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 по Greenplum » Эксплуатация и администрирование хранилища данных на основе Greenplum » Управление кластером: gpstart, gpstop и gpinitsystem

Управление кластером: gpstart, gpstop и gpinitsystem

Введение в тему и цели главы

  • Что такое управление кластером Greenplum и зачем нужны gpstart, gpstop и gpinitsystem.
  • Как эти команды укладываются в жизненный цикл эксплуатации: подготовка, запуск, обслуживание и консолидация изменений.
  • Важность стабильности и предсказуемости операций остановки/запуска вprod-кластере, где работают ETL-пайплайны и аналитические задачи.

 

 

Архитектура Greenplum и роль кластерного управления

  • Мастер-узел (Master) и сегменты (primary и mirror). Как распределяются данные и вычислительные задачи.
  • Роль gpstart, gpstop и gpinitsystem в жизненном цикле: разворачивание кластера, обновления конфигураций, аварийное восстановление и управление кодовыми ветками.
  • Что считается состоянием кластера: STOPPED, STARTING, RUNNING, FAILOVER и т. п., и как команды меняют состояние.

 

Основные концепции и термины

  • gpstart: запуск кластера, включая мастер и все сегменты (primary и mirror). Важность согласованности перед началом рабочих задач.
  • gpstop: безопасная или принудительная остановка кластера. Режимы остановки (smart/fast) и влияние на активные запросы.
  • gpinitsystem: инициализация кластера из конфигурационного набора. Роль сборки новой инфраструктуры, выбор числа сегментов, портов и путей к данным.
  • gpinitsystem_config: файл конфигурации, в котором задаются параметры кластера: MASTER_HOSTNAME, MASTER_PORT, SEG_PREFIX, MACHINE_FILE, DATA_DIRECTORY и пр.
  • Мониторинг состояния: gpstate, gpperfmon, другие инструменты наблюдения и логи.
  • Взаимосвязь с инфраструктурой как код (IaC): Ansible, Terraform, CI/CD-пайплайны для развёртывания и обновления конфигураций.

 

Роли и ответственность администратора

  • Подготовка среды (права доступа, сетевые настройки, согласование downtime).
  • Планирование окон обслуживания и резервирования.
  • Обеспечение сохранности данных через зеркалирование и корректные режимы останова.
  • Документация изменений и контроль версий конфигураций.

 

Безопасность и соответствие требованиям

  • Защита ключей доступа, настройка правил доступа к файлам и директорий кластера.
  • Верификация целостности конфигураций перед их применением.
  • Контроль версий конфигураций и журналирование операций.

 

Практические примеры (Practical Examples)

Пример 1: Локальная разработка/тестовый кластер

Цель: быстро запустить кластер на одной машине для тестирования и обучения. Предпосылки: установлен Greenplum, доступ к системе, конфигурационные файлы.

Шаги:

  1. Убедиться, что база данных не запущена: gpstate -m (проверка состояния) или gpstop -a -M smart (на всякий случай, если что-то запущено).
  2. Запуск кластера: gpstart -a -v
    • Флаги: -a — автоматический режим без интерактива, -v — подробный вывод.
  3. Проверка статуса: gpstate -c, gpstate -s
    • Ожидаемое состояние: RUNNING для мастер и всех сегментов.
  4. Пример проверки логов: tail -n 200 $MASTER_DATA_DIRECTORY/pg_log/*.log

 

Что участвует: Master, все сегменты, сети между узлами, доступ к файловой системе.

Результат: рабочий локальный кластер, готовый к тестовому анализу.

Примечание: на проде часто требуется более детальная настройка сетевых политик и параллельной файловой системы.

 

Пример 2: Инициализация кластера gpinitsystem_config

Цель: развёртывание нового кластера с несколькими сегментами и зеркалами. Общий подход: подготовить файл gpinitsystem_config, подготовить MACHINE_FILE со списком узлов, запустить gpinitsystem -c gpinitsystem_config.

Типовая структура gpinitsystem_config (упрощенная, параметры могут различаться по версии Greenplum; используйте официальную документацию вашей версии):

  - ARRAY_NAME = 'prod_cluster'
  - MASTER_HOSTNAME = 'master01'
  - MASTER_PORT = 5432
  - SEG_PREFIX = '/data/gpseg'
  - DATA_DIRECTORY = '/data/gpdb'
  - MACHINE_FILE = '/path/to/machines'
  - NUMBER_OF_PRIMARY_MSEGMENTS = 4
  - NUMBER_OF_MIRROR_MSEGMENTS = 4
  - ENCODING = 'UTF8'
  - MASTER_DIRECTORY = '/data/GPDB/master'
  - PORT_BASE = 40000

 

Сам процесс:

  1. Подготовить список узлов и директории.
  2. Запустить: gpinitsystem -c gpinitsystem_config
  3. При успешном выполнении — проверить состояние: gpstate -c.

