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 » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Хранилища данных (DWH / Lakehouse) » Arenadata (DB, Hadoop, Postrges, QuickMarts) » Техническая документация Arenadata: всё, что нужно для работы с платформой » Эксплуатация Arenadata PostgreSQL (ADPG)

Эксплуатация Arenadata PostgreSQL (ADPG)

Бизнес-применение, технические аспекты, мониторинг, отказоустойчивость и резервное копирование

 

Общее описание

Arenadata PostgreSQL (ADPG) — это корпоративная редакция PostgreSQL, адаптированная для задач с высокими требованиями к безопасности, доступности и масштабируемости. Поддерживает ФСТЭК-сертифицированные сценарии.

 

Эксплуатационные аспекты

1. Развёртывание и инфраструктура

Варианты установки:

  • RPM/DEB (стенд или ручное управление)
  • ADCM с ролями postgresql, monitoring, backup
  • Поддержка установки в K8s через Helm (для cloud-native)

 

Подготовка среды:

  • CPU: от 4 ядер
  • RAM: от 16 ГБ
  • Хранилище: SSD, поддержка WAL и архива отдельно
  • Сеть: PostgreSQL (5432), Patroni (8008), Etcd (2379), Exporters

 

2. Конфигурация и управление

Файлы конфигурации:

Файл

Назначение

postgresql.conf

Параметры СУБД: память, WAL, логгинг

pg_hba.conf

Доступ по IP и методам аутентификации

patroni.yml

Failover, API, узлы (если Patroni используется)

Ключевые параметры:

shared_buffers = 4GB
work_mem = 32MB
wal_level = replica
max_connections = 300
archive_mode = on

 

3. Мониторинг

Метрики:

  • Активность запросов: pg_stat_activity
  • Задержка репликации: pg_stat_replication
  • Частота checkpointer: pg_stat_bgwriter
  • Утилизация WAL: pg_wal_lsn_diff()

 

Инструменты:

  • postgres_exporter → Prometheus
  • Grafana Dashboards из ADCM Monitoring Bundle
  • pg_stat_statements для анализа запросов

 

Алерты:

  • Долгие транзакции > 60 сек
  • Блокировки: pg_locks + pg_blocking_pids()
  • WAL archive not running
  • Репликация отстаёт > 1 минута

 

4. Резервное копирование

Подходы:

Метод

Преимущества

Инструмент

pg_basebackup

Быстрое бинарное копирование

CLI / Cron

pg_dump

Логическое, выборочное

Daily + перед обновлением

pgBackRest

Инкрементальное + WAL

ADCM + S3 / MinIO

 

Пример команды:

pg_basebackup -D /backup/adpg/2024-05-07 -Ft -z -X stream -U repl_user

 

5. Обновление и миграция

Через ADCM:

  • Выгрузка bundle с новой версией
  • Тест на стенде
  • adpg-cluster → Operation → Upgrade

 

С точки зрения DevOps:

  • Использовать pg_upgrade
  • Проверить кастомные расширения (plv8, uuid-ossp, postgis)
  • Перегенерация pg_stat_statements

 

6. Отказоустойчивость и HA

Подходы:

Технология

Назначение

Особенности

Patroni

Failover, REST API, Keepalive

Использует Etcd / Consul

Repmgr

Менеджер потоковой репликации

Лёгкая интеграция, CLI

HAProxy + VIP

Клиентская маршрутизация

Для прозрачного переключения

 

Проверка статуса:

patronictl list
pg_stat_replication
select * from pg_is_in_recovery();

 

7. Интеграции

  • CDC: wal2json, pgoutput, Debezium → Kafka / NiFi
  • MDM: Harmony использует ADPG как мастер-репозиторий
  • BI: подключение через JDBC, ODBC, REST-обёртки (PostgREST)
  • LogSearch: экспорт логов через stdout или rsyslog

 

Преимущества эксплуатации ADPG

Преимущество

Описание

✔ Полная совместимость с PostgreSQL

Использование стандартных инструментов

✔ Интеграция с экосистемой Arenadata

Catalog, Harmony, ADB, BI, Kafka, LogSearch

✔ Управляемое обновление и backup

Через ADCM или DevOps-стек

✔ Поддержка отказоустойчивости

Patroni, репликация, WAL shipping

✔ Безопасность и аудит

TLS, RLS, SCRAM, GSSAPI, pg_audit

 

