BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных » Greenplum с нуля: MPP аналитическая база данных » Резервное копирование, восстановление и непрерывность бизнеса

Резервное копирование, восстановление и непрерывность бизнеса

В условиях распределенной MPP-архитектуры Greenplum вопросы резервного копирования и восстановления становятся критически важными для обеспечения доступности данных и устойчивости biznes-процессов. Глава рассматривает архитектурные принципы, реальные сценарии резервного копирования, способы обеспечения непрерывности бизнеса и пошаговые подходы к восстановлению в рамках единой стратегии DR/BCP. Особое внимание уделяется координации между мастер-узлом, сегментами и их зеркалами, механизмам консистентности и методам восстановления на уровне всей кластера.

Глубина рассмотрения ориентирована на техническую аудицию и практику: описаны архитектурные решения, протоколы взаимодействия инструментов резервного копирования, принципы интеграции с процессами эксплуатации и планирования тестирования, а также ключевые аспекты реализации в рамках реального проекта.

  • Архитектура Greenplum как основа для резервного копирования и восстановления: координация между мастером, сегментами и зеркалами.
  • Виды резервного копирования и их влияние на RPO/RTO, включая логические и физические подходы.
  • Стратегии непрерывности бизнеса и DR-практики: HA-архитектура, аварийное переключение и размещение резервного копирования.
  • Процедуры восстановления и PITR: последовательности выполнения и контроль качества.
  • Мониторинг, аудиты и управление рисками в процессе резервного копирования.

     

Архитектура и основы резервного копирования в Greenplum

Greenplum реализует отказоустойчивую архитектуру, в которой данные распределены по сегментам и управляются мастером-диспетчером. В идеале резервное копирование должно быть консистентным на всём кластере: снимок согласованного состояния базы данных, охватывающий все разделы данных и их метаданные. Консистентность достигается через координацию между мастер-узлом и сегментами, а также через правильно настроенные механизмы архивирования и репликации зеркал.

Основные принципы, лежащие в основе бэкапов, включают:

  • Разделение обязанностей: мастер хранит каталоги и метаданные, сегменты содержат фактические данные, зеркальные сегменты обеспечивают доступность и защиту от потерь.
  • Консистентность через глобальный снимок: для корректной реконструкции необходимо сохранить согласованное состояние каталога и данных на всех сегментах.
  • Отдельные каналы для метаданных и данных: логические бэкапы позволяют переносить структуру объектов и сами данные, физические бэкапы требуют согласованного снапшота файловых систем.
  • Взаимосвязь с WAL-архивированием: для поддержки PITR критично держать архив логов транзакций и обеспечивать их доступность для повторного воспроизведения изменений.

Роль архитектуры mirror-сегментов (зеркал) особенно важна для неразрушаемого доступа к данным при выходе из строя отдельных узлов. В сценариях аварийного переключения зеркала может быть задействовано автоматическое или полупрограммное переключение, но для эффективной реконструкции требуется четко задокументированная процедура миграции ресурсов в DR-центр.

В контексте инструментов резервного копирования можно выделить два уровня:

  • Логическое резервное копирование: метаданные базы и данные экспортируются в независимый формат, пригодный для переноса между кластерами. Это позволяет быстро восстановить структуру объектов, схемы, роли и разрешения, а затем загрузить данные.
  • Физическое резервное копирование: копирование файловой структуры сегментов и каталога данных на уровне файловой системы или облачных хранилищ. Этот подход быстрее восстанавливает большой объём данных и требует сопровождения архивами WAL/журнала изменений для PITR.

Эксплуатационная практика подсказывает, что в реальных проектах рекомендуется сочетать логические и физические резервные копии: логика обеспечивает переносимость и строгую совместимость схем, физическое копирование ускоряет восстановление больших массивов, но требует надёжного управления архивами WAL и согласованных снимков.

 

Виды резервного копирования: логическое против физического

Разделение на логические и физические копии определяет как, когда и чем будет происходить резервирование.

