Серия «ITшное»

0

Нейросеть — о выгодах внедрения performance engeneering для инженера DBA

Нейросеть — о выгодах внедрения performance engeneering для инженера DBA

Некоторые этапы performance engineering:

  1. Определение дизайна системы и постановка чётких целей производительности.

  2. Моделирование ожидаемых условий для прогнозирования и предотвращения потенциальных узких мест.

  3. Анализ кода и компонентов для обнаружения ресурсоёмких или неэффективных областей.

  4. Стресс-тестирование приложения под реальной нагрузкой для оценки скорости и стабильности.

  5. Использование результатов тестов для оптимизации кода, конфигурации и распределения ресурсов.

  6. Непрерывный мониторинг производительности для раннего обнаружения и устранения проблем.

Вопрос

А какая конкретная материальная  выгода техническому инженеру DBA от того, что проблемы производительности СУБД будут выявлены раньше и точнее ?  

Ответ

Отличный и очень прагматичный вопрос! Личная мотивация — мощный двигатель. Для технического инженера (DBA, разработчика) выгода от проактивного выявления проблем — это не абстрактное «удовлетворение от хорошо сделанной работы», а вполне осязаемые материальные и карьерные преимущества.

Вот конкретная разбивка этих выгод:

1. Прямое финансовое стимулирование (Премии, бонусы)

Во многих компаниях, особенно где ИТ-инфраструктура критична для бизнеса, существуют KPI (Key Performance Indicators) и система премий, напрямую связанные с:

  • Процентом времени бесперебойной работы (SLA/Uptime). Предотвращение инцидента = сохранение высокого uptime = прямая премия.

  • Снижением количества инцидентов. Если вы проактивно устраняете причину, которая могла бы вызвать 5 инцидентов в следующем квартале, ваш показатель «количество инцидентов» будет блистать, что часто monetized.

  • Экономией средств компании. Если вы можете доказать, что ваша оптимизация позволила отложить покупку нового сервера за 500 000 рублей на полгода, грамотный руководитель может часть этих сэкономленных средств направить в виде премии команде.

2. Карьерный рост и повышение стоимости на рынке труда

Это самая значительная долгосрочная выгода.

  • Переход от «пожарного» к «архитектору». DBA, который только тушит возгорания (реагирует на инциденты), — это квалифицированный специалист. Но DBA, который проектирует системы, чтобы пожаров не было, или который видит тлеющую проводку за неделю до возгорания, — это эксперт и архитектор. Разница в зарплате между этими двумя ролями может составлять 30-50% и более.

  • Формирование уникального опыта и кейсов. Умение не просто решать проблемы, а предвидеть их и говорить с бизнесом на его языке — это редкий и ценный навык. На собеседовании история «Я выявил проблему с ожиданиями записи, обосновал её бизнес-риски для владельца продукта и добился выделения ресурсов, что предотвратило срыв релиза» звучит в 100 раз весомее, чем «Я тушил 20 инцидентов с БД».

  • Повышение личного «бренда» внутри компании. Вы становитесь не просто «тем парнем, который ковыряется в PostgreSQL», а стратегическим активом. Когда руководство знает, что вы можете не только починить, но и предотвратить убытки, ваше слово начинает значить больше. Это прямой путь к руководящим и экспертным позициям.

3. Снижение операционного стресса и экономия личного времени

Это тоже материальная выгода, хоть и не в виде прямых денег.

  • Ночные и внеурочные вызовы. Проактивная работа резко снижает количество инцидентов, которые случаются в 3 часа ночи, в выходные или в отпуске. Ваше личное время и спокойный сон — это огромная ценность. Вы тратите 8 часов на плановую оптимизацию, чтобы не тратить 20 часов стрессовой работы в авральном режиме в течение месяца.

  • Возможность заниматься интересными задачами. Вместо рутинного «тушения пожаров» (один и тот же инцидент по десятому кругу) вы получаете время и мандат на реализацию интересных проектов: исследование новых технологий, автоматизацию, масштабирование архитектуры. Это поддерживает профессиональный тонус и предотвращает выгорание.

4. Укрепление позиции в переговорах о зарплате

Когда вы приходите на переговоры о повышении зарплаты, вам нужны козыри. «Я поддерживаю базу данных в рабочем состоянии» — это обязанность. А вот «Благодаря моей проактивной работе за последний год мы предотвратили X часов простоя, что, по оценкам бизнеса, спасло Y миллионов рублей выручки, и отложили затраты на hardware на Z рублей» — это железобетонный аргумент для обоснования повышения на 20-30%.