Ограничения

Ограничение

Способ обхода / комментарий

Нет встроенного шардирования

Использовать Citus, pg_shard

Производительность при OLAP

Использовать ADB или ADQM для аналитики

Требует ручного failover без Patroni

Внедрить Patroni

 

Чек-лист администратора ADPG (PostgreSQL)

Ежедневные задачи

Проверка

Команда / Метод

Цель / Комментарий

Состояние PostgreSQL

systemctl status postgresql или pg_isready

Проверка доступности сервиса

Активные сессии и блокировки

SELECT * FROM pg_stat_activity; / pg_locks

Нет висящих транзакций и блокировок

Долгие запросы

SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state='active' AND now()-query_start > interval '30s';

Найти медленные / забытые запросы

Состояние репликации

SELECT * FROM pg_stat_replication;

Лаг < 10 секунд

Использование памяти

free -m / top / htop

Не превышает лимиты

Место на диске

df -h /var/lib/pgsql

Не менее 20% свободного пространства

Метрики и Grafana-дашборды

Grafana / Prometheus

Проверка: WAL, TPS, connections, cache hit ratio

Алерты (если есть Prometheus Alertmanager)

alertmanager веб-интерфейс или почта

Отсутствие критических алертов

 

Еженедельные задачи

Проверка / Операция

Инструмент / Команда

Комментарий

Аудит ролей и пользователей

\du или SELECT * FROM pg_roles;

Проверка на неиспользуемые / лишние роли

Обзор статистики запросов (pg_stat_statements)

SELECT * FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 10;

Выявление тяжёлых запросов

Анализ bloat'а таблиц и индексов

pgstattuple или pg_bloat_check

Запланировать VACUUM FULL / REINDEX

Тест восстановления

pg_restore --list / тест на dev-сервере

Проверка валидности бэкапов

Очистка старых логов

logrotate или cron-скрипт

Очистка логов >30 дней

Обновление расширений

ALTER EXTENSION ... UPDATE;

Только если установлены новые версии

 

Ежемесячные задачи

Проверка / Действие

Инструмент / Метод

Комментарий

Проверка версий PostgreSQL / ADPG

postgres --version / adcm bundle list

Сравнение с последними стабильными релизами

Обновление adpg-bundle в ADCM

ADCM UI → Upload Bundle

Подготовка к обновлению кластера

Оценка производительности

pgbench или сравнение TPS / latency

Трендирование

Проверка TLS / сертификатов

openssl s_client -connect host:5432

Истечение срока, соответствие ГОСТ

Аудит безопасности

SELECT rolname, rolcanlogin FROM pg_roles;

Проверка: нет ли анонимных или временных ролей

 

Резервное копирование (по графику)

Тип

Инструмент / Команда

Частота

Горячее бинарное

pg_basebackup

Ежедневно (ночью)

Логическая выгрузка

pg_dump / pg_dumpall

Перед обновлениями

WAL-архивирование

archive_command, pgBackRest, Barman

Постоянно (streaming)

✅ест восстановления

pg_restore / dry-run на staging

Еженедельно

 

DevOps/CI/CD задачи

Операция

Инструмент / Платформа

Частота

Авто-тестирование функций

pgTAP, SQLTest

Каждый билд

Миграции схем и данных

Flyway, Liquibase, Sqitch

По мере релизов

Проверка различий схем

pg_dump --schema-only + diff

При тестировании

Ротация конфигураций ADCM

ADCM UI / CLI

При изменении кластера

 

Документация и журналирование

Описание

Действие / Пример

Ведение журнала действий

Система логов, pg_audit или отдельный wiki

Актуализация инструкций

Обновление документации по backup/restore

Хранение логов / отчётов

Архивировать Grafana, pg_stat, VACUUM log

 

Заключение

Arenadata PostgreSQL — мощная и гибкая СУБД, подходящая как для критичных бизнес-приложений, так и для инфраструктурных целей (MDM, API, аналитика, интеграция). Эксплуатация упрощена благодаря ADCM, глубокой поддержке мониторинга, инструментов DevOps и готовности к HA-сценариям.

