ჩვენ გვაქვს Postgres იქ, მაგრამ არ ვიცი რა გავაკეთო მასთან (c)

ეს არის ციტატა ჩემი ერთ-ერთი მეგობრისგან, რომელიც ერთხელ მომმართა პოსტგრესის შესახებ კითხვით. შემდეგ ჩვენ რამდენიმე დღეში მოვაგვარეთ მისი პრობლემა და, მადლობა გადამიხადა, დაამატა: „კარგია, რომ ნაცნობი DBA გვყავს“.

მაგრამ რა უნდა გააკეთოთ, თუ არ იცით DBA? პასუხის საკმაოდ ბევრი ვარიანტი შეიძლება იყოს, დაწყებული მეგობრებში მეგობრების ძიებით და დამთავრებული თავად შეკითხვის შესწავლით. მაგრამ რაც არ უნდა პასუხი მოგივიდეს თავში, კარგი ამბავი მაქვს თქვენთვის. სატესტო რეჟიმში, ჩვენ გავუშვით სარეკომენდაციო სერვისი Postgres-ისთვის და მის გარშემო არსებული ყველაფრისთვის. რა არის ეს და როგორ მივიღეთ ასე ცხოვრება?

რატომ არის ეს ყველაფერი?

Postgres მაინც არ არის ადვილი და ზოგჯერ ძალიან რთული. დამოკიდებულია ჩართულობის ხარისხზე და პასუხისმგებლობაზე.

მათ, ვინც მუშაობს ოპერაციებში, უნდა უზრუნველყონ, რომ Postgres, როგორც სერვისი მუშაობს გამართულად და სტაბილურად - აკონტროლოს რესურსების გამოყენება, ხელმისაწვდომობა, კონფიგურაციის ადეკვატურობა, პერიოდულად განახორციელოს განახლებები და რეგულარული ჯანმრთელობის შემოწმება. მათ, ვინც დამუშავების პროცესშია და წერს აპლიკაციებს, ზოგადად, უნდა აკონტროლონ თუ როგორ ურთიერთქმედებს აპლიკაცია მონაცემთა ბაზასთან და რომ ის არ ქმნის საგანგებო სიტუაციებს, რამაც შეიძლება მონაცემთა ბაზის დაშლა. თუ ადამიანს არ გაუმართლა იყოს ტექნიკური ხელმძღვანელი/ტექნიკური დირექტორი, მაშინ მისთვის მნიშვნელოვანია, რომ პოსტგრესი მთლიანობაში მუშაობდეს საიმედოდ, პროგნოზირებად და არ შეუქმნის პრობლემებს, ხოლო სასურველია დიდი ხნის განმავლობაში ღრმად არ ჩაიძიროს Postgres-ში. .

ნებისმიერ ამ შემთხვევაში, თქვენ ხართ და პოსტგრესი. იმისათვის, რომ კარგად ემსახუროთ Postgres-ს, თქვენ უნდა გქონდეთ კარგად გაგება და გესმოდეთ, როგორ მუშაობს იგი. თუ Postgres არ არის პირდაპირი სპეციალობა, მაშინ შეგიძლიათ საკმაოდ დიდი დრო დაუთმოთ მის სწავლას. იდეალურ შემთხვევაში, როდესაც არის დრო და სურვილი, ყოველთვის არ არის ნათელი სად უნდა დაიწყოს, როგორ და სად გადავიდეს.

მონიტორინგის დანერგვის შემთხვევაშიც კი, რომელიც თეორიულად ხელი უნდა შეუწყოს მუშაობას, ექსპერტიზის ცოდნის საკითხი ღია რჩება. იმისათვის, რომ შეძლოთ გრაფიკების წაკითხვა და გაგება, თქვენ ჯერ კიდევ უნდა გქონდეთ კარგად გაგება, თუ როგორ მუშაობს Postgres. წინააღმდეგ შემთხვევაში, ნებისმიერი მონიტორინგი გადაიქცევა სევდიან სურათებად და სპამად დღის შემთხვევით მონაკვეთებში.

იარაღი უბრალოდ შექმნილია იმისათვის, რომ Postgres-ის გამოყენება უფრო ადვილი იყოს. სერვისი აგროვებს და აანალიზებს მონაცემებს Postgres-ის შესახებ და იძლევა რეკომენდაციებს იმის შესახებ, თუ რა შეიძლება გაუმჯობესდეს.

სერვისის მთავარი მიზანია მკაფიო რეკომენდაციების მიწოდება, რომელიც იძლევა წარმოდგენას იმის შესახებ, თუ რა ხდება და რა უნდა გაკეთდეს შემდეგ.

პროფესიონალებისთვის, რომლებსაც არ აქვთ საექსპერტო ცოდნა, რეკომენდაციები იძლევა საწყის წერტილს კვალიფიკაციის ასამაღლებლად. მოწინავე სპეციალისტებისთვის, რეკომენდაციები მიუთითებს პუნქტებზე, რომლებსაც ყურადღება უნდა მიექცეს. ამ მხრივ, Weaponry მოქმედებს როგორც ასისტენტი, რომელიც ასრულებს რუტინულ დავალებებს, რათა აღმოაჩინოს პრობლემები ან ხარვეზები, რომლებიც განსაკუთრებულ ყურადღებას მოითხოვს. იარაღი შეიძლება შევადაროთ ლინტერს, რომელიც ამოწმებს Postgres-ს და მიუთითებს ხარვეზებზე.

