Каждый DBA знает, как раздражает необходимость постоянно настраивать отдельные инструменты для мониторинга, резервного копирования и анализа производительности. Ручное изучение логов, анализ показателей и постоянное переключение между утилитами тратят время, которое можно было бы использовать на оптимизацию инфраструктуры или решение стратегических задач. 

Чтобы облегчить работу DBA, мы создали PPEM (Postgres Pro Enterprise Manager), который решает проблему администрирования и мониторинга СУБД, предоставляя единую платформу, способную автоматизировать самые сложные задачи и снизить порог входа в администрирование.

Как РРЕМ централизует управление экземплярами Postgres Pro/PostgreSQL и помогает DBA

Администраторы баз данных часто сталкиваются с необходимостью комбинировать множество инструментов: pgAdmin для администрирования, pg_probackup для резервного копирования, Zabbix для мониторинга и кастомные скрипты для анализа производительности.

Каждый из них требует отдельной настройки, что превращает рабочий процесс в череду ручных операций.

PPEM решает проблему, заменяя разрозненные утилиты единой платформой:

• централизованное управление кластерами через веб-интерфейс — без переключения между pgAdmin или psql;

• автоматизацию резервного копирования по расписанию;

• встроенный мониторинг, визуализация метрик (CPU, репликация, блокировки);

• интеграцию с pg_query_state, pgpro_stats или pg_stat_statements для анализа проблемных запросов.

Порог входа в администрирование Postgres Pro с PPEM ниже. Специалисты, имеющие опыт работы с другими СУБД, могут «въехать в это дело» быстрее — интерфейс интуитивен, а рутина автоматизирована. Например, настройка мониторинга реплик или поиск «тяжёлых» запросов занимает минуты, а не часы ручного копания в pg_stat_statements.

Примеры задач, которые упрощает РРЕМ:

• бэкапы — настройка правил занимает минуты;

• контроль репликации — система показывает состояние потоковой репликации на экране;

• анализ запросов — визуализируется прогресс выполнения медленных операций.

DBA переключаются на задачи, которые напрямую влияют на бизнес: оптимизацию запросов, настройку отказоустойчивости. PPEM не заменяет экспертизу, но позволяет «не изобретать велосипед» там, где можно довериться автоматике. 

Впрочем, помимо визуализации метрик, DBA получает инструмент по анализу исторической картины производительности СУБД. 

Как PPEM выявляет скрытые проблемы

pgpro_stats, pg_stat_statements или pg_query_state — популярные инструменты, которые накапливают основные метрики или показывают текущее состояние, но не сохраняют историю, а без неё найти причину «вчерашнего» тормоза всей системы почти невозможно. 

Представьте: бизнес жалуется, что неделю назад отчёты генерировались вдвое дольше. Без PPEM придется рыться в логах, которые уже перезаписались, или гадать на кофейной гуще.

Где «спотыкается» классическая диагностика:

• долгие запросы без контекста. pgpro_stats или pg_stat_statements покажет, что запрос «тяжелый», но это накопительная статистика, по ней невозможно понять, как запрос работал в определённом периоде времени;

• проблемы в прошлом. Без исторических данных нельзя отследить деградацию производительности;

• сравнительный анализ. Без PPEM админ вручную сопоставляет метрики. С pgpro_pwr строит дифференциальные отчеты за пару кликов, как в примере с банком.

PPEM c pgpro_pwr регулярно сохраняет «снимки» производительности за любой период, позволяя анализировать «далекое» прошлое. 

Если изменение цен в продуктовом ретейле внезапно начало занимать три часа вместо одного, то PPEM благодаря pgpro_pwr сформирует диагностические отчёты за выбранные периоды в прошлом, сравнит «нормальные» и «проблемные» дни и сможет найти первопричину — например запрос, производительность которого сильно «деградировала». Без исторического контекста это вряд ли возможно обнаружить. 

Почему PPEM — не просто «ещё один инструмент»:

• AutoDiscovery сам находит базы на серверах, даже если вы не помните, где они развернуты;

• интеграция с OpenTelemetry — агент собирает метрики и логи ОС и СУБД и позволяет публиковать их как в РРЕМ, так и в Prometheus / Elastic Search, таким образом можно дополнительно использовать и эти популярные инструменты + Grafana;

• визуализация «на лету». Тут всё просто: «Выделил мышкой проблемный период на графике — получил готовый отчёт».

Без PPEM админу приходится вручную анализировать логи, смотреть pgpro_stat_statements, другую статистику — искать иголку в стоге сена. PPEM серьезно прокачивает удобство анализа. Вместо того чтобы вручную разбираться, почему база начала тормозить, можно просто открыть pgpro_ pwr и увидеть подробный отчёт с полной картиной произошедшего без разбора логов.

Особенно актуально для критичных систем, например, для финтеха, трейдинговых платформ и банков, где каждая секунда простоя — это потеря денег и потенциальные репутационные проблемы.

PPEM в эпоху Go, OpenTelemetry и многопоточности 

Когда речь заходит о корпоративных инструментах вроде PPEM, «удобно» — это только половина дела. Главное — чтобы система не подвела под нагрузкой, масштабировалась без танцев с бубном и не требовала костылей для работы на разных ОС. 

Агенты PPEM собирают данные с целевых экземпляров PostgreSQL через SQL-запросы к системным представлениям, например pg_stat_*, которые предоставляют информацию о состоянии баз данных, запросов и производительности.

Они также могут читать логи сервера и использовать API Postgres Pro для получения более детализированных данных. PPEM формирует полную картину работы системы, включая выявление медленных запросов, блокировок и анализ использования ресурсов.