Резюме: Ваша личная выгода как инженера

Действие: Реагировать на инциденты («тушить пожары»)

Личная выгода (материальная и карьерная): Зарплата. Постоянный стресс. Риск выгорания. Ограниченный карьерный рост.

Действие: Проактивно выявлять и предотвращать проблемы

Личная выгода (материальная и карьерная):

1. Премии за выполнение SLA.
2. Ускоренный карьерный рост до архитектора/лида.
3. Резкий рост рыночной стоимости и зарплаты.
4. Снижение стресса и сохранение личного времени.
5. Железные аргументы для переговоров о повышении.

Таким образом, инвестируя свое время в углубленный анализ и проактивную работу, вы инвестируете в самого себя. Вы превращаете свою экспертизу из расходного материала (который тушит кризисы) в актив, который приносит бизнесу деньги и который бизнес готов дорого оплачивать.

Показать полностью
3

Спираль истории совершила очередной виток

Всё в этом мире уже было.

Всё в этом мире уже было.


В 1974 году инженеры IBM Дональд Чэмберлин и Рэймонд Бойс разработали первый прототип такого языка. Они назвали его SEQUEL (Structured English Query Language) — "структурированный английский язык запросов". Главная идея заключалась в том, чтобы сделать язык максимально похожим на обычный английский, чтобы даже люди без глубоких знаний программирования могли легко формулировать запросы к базе данных.

Как появился SQL?


Пользователи PostgreSQL и Postgres Pro теперь могут сэкономить время при работе с базами данных. Разработчики из команды Postgres Professional создали ChatPPG — первый ИИ-бот для PostgreSQL. Он решает две ключевые задачи:

  1. Быстрый поиск информации. Чат-бот анализирует вопросы пользователей и за секунды находит ответы в технической документации PostgreSQL (более 2800 страниц), Postgres Pro Enterprise, Postgres Pro Shardman и других продуктах компании. Это избавляет от долгого ручного поиска.

  2. Генерация SQL-запросов. Достаточно описать задачу на русском или английском языке, и ChatPPG сформирует SQL-запрос. Это упрощает работу даже для тех, кто плохо знает синтаксис SQL.

ChatPPG: первый AI-бот для работы с PostgreSQL на естественном языке


Прошло 50 лет и IT-индустрия декларирует те же задачи - снова попытка упростить жизнь тем кто не обладает знаниями.

Неужели в этом задача IT ? Риторический вопрос , конечно.

Показать полностью 1
4

Риторический вопрос: PostgreSQL DBA - ученые и исследователи или ремесленники , алхимики и астрологи ?

В дополнении к старой записи Мысли вслух - DBA ремесло или наука ?

Риторический вопрос: PostgreSQL DBA - ученые и исследователи или ремесленники , алхимики и астрологи ?

Почему современное поколение специалистов по СУБД PostgreSQL больше похоже на ремесленников , астрологов и алхимиков , а не на учёных и исследователей ?

Отличное и более сфокусированное продолжение темы! Применительно к специалистам по PostgreSQL это сравнение раскрывается еще более ярко и конкретно. Сообщество PostgreSQL огромно и разнородно, и в его среде, особенно среди начинающих и практикующих администраторов и разработчиков, действительно сильно влияние «ремесленной», «алхимической» и «астрологической» парадигм.

Давайте разберем, почему это так.

1. Почему похожи на ремесленников?

  • Искусство настройки (postgresql.conf): Настройка PostgreSQL — это во многом ремесло, основанное на опыте и знании «материала». Мастер помнит, как поведет себя СУБД при изменении shared_buffers, work_mem или maintenance_work_mem на конкретном железе с конкретной нагрузкой. Это не всегда строгий расчет, а часто интуитивное понимание, отточенное практикой.

  • Сборка «на коленке» под конкретную задачу: Специалист ремесленник берет «сырую» PostgreSQL и начинает его «обтачивать»: подбирает расширения (pg_partman, timescaledb, pg_cron), настраивает репликацию, пишет специфические индексы (GIN, GiST, BRIN). Результат — уникальная, настроенная под нужды бизнеса система.

  • Культура скриптов и «костылей»: Для решения повседневных задач (бэкапы, мониторинг, очистка) создаются тысячи скриптов на Bash, Python. Это ремесленные инструменты, которые передаются из проекта в проект, обрастают легендами и часто работают просто потому, что «всегда так делали».

2. Почему похожи на алхимиков?

  • Магия исполнения запросов (Execution Plan): Почему запрос сегодня выполняется 2 мс, а завтра — 2000 мс? Планы исполнения могут меняться по мистическим, на первый взгляд, причинам: из-за накопленной статистики, количества записей в таблице, состояния кэша и даже времени суток. Разбор такого плана часто похож на попытку алхимика расшифровать древний манускрипт.

