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Aimé par Thomas Lamirault
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I'm excited to share my new open-source project: Kongvisor! What is Kongvisor? It's a terminal application (written in Go with the bubbletea…
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Aimé par Thomas Lamirault
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Introducing Chroma, our powerful colorblind simulation tool, now open to everyone! Once just an idea from Ubisoft India Studios’ QC team, Chroma…
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Aimé par Thomas Lamirault
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Starting my career at Ubisoft in 2015 was an unexpected opportunity, but one that I’m incredibly grateful for. From the very beginning, I felt lucky…
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Aimé par Thomas Lamirault
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Ubisoft is hiring in the platform team! If you're interested in learning more about this opportunity, don't hesitate to reach out to me.
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Partagé par Thomas Lamirault
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Interested in learning about the data pipelines architecture at BlaBlaCar? Check out my latest article on Medium!
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Aimé par Thomas Lamirault
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Taij Triki
🐘PostgreSQL : Stratégies de passage à l'échelle horizontale Le passage d’une instance PostgreSQL unique à une architecture distribuée devient nécessaire lorsque la croissance des données et du trafic sature les ressources d'un serveur unique. 1️⃣ Limites de la scalabilité verticale (Scaling Up) L'augmentation des ressources CPU et RAM finit par se heurter à des contraintes structurelles : ▫️Contention de verrous (Lock Contention) : Saturation des mécanismes de gestion des accès concurrents. ▫️Maintenance MVCC : Augmentation du coût du VACUUM sur des tables volumineuses. ▫️Disponibilité : Risque accru lors d'opérations de maintenance ou de reconstruction d'index sur des tables de plusieurs téraoctets. 2️⃣ Le Partitionnement Natif (Local) Avant la distribution physique, le partitionnement (par range, list ou hash) permet de segmenter logiquement une table sