Моделирование снижения производительности PostgreSQL на облачных экземплярах с возможностью увели...

Описание: Узнайте, как смоделировать точную точку насыщения ограниченного экземпляра Postgres. Чун Лин Го (член .NET Foundation) рассматривает это в своем докладе «Моделирование снижения производительности Postgres на облачных экземплярах с возможностью увеличения нагрузки» на конференции POSETTE: An Event for Postgres 2026. Аннотация: Многие разработчики запускают Postgres на облачных экземплярах с возможностью увеличения нагрузки (например, Azure B-серии или AWS T-серии) для оптимизации затрат. Хотя эти экземпляры экономически эффективны, они работают по модели кредитов ЦП, что создает нелинейные риски производительности.

Опасность заключается не в сбое системы, а в исчерпании пропускной способности. Когда кредиты ЦП исчерпаны, облачный провайдер ограничивает работу ЦП до базовой частоты. Поскольку Postgres не знает об этом внешнем ограничении, он продолжает принимать соединения, которые больше не может обрабатывать своевременно. Это приводит к каскадному сбою, то есть пулы соединений насыщаются, задержки p99 резко возрастают, и в конечном итоге происходит таймаут на уровне приложения. База данных фактически будет недоступна, несмотря на то, что она «в сети».

В этом докладе я продемонстрирую, как смоделировать точную точку насыщения экземпляра Postgres с ограниченным доступом. Я покажу вам простой метод моделирования для расчета вашего «базового потолка производительности» без необходимости в дорогостоящей инфраструктуре для нагрузочного тестирования, что позволит вам оптимизировать размер вашей базы данных до того, как закончатся кредиты.

Чун Лин Го — инженер-программист из Сингапура, специализирующийся на облачной архитектуре и мониторинге. С 2019 года он является активным членом .NET Foundation, внося свой вклад в экосистему посредством открытого исходного кода (Orchard Core) и выступлений на конференциях (включая .NET Conf 2024). Чун Лин помогает инженерам преодолеть разрыв между метриками инфраструктуры и производительностью приложений. Его страсть — использование моделирования и математики для решения сложных проблем масштабирования до того, как они попадут в производство.

► Разделы видео:
⏩ 00:00 – Музыка и вступление
⏩ 01:51 – Как работают кредиты ЦП и пакетная обработка
⏩ 03:48 – Простое объяснение концепции «токенового бакета»
⏩ 05:43 – Скрытый риск: истощение кредитов ЦП
⏩ 07:48 – Избыточное выделение ресурсов против нагрузочного тестирования против моделирования
⏩ 09:00 – Моделирование как быстрый фильтр принятия решений
⏩ 10:03 – Основы дискретно-событийного моделирования
⏩ 11:47 – Создание библиотеки моделирования в .NET
⏩ 13:34 – Демонстрация: прогнозирование истощения кредитов ЦП и сбоев
⏩ 15:53 ​​– Определение оптимального размера пула соединений
⏩ 18:11 – Различия между экземплярами Azure и AWS с пакетной обработкой
⏩ 19:55 – Является ли моделирование избыточным для реальных систем?

⏩ 21:34 – Наблюдаемость и аналитика в реальном времени с помощью Grafana
⏩ 22:45 – Итоги: более быстрое тестирование на основе данных

📕 Все, что вам нужно знать о POSETTE: An Event for Postgres, можно найти по адресу: https://posetteconf.com
✅ Узнайте больше: смотрите другие доклады POSETTE: https://aka.ms/posette-playlist

📌 Давайте общаться:
LinkedIn:   / posetteconf  
X – @PosetteConf, https://x.com/PosetteConf
Mastodon – @posetteconf, https://mastodon.social/@posetteconf
Bluesky – @posetteconf.com, https://bsky.app/profile/posetteconf.com

#PosetteConf #PostgreSQL #Cloud