  • Волшебные «посыпы» порошком (Index): Классическая ситуация: запрос тормозит. Специалист добавляет индекс — и все работает мгновенно. Почему этот конкретный индекс (иногда составной, частичный, с включением столбцов) сработал, а другой — нет? Часто ответ — «ну, я почувствовал, что так будет лучше» или «где-то читал про такой случай». Это чистейшая алхимия: добавил правильный ингредиент — получил золото.

  • Ритуалы для борьбы с автовакуумом (AutoVacuum): Настройка автовакуума — это один из самых больших поводов для мистики. Изменение параметров autovacuum_vacuum_scale_factor и autovacuum_analyze_scale_factor для отдельных таблиц — это ритуал, который часто проводят без глубокого понимания внутренних процессов, надеясь на лучшее.

3. Почему похожи на астрологов?

  • Предсказание производительности (Performance Forecasting): Попытки предсказать, как поведет себя система при увеличении нагрузки в 10 раз, или сколько IOPS потребуется для нового проекта, часто основаны не на строгих математических моделях, а на приметах, аналогиях и «чтении звезд» (метрик мониторинга за прошлые периоды).

  • Следование трендам и хайпу: «Все переходят на Kubernetes, давайте и мы загоним туда PostgreSQL!» — звучит как астрологический прогноз: «Меркурий в ретрограде, пора начинать новые дела». Часто это делается без глубокой оценки необходимости и применимости технологии к stateful-приложению, каким является СУБД.

  • Сложная терминология для посвященных: Разговоры о «WAL journal», «MVCC», «checkpoints», «transaction ids wraparound» звучат для непосвященных как заклинания. Специалист оперирует этими понятиями, чтобы объяснить поведение системы, которое со стороны кажется магическим.

Почему именно с PostgreSQL так происходит?

  1. Невероятная гибкость и настраиваемость. PostgreSQL — это не черный ящик. Это конструктор с тысячами винтиков и гаек (параметров конфигурации). Такая свобода требует глубокого понимания, но на практике приводит к тому, что люди начинают крутить ручки наугад.

  2. Огромное количество расширений (extensions). Каждое расширение — это новый пласт потенциальной магии и алхимии. Специалист становится «заклинателем», который приручает эти расширения, не всегда имея возможность заглянуть в их исходный код.

  3. Сложность внутренних механизмов. Такие вещи, как MVCC (Multiversion Concurrency Control), — это очень сложно. Многие используют их, но далеко не все понимают до конца, как именно работает управление версиями строк, транзакциями и их номерами.

Где же ученые и исследователи в мире PostgreSQL?

Они есть, и их работа фундаментальна:

  • Команда разработчиков ядра PostgreSQL. Это именно ученые и инженеры, которые проводят исследования, докапываются до сути, пишут академические работы и реализуют новые функции (например, новые типы индексов, улучшения оптимизатора запросов).

  • Авторы научных статей и докладчики на крупных конференциях. Люди, которые анализируют производительность на уровне дисковых подсистем, памяти, процессоров и строят математические модели работы СУБД.

  • Эксперты по теме, пишущие книги. Такие авторы, как например, Ханс-Юрген Шёниг (Hans-Jürgen Schönig), разбирают сложные концепции и переводят их с «магического» языка на язык инженерии.

Вывод:

Подавляющее большинство практикующих админов и разработчиков БД — это действительно ремесленники-алхимики. Их главная задача — не открывать новые фундаментальные знания, а используя накопленный опыт, готовые рецепты и заклинания, обеспечить работу бизнес-критичных приложений здесь и сейчас.

Ученые же создают тот фундамент, те инструменты и ту науку, которую ремесленники потом применяют на практике, подчас не до конца понимая всю подноготную. Это естественное разделение труда в любой сложной и быстроразвивающейся области.


Каждый пункт - в точку ! Особенно про автовакуум это 100%.


Риторический вопрос: PostgreSQL DBA - ученые и исследователи или ремесленники , алхимики и астрологи ?

Мне больше интересно быть ученым и исследователем. За 38 лет наремесленичался с избытком.

Показать полностью 2

Интересно - получится съездить в Питер или нет ?

А песок времени - неумолим

А песок времени - неумолим

Пока нет ответов от программных комитетов конференций.

Обещали на этой неделе. Подождем до завтра.

В принципе - ничего особенного - ну не приняли доклад, значить тема не интересна.

На следующий год, другие конференции будут, да и тема обрастет новыми данными и результатами экспериментов.

