Analizując ustawienia stosowane przez największych dostawców chmury publicznej Microsoft Azure Database for MySQL oraz Amazon Relational Database Service (RDS), w poprzednim artykule opisaliśmy optymalną konfigurację MySQL. Tym razem na warsztat bierzemy bazę danych PostgreSQL.

Czerwiec 2019, Mariusz Ferdyn

Z infrastruktury jako kodu (IaaC, Infrastructure as a Code) korzystają już inżynierowie systemów i administratorzy. Teraz, oprócz zarządzania konfiguracją serwerów i ich usług (za pomocą Ansible lub Puppet), jesteśmy w stanie zestawić całą sieć w chmurze, zanim uruchomimy jakiekolwiek serwery. Proces, jeśli dobrze zaplanowany i wdrożony, jest powtarzalny i przewidywalny. Dzięki temu możemy tak samo przygotować infrastrukturę dla różnych środowisk.

Czerwiec 2019, Grzegorz Adamowicz

Wbrew coraz powszechniejszej opinii systemy bazodanowe nie są jedynie repozytorium do przechowywania danych – w znakomitej większości przypadków są to skomplikowane byty o złożonym systemie operacyjnym. Baza danych Oracle nie tylko nie jest tu wyjątkiem, ale wręcz wyróżnia się ogromem opcji i możliwościami parametryzacji. Nietrudno więc o dużą liczbę półprawd, mitów i uogólnień, które znajdują się w internecie.

Czerwiec 2019, Kamil Stawiarski

DSC jako platforma opiera się głównie na kodzie napisanym w PowerShellu. Kod ten można tworzyć na dwa sposoby – używając zasobów skryptowych lub klas. Od początku swego istnienia DSC wspiera zasoby skryptowe, które są w gruncie rzeczy modułami PowerShella wzbogaconymi o plik opisujący schemat zasobu (wykorzystuje on język Management Object Format – MOF). Od wersji piątej PowerShella zasoby możemy definiować jako klasy z odpowiednim atrybutem, dzięki czemu można uzyskać taki sam poziom ustrukturyzowania zasobu, jaki gwarantuje schemat w pliku MOF.

Maj 2019, Bartosz Bielawski

Kontenery początkowo były osiągalne wyłącznie dla systemów Linux, ale od czasu konferencji Microsoft Build 2016 użytkownicy Windows 10 oraz Windows Server 2016 mogą korzystać z kontenerów zarówno linuksowych, jak i natywnych windowsowych. W tym artykule postaramy się wyjaśnić, jak zacząć używać kontenerów, nie będąc programistą.

Maj 2019, Mariusz Ferdyn

Serwery baz danych są na tyle skomplikowanymi programami, że nawet zdefiniowanie wartości brzegowych i analiza zależności między wartościami poszczególnych liczników wydajności nie zawsze pozwalają zidentyfikować przyczyny problemów wydajnościowych. Dlatego w tej części uzupełnimy naszą analizę o informacje zgłaszane przez sam serwer SQL.

Kwiecień 2019, Marcin Szeliga

W trakcie naprawiania lub poprawiania wydajności działania MySQL można zauważyć, że administratorzy często używają podczas wdrożenia podstawowego polecenia yum install mysql i zapominają o sprawie. Przy takim podejściu nie ma co się później dziwić, że wydajność działania bazy danych nie jest na najwyższym poziomie.

Marzec 2019, Mariusz Ferdyn

Poniżej przedstawiamy, w jaki sposób zbudować pamięć masową przy wykorzystaniu usługi Novell Storage Services (NSS), pracującej pod kontrolą systemu operacyjnego Micro Focus Open Enterprise Server 2018, która definiowana jest i konfigurowana na stacji roboczej za pomocą webowej aplikacji Micro Focus iManager.

Marzec 2019, Zygmunt Bok

W poprzedniej części opisano metodę zbierania danych o wydajności serwerów przy użyciu systemowego monitora wydajności oraz przedstawiono sposób wygenerowania testowego obciążenia serwera SQL za pomocą darmowego narzędzia HammerDB. W tej części przeanalizujemy zebrane dane o wydajności serwera i utworzymy kilka ułatwiających ich interpretację raportów.  

Marzec 2019, Marcin Szeliga

Zapewnienie wydajnego działania serwerów jest jednym z najważniejszych obowiązków administratorów baz danych. Mimo to niewielu administratorów zbiera i analizuje dane dotyczące wydajności. Część z nich uważa, że monitorowanie i optymalizacja wydajności są zbyt skomplikowane, a reszta nie ma na to czasu, pochłonięta codziennymi obwiązkami.

Luty 2019, Marcin Szeliga