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Video @Databases Meetup: sécurité du SGBD, Tarantool dans l'IoT, Greenplum pour l'analyse de Big Data



Le 28 février était le @Databases mitap organisé par Mail.ru Cloud Solutions . Plus de 300 participants se sont réunis dans le groupe Mail.ru pour discuter des problèmes actuels des bases de données de production modernes.

Sous les performances vidéo coupées: comment "Gazinformservice" prépare un SGBD sécurisé sans perte de performances; Arenadata explique ce qui se trouve au cœur de Greenplum, un puissant SGBD massivement parallèle pour les tâches analytiques; et Mail.ru Cloud Solutions - comment et sur quoi ils ont construit leur plate-forme de l'Internet des objets (spoiler: il ne pourrait pas se passer de Tarantool).


Sécurité et SGBD. Denis Rozhkov, responsable du développement logiciel, Gazinformservice



La sécurité et les performances sont deux points sensibles pour tous ceux qui stockent des données utilisateur dans la base de données. Denis Rozhkov a partagé comment choisir les moyens de protection afin de ne pas voir sa base sur le darknet, tout en maintenant ses performances, et a également parlé des nuances de sécurité du SGBD en utilisant l'exemple du développement de Gazinformservice Jatoba.

Bases de données dans une plate-forme IIoT moderne. Andrey Sergeev, chef du groupe de développement de solutions IoT, Mail.ru Cloud Solutions



Comme vous le savez, il n'existe pas de base de données universelle. Surtout si vous en avez besoin pour une plate-forme Internet des objets qui peut traiter des millions d'événements à partir de capteurs par seconde en mode quasi-temps réel. Andrey Sergeev a expliqué comment ils avaient construit leur plate-forme IIoT dans Mail.ru Cloud Solutions, quel chemin ils avaient emprunté et pourquoi Tarantool ne pouvait pas s'en passer.

Greenplum: de deux à des centaines de serveurs. Nous construisons des analyses modernes avec ACID, ANSI SQL et entièrement sur OpenSource. Dmitry Pavlov, chef de produit, Arenadata




Depuis 2009, Dmitry travaille en étroite collaboration avec des systèmes de cluster à grande échelle et, comme personne d'autre, sait que dans des conditions où la quantité de données augmente de façon exponentielle, la résolution de problèmes analytiques sur les SGBD traditionnels devient impossible. Il parlera en détail de la solution populaire pour les systèmes analytiques à grande échelle - le SGBD open source massivement parallèle Greenplum.

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