  • Логическое резервное копирование

    • Преимущества: переносимость между кластерами, возможность точного воспроизведения структуры объектов и прав доступа, простая миграция на новые версии.
    • Когда использовать: при необходимости перенести данные в новый кластер, тестировать изменения в схеме, разворачивать копии баз для аналитических целей.
    • Особенности: копируются только данные и объекты базы, не зависящие от конкретной файловой системы. Восстановление требует выполнения операций по созданию объектов и загрузке данных, что может занять значительное время на больших объёмах.
    • Инструменты: в рамках Greenplum часто применяют специально разработанные инструменты для параллельного экспорта-импорта данных и метаданных; такие подходы позволяют добиваться масштабируемости и высокой производительности.
  • Физическое резервное копирование

    • Преимущества: минимальное время восстановления больших объёмов за счёт прямого копирования файловой системы сегментов; подходит для DR-сценариев на уровне инфраструктуры.
    • Когда использовать: в условиях требовательного времени отклика на восстановление, при наличии согласованных снимков файловой системы и возможности восстановления файлов на DR-узле.
    • Особенности: требует аккуратного управления архивами WAL для PITR; уязвимо к несогласованности данных, если снимок выполнен без учёта активной транзакционной активности.
    • Инструменты и подходы: снапшоты файловой системы (LVM, ZFS, кластеры облачного хранения) в сочетании с централизованной стратегией архивирования журналов изменений.
  • Метаданные и инфраструктура

    • Метаданные базы, схемы, роли и разрешения, политики доступа и триггеры - это критически важная часть, которую не следует упускать при логическом бэкапе, так как без неё структура данных может оказаться несогласованной после восстановления.
    • В Greenplum практически всегда целесообразно отделять хранение сведений о схеме и политики бэкапа от физических данных, чтобы обеспечить гибкость и повторяемость процессов на разных окружениях (развёртывание на тестовом кластере, миграции и т. д.).

Практический вывод: для устойчивой DR-стратегии следует сочетать подходы, в которых логические бэкапы используются для быстрой миграции и восстановления сигнатур объектов, в то время как физические снимки обеспечивают быстрый возврат к рабочему состоянию при крупных объёмах данных и в рамках инфраструктурных ограничений.

 

Стратегии непрерывности бизнеса: HA, DR и планы внедрения

Непрерывность бизнеса в Greenplum требует налаженной системы доступности кластера и готовности к восстановлению в случае сбоя. Основные принципы и элементы стратегии:

  • Высокая доступность мастера и зеркал сегментов

    • Мастер-узел выполняет роль координационного центра и недопустимо терять его. Рекомендуются конфигурации с резервной архитектурой мастер-узла и автоматическим переключением в случае сбоя.
    • Зеркальные сегменты на каждом сегменте обеспечивают защиту от потери отдельных сегментов. В случае отказа зеркала данные остаются доступными через зеркальный контур.
  • План перехода на DR-центр

    • Наличие синхронного или асинхронного реплицирования между основным и DR-географическим узлом.
    • Наличие конфигурации сетевого канала и политики синхронизации, чтобы минимизировать задержку восстановления после аварии.
  • Архивирование WAL и хранение архивов

    • Архивы WAL служат основным источником для PITR и восстановления до нужной точки во времени. Важна надежность и доступность хранилища архивов, а также проверка целостности архивов.
  • План тестирования DR/BCP

    • Регулярное выполнение тестовых сценариев переключения и восстановления, обновление планов на основе результатов испытаний.
    • Ведение документации: runbooks, роли ответственных, регламенты уведомлений и проверки на полноту.
  • Безопасность и соответствие

    • Шифрование архивов, контроль доступа к резервным копиям, журналирование операций резервирования и восстановления.
    • Хранение копий в географически распределённых локациях для снижения риска локальных катастроф.

Практическое руководство: проектирование стратегии непрерывности бизнеса должно начинаться с определения целевых RPO и RTO. Затем формируется архитектура: где хранятся архивы, как организована репликация, какие шаги предпринимаются в случае сбоя. Важна автоматизация основных процедур: создание бэкапов по расписанию, проверка readability архивов, тестовые восстановления, апгрейд процедур. Тестирование DR-плана должно быть плановым и документируемым процессом, выполняемым хотя бы раз в год.

 

Восстановление и PITR: сценарии и последовательности

Возможности восстановления в Greenplum зависят от того, какой тип бэкапа применён и какие есть механизмы архивирования транзакций. Рассматривая сценарии восстановления, следует различать:

  • Восстановление из логического бэкапа

    • Подготовка среды: создание целевого кластера с аналогичной конфигурацией, восстановление схем, объектов и прав доступа.
    • Восстановление данных: после восстановления структуры объектов выполняется загрузка данных в соответствующие таблицы и представления.
    • Верификация: проверка целостности ссылок, ограничений, индексов и корректности связей между таблицами.
  • Восстановление из физического бэкапа через снапшоты