 

Итог: создаётся кластер с указанным количеством сегментов и зеркал на заданных узлах.

 

Пример 3: Безопасная остановка и переход к обновлению

Ситуация: требуется обновить конфигурацию или провести обновление версии GPDB.

Шаги:

  1. Уведомление пользователей и план downtime.
  2. Остановка кластера в безопасном режиме: gpstop -a -M smart -v
    • -M smart — режим остановки, при котором у Segment завершает текущие запросы и корректно закрывает транзакции.
  3. Внесение изменений (конфигурации, миграции и т. д.).
  4. Повторный старт: gpstart -a -v
  5. Проверка целостности: gpstate -c, мониторинг журналов.

 

Примечание: для критических операций можно использовать только-master коммуникации и временные окна.

 

Основные опции gpstart, gpstop и gpinitsystem

gpstart

  • -a — автоматический режим без запроса подтверждений.
  • -v — подробный вывод журнала.
  • -m — режим ожидания (если поддерживается версией; чаще применяется в контексте мастер-узла).
  • Пример: gpstart -a -v

 

gpstop

  • -a — автоматический режим без запроса подтверждений.
  • -M smart или -M fast — режим остановки: smart (постепенная корректная остановка) или fast (мгновенная остановка процесса; риск потери текущих операций).
  • -i — send interrupt to running queries (если доступно в вашей версии).
  • -v — подробный вывод.
  • Пример: gpstop -a -M smart -v

 

gpinitsystem

  • -c <config_file> — указать конфигурационный файл gpinitsystem_config.
  • -x — тестовый режим (не применяет изменения сразу).
  • -o — дополнительные параметры (зависит от версии).
  • Пример: gpinitsystem -c /path/to/gpinitsystem_config

 

Файл конфигурации gpinitsystem_config: оформление и примеры

Структура (упрощенная, зависимости от версии):

  - ARRAY_NAME = 'prod_cluster'
  - MASTER_HOSTNAME = 'master01'
  - MASTER_PORT = 5432
  - SEG_PREFIX = '/data/gpseg'
  - DATA_DIRECTORY = '/data/gpdb'
  - MACHINE_FILE = '/path/to/machines'
  - NUM_PRIMARY_MULTIPROCESS = 4
  - NUM_MIRROR_MULTIPROCESS = 4
  - PORT_BASE = 40000
  - ENCODING = 'UTF8'
  - LOG_DIRECTORY = '/var/log/gpdb'

 

Важно:

  • MACHINE_FILE должен содержать список узлов и число сегментов, например:
    host01
    host02
    host03

 

  • Уровень зеркал (mirror) задаётся параметрами NUM_MIRROR_*; корректная настройка критична для отказоустойчивости.

 

Проверка состояния и диагностика

  • gpstate: основная утилита для проверки статуса кластера (master и сегменты).
    • Пример: gpstate -c
  • gpperfmon: мониторинг производительности (при наличии).
  • Логи: путь к логам обычно внутри MASTER_DATA_DIRECTORY/pg_log и под директориями сегментов.

 

Риски и ограничения в технике эксплуатации

  • Узлы недоступны: сетевые проблемы, DNS/hosts не согласованы — приводит к частичным запускам и несогласованности.
  • Неправильная конфигурация gpinitsystem_config: например, несоответствие MACHINE_FILE и NUM_PRIMARY_MSEGMENTS вызывает расхождения в конфигурации.
  • Версии и совместимость: команды и параметры могут меняться между версиями GPDB; всегда проверяйте используемую документацию.
  • Остановка в процессе тяжёлых ETL: режим smart лучше, чем fast, в большинстве случаев, чтобы избежать потери данных.
  • Путь к данным: неправильные DATA_DIRECTORY или SEG_PREFIX могут привести к потере данных или невозможности запуска.
  • Риск «размножения» зеркал: неаккуратная остановка и повторный запуск без корректной синхронизации может повлечь рассинхронизацию зеркал.
  • Безопасность: хранение конфигурационных файлов и ключей доступа требует надлежащего уровня защиты и контроля версий.

