Я соглашаюсь с использованием файлов cookie владельцем сайта в соответствии с Политикой обработки файлов сookie tantorlabs.ru и Политикой обработки и защиты персональных данных, в том числе на передачу данных из файлов cookie сторонним статистическим и рекламным службам, указанным в Политике обработки файлов сookie tantorlabs.ru.
Связаться с нами
Отправьте нам ваш вопрос,
и мы обязательно ответим.
Что хотите
масштабировать?
Compute или Storage?
МБД Tantor XData Gen3 позволяет масштабировать то, что более необходимо для ваших рабочих нагрузок. Подсистемы вычислений и хранения можно увеличивать независимо, без остановки сервиса и без кластерной миграции.
Поддерживается 100% совместимость с PostgreSQL и бизнес-приложениями, включая 1С. Переписывать или дорабатывать код не придется!
Поддерживается 100% совместимость с PostgreSQL и бизнес-приложениями, включая 1С. Переписывать или дорабатывать код не придется!
Упрощенная архитектура МБД Tantor XData Gen.3 состоит из двух вычислительных узлов, коммутаторов RDMA и трех узлов хранения.
Можно масштабировать отдельно вычислительные узлы и отдельно узлы хранения, снимая проблемы «перекосов» и горизонтального масштабирования. Также могут присутствовать дополнительные узлы управления и прокси в отказоустойчивом режиме.
Можно масштабировать отдельно вычислительные узлы и отдельно узлы хранения, снимая проблемы «перекосов» и горизонтального масштабирования. Также могут присутствовать дополнительные узлы управления и прокси в отказоустойчивом режиме.
Архитектура и основные технологии Tantor XData Gen3
Высокоскоростная
сеть RDMA
сеть RDMA
Критичная технология для архитектуры разделения Compute и Storage
- Сверхбыстрая связь вычислительных узлов с хранилищем и внутренней репликации.
- Протоколы RoCEv2 или InfiniBand — ультранизкие задержки, высокая пропускная способность
- Выделенные каналы 100 Гбит/с для клиентского трафика и синхронной репликации без конфликтов
- Производительность, сопоставимая с локальным SSD, но на общем хранилище
Tantor RAC
(Real Application Clusters)
(Real Application Clusters)
Кластерная технология для отказоустойчивости и балансировки
- Активно-пассивная схема: один пишущий (RW), несколько читающих (RO) узлов
- Автопереключение на реплику с минимальным временем простоя
- Умный прокси с read/write splitting и согласованностью на уровне сессий
- Горизонтальное масштабирование чтения: добавление RO-узлов увеличивает пропускную способность запросов
Tantor PFS – распределенная файловая система
Высокопроизводительный слой хранения, оптимизированный для NVMe и RDMA
- Исключает страничный кэш ОС, позволяя выделить под shared_buffers до 75% RAM
- Предоставляет единое блочное устройство для всех узлов кластера через NVMe-oF
- Сверхнизкие задержки благодаря сети RDMA (InfiniBand / RoCEv2)
Compute / Storage Separation
Независимое масштабирование вычислений и хранения
- Все узлы работают с единым общим хранилищем без дублирования данных на репликах
- Быстрое добавление вычислительных мощностей под растущую нагрузку без миграции данных
- Идеально для сценариев, где «закончился CPU», а место на дисках ещё есть.
Процессоры
AMD EPYC™
AMD EPYC™
Максимальная мощность для тяжелых нагрузок
- Большое количество ядер в одном сокете — идеально для MPP и консолидации БД
- Поддержка большого числа линий PCIe 4.0/5.0 — для NVMe и RDMA
- Высокая пропускная способность памяти — до 12 каналов на процессор
- Оптимальное соотношение производительности и энергоэффективности для ЦОД
Архитектурные проблемы PostgreSQL и их решение в МБД Tantor XDataGen3
Классический PostgreSQL и производные форки
Решение в МБД Tantor XData Gen3
Отсутствие горизонтального масштабирования
Ограничен одним физическим сервером. Нельзя добавить мощность при росте нагрузки.
