps) корреляций и дашборды, позволят быстро выявлять аномалии и анализировать их в контексте всех метрик.

🚀 Практическое применение

PG_HAZEL уже успешно применяется для анализа инцидентов производительности в реальных условиях.

Кроме того, комплекс используется для нагрузочного тестирования, помогая определить предельные значения нагрузки, которые СУБД может выдержать без деградации производительности.
📈 Преимущества подхода

Раннее обнаружение проблем

Анализ метрик ОС позволяет выявлять потенциальные проблемы до их воздействия на производительность СУБД:

• Прогнозирование исчерпания дискового пространства

• Выявление растущей нагрузки на CPU и память

• Обнаружение деградации производительности дисковых подсистем

Снижение времени восстановления

Точное определение корневой причины инцидентов значительно сокращает время восстановления:

• Четкое разграничение проблем ОС и проблем СУБД

• Возможность фокусирования на реальной причине, а не симптомах

📊 Примеры использования:

1.Рост ожиданий типа IO в PostgreSQL:

В ходе анализа инцидента производительности PG_HAZEL выявил, что наибольшая корреляция наблюдается между ожиданиями типа IPC и снижением операционной скорости СУБД. Это указало на проблему взаимодействия между процессами, что позволило администраторам быстро устранить причину.

2.Рост времени отклика дисков в iostat:

1. Начало инцидента: Рост утилизации CPU и значений iowait в метриках ОС

2. Корреляционный анализ: Выявление высокой корреляции между:
   - Ростом времени ожидания записи для устройств хранения (/data и /wal)
   - Снижением производительности СУБД
   - Ростом ожиданий типа IO в PostgreSQL

3. Заключение: Первичной причиной являлись проблемы на уровне дисковых подсистем

💬 Цитата разработчика

«PG_HAZEL — это не просто инструмент мониторинга, а экспертная система, которая превращает разрозненные метрики в понятные и осуществимые предложения. Наша цель — сделать диагностику производительности PostgreSQL максимально автоматизированной и точной».

🔮 Планы развития

В ближайших планах развития PG_HAZEL — разработка и внедрение методов причинно-следственного анализа и прогнозного моделирования.

📌 О компании

Разработчик PG_HAZEL специализируется на создании решений для мониторинга и анализа производительности СУБД PostgreSQL.

Наша миссия — помогать компаниям поддерживать высокую производительность и надежность их баз данных.

📞 Контакты для СМИ

Для получения дополнительной информации обращайтесь:
Имя: Сунгатуллин Ринат Раисович
Телефон: +7 927 245 80 49
Email: kznalp@yandex.ru
Веб-сайт: https://dzen.ru/kznalp

💎 Заключение

PG_HAZEL устанавливает новый стандарт в мониторинге и диагностике производительности PostgreSQL. Его способность объединять данные из различных источников, выявлять корневые причины проблем и прогнозировать инциденты делает его незаменимым инструментом для администраторов баз данных и IT-специалистов.

Для получения более подробной информации посетите https://dzen.ru/kznalp.

PG_HAZEL : комплексное решение для мониторинга и анализа производительности СУБД PostgreSQL.

И подросток – а подростки у нас теперь все от 13-ти до 25-ти – думает: какого черта париться, учить какую-то формулу работы (W=Fs), где W это работа, F это сила, а s – перемещение. Ведь надо прикладывать силу и перемещаться из зоны комфорта. А само понятие «зона комфорта», как символ полной социальной апатии, им уже внедрили точно такие же бессмысленные граждане, только немногим ранее закончившие курсы психологов при ДК Железнодорожников. W равняется не волк и в лес не убежит.

Оказалось, что самая большая кадровая проблема – в авиационной и прочей сложной промышленности. И дело не в том, что не хватает мозгов-инженеров и людей, которые, в отличие от многих европейских, еще умеют считать как в уме, так и в столбик. Нет, не хватает профессионалов «ручных» профессий. А так как дело строится вокруг высокоточных технологий, то вот именно их и не хватает.

Но государство, кстати, чувствует уже некоторый перекос, что означает, что он в полях уже просто невероятно ощутим.

«Госдума приняла закон о государственном распределении платных мест в вузах. Согласно принятой инициативе, правительство получает возможность контролировать не только бюджетный, но и коммерческий набор студентов. Проект был внесен на рассмотрение еще 4 апреля группой из 346 депутатов и пяти сенаторов во главе со спикерами обеих палат Вячеславом Володиным и Валентиной Матвиенко.

Изменения уже с 1 сентября позволят правительству составлять перечень специальностей, по которым будет установлен предел мест для приема на платное обучение. «Надо финансировать те направления, которые востребованы. Сегодня дефицит кадров в здравоохранении, в системе образования, крайне важно готовить специалистов инженерных направлений», – пояснил Володин».

Это не про ограничение принятия желающих. Это про то, что все видят, что каждый год на рынке труда все больше и больше людей, чей труд, собственно, никому не нужен.

Мы, конечно, тоже рады. Но я вообще-то говорю о том, чему могут научить в училищах и колледжах. «Профили выпускников российской системы образования не соответствуют потребностям рынка труда РФ – в 2025 году студентов в стране окажется на 2,7 млн больше, чем требуется экономике. Максимальный избыток выпускников вузов ожидается по специальностям, связанным с политическими науками, СМИ и библиотечным делом. Выпускников же колледжей и училищ, наоборот, будет не хватать – их дефицит оценивается в 3,6 млн человек», – приводят коллеги данные Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования.

Это как раз люди, которые умеют современно и качественно работать руками.

Психология труда меняется у нас на глазах. Та же самая СВО промыла глаза и мозги. И теперь ясно, что «креативность», которая заключается в том, что ты можешь нажать на кнопку цифрового фотоаппарата – это не креативность вовсе. Как и весь «креативный класс» имени USAID. Это фуфло.

Ты мне двойной шов свари на спорткаре – вот это будет креативность.

### 2. **Конфликты доступа (Contention)**
- **Маленькая база**: Выше вероятность конфликтов при параллельных обновлениях (например, в таблицах `accounts`). Это увеличивает время ожидания блокировок и снижает пропускную способность.
- **Большая база**: Данные распределены по большему числу строк, что снижает конкуренцию за одни и те же записи. Это особенно важно для тестов с высокой долей операций `UPDATE`.

...

Оптимальный размер тестовой базы зависит от целей тестирования. Для оценки максимальной производительности подходит маленькая база, а для имитации реальной нагрузки — база, сопоставимая с продакшеном по объему и структуре.

Сегодня будет интересный эксперимент по нагрузочному тестированию СУБД PostgreSQL

Результаты сравнительных экспериментов

1.Влияние размера тестовой базы данных на результаты нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL для слабых ВМ.

Производительность СУБД для тестовой БД большого размера - существенно ниже.

2. Влияние размера тестовой базы данных на результаты нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL для мощных ВМ.

Производительность СУБД для тестовой БД большого размера - существенно выше.

Общий итог

1. Нагрузочное тестирование с использованием pgbench должно проводится с тестовой базой по размеру сопоставимой с продуктивной БД.

2. По итогам наиболее близок к правильному и более полному результату оказался DeepSeek.