 

Практические примеры дополняют теорию и демонстрируют, как эти команды применяются в реальных сценариях, включая локальные тесты и продакшн-окружения. Ниже приведены дополнительные идеи для внедрения и практик.

 

Дополнительные подходы и российские практики (Open-source и российские решения)

Open-source инструменты:

  • Ansible: создание ролей для gpstart/gpstop/gpinitsystem, автоматизация развёртывания кластера и обновления конфигураций. Пример задачи: запуск gpstart на всех нодах с использованием inventory на YAML.
  • Terraform + Provisioners: развёртывание инфраструктуры под кластер в облаке, включая настройку сетей и хранения.
  • CI/CD: автоматическое тестирование конфигураций через пайплайны, интеграция с репозиториями конфигураций.
  • Мониторинг: Prometheus + Grafana, интеграция с GPDB-метриками через экспортёры и dashboards.

 

Российские подходы и практики:

  • Внутренние заготовки командной линии и скрипты для управления кластерами, адаптированные под специфику российских дата-центров: конфигурации сетей, подходы к хранению данных, требования к соответствию регуляторным нормам.
  • Использование отечественных систем мониторинга (например, Zabbix) в связке с Prometheus-экспортёрами для GPDB.
  • Локализация документации и обучение сотрудников на русском языке, адаптация гайдов под регламентированные процессы компании.

 

Практические рекомендации:

  • Всегда держите актуальные конфигурации в системе контроля версий.
  • Автоматизируйте повторяющиеся операции (старт/остановка, инициализация) через Ansible/Terraform.
  • Введите регламент по уведомлениям и планам downtime.
  • Тестируйте сценарии аварийного восстановления на стенде перед продакшеном.
  • Ведите журнал изменений и храните копии конфигураций на случай отката.

 

Риски и ограничения

  • Риск потери данных при некорректной остановке или при несогласованной миграции зеркал.
  • Возможные конфликты портов и путей к данным при добавлении новых сегментов или узлов.
  • Релизы и обновления: несовместимость между версиями GPDB и пользовательскими скриптами, включая gpinitsystem_config.
  • Ограничения сетевой инфраструктуры: задержки и потери пакетов могут влиять на консистентность зеркал и быстродействие.
  • Безопасность и доступ: управление секретами (пароли мастера) и хранение конфигураций должны соответствовать политике безопасности.
  • Ограничения по времени обслуживания: иногда обновления требуют продолжительного downtime, что может быть проблемой для бизнес-процессов.

 

Выводы

  • gpstart, gpstop и gpinitsystem являются ядром управления жизненным циклом кластера Greenplum. Их правильное применение обеспечивает предсказуемое поведение, устойчивость к сбоям и корректную настройку инфраструктуры.
  • Хорошие практики включают планирование, тестирование на стенде, документирование и контроль версий, автоматизацию повторяющихся задач и мониторинг состояния кластера.
  • В рамках российского рынка полезно сочетать open-source инструменты с локальными процессами и регламентами, адаптируя примеры под внутренние требования и инфраструктуру.
  • Важно помнить о рисках и ограничениях при работе с критическими данными: избегайте необдуманных остановок, предварительно тестируйте все изменения и регулярно создавайте резервные копии.

 

FAQ (Вопрос–Ответ)

1) Что делает gpstart и когда его использовать?

- gpstart запускает мастер и все сегменты кластера, включая зеркала. Используйте gpstart после подготовки конфигураций, завершения обновлений или после остановки кластера в аварийном режиме. Обычно применяют gpstart -a -v для автоматического старта с подробным логированием.

 

2) Какой режим остановки выбрать в gpstop?

- Режим smart (умный) — наиболее безопасный по умолчанию: остановка выполняется постепенно, с завершением текущих запросов и корректной синхронизацией зеркал. Режим fast — быстрее, но риск потерять незавершённые операции выше. В продакшене чаще применяется smart.

 

3) Что такое gpinitsystem_config и как его корректно подготовить?

- gpinitsystem_config — конфигурационный файл для инициализации кластера. В нём задаются MASTER_HOSTNAME, MASTER_PORT, SEG_PREFIX, MACHINE_FILE, DATA_DIRECTORY, NUMBER_OF_PRIMARY_MSEGMENTS, NUMBER_OF_MIRROR_MSEGMENTS и прочие параметры. Важна точность путей к данным и соответствие MACHINE_FILE количеству узлов. Перед развёртыванием обязательно проверьте конфигурацию.

