Transpilation et Autotuning avec PostgreSQL

L'équipe d'organisation est heureuse de vous convier pour une nouvelle soirée de présentations techniques autours de notre système de bases de données préféré : PostgreSQL. L'événement aura lieu le mercredi 13 mars dans les locaux Ippon Lille. Nous remercions chaleureusement Ippon pour l'accueil et la prise en charge de l'apéritif communautaire, et leur engagement dans la promotion de la technologie dans la métropole lilloise.

🏢 L'adresse : Ippon Technologies, 16 Pl. du Général de Gaulle, 59000 Lille
👉 Le programme
18:00 : Ouverture des portes
18:30 - 18:45 : Présentations des sponsors
18:45 - 20:30 : 2 présentations techniques
20:30 - 21:30 : Apéro communautaire 🍻

🎖️ Sponsors de l'événement

Ippon, c’est un cabinet de conseil et d'expertise organisé en communautés : Software Engineering, Cloud & DevOps, Data, Agilité, Modern Architecture, etc. Nous sommes convaincus que la tech est une source de progrès pour la Société. Nous accompagnons la transformation numérique des entreprises, en les aidant à concevoir leur stratégie et à déployer leur roadmap à l'échelle, afin de délivrer rapidement la valeur attendue.

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👨‍💻 Talk #1 Florent Jardin (DBA), Étienne Bersac (Senior developer) chez Dalibo
https://dalibo.com (45')
« Transpilation, d'un dialecte SQL à un autre »

La transition vers PostgreSQL est en plein essort. Alors qu'une large partie des nouveaux projets démarrent directement avec PostgreSQL, le marché francophone lutte encore pour porter ses parcs Oracle et SQL Server vers le système de bases de données relationnelles open-source le plus avancé au monde. Parmi les chantiers les plus coûteux, les équipes se confrontent à leur propre dette technique avec des pans entiers de leur application exprimés en langages embarqués, comme le PL/SQL d'Oracle ou le Transact-SQL de Microsoft.

Nous aborderons les méthodes et les outils open-source à notre disposition pour "transpiler" un dialecte SQL vers un autre, c'est-à-dire, convertir automatiquement et autant que possible, les requêtes SQL et les procédures stockées pour les rendre compatibles pour les analyseurs internes de PostgreSQL. Au cours de la présentation, nous mettrons en comparaison les résultats obtenus à l'aide d'expressions rationnelles (regexp) et de l'édition d'arbres syntaxiques (AST) permise par un transpileur.

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👨‍💻 Talk #2 Dr. Luigi Nardi (Fondateur et CEO)
https://www.dbtune.com (60')
« Les leçons de l'autotuning avec PostgreSQL »

Venez explorer le monde complexe de l'optimisation avec PostgreSQL, où ce système de gestion de bases de données revèle une multitude de paramètres de configuration qui gouvernent son fonctionnement. Avec l'évolution constante du système, le nombre croissant et la complexité de ces paramètres mettent en lumière l'importance de leurs configurations adaptées pour optimiser les performances d'une application et l'utilisation des ressources dans le Cloud.

Nous avons passé en revue les approches existantes, allant du processus méticuleux de réglage manuel impliquant une analyse experte de métriques tels que les temps de réponse des requêtes et l'utilisation des ressources, aux approches basées sur l'heuristique avec PGTune et PostgreSQL Configurator, qui offrent des solutions génériques. Cependant, un changement de paradigme émerge avec l'introduction récente de méthodes de tuning entièrement automatisées.

Adaptées à la fois à la charge de travail et aux ressources machine, ces méthodes innovantes exploitent l'apprentissage automatique (Machine Learning) pour personnaliser les stratégies d'optimisation en fonction des besoins spécifiques de l'utilisateur. En observant les indicateurs de performance, elles entraînent des modèles probabilistes pour identifier des configurations de paramètres qui offrent systématiquement des performances améliorées, élargissant le processus de tuning sur de nombreuses instances. Le réglage des paramètres piloté par l'apprentissage automatique ouvre une nouvelle pratique dans l'optimisation des paramètres de PostgreSQL, offrant une voie directe pour résoudre ce défi de longue date.

Nous partagerons les enseignements tirés du développement de DBtune, un cadre pour automatiser l'optimisation de PostgreSQL. Nous mettrons en évidence les défis et les avantages fondamentaux de transformer PostgreSQL en un système de gestion de base de données plus autonome. L'apprentissage automatique n'est pas la seule solution, mais une approche basée sur l'observation du réglage des paramètres qui offre la promesse d'améliorer les performances de la base de données, de réduire les coûts liés aux services Cloud et d'avoir un impact environnemental moindre. En particulier, nous établirons une connexion quantitative claire entre l'optimisation de la base de données et ces trois objectifs importants.