Полное разделение Compute и Storage (Compute-Storage Separation). Вычислительные узлы и узлы хранения масштабируются независимо.
Избыточность данных и затраты на репликацию
Каждая реплика (Standby) хранит полную копию данных. Для кластера из 3 узлов нужно 3 копии данных.
Единое общее хранилище для всех узлов.
Реплики (RO-узлы) хранят только мета данные WAL и кэш в памяти, а данные — общие. Это экономит место и упрощает управление.
Реплики (RO-узлы) хранят только мета данные WAL и кэш в памяти, а данные — общие. Это экономит место и упрощает управление.
Узкие места WAL (write-ahead logging) при высокой нагрузке.
При высоком commit rate (частоте фиксации транзакций)
все процессы начинают конкурировать за запись в WAL, вызывая сериализацию и падение производи тельности.
При высоком commit rate (частоте фиксации транзакций)
все процессы начинают конкурировать за запись в WAL, вызывая сериализацию и падение производи тельности.
WAL pipelining (конвейерная
обработка WAL).
Выделенные потоки берут на себя запись и сброс WAL, объединяя операции в пакеты. Это резко повышает пропускную способность при большом количестве одновременных транзакций.
обработка WAL).
Выделенные потоки берут на себя запись и сброс WAL, объединяя операции в пакеты. Это резко повышает пропускную способность при большом количестве одновременных транзакций.
Деградация при большом количестве соединений (5000+)
Модель «один процесс — одно соединение» приводит к огромным накладным расходам. Тысячи простаивающих соединений «съедают» память и CPU.
Встроенный пулер соединений Shared Server (SS).
Динамически переключает соединения в режим «много клиентов — пул бэкендов», сохраняя состояние сессии в shared memory. По функциональ ности превосходит PgBouncer.
Динамически переключает соединения в режим «много клиентов — пул бэкендов», сохраняя состояние сессии в shared memory. По функциональ ности превосходит PgBouncer.
Медленное определение видимости строк (MVCC) при высокой конкуренции
В традиционном PostgreSQL MVCC определение видимости транзакции требует проверки ее статуса фиксации в CLOG и сравнения идентификаторов транзакций со списком выполняющихся транзакций, зафиксированных в снимке. С ростом числа соединений это становится узким местом
CSN (Commit Sequence Number).
Упрощение решений, касающихся видимости транзакций. С CSN это сводится к простому числовому сравнению: транзакция видна, если ее CSN меньше или равен CSN снимка.
Упрощение решений, касающихся видимости транзакций. С CSN это сводится к простому числовому сравнению: транзакция видна, если ее CSN меньше или равен CSN снимка.
Слабая параллели зация запросов (Parallel Query)
Параллельное выполнение запроса ограничено одним инстансом (узлом). Нельзя задействовать ресурсы всего кластера для одного аналитического запроса.
Massive Parallel Processing (MPP) на базе Elastic Parallel Query (ePQ). Любой SQL-запрос может выполняться параллельно на всех доступных RO-узлах, которые работают как воркеры. Это превращает СУБД в HTAP-систему.
Локальный Storage и зависимость от кэша ОС
Связана с архитектурой, а не с самим PostgreSQL напрямую, но решается на уровне МБД.
Распределенная файловая система PFS поверх NVMe- oF и RDMA. PFS работает в режиме O_DIRECT, полностью исключая страничный кэш ОС. Это позволяет выделять под shared_buffers до 75% RAM и обеспечивает сверхнизкие задержки.
Никаких изменений в коде приложений
Кластер «выглядит» как обычный PostgreSQL-сервер. Ничего не нужно дорабатывать. Ваши приложения продолжат работать без изменений, а вы получаете масштабирование и отказоустойчивость уровня иностранных МБД.
