PG_EXPECTO — мониторинг производительности postgresql
Канал MAX @channel_pg_expecto в категории «Технологии»
Канал посвящён мониторингу производительности PostgreSQL и управлению рисками сбоев в условиях динамической нагрузки. В материалах обсуждаются адаптивные цепи Маркова, пороговые методы мониторинга и результаты нагрузочного тестирования для практических сценариев. Аудитория — администраторы баз данных и инженеры-разработчики, работающие с критичными сервисами. Контент направлен на внедрение надёжных методик стабильной эксплуатации систем.
Что понять по статистике
Аудитория канала — 5 подписчиков.
Средний охват поста за 30 дней — 26 просмотров, вовлечённость (ER) — 6.2%.
За последнюю неделю опубликовано 1 постов.
Вопросы о канале PG_EXPECTO
О чём канал PG_EXPECTO?
Канал посвящён мониторингу производительности PostgreSQL и управлению рисками сбоев в условиях динамической нагрузки. В материалах обсуждаются адаптивные цепи Маркова, пороговые методы мониторинга и результаты нагрузочного тестирования для практических сценариев. Аудитория — администраторы баз данных и инженеры-разработчики, работающие с критичными сервисами. Контент направлен на внедрение надёжных методик стабильной эксплуатации систем.
Сколько подписчиков у канала PG_EXPECTO?
На канал подписаны 5 человек, средний охват поста за 30 дней — 26 просмотров.
Последние посты канала PG_EXPECTO
- 10.09.2026 — PG_EXPECTO : Анализ отдельного SQL запроса по итогам нагрузочного тестирования. Часть 1 - Baseline Анализ проблемного запроса в тестовой нагрузке: оценка эффективности плана выполнения и статистики распределения данных. Выявление избыточного сканирования 17 000 страниц при низкой (2 просмотров)
- 20.08.2026 — Экспериментальное исследование прогностической способности марковской модели на синтетических данных, имитирующих нагрузку тестовой СУБД, с анализом временной динамики, калибровочных характеристик и чувствительности, а также оценкой полноты обнаружения инцидентов и рекомендациями (26 просмотров)
- 18.08.2026 — В рамках мониторинга производительности СУБД используется индикатор изменения профиля производительности (profile_change_indicator), который принимает значение true (сигнал) при обнаружении отклонения текущего профиля от эталонного и false при его отсутствии. 📋Задача – оценить, (31 просмотров)
- 13.08.2026 — Применение цепей Маркова для раннего прогнозирования инцидентов производительности СУБД PostgreSQL на основе многомерных профилей нагрузки и гистограмм состояний: экспериментальная оценка на синтетических данных тестового нагрузочного тестирования с интеграцией библиотеки пред-ин (38 просмотров)
- 13.08.2026 — Применение цепей Маркова для раннего прогнозирования инцидентов производительности СУБД PostgreSQL на основе многомерных профилей нагрузки и гистограмм состояний: экспериментальная оценка на синтетических данных тестового нагрузочного тестирования с интеграцией библиотеки пред-ин (34 просмотров)
- 17.07.2026 — PG_EXPECTO + MARKOV_CHAIN : Новая методика прогнозирования инцидентов PostgreSQL: практика внедрения (16.07.2026) Текущий статус экспериментов и промежуточный итог перед отпуском ❎Случай-1,5: 𝛼-ошибка, ложноположительное заключение ( индикатор изменился, но инцидент не произошел) (54 просмотров)
- 16.07.2026 — PG_EXPECTO + MARKOV_CHAIN : Новая методика прогнозирования инцидентов PostgreSQL: практика внедрения (15.07.2026) PG_EXPECTO + MARKOV_CHAIN : Новая методика прогнозирования инцидентов PostgreSQL: практика внедрения (15.07.2026) | Postgres DBA | Дзен (60 просмотров)
- 15.07.2026 — Практическое применение цепей Маркова для прогнозирования инцидентов производительности СУБД PostgreSQL В рамках проекта pg_expecto разработана и внедрена система прогнозирования риска возникновения инцидентов производительности на основе цепей Маркова. Реализация представляет со (63 просмотров)