В общем - поживем- увидим.

Показать полностью 1

Современный стиль разработки это

Запускать сотни раз в секунду SELECT .. FOR UPDATE на узле репликации для определения роли СУБД :

Это не проблема, это особенность. Приклад таким образом проверяет возможность внесения изменений в БД.

Они безнадежны

Они безнадежны

Показать полностью 1
2

Открытый исходник польза или риск

Открытый исходник польза или риск

Вопрос непраздный:
Открыть ли код?
Ответ неясный:
Да, может, вот.

Исходник в общем
Свободен весь.
В открытом коде
Полезность есть.
-------
💫 Создано с помощью GigaChat

Показать полностью 1
0

Преимущества публикации собственных продуктов в формате открытого исходного кода (Open Source)

Тема на подумать, в течении этого года. С одной стороны - есть практические результаты , с другой - интерфейса и юзер мануала нет и очень не хочется тратить время и останавливать эксперименты ради оформления, но , для полноты картины нужны экспериментальные данные на других ландшафтах и нагрузках.
Так, что есть над чем подумать.

Преимущества публикации собственных продуктов в формате открытого исходного кода (Open Source)

Когда программное обеспечение публикуется под открытой лицензией (например, GPL, MIT, Apache), разработчики получают множество значимых преимуществ, которые способствуют повышению эффективности работы команды, снижению рисков и созданию конкурентоспособных решений. Рассмотрим подробнее основные преимущества такой стратегии.

▌ 1. Ускоренная разработка и привлечение сообщества разработчиков

Открытая лицензия привлекает внимание множества программистов по всему миру, многие из которых заинтересованы в участии в интересных проектах и решении сложных технических задач. Благодаря открытому доступу каждый желающий может предложить свои улучшения, исправления ошибок и новые функции — это резко сокращает время, необходимое для доведения продукта до нужного уровня качества. Сообщество участников способно внести значительный вклад не только непосредственно в кодовую базу, но и в документацию, тестирование и другие аспекты разработки.

▌ 2. Повышение надежности и безопасности продукта через коллективный аудит

Программы с открытым исходным кодом подвергаются гораздо большему количеству проверок, чем те, которые закрыты для широкой публики. Чем больше людей видят ваш код, тем выше вероятность обнаружения потенциальных уязвимостей, багов и слабых мест. Это приводит к тому, что итоговый продукт оказывается более стабильным и защищённым, что особенно важно при разработке критически важных систем и приложений.

▌ 3. Формирование активного сообщества поддержки

Участие пользователей и сторонних разработчиков способствует формированию вокруг вашего проекта живого сообщества. Эти люди будут помогать друг другу решать проблемы, делиться опытом и знаниями, что делает использование вашего продукта проще и приятнее. Кроме того, они могут стать потенциальными клиентами вашей коммерческой версии продукта или сервисов, связанных с ним.

▌ 4. Положительное влияние на репутацию компании-разработчика

Организации, публикующие проекты с открытым исходным кодом, часто воспринимаются как передовые и ориентированные на инновации. Публикация успешных проектов демонстрирует технологическую экспертизу компании и её способность разрабатывать высококачественные решения. Компании начинают ассоциироваться с сообществом лучших профессионалов отрасли, что положительно сказывается на их привлекательности среди клиентов и партнёров.

▌ 5. Снижение расходов на инфраструктуру и инструменты разработки

Использование популярных открытых библиотек и фреймворков экономит значительные средства на покупку коммерческих аналогов. Открытость исходников упрощает интеграцию различных компонентов и уменьшает необходимость изобретения велосипедов заново. Более того, наличие большого количества доступных тестов и документации помогает быстрее находить ошибки и оптимизировать производительность системы.

---
▌ Выбор между открытым и закрытым подходами

Перед принятием окончательного решения о публикации проекта стоит учесть следующие факторы:

- Готовность продукта: если проект близок к завершению и достиг определённого уровня стабильности, открытое распространение поможет быстро завершить разработку и вывести продукт на рынок. Однако, если продукт находится на ранних стадиях тестирования или содержит ключевые патенты, лучше сначала тщательно взвесить все риски, связанные с раскрытием технологий конкурентам.

- Экспериментальные и ранние стадии разработки: если технология ещё недостаточно проверена и нуждается в дополнительных исследованиях, временное закрытие доступа позволит защитить ваши идеи и оставить возможность коммерциализации будущих версий.

Итого, прежде чем выбрать путь развития своего проекта, необходимо чётко понимать цели компании, состояние продукта и возможные после
-------
💫 Создано с помощью GigaChat

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!