    • Восстановление файловой системы сегментов и каталога данных на DR-узле на основе снапшотов.
    • Включение журнала изменений: обеспечение целостности через применение архивов WAL и согласование состояния кластера.
    • Включение обслуживания кластера: запуск и базовая проверка работоспособности сервиса.
  • PITR (Point-In-Time Recovery)

    • Завершение полного бэкапа и дальнейшее архивирование WAL, чтобы иметь возможность воспроизвести состояния к конкретной точке времени.
    • Восстановление до нужного времени: выбор момента по времени и воспроизведение изменений до этого момента, с последующей проверкой консистентности.
    • Ограничения и требования: необходимость надёжных архивов WAL, сохранённых на длительный период, и согласованности между кластерами.
  • Восстановление в DR-центр и перенос кластера

    • В случае DR-сценария кластеры разворачиваются в DR-центре на аналогичной конфигурации; после восстановления проводится повторная интеграция с рабочими процессами и проверка совместимости приложений.
    • Роли и безопасность: после переноса важно проверить настройки доступа, разрешения и роли пользователей, чтобы не возникло несоответствий в процессе доступа к данным.

Последовательность действий при восстановлении должна быть чётко задокументирована и автоматизирована насколько возможно. Примеры последовательностей включают: идентификация уровня ущерба, выбор типа бэкапа, подготовка окружения, выполнение восстановления, верификация целостности и повторная проверка бизнес-процессов. В рамках реализации DR-плана рекомендуется регулярно пересматривать и обновлять runbooks, чтобы обеспечить их актуальность по мере эволюции инфраструктуры и бизнес-требований.

 

Реализация на практике: планы, тесты и операционные процедуры

Практическая реализация требует системного набора процедур и инструментов для регулярного выполнения резервного копирования, хранения архивов и организации восстановления. Ключевые аспекты:

  • Выбор инструментов и методик

    • Логические бэкапы (метаданные и данные) на уровне базы: они обеспечивают переносимость и совместимость между окружениями.
    • Физические бэкапы (файловая система/облачные снапшоты) для быстрого восстановления больших объёмов.
    • Архивирование WAL/журнала изменений - основа PITR и управления точкой восстановления.
  • Планирование и расписания

    • Определение частоты бэкапов по критичности данных и требованиям RPO/RTO.
    • Установление политики хранения архивов и регламентов очистки устаревших дампов.
  • Операционные процедуры

    • Предзапусковые проверки: согласование версии кластера, доступность внешних хранилищ, совместимость инструментов.
    • Процедуры верификации: тестовые восстановления в песочнице, контроль целостности данных и соответствие бизнес-логике.
    • Безопасность и доступ: ограничение доступа к резервным копиям, журналирование операций и соответствие требованиям регуляторов.
  • Контроль качества и аудит

    • Мониторинг выполнения задач резервного копирования, уведомления об ошибках и задержках.
    • Регулярная аттестация планов DR, аудит соответствия политик безопасности и сохранности данных.
  • Интеграции с инфраструктурой

    • Автоматизация через оркестраторы и инфраструктурные как код решения (например, Ansible, Terraform), чтобы упрощать развёртывание DR-сценариев и повторяемость процедур.
    • Внедрение метрик и предупреждений: индикаторы состояния сегментов, объём архивов, скорость восстановления и время отклика.

Практическая ценность достигается через внедрение детализированных runbooks, которые описывают шаги по каждому сценарию: обычное резервное копирование, восстановление после сбоя конкретного сегмента, восстановление до точки во времени и DR-переключение в географически удалённый центр. Важно - поддерживать синхронность между версией кластера, используемыми инструментами и политиками резервного копирования, чтобы исключить несовпадения и задержки при восстановлении.

 

Key takeaways

  • Резервное копирование в Greenplum требует надёжного взаимодействия между мастером, сегментами и зеркалами для обеспечения консистентности и доступности.
  • Логические и физические копии дополняют друг друга: логические бэкапы обеспечивают переносимость структур и данных, физические - быструю загрузку большого объёма при восстановлении.
  • Архивирование WAL и поддержка PITR критично важны для восстановления до конкретного момента времени; стратегии должны учитывать хранение архивов на надёжной инфраструктуре.
  • Стратегия непрерывности бизнеса включает HA/DR-архитектуры, планирование тестов DR-плана и документирование процессов восстановления.
  • Эффективное управление резервными копиями требует автоматизации, регулярного тестирования, мониторинга и аудита выполненных операций.

