Защита данных в современной СУБД — уже не только вопрос внешних средств информационной безопасности. Шифрование, маскирование, аудит, контроль доступа, поиск чувствительных данных и контроль целостности напрямую связаны с тем, как устроена и работает СУБД, поэтому все больше задач по защите логично решать непосредственно внутри ее контура. В докладе покажем, как Tantor закрывает разные сценарии защиты данных с помощью ключевых инструментов. На примере унаследованного проекта разберем сквозной сценарий ее превращения в полностью защищенную систему: поиск и анонимизация ПДн с помощью pg_anon, прозрачное преобразование (pg_tde), маскирование (transp_anon), аудит операций (pgaudit), проверка уязвимостей (pg_sec_check), парольные политики (credcheck) и контроль целостности конфигурационных файлов и данных (pg_integrity_verifier).
Защита данных в Tantor Postgres
Сергей Соловьев
Разработчик СУБД Tantor Postgres
Сертифицированное прозрачное шифрование данных (TDE) с поддержкой аппаратных модулей безопасности (HSM) уже на подходе. Но на этом мы не останавливаемся: в докладе представим новую архитектуру, которая придет на смену старому «конвертному шифрованию», обеспечит более высокий уровень защиты данных и позволит выполнять ротацию мастер-ключей без даунтайма. Расскажем, как все устроено, какие задачи защиты данных можно будет решать и какие возможности откроются для организаций с повышенными требованиями к ИБ.
Александр Симонов
Технический руководитель направления развития 1С
Еще несколько лет назад Postgres для 1С воспринимался как компромисс: современная и открытая СУБД, но с неизбежной платой за производительность. Что потребовалось, чтобы преодолеть этот стереотип? В Tantor за последние два года подход к оптимизации изменился принципиально. В основе изменений — реальные задачи, с которыми сталкивались проекты на 1С, и системная работа команды над поиском и устранением причин проблем на уровне СУБД. Но как именно это происходит на практике? Если запрос выглядит обычным, план выполнения — разумным, а система все равно работает медленно, то где искать причину? На Tantor JAM разберем реальные истории производительности 1С, в которых проблема оказывалась глубже очевидного. Покажем, как мы находим узкие места, какие изменения вносим в планировщик после таких расследований и как улучшения, рожденные конкретными задачами, в итоге получают все пользователи. Поговорим о стратегии развития Tantor Postgres для 1С, о том, какие задачи 1С сегодня удается решать иначе, и благодаря чему Tantor Postgres становится осознанным выбором для заказчиков. И да — несколько решений, которые сейчас еще находятся за кулисами, впервые покажем именно на Tantor JAM.
Postgres для 1С: от «работает» к «быстро» — за два года
Максим Милютин
Руководитель группы исследований и разработки
Архитектура СУБД Tantor Polar с разделяемым Storage и масштабированием чтения по stateless compute-репликам открывает возможность выполнять MPP-аналитику непосредственно на оригинальных данных, полученных от OLTP-узла. В одном решении здесь сочетаются классический PostgreSQL в роли OLTP-движка, архитектура Tantor Polar с разделением Compute и Storage и технологии Greenplum для MPP-обработки секционированных данных по сегментам кластера. Все это в сумме составляет PX-движок (parallel execution), планы запросов для которого строятся оптимизатором ORCA, унаследованным от Greenplum.
В докладе разберем архитектуру и основные возможности этого движка. На бенчмарках TPC-H и TPC-DS покажем техники ускорения запросов, расскажем о возможностях, которые мы добавили по сравнению с open-source версией, и о планах дальнейшего развития технологии.
Нативная (без ETL) аналитика на оригинальных данных. PX-движок для Tantor Polar
Михаил Сёмкин
Team lead СУБД Tantor Polar
Екатерина Мартьянова
Директор по продукту Tantor XData
Как далеко может зайти PostgreSQL, если рассматривать его не просто как СУБД для отдельных нагрузок, а как фундамент enterprise-машины баз данных, без потери совместимости с корпоративными приложениями?
В докладе мы впервые представим результаты тестирования Tantor XData Gen3 для трёх типов нагрузки — OLTP, OLAP и HTAP — и сопоставим их с мировыми бенчмарками Oracle Exadata и результатами российской индустрии. Затем покажем, за счёт чего удалось получить эти результаты: разберём развитие СУБД Tantor Polar, используемые технологии разделения Compute и Storage, PFS, RDMA и другие. Раскроем методику тестирования и возможности тюнинга, которые дали наибольший эффект.
Машина баз данных Tantor XData Gen3: постгресовый дрифт в сторону enterprise
Семен Курепин
Пресейл-инженер
В классических системах мониторинга администратор вынужден реагировать на уведомления постфактум. Платформа Tantor 7 меняет подход к эксплуатации СУБД, внедряя ИИ-агента непосредственно в контур управления базами данных. ИИ-ассистент анализирует потоковые метрики экземпляров PostgreSQL, выявляет аномалии и формирует рекомендации, помогая переходить от реактивного мониторинга к превентивной диагностике.
В докладе рассмотрим архитектуру ИИ-мониторинга, адаптивную частоту проверок, многофакторную оценку состояния HealthScore и двойной контур диагностики, объединяющий ИИ-рекомендации и классические триггеры. На практических сценариях покажем, как такой подход помогает сокращать время решения типовых проблем производительности (MTTR) и автоматизировать рутинные проверки.
Платформа Tantor 7.0: Интеграция предиктивной аналитики в контур эксплуатации СУБД
Алексей Барган
Руководитель отдела разработки Платформы Tantor
Как устроены agentic-системы автономного мониторинга и управления СУБД? Где проходят границы их самостоятельности и какие механизмы позволяют безопасно доверять им работу с production-системами?
Рассмотрим эти вопросы детальнее и поговорим о том, как резкое снижение стоимости инференса и рост возможностей LLM меняют саму экономику подобных решений, куда движется рынок систем управления СУБД и что происходит с профессией DBA, когда значительную часть диагностики и рутинных операций начинают выполнять ИИ-агенты.
AI-first подход в управлении и администрировании СУБД. Как меняется профессия DBA?
Вадим Яценко
Генеральный директор «Тантор Лабс»
Российский рынок СУБД долго развивался в логике догоняющей модернизации: брать PostgreSQL и добавлять в него новые возможности. Эта работа необходима — но ее недостаточно, если мы всерьез ставим перед собой задачу давать рынку актуальные технологии enterprise-уровня.
Почему потребовалось изменить саму планку категории? Почему российская СУБД должна претендовать на большее, чем быть совместимой заменой зарубежному продукту? Какие технологии и архитектуры нужны, чтобы всерьез конкурировать за территории, которую десятилетиями занимали Oracle и Microsoft? Насколько далеко можно зайти в построении полноценной технологической альтернативы?
Пять лет «Тантор Лабс» — это история реализации этой амбиции: от графического инструмента администрирования до собственной технологической экосистемы, включающей СУБД, программно-аппаратные комплексы с качественно иной архитектурой данных и распределенными технологиями, а также недавно представленную AI-first платформу управления и мониторинга. В выступлении я расскажу, какие технологические ставки сделали возможным этот путь, какие решения определили развитие «Тантор Лабс» и куда мы движемся дальше.
5 лет «Тантор Лабс». Российским СУБД пора играть по-крупному