Сбор метрик теперь вынесен в отдельный агент на базе OpenTelemetry, интеграция с Grafana или Elastic Search стала почти элементарной. А управляющий агент отвечает только за выполнение задач — так система не захлебнется, даже если мониторит сотни баз.

Администраторы могут фильтровать метрики, которые считают важными, и игнорировать те, что не относятся к текущим задачам. Например, можно настроить частоту запросов к целевым экземплярам: снизить её в периоды пиковой активности и увеличить в более спокойные моменты для детального анализа. 

PPEM позволяет не только собирать данные, но и делать это с минимальным воздействием на производительность сервера. 

Изначально PPEM писали на Python — это ускорило старт, но со временем стало ясно: для enterprise-решения нужен более прочный «фундамент». Раньше агенты PPEM зависели от версий Python и кучи библиотек. Если в системе не было нужной версии — начинался ад с зависимостями. 

С переходом на Golang эти проблемы ушли в прошлое. Теперь PPEM — это бинарники «из коробки»: один файл для сервера, один для агента и конфиг. Никаких лишних пакетов, никаких версионных конфликтов. 

Это особенно критично для крупных компаний, где админы не могут позволить себе тратить дни на настройку окружения. Теперь PPEM работает «как часы» даже на специфичных сборках ОС. 

Для DBA, которые разворачивают систему на десятках серверов с разными дистрибутивами, Linux — плюс. Но дело не только в удобстве установки. Golang дал PPEM «мускулы» для работы с большими ландшафтами. Многопоточность, эффективное управление памятью — теперь можно работать с самыми высоконагруженными инсталляциями. 

В любом случае PPEM остается монолитным приложением. Мы не требуем контейнерной инфраструктуры для его установки. А переход на Go позволяет гипотетически задействовать большее число агентов и работать уже с целевыми серверами и системами. И если сертификация с Python де-юре невозможна не сегодня — с Go проблема решена. 

Пресеты для ускорения настройки

В прошлом приходилось вручную редактировать конфиг. PPEM упрощает этот процесс до нескольких кликов: пресеты уже содержат проверенные шаблоны для 1С и OLTP, исключая необходимость возиться с postgresql.conf. Более того, эти настройки можно применить даже к базе, которая уже функционирует, что позволяет избежать полного пересоздания инстанса.

PPEM специально оптимизирован для работы с разветвлёнными инфраструктурами. Если у вас есть десятки баз, разбросанных по разным серверам, их можно подключить к единой консоли, легко отфильтровать их экземпляры по тегам (например, «Бухгалтерия» или «CRM») и управлять ими как единым целым.

Наконец, пресеты под 1С – это не просто настройки «из коробки». PPEM автоматически оптимизирует конфигурацию экземпляра для типовых сценариев 1С, уменьшая блокировки, настраивая эффективное использование временных таблиц и корректируя параметры памяти под конкретные нагрузки.

А что насчет будущего?

Планы развития PPEM звучат амбициозно, но прагматично. В ближайших релизах:

• полная интеграция с BiHA и Shardman для управления отказоустойчивыми и шардированными кластерами в следующих версиях;

• поддержка кастомных SQL-метрик; 

• профилирование ожиданий для отдельных запросов;

• управление расширениями в СУБД;

• более удобный сводный дашборд — Центр оперативного контроля;

• продвинутая система уведомлений и триггеров;

• интеграция с инструментами контроля планов запросов: pgpro_multiplan, AQO, AQE; 

• английский интерфейс.

Ну и самое приятное. Для всех владельцев СУБД Postgres Pro сам Postgres Pro Enterprise Manager доступен бесплатно.

Бонус: Как выглядит день DBA с PPEM?

Рабочий день администратора баз данных с PPEM — это не бесконечные скрипты и ручные проверки, а четкий процесс, где каждый этап оптимизирован. 

9:00 Подключение новых баз через AutoDiscovery или распределение ролей. DBA получает запрос на подключение базы, развернутой на новом сервере. Вместо ручного поиска путей и портов он использует автодискавери PPEM. Агент автоматически обнаруживает экземпляры PostgreSQL, даже если они установлены в нестандартных местах. 

Добавление пользователей или изменение прав для десятков кластеров занимает 10 минут вместо дня. Ролевая модель PPEM позволяет гибко настраивать права: админы видят все кластеры; разработчики — только свои базы; аудиторы — доступны отчёты, но запрещены изменения. В будущем будут доступны кастомные роли. 

10:00 Пьет чай

11:00 Мониторинг и диагностика. Но в дашбордах PPEM DBA видит «зубцы» на графиках нагрузки — признаки потенциальных проблем. Выделяет проблемный интервал мышкой и мгновенно получает отчет от pgpro_pwr. PPEM сравнит данные с прошлыми успешными запусками и выявит блокировки из-за нового триггера.

12:00 Пьет чай

13:00 Резервное копирование и восстановление. Но настройка бэкапов занимает минуты: выбираются базы, тип (полный/инкрементальный), расписание. PPEM сам проверяет целостность и шлет уведомления при сбоях.

14:00 Пьет чай

15:00 Обслуживание БД. Но задачи VACUUM и ANALYZE выполняются автоматически. PPEM запускает их в периоды низкой нагрузки, чтобы не мешать работе системы. Для критичных баз можно назначить пресеты (например, «Под 1С»), оптимизирующие настройки одним кликом.

16:00 Пьет чай

17:00 Анализ исторических данных. Но когда бизнес сообщает о проблеме недельной давности, DBA загружает срезы pgpro_pwr за нужный период. PPEM строит дифференциальный отчет, показывая, какие запросы вызвали деградацию. 

PPEM не просто упрощает работу — он меняет роль DBA. Вместо «технаря», погрязшего в рутине, администратор может фокусироваться на более творческих задачах для оптимизации инфраструктуры СУБД, предотвращения возможных сбоев и проблем.