     

FAQ

  1. Что такое Greenplum и почему резервное копирование в нём особенное?
  • Greenplum представляет собой распределённую MPP-базу данных, где данные разбросаны по сегментам и управляются мастером. Резервное копирование должно зафиксировать согласованное состояние каталога и данных на всех сегментах, а также обеспечить возможность восстановления на уровне всей системы. Это требует координации между сегментами, архивирования WAL и продуманной политики хранения копий.

 

  1. Какие основные типы бэкапов существуют в Greenplum?
  • Существуют логические бэкапы, которые копируют метаданные и сами данные объектов базы, и физические бэкапы, основанные на снапшотах файловой системы и копиях данных сегментов. Логические бэкапы удобны для миграций и тестирования, физические - для быстрого восстановления больших объёмов. Комбинация обоих подходов обеспечивает гибкость DR-стратегии.

 

  1. Что такое PITR и как его обеспечить в Greenplum?
  • PITR (point-in-time recovery) - восстановление к конкретной точке времени с помощью полного бэкапа и архивов WAL. Для этого необходимо надёжное архивирование журналов изменений и доступность архивов. Реализация PITR требует корректной координации между хранением бэкапов, WAL и процедурами восстановления.

 

  1. Как обеспечить высокую доступность мастера и зеркал сегментов?
  • Рекомендуются конфигурации с резервным мастер-узлом и зеркалами сегментов, автоматическим или полуустановочным переключением при сбое. Важна синхронная/асинхронная репликация и тестирование переключений, чтобы минимизировать downtime и риск потери данных.

 

  1. Какие требования к хранению архивов WAL?
  • Архивы WAL должны быть доступными на DR-целе и иметь достаточную долговечность в соответствии с регуляторными требованиями. Необходимо обеспечить целостность архивов, мониторинг их статуса и регулярную проверку возможности повторного воспроизведения изменений.

 

  1. Какую роль играет мониторинг и аудит в резервном копировании?
  • Мониторинг обеспечивает своевременное обнаружение сбоев и задержек в процессах бэкапа и восстановления, аудит - контроль доступа к резервным копиям и соответствие политики безопасности. Оба аспекта критичны для защиты данных и обеспечения ответственности по бизнес-процессам.

 

  1. Какие практики тестирования DR-плана наиболее эффективны?
  • Регулярные тестовые восстановления на песочнице, проверка целостности данных, повторное применение архивов WAL и проверка соответствия бизнес-процессам. Рекомендованы годовые или полугодовые тесты с имитацией реальных сценариев: сбой сегмента, сбой DR-центра, обновление конфигураций и т. д.

 

  1. Какие риски связаны с резервным копированием в Greenplum?
  • Риски включают несогласованность между метаданными и данными при логическом бэкапе, несвоевременное архивирование WAL, недоступность архивов, ошибки конфигурации снапшотов и задержки в процессе восстановления. Контрольный набор процедур и автоматизация снижают эти риски.

 

  1. Какие инструменты обычно применяют для резервного копирования в Greenplum?
  • В рамках практики чаще всего используются специально предназначенные инструменты для логических бэкапов, интеграционные решения для физического резервного копирования и сервисы облачных хранилищ для архивов. Важно выбирать решения, которые хорошо поддерживают параллельность и масштабируемость в рамках конкретной инфраструктуры.

 

  1. Как внедрить DR-план с минимальным влиянием на бизнес-процессы?
  • ВнедрятьDR-план поэтапно: определить требования к RPO/RTO, выбрать сочетание логических и физических бэкапов, настроить архивирование WAL, сформировать runbooks и автоматизировать ключевые процедуры, выполнить регулярные тестовые переключения, документировать результаты и обновлять планы на основе уроков из тестов и инцидентов.

 

← Предыдущая статья
Безопасность и соответствие: аутентификация, авторизация, аудит, шифрование
Следующая статья →
Мониторинг и операционная модель: gpperfmon, метрики и dashboards

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • «Балтийский лизинг» — первая компания в России, получившая лицензию № 0001 от Министерства экономики РФ на лизинговую деятельность, лицензия зарегистрирована 2 сентября 1996 года. «Балтийский лизинг» работает на российском рынке 33 года: компания представлена 79 филиалами по всей стране, сегодня в штате более 1300 сотрудников. За последние десять лет компания профинансировала имущество для 80 000 клиентов.

  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • ЭГИС - международная фармацевтическая компания, основанная в 1907 году в Венгрии. Компания имеет представительства более чем в 60 странах мира, в том числе в России. Компания ЭГИС является одним из ведущих производителей дженерических лекарственных средств в Центральной и Восточной Европе. Её деятельность охватывает все звенья производственно-сбытовой фармацевтической цепочки.

  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.