Highload++ 2017 завершён!

Профессиональная конференция разработчиков высоконагруженных систем

СКОЛКОВО, Москва 7 и 8 ноября

11-я ежегодная конференция для разработчиков highload-систем, которая соберет   2 700 участников из разных регионов России и мира. Мероприятие направлено на обмен знаниями о технологиях, позволяющих одновременно обслуживать многие тысячи и миллионы пользователей.

Программа охватывает такие аспекты веб-разработок, как архитектуры крупных проектов, базы данных и системы хранения, системное администрирование, нагрузочное тестирование, эксплуатация крупных проектов и другие направления, связанные с высоконагруженными системами.

Выбираем СУБД для хранения временных рядов
Базы данных, системы хранения

Доклад принят в Программу конференции
Независимый эксперт

В роли независимого консультанта помогает компаниями проверить, насколько ML может улучшить их бизнес-процессы. Проводит онлайн-курсы по программированию на Python, С++ и организации MLOps-процессов.
Был руководителем DS-отдела в Kaspersky и занимался разработкой на C++ в Positive Technologies.
Более 15-ти лет занимается преподавательской деятельностью.

Тезисы

Проблема мониторинга целостности технологических процессов на индустриальных объектах связана с обработкой большого объема показаний различных датчиков (температура, давление, управляющие сигналы и т.д.). Каждый из таких сенсоров порождает временной ряд, который может быть использован как для потоковой обработки, так и для проведения исторического анализа и расследования инцидентов. Здесь возникает задача хранения показаний за некоторый период времени. При этом потоки данных могут достигать десятков тысяч показаний в секунду, а период хранения достигать нескольких месяцев или даже лет. При таких условиях необходимо предельно аккуратно выбирать СУБД для хранения временных рядов, которая правильно впишется в нефункциональные требования.

В качестве конкурсантов выступят: OpenTSDB, InfluxDB, MongoDB, PostgreSQL и еще несколько "чёрных лошадок".

В докладе будет рассмотрен многокритериальный подход к выбору с учетом таких показателей как:
* зависимость пропускной способности на запись от различных параметров;
* время исполнения запроса на чтение;
* степень сжатия данных;
* пропускная способность при нагрузочном тестировании.

В докладе предлагается не только привести получившиеся числа, но и обсудить почему они получились именно такими.

PostgreSQL
,
MongoDB
,
Базы данных / другое

Другие доклады секции
Базы данных, системы хранения

Rambler's Top100