PG_HAZEL : Реализованные "know-how"⁠⁠

Взято с основного технического канала Postgres DBA (возможны правки в исходной статье).

Представлен комплекс pg_hazel "Орешник": революционные know-how для предиктивного анализа и обеспечения высокой доступности PostgreSQL

📅 Дата публикации: 17 сентября 2025 года

📍 Место: Россия

Разработчики проекта pg_hazel "Орешник" (https://dzen.ru/kznalp) представляют уникальный программный комплекс, предназначенный для глубинного мониторинга и анализа производительности высоконагруженных систем управления базами данных (СУБД) PostgreSQL. Решение включает в себя ряд эксклюзивных технологий (know-how), которые радикально меняют подход к обеспечению стабильности и предсказуемости работы критически важных баз данных.

В эпоху, когда простои и лаги в работе БД напрямую влияют на бизнес-показатели, традиционный мониторинг, отслеживающий лишь общие метрики, уже недостаточен. Комплекс "Орешник" предлагает проактивный и корреляционный анализ, выявляя проблемы на стадии их зарождения и точно определяя первопричину.

Ключевые решённые технологические задачи (know-how):

1. Интеллектуальное удаление выбросов в исходных данных. Алгоритмы "Орешника" автоматически фильтруют аномальные значения, возникающие из-за кратковременных скачков нагрузки или ошибок сбора. Это обеспечивает высокую достоверность исходных данных для последующего анализа и исключает ложные срабатывания.

2. История изменения метрик производительности и ожиданий. Система сохраняет не только текущее состояние, но и полную историю всех ключевых метрик СУБД (LWLocks, IPC, IO и т.д.) . Это позволяет проводить ретроспективный анализ и точно определять, в какой момент и при каких условиях началась деградация производительности.

3. Индикатор снижения производительности как стартовое событие для инцидентов. Комплекс в реальном времени вычисляет репрезентативные показатели производительности СУБД. При их отклонении от нормы система автоматически может инициирует процесс создания инцидента в Service Desk, позволяя инженерам начать расследование до того, как проблема отразится на пользователях.

4. Глубокий сбор статистики по SQL-запросам. Для высоконагруженных систем "Орешник" обеспечивает детальный сбор статистики выполнения ( calls, rows) и ожиданий (wait_event_type, wait_event) для каждого отдельного запроса. Это даёт бесценную информацию для точечной оптимизации самых ресурсоёмких операций.

5. Статистический анализ метрик ОС (vmstat, iostat). Анализ не ограничивается данными СУБД. Система строит динамические статистические модели по метрикам операционной системы (загрузка CPU, очереди диска, потребление памяти), выявляя аномалии и тренды на уровне всего сервера.

6. Корреляционный анализ ожиданий СУБД и метрик ОС. Это ключевое ноу-хау комплекса. "Орешник" автоматически находит корреляции между событиями ожидания внутри PostgreSQL (например, ожидание записи на диск) и показателями ОС (например, высокая очередь записи на iostat). Это в разы ускоряет диагностику, позволяя однозначно ответить на вопрос: "Проблема в неоптимальном запросе или в медленном диске?".

Цитата руководителя проекта:
«Наш опыт эксплуатации кластеров PostgreSQL под экстремальными нагрузками показал, что стандартные инструменты мониторинга часто показывают лишь следствие, а не причину проблемы. Мы создали "Орешник" как систему, которая мыслит как опытный администратор БД. Она не просто фиксирует факт падения производительности, а предупреждает о нём заранее и сразу выдаёт гипотезу о корневой причине, экономя часы и дни на расследование. Наши know-how в области корреляционного анализа — это настоящий прорыв в предиктивной аналитике для СУБД».

О проекте pg_hazel "Орешник":
Проект посвящён разработке и внедрению передовых методов мониторинга, анализа и обеспечения отказоустойчивости кластеров PostgreSQL. Решения проекта основаны на глубоком практическом опыте и предназначены для использования в высокодоступных и высоконагруженных системах, где стабильность работы БД является критически важной для бизнеса.

Для получения дополнительной информации посетите:
https://dzen.ru/kznalp

Контакты для СМИ

Имя: Сунгатуллин Ринат Раисович

Телефон: +7 927 245 80 49

Email: kznalp@yandex.ru

Веб-сайт: https://dzen.ru/kznalp