როგორ არის ახლა საქმეები?

ამ ეტაპზე, იარაღი არის სატესტო რეჟიმში და უფასოა, რეგისტრაცია დროებით შეზღუდულია. რამდენიმე მოხალისესთან ერთად ვასრულებთ სარეკომენდაციო ძრავას უახლოეს საბრძოლო ბაზებზე, ვადგენთ ცრუ პოზიტივებს და ვმუშაობთ რეკომენდაციების ტექსტზე.

სხვათა შორის, რეკომენდაციები ჯერ კიდევ საკმაოდ მარტივია - ისინი უბრალოდ ამბობენ, რა და როგორ უნდა გავაკეთოთ, დამატებითი დეტალების გარეშე - ასე რომ, თავიდან მოგიწევთ მიჰყვეთ შესაბამის ბმულებს ან Google-ში. შემოწმებები და რეკომენდაციები მოიცავს სისტემის და აპარატურის პარამეტრებს, თავად Postgres-ის პარამეტრებს, შიდა სქემას და გამოყენებულ რესურსებს. ჯერ კიდევ არის საკმაოდ ბევრი რამ, რაც გეგმებში უნდა დაემატოს.

და რა თქმა უნდა, ჩვენ ვეძებთ მოხალისეებს, რომლებიც მზად არიან სცადონ სერვისი და გამოხმაურონ. Ჩვენ ასევე გვაქვს დემო, შეგიძლიათ შეხვიდეთ და დაათვალიეროთ. თუ გესმით, რომ ეს გჭირდებათ და მზად ხართ სცადოთ, მოგვწერეთ მისამართზე ფოსტა.

განახლებულია 2020-09-16. Ვიწყებთ.

რეგისტრაციის შემდეგ, მომხმარებელს სთხოვს შექმნას პროექტი - რომელიც საშუალებას გაძლევთ დააკავშიროთ მონაცემთა ბაზის შემთხვევები ჯგუფებად. პროექტის შექმნის შემდეგ, მომხმარებელი მიმართულია აგენტის კონფიგურაციისა და ინსტალაციის ინსტრუქციებზე. მოკლედ, თქვენ უნდა შექმნათ მომხმარებლები აგენტისთვის, შემდეგ ჩამოტვირთოთ აგენტის ინსტალაციის სკრიპტი და გაუშვათ იგი. Shell ბრძანებებში ასე გამოიყურება:

psql -c "CREATE ROLE pgscv WITH LOGIN SUPERUSER PASSWORD 'A7H8Wz6XFMh21pwA'"
export PGSCV_PG_PASSWORD=A7H8Wz6XFMh21pwA
curl -s https://dist.weaponry.io/pgscv/install.sh |sudo -E sh -s - 1 6ada7a04-a798-4415-9427-da23f72c14a5

თუ მასპინძელს აქვს pgbouncer, მაშინ ასევე დაგჭირდებათ მომხმარებლის შექმნა აგენტის დასაკავშირებლად. pgbouncer-ში მომხმარებლის კონფიგურაციის კონკრეტული გზა შეიძლება იყოს ძალიან ცვალებადი და დიდად დამოკიდებული გამოყენებული კონფიგურაციაზე. ზოგადად, კონფიგურაცია დამოკიდებულია მომხმარებლის დამატებაზე stats_users კონფიგურაციის ფაილი (ჩვეულებრივ pgbouncer.ini) და პაროლის (ან მისი ჰეშის) ჩაწერა პარამეტრში მითითებულ ფაილში auth_file. თუ შეცვლით stats_users, მოგიწევთ pgbouncer-ის გადატვირთვა.

install.sh სკრიპტი იღებს რამდენიმე საჭირო არგუმენტს, რომლებიც უნიკალურია თითოეული პროექტისთვის და გარემოს ცვლადების მეშვეობით იღებს შექმნილი მომხმარებლების დეტალებს. შემდეგი, სკრიპტი იწყებს აგენტს ჩატვირთვის რეჟიმში - აგენტი აკოპირებს საკუთარ თავს PATH-ში, ქმნის კონფიგურაციას დეტალებით, სისტემური ერთეულით და იწყება როგორც systemd სერვისი.
ეს დაასრულებს ინსტალაციას. რამდენიმე წუთში მონაცემთა ბაზის მაგალითი გამოჩნდება ინტერფეისის ჰოსტების სიაში და უკვე შეგიძლიათ ნახოთ პირველი რეკომენდაციები. მაგრამ მნიშვნელოვანი ისაა, რომ ბევრი რეკომენდაცია მოითხოვს დაგროვილი მეტრიკის დიდ რაოდენობას (მინიმუმ დღეში).

წყარო: www.habr.com