На уроке разберем современный подход к наблюдаемости PostgreSQL в микросервисной архитектуре.

Покажем, как построить полноценную систему observability, которая позволяет проследить путь запроса от API до конкретного SQL-запроса в базе данных. Настроим автоматическую трассировку, научимся коррелировать метрики с трейсами и быстро находить узкие места в производительности.
Что разберем на уроке:
- Настройку distributed tracing для PostgreSQL с помощью OpenTelemetry и автоматическое добавление контекста в SQL-запросы
- Построение end-to-end observability: как связать HTTP-запрос, бизнес-логику и конкретный EXPLAIN ANALYZE в единый трейс
- Практический кейс: находим причину деградации производительности API через анализ трейсов и метрик PostgreSQL
Кому будет интересно:
- DevOps и SRE инженерам, которые хотят построить современную систему мониторинга для PostgreSQL
- Backend-разработчикам, работающим с микросервисами и PostgreSQL, которым важно понимать производительность всего стека
- DBA, которые хотят выйти за рамки классического мониторинга и внедрить observability-практики
Устали гадать, почему тормозит API? Покажем, как построить систему, которая автоматически проследит путь от медленного HTTP-запроса до проблемного SQL в PostgreSQL — с точностью до миллисекунды и конкретной строки кода.
«PostgreSQL. Advanced» https://otus.pw/ssy8/ Преподаватель: Дмитрий Золотов - Fluutter Devloper в Yandex
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/lGfu/ Следите за новостями проекта:
- Telegram: https://t.me/Otusjava - ВКонтакте: https://otus.pw/850t - LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ - Хабр: https://otus.pw/S0nM/ #курсыИТ #IT #ITобразование #курсыIT #ИТкурсы #ITкурсы #ИТобразование #ИТ #программирование #информационныетехнологии