 

4) Какие риски связаны с использованием gpinitsystem?

- Ошибки в конфигурации (несоответствие MACHINE_FILE и сегментов), неверные порты, некорректные пути к данным, сетевые проблемы, несогласованные изменения между узлами. Рекомендации: тестируйте конфигурации на стенде, используйте версионирование конфигураций, применяйте проверку перед развёртыванием.

 

5) Как обеспечить устойчивость кластера при обновлениях?

- Планируйте обновления заранее, делайте резервное копирование конфигураций и данных, используйте зеркалирование и режим smart при остановке. Протестируйте обновления на стенде, а затем применяйте в продакшене по регламенту.

 

6) Какие инструменты дополняют gpstart/gpstop/gpinitsystem в реальном окружении?

- Ansible/Playbooks для автоматизации операций, Terraform для инфраструктуры, Prometheus/Grafana для мониторинга, Zabbix для алертинга, скрипты логирования и журналирования. В роботизированной среде можно использовать CI/CD для адаптации конфигураций к новым версиям.

 

7) Какие сложности возникают в российских дата-центрах и как их решать?

- Сложности с регламентами, безопасностью и локальными требованиями хранения данных. Решения: локализация документации, адаптация политик доступа, внедрение отечественных инструментов мониторинга и управления, использование IaC-решений, соответствующих российским стандартам.

 

8) Как проверить корректность запущенного кластера после gpstart?

- Используйте gpstate -c для проверки состояния кластера, просмотрите логи мастер-узла и сегментов, проверьте работоспособность запросов через небольшие тестовые запросы (SELECT 1) и загрузку данных в тестовую схему.

 

9) Как правильно документировать операции управления кластером?

- Ведите журнал изменений конфигураций, фиксируйте версии GPDB, параметры gpinitsystem_config, даты начала и окончания операций, ответственных. Поддерживайте README с сценариями восстановления и регламентами переключений.

 

10) Что добавить в план мониторинга кластера?

- Метрики доступности мастер/сегментов, задержки сети, загрузку CPU/IO, использование дискового пространства, показатели репликации зеркал, статус WAL-потока. Настроить оповещения на критические значения и интегрировать их в общий мониторинг.

 

Дополнительные примеры кода и конфигураций

Пример команды запуска gpstart (локальная машина):

  - gpstart -a -v

Пример команды безопасной остановки gpstop:

  - gpstop -a -M smart -v

Шаблон минимального gpinitsystem_config (упрощённый):

  - ARRAY_NAME = 'prod_cluster'
  - MASTER_HOSTNAME = 'master01'
  - MASTER_PORT = 5432
  - SEG_PREFIX = '/data/gpseg'
  - DATA_DIRECTORY = '/data/gpdb'
  - MACHINE_FILE = '/path/to/machines'
  - NUMBER_OF_PRIMARY_MSEGMENTS = 4
  - NUMBER_OF_MIRROR_MSEGMENTS = 4
  - PORT_BASE = 40000
  - ENCODING = 'UTF8'
  - LOG_DIRECTORY = '/var/log/gpdb'

Примечание по стилю и документации

  • В примерах старайтесь использовать актуальную документацию вашей версии Greenplum. Конфигурации и опции могут различаться между версиями (GPDB 5.x, 6.x, 6.2 и т. д.).
  • Всегда тестируйте операции на стенде перед применением в продакшене, особенно при крупных изменениях конфигураций или числа сегментов.

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Базовая конфигурация: gpconfig и конфигурационные файлы
Следующая статья →
Управление сегментами и зеркалами: состояние и обслуживание

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • АО «НСПК» - оператор национальной системы платежных карт, который предоставляет операционные услуги и услуги платежного клиринга операторам платежных систем, в том числе Банку России и кредитным организациям. В задачи АО «НСПК» входит обеспечение бесперебойного доступа к переводам денежных средств в Российской Федерации с использованием платежных инструментов.  Также компания является оператором национальной платёжной системы «Мир» и операционным и платёжным клиринговым центром Системы быстрых платежей (СБП).

  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • Компания ООО "Комус" - один из лидеров российского рынка оптовых продаж офисных товаров и техники. Компания поставляет широкий ассортимент продукции - от канцелярских принадлежностей до компьютерной техники и офисной мебели.

  • "Уральский банк реконструкции и развития" входит в топ-25 крупнейших банков России и список значимых кредитных организаций на рынке платежных услуг по версии ЦБ РФ.

  • 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.