PG_EXPECTO — мониторинг производительности postgresql

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 3 человек, средний охват поста за 30 дней — 47 просмотров.

Последние посты канала PG_EXPECTO

• 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) (25 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 (31 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 (35 просмотров)
• 15.07.2026 — Гипотеза Превышение значения JS-дивергенции выше 0.4 при одновременном превышении Прогноза риска свыше 0.6 может служить оповещением о переходе СУБД в прединцидентное состояние MARKOV_CHAIN 14.8 : Тестирования сравнения JS-дивергенции на продуктивной СУБД | Postgres DBA | Дзен (36 просмотров)
• 14.07.2026 — Аналитическая записка по результатам мониторинга производительности СУБД PostgreSQL за 13–14 июля 2026 г. Визуализация динамики производительности СУБД на основе марковской модели: цветовая пульсация отражает переходы между состояниями нагрузки, а вспышки сигнализируют о критичес (42 просмотров)
• 14.07.2026 — Иллюстрация применения метода сравнения профилей производительности СУБД PostgreSQL , с использованием цепи Маркова, на продуктивной СУБД PostgreSQL. https://dzen.ru/a/alXJoaD-Gg5E2ax1 (42 просмотров)
• 12.07.2026 — Экспериментальное исследование прогностической ценности метода сравнения профилей производительности СУБД на основе анализа цепей Маркова и JS-дивергенции в задаче раннего обнаружения инцидентов (на примере 24-часового окна мониторинга) Проведённый эксперимент позволяет говорить (46 просмотров)
• 11.07.2026 — Сводный аналитический отчет по сравнению версий 14.3 и 14.4 профильных функций - "Остановите инцидент до того, как он остановит вас — новая формула мониторинга PostgreSQL". Проведённое сопоставление версий 14.3 и 14.4 однозначно демонстрирует, что переход к асимметричным буферам (54 просмотров)