ПАО «Вымпелком»
Копия кластера 10 ТБ за 6 часов
«Для внедрения MDM требовалась копия продуктового кластера объёмом 10 ТБ. С модулем Picodata (Уроборос) удалось получить её за 6 часов и поддерживать актуальность без нагрузки на основной контур».
Совместимость с PostgreSQL, Redis и Cassandra в едином контуре безопасности и эксплуатации.
Уже используете Redis или Cassandra? Сценарий миграции →
Единственный российский вендор, предлагающий совместимость с PostgreSQL, Redis и Cassandra
в рамках общей технологической платформы.
Движки хранения Picodata — MemTX и Vinyl — эволюция технологий, которые широко внедрены в финансовом, телекоммуникационном и ритейл секторах российского рынка: в большинстве банков из топ-10, у всех крупных операторов связи и ведущих розничных сетей.
ПАО «Вымпелком»
«Для внедрения MDM требовалась копия продуктового кластера объёмом 10 ТБ. С модулем Picodata (Уроборос) удалось получить её за 6 часов и поддерживать актуальность без нагрузки на основной контур».
Банк из топ-3
«Реализовали с Пикодатой модуль расчёта комиссий в контуре системы банковской тарификации. Архитектура решения соответствует требованиям распределённых систем, стабильна под нагрузкой. Компания зарекомендовала себя как надёжный подрядчик для высоконагруженных проектов, где важна скорость реакции и техническая экспертиза».
АО «ГНИВЦ»
«Наша компания использует СУБД Picodata для задач аналитической системы, реализующей риск-ориентированный подход к работе с налогоплательщиками. Мы предоставляем пользователям возможность анализировать взаимодействие между налогоплательщиками в виде графов, включая возможности графового поиска, выдерживая до 6000 запросов в секунду. Рекомендую СУБД "Picodata" как зрелое и надёжное решение с качественной инженерной поддержкой».
РСХБ.Цифра
«Внедрение Picodata с плагином Kirovets помогло нам решить задачу оперативного доступа к данным, которые нужны Рекомендательной платформе для персонализации клиентских предложений. Kirovets — это real-time-хранилище на базе СУБД Picodata, в котором мы объединяем данные из разных систем банка: ЕФР, АБС/ЦФТ, карточного процессинга, CDI и CRM. Отдельно хочется отметить команду Picodata — специалисты хорошо разобрались в нашей архитектуре и достаточно быстро справились с непростой интеграцией разнородных источников».
Производительность решений по обработке данных определяется не оборудованием или тюнингом, а архитектурой. Проприетарные СУБД, такие как SAP HANA, масштабируются только вертикально и требуют специализированного иностранного оборудования.
Picodata. Плагин Silver обрабатывает миллионы записей распределения затрат за 20 минут, что в десятки раз быстрее, чем SAP FSPER на SAP HANA.
Подробнее
PostgreSQL, MS SQL быстро достигают архитектурного потолка из-за конкуренции потоков за разделяемые ресурсы. Для обслуживания высоких нагрузок это требует непропорционально большого количества серверов.
Picodata. В открытом бенчмарке очереди сообщений СМЭВ на нагрузке 1 млн RPS миграция с PostgreSQL сократила потребление процессорных ядер в шесть раз (с 4760 до 770).
Подробнее
Иностранные вендоры Oracle, DataStax, ScyllaDB и Redis Enterprise покинули российский рынок. Федеральный закон 187-ФЗ предписывает использование российского ПО на объектах КИИ. В банковском секторе применяется ГОСТ Р 57580.
Picodata. Отечественный вендор с сертификатом ФСТЭК УД 4 и записью в РРПО (№2021680169). Поддержка PostgreSQL, Redis (Radix) и Cassandra (Sirin) заменяет иностранные СУБД прозрачно для прикладного слоя.
Подробнее
Приказ ФСТЭК №64 предписывает СУБД в критической инфраструктуре ролевую модель, аудит, шифрование, парольные политики, гарантированное удаление данных. В community-редакциях MongoDB, Redis и Cassandra этот набор отсутствует или ограничен.
Picodata. Сертификат ФСТЭК УД 4 подтверждает полноту функций безопасности. Сверх того: HTTPS, mTLS, SCRAM-SHA-256, LDAPS, аудит-журнал всех действий DBA. Фокус на безопасности присутствует во всех процессах разработки.
Подробнее
Типичный запрос крупного оператора связи: миллион запросов на чтение и запись в секунду с p99 < 10мс. При этом — горизонтальное масштабирование, катастрофоустойчивость, транзакции, корпоративный LDAP, асинхронная репликация между кластерами. На Picodata эти требования закрываются одним продуктом, что подтверждается существующей реализацией сервиса Unified Customer Profile у одного из операторов большой тройки: 60 ТБ данных в оперативной памяти под управлением кластера из 3000 процессорных ядер.
Подробнее
Для ведомств критична совместимость с существующим стеком, минимальные изменения при миграции и сертификация ФСТЭК для объектов КИИ. Radix обеспечивает полностью совместимую замену Redis: клиенты подключаются без изменений кода. Дополнительно Radix поддерживает внешний LDAP и multi-tenancy (объединение нескольких Redis-кластеров в одном кластере со встроенной ролью Sentinel в каждом узле).
Подробнее
Классический IIoT-стек (PostgreSQL + Cassandra + Redis) на open source требует трёх отдельных команд эксплуатации и пропорционального роста серверов при увеличении объёма телеметрии. Picodata закрывает все три сценария одним продуктом: PostgreSQL-ядро с плагинами Sirin (Cassandra) и Radix (Redis). В открытом бенчмарке Sirin обеспечивает в 8,9 раза больше точечных чтений относительно Apache Cassandra при сопоставимом процессорном бюджете.
Подробнее
Типовая задача крупного банка: витрины для ответов на запросы федеральных органов — сложные распределённые запросы с JOIN'ами, CTE и оконными функциями на таблицах в 300 млн — 1 млрд записей. Oracle Exadata, ранее стандартное решение для данной задачи, больше не поставляется в Россию. В одном из банков топ-3 Picodata увеличила пропускную способность витрин с 400 до 3000 бизнес-запросов в секунду на production-кластере из 800 процессорных ядер; Picodata включена в целевой стек банка.
Подробнее
Picodata — распределённая SQL-СУБД с shard-per-core архитектурой. Каждый процесс СУБД имеет собственный планировщик «зелёных потоков», приватную область памяти, файлы на диске и транзакционный журнал. Два оптимизатора SQL — кластерный и локальный — позволяют эффективно выполнить как распределённые, так и локальные запросы. Открытое API для расширений используется для реализации поддержки Redis, Cassandra и PostgreSQL.
Каждый процесс СУБД выполняется на одном процессорном ядре и обслуживает свой собственный сегмент данных. Отказоустойчивость реализована за счёт репликации и шардирования. Процессы кластера автоматически объединяются в группы мастер+реплики, а шардирование разбивает весь набор данных между несколькими такими группами: каждая группа реплик отвечает за свой поднабор (сегмент) данных. Сохранность данных обеспечивается локальным транзакционным журналом, и средствами репликации, которая может работать как в пределах одного ЦОДа, так и объединять несколько ЦОДов.
Ключевой особенностью исполнения SQL в Picodata является управление распределением данных по узлам (data placement). Связанные данные, например, клиент и все его заказы, хранятся рядом, на одном узле. Глобальные справочники, например, список магазинов, реплицируются на все узлы. Это снижает необходимость в пересылке данных для выполнения SQL, повышает общий параллелизм системы как в OLAP, так и OLTP сценариях. Транспилятор распределённого запроса разбивает его на локальные блоки исполнения, которые в дальнейшем транслируются в байт-код, локальный для одного узла.
Ядро Picodata расширяется плагинами на Rust, работающими на общем SQL-каталоге платформы. Radix реализует протокол Redis, Sirin — Cassandra CQL, Ouroboros — асинхронную кросс-кластерную репликацию (аналог Oracle GoldenGate), Silver — распределённые вычисления над графами (расчёт себестоимости, аналог SAP FSPER), Franz — чтение из Kafka. Новый домен или протокол добавляется плагином.
Ниже разбираем сценарии, в которых применение Picodata даёт объективный выигрыш.
| Ситуация | Picodata | PostgreSQL | Cassandra | Redis |
|---|---|---|---|---|
| Типовой CRUD до 10 ТБ, локальные транзакции | Избыточно* | Оптимально | Не подходит | Не подходит |
| Массовая запись time-series (IIoT, телеметрия) | Работает (Sirin) | Не подходит | Оптимально | Не подходит |
| Простой кэш горячих данных (key-value без ACID) | Работает (Radix) | Избыточно | Не подходит | Оптимально |
| Высоконагруженные очереди, сессионный store, real-time OLTP | Оптимально | Работает (до ~10K RPS) | Работает | Работает |
| Распределённый аналитический SQL в оперативной памяти | Оптимально | Не подходит | Не подходит | Не подходит |
| Критическая инфраструктура, сертификация ФСТЭК, 187-ФЗ | Оптимально | Работает (форк) | Не подходит | Не подходит |
* Picodata не заменяет универсальные СУБД. На нагрузках, помещающихся в один сервер, shared-memory СУБД (PostgreSQL) эффективнее и проще в эксплуатации, чем шардирование — сетевое взаимодействие между узлами имеет стоимость, которая не окупается на малых объёмах.
Запросить демонстрациюТиповой проект миграции с Redis или Cassandra занимает от 4 до 8 недель. Комплексное внедрение Picodata как платформы под высокую нагрузку занимает несколько месяцев и ведётся инженерами предпродажной поддержки или партнёрами-интеграторами.
Программа запуска в промышленную эксплуатацию: сайзинг, установка, 32 часа консультаций экспертов Picodata, семинар для администраторов, удостоверяющее письмо о готовности системы.
Возможность начать работу с продуктом сразу. Сборки для Astra Linux, РЕД ОС, Alt Linux, ROSA, RHEL, Ubuntu, Debian, Fedora и Docker.
Архитектура, установка, SQL-справочник, настройки, плагины, сценарии миграции. Для технической оценки продукта перед принятием решения.
Тема обращения:
Опишите задачу кратко. Ответ направит инженер предпродажной поддержки Picodata.