 

Набор графиков мониторинга для Grafana: Arenadata PostgreSQL (ADPG)

Используется postgres_exporter от Prometheus, подключённый к каждому ADPG-инстансу.

 

1. Общая нагрузка

График

Метрика Prometheus

Комментарий

PostgreSQL Uptime

pg_up (0/1)

Проверка доступности инстанса

Connections (active/idle)

pg_stat_activity_count{state="active"} и idle

Следить за пиками

TPS (Transactions/sec)

rate(pg_stat_database_xact_commit[1m])

Оценка интенсивности операций

Query Duration (avg/max)

pg_stat_statements_mean_time_seconds

Средняя и максимальная продолжительность

 

2. WAL и репликация

График

Метрика

Комментарий

WAL Write Rate

rate(pg_stat_wal_bytes_written[1m])

Проверка интенсивности WAL-записи

WAL Archive Lag

pg_replication_lag_bytes / pg_last_wal_receive_lsn

Задержка репликации (для standby)

Replication Status per Replica

pg_replication_lag_bytes, pg_replication_state

Состояние реплик и их отставание

Streaming Replication Delay

pg_replication_lag{application_name="replicaX"}

Следить за отставанием в байтах или секундах

 

3. Запросы и активность

График

Метрика

Комментарий

Slowest Queries (Top 10)

pg_stat_statements_total_time, mean_time

Требуется включение расширения

Query Load by Database

pg_stat_database_blks_hit, blks_read

Использовать stacked bar

Number of Deadlocks

pg_stat_database_deadlocks

Следить за ростом

Query Plans Executed

pg_stat_statements_plans

Указывает на частоту новых планов

 

4. Память и кэш

График

Метрика

Комментарий

Shared Buffers Hit Ratio

pg_stat_database_blks_hit / (blks_hit + blks_read)

Норма > 0.99

Work Mem Usage (estimated)

Custom или логика из query stats

Используется для оценки настройки work_mem

Autovacuum Activity

pg_stat_user_tables_vacuum_count

Рост → нагрузка, лучше cron/VACUUM FULL

 

5. Диски и таблицы

График

Метрика

Комментарий

Disk Usage (Total / Free)

node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/var/lib/pgsql"}

Проверка размера data_dir

Table/Index Bloat

Собственная метрика или интеграция с pgstattuple

Вычисляется через custom job или SQL script

Table Size (Top N)

pg_relation_size через Exporter

Иерархия: table, schema, size

 

6. Безопасность и доступ

График

Метрика

Комментарий

Login Attempts

По логам / audit plugin (например pg_audit)

Необходим логинг попыток входа

Users and Roles Count

pg_user и pg_roles

Для аудита доступа

Connections by User/Source

pg_stat_activity (группировка по usename, client)

Выявление аномалий или несанкционированных сессий

 

7. Расширения и кастомные метрики

Если включены:

  • pg_stat_statements → анализ производительности
  • pg_stat_kcache → системные вызовы, CPU, IO
  • pg_stat_activity → состояние сессий

 

Советы по реализации:

  1. Шаблоны Grafana: используйте Percona PostgreSQL Dashboard как основу.
  2. Визуализация:
    • Группировать панели по категориям: Сессии, Репликация, WAL, Таблицы, Запросы.
    • Использовать templating ($instance, $database) для фильтрации.
  3. Алерты:
  4. TPS ниже X → тревога.
  5. Replication lag > 10 секунд.
  6. Slow queries > 1 секунда в течение 5 минут.
  7. Disk usage > 80%.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Arenadata Platform Security
Следующая статья →
Arenadata PostgreSQL (ADPG): Обзор, применение и технический анализ

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • 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.

  • KERAMA MARAZZI — международный бренд, входящий в число лидеров глобального рынка керамики. Бизнес компании охватывает весь процесс создания керамических изделий, от глиняных карьеров до фирменной розницы во всех крупных городах РФ и за рубежом.

  • СберКорус (Группа компаний Сбербанка) – это ИТ‑компания, ИТ‑интегратор, SaaS-провайдер. Является разработчиком цифровых сервисов и услуг для автоматизации широкого диапазона бизнес-процессов юридических лиц. В 2004 году компания стала первым в России оператором электронного документооборота, а в 2012 году вошла в экосистему Сбера. 

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • 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.