Кейс: как мы ускорили серверную часть мобильной игры в 2,5 раза и снизили расходы в 5 раз

Как ускорить серверную часть мобильной MMO-игры в 2,5 раза и при этом сократить инфраструктурные расходы в 5 раз? В этом кейсе рассказал опыт проекта The Firstborn: почему виртуальная машина перестала справляться с нагрузкой ещё до релиза, зачем мы отказались от геораспределённой базы данных, как выбор точки размещения повлиял на пинг по всему миру и почему переход на выделенный сервер с NVMe кардинально изменил стабильность, деплой и скорость серверного просчёта боёв.

https://habr.com/ru/articles/976448/

#серверная_оптимизация #высоконагруженные_системы #MMOэкономика #централизованная_база_данных #выделенный_сервер #NVMeдиски #микросервисная_архитектура #нагрузочное_тестирование #задержки_и_пинг #масштабирование_backend

PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL

Производительность СУБД — ключевой фактор , однако спонтанные проверки часто искажают реальную картину. PG_EXPECTO — это не просто набор скриптов, а чёткая методология, превращающая анализ PostgreSQL из хаотичного поиска проблем в структурированный , воспроизводимый эксперимент . Задача Используя классическую задачу о влиянии значения параметра shared_buffers на производительность СУБД, подготовить и протестировать общую методологию проведения экспериментов по анализу производительности СУБД PostgerSQL c использованием нейросети для анализа статистических данных, собранных комплексом pg_expecto в ходе нагрузочного тестирования.

https://habr.com/ru/articles/976344/

#postgresql #postgresql_performance #статистический_анализ #нагрузочное_тестирование #нейросеть #deepseek #vmstat #iostat #сезон_ии_в_разработке

Нагрузочное тестирование YMatrix

Привет, Хабр! На связи Марк — ведущий архитектор группы компаний «ГлоуБайт». Сегодня мы немного расширим результаты нагрузочного тестирования из предыдущей статьи “ Нагрузочное тестирование GP6 vs GP7 vs Cloudberry ” и поделимся результатами тестирования YMatrix. Сразу оговорюсь, что это дополнение к предыдущей статье, для того, чтобы сформировать понимание сравнимости результатов различных форков GreenPlum, поэтому акцентировать внимание будем только на YMatrix. Детали по методике тестирования и как были получены результаты для GP6, GP7 и Cloudberry 1.6, можно прочитать в предыдущей статье по ссылке выше.

https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/976126/

#нагрузочное_тестирование #sql #posgresql #dwh #gp7 #gp6 #ymatrix #glowbyte #cloudberry #tpcds

Оптимизация пагинации в PostgreSQL: Как настройка work_mem превратила ROW_NUMBER в лидера производительности

В мире высоконагруженных баз данных выбор метода пагинации может стать решающим фактором для производительности системы. Эксперимент, проведённый с двумя подходами — классическим ROW_NUMBER и отложенным соединением ( Deferred Join ) — показал, что даже архитектурно более совершенный метод не гарантирует победы без тонкой настройки СУБД. Исследование раскрывает, как правильная конфигурация памяти PostgreSQL перевесила преимущества Deferred Join и позволила ROW_NUMBER добиться превосходства на параллельной нагрузке . Пример использования нейросети для анализа

https://habr.com/ru/articles/975556/

#postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ #нейросеть #сезон_ии_в_разработке

Когда теория проигрывает практике: почему ROW_NUMBER() не стал королём пагинации PostgreSQL

Исследование сравнило два метода пагинации — ROW_NUMBER() и Deferred Join — под нагрузкой до 22 параллельных сессий. Прогноз нейросети предсказывал преимущество ROW_NUMBER() , но реальные тесты показали обратное: Deferred Join оказался на 29,3% быстрее, создавал на 70% меньше ожиданий и лучше масштабировался. Этот кейс демонстрирует, как теоретические оптимизации могут не учитывать реальные ограничения СУБД: работу с памятью, параллелизм и стоимость операций ввода-вывода.

https://habr.com/ru/articles/975266/

#сезон_ии_в_разработке #postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ

Сравниваем инструменты для нагрузочного тестирования

Нагрузочное тестирование давно перестало быть «дополнительной проверкой перед релизом» и стало частью инженерной культуры: без него сложно говорить о предсказуемости систем, зрелости инфраструктуры и реальной готовности продукта к росту. Инструментов для нагрузки сегодня много, но каждый по-своему влияет на процесс: где-то важна гибкость сценариев, где-то — масштабирование, где-то — интеграция в CI/CD. В этой статье разбираем ключевые решения, их сильные и слабые стороны и то, как они помогают увидеть систему такой, какой она будет под реальной боевой нагрузкой. Узнать детали

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/968668/

#apache_jmeter #нагрузочное_тестирование #devops #load_qa #производительность #масштабирование #DevOpsпрактики #стабильность_системы #ресурсоёмкость

«Работает — не трогай», но с YDB можно: испытания отказоустойчивости в боевых условиях

Как YDB разворачивается «в бою», что происходит при сбоях, как работает восстановление, как ведет себя кластер под нагрузкой, с какими сюрпризами столкнется команда, которая будет ее администрировать. Весь анализ — с фокусом на уменьшение операционных затрат и повышение надежности.

https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/974850/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=974850

#субд #тестирование #базы_знаний #ydb #отказоустойчивость #архитектура_систем #процессинг #нагрузочное_тестирование #ноды #кластер

«Работает — не трогай», но с YDB можно: испытания отказоустойчивости в боевых условиях

Как YDB разворачивается «в бою», что происходит при сбоях, как работает восстановление, как ведет себя кластер под нагрузкой, с какими сюрпризами столкнется команда, которая будет ее администрировать. Весь анализ — с фокусом на уменьшение операционных затрат и повышение надежности.

https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/974850/

#субд #тестирование #базы_знаний #ydb #отказоустойчивость #архитектура_систем #процессинг #нагрузочное_тестирование #ноды #кластер

Оптимизация пагинации в PostgreSQL: сравнительный анализ производительности методов выборки случайных данных

Для высоконагруженных систем выбор оптимального метода пагинации становится критически важным для производительности приложений. Данное исследование представляет собой сравнительный анализ трех основных подходов к пагинации в PostgreSQL при работе с таблицей в 15+ миллионов записей. Результаты не просто демонстрируют количественные различия в скорости выполнения запросов, но и раскрывают фундаментальные различия в использовании системных ресурсов, что позволяет принимать архитектурные решения на основе данных, а не предположений.

https://habr.com/ru/articles/974852/

#postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ

Пагинация в PostgreSQL: ROW_NUMBER убивает производительность

Эффективная пагинация — не просто удобство, а необходимость. Анализ нагрузочного тестирования, метрик системы и планов выполнения показывает, что выбор неправильного метода может замедлить приложение в 15 раз, создавая катастрофическую нагрузку на СУБД. Одни методы работают с молниеносной скоростью, а другие превращаются в «убийц производительности».

https://habr.com/ru/articles/974126/

#postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