Проверенная работа с 1С и другим бизнес-ПО
Благодаря сохранению сессионной модели и полной поддержке транзакций, 1С работает на Tantor XData Gen3 так же, как и на распространенных форках PostgreSQL, но с преимуществами масштабирования.
Поддержка расширений и сессионных объектов
Prepared statements, временные таблицы, курсоры — всё работает благодаря интеллектуальному пулеру Shared Server, который сохраняет состояние сессии (в отличие от PgBouncer).
Возможности экосистемы Tantor
Наиболее функциональная на российском рынке платформа администрирования и мониторинга, многочисленные оптимизации и улучшения.
100% совместимость
с экосистемой PostgreSQL… и даже 1С!
Что такое машина баз данных Tantor XData?
Следующий уровень для тех, кто исчерпал возможности традиционных СУБД и серверов
Если вы уже работаете с базами данных, но сталкиваетесь с замедлением запросов, сложностями масштабирования информационных систем или непредсказуемыми нагрузками, представьте решение, где аппаратная мощность и программная логика объединены в единый оптимизированный комплекс.
Специализированный продукт, созданный для высоконагруженных систем и растущих потребностей бизнеса
XData автоматически распределяет ресурсы и обрабатывает большое число запросов и огромные объемы данных — десятки тысяч операций в секунду — за счет глубокой интеграции аппаратного и программного обеспечения. А удобное управление и обслуживание позволяет сосредоточиться на бизнес-задачах и повышении производительности, а не на проблемах инфраструктуры.
Высокая операционная эффективность
МБД линейки Tantor XData рассчитаны на скоростную обработку данных в высоконагруженных системах, позволяют обеспечить заявленную производительность, а также доступность и безопасность highload инфраструктуры. Использование корпоративных машин баз данных Tantor XData в корпоративных ЦОДах или публичных облаках помогает добиться высокой отказоустойчивости и операционной эффективности, снизить нагрузку на администраторов и общую стоимость владения ИТ-ландшафтом.
Для высоконагруженных систем, в которых критически важна скорость, надежность, высокая доступность и масштабируемость
Применение машин баз данных линейки Tantor XData
- Мониторинг сетевой нагрузки – прогнозирование пиковых нагрузок
- Персонализация тарифов — рекомендации на основе Big Data
- Обработка CDR (Call Detail Records) — анализ звонков, тарификация
Телекоммуникации
- Рекомендательные системы
- Управление запасами (прогнозирование спроса)
- Анализ покупательского поведения – сегментация клиентов
Розничная торговля и eCommerce
Финансовый сектор
- Обработка транзакций в реальном времени (платежи, переводы, биржевые операции)
- Антифрод и AML (Anti-Money Laundering) — быстрый анализ больших объемов транзакций
- Кредитный скоринг и риск-аналитика — прогнозирование на основе исторических данных
Госсектор и безопасность
- Мониторинг и аналитика социальных данных
- Кибербезопасность — анализ логов в реальном времени
Промышленность и IoT
- Логистика и управление цепочками поставок
- Предиктивная аналитика (предсказание поломок оборудования)
- Сбор данных с датчиков
Типовые сценарии для применения Tantor XData
Замена Oracle Exadata
- Организации, использующие Exadata для высоконагруженных транзакционных систем (до 50 ТБ в одном экземпляре БД)
- Доверенный ПАК для КИИ и ЗОКИИ на отечественной элементной базе
- Небольшие хранилища данных (до 120 ТБ в одном экземпляре БД)
Высоконагруженные системы «1С:ERP»
- БД для «тяжелых» корпоративных ERP от «1С» при миграции с MS SQL
- Консолидация всех БД «1С» в одном ПАКе
- Доверенный ПАК для КИИ и ЗОКИИ на отечественной элементной базе
Private DBaaS
- Консолидация всех БД организации в одном ПАКе
- Интеграция Tantor XData в приватное облако как единого сервиса DBaaS
- Tantor XData как Cloud Machine
Обратная связь
Отправьте нам ваш вопрос или предложение, и мы обязательно ответим.
Новости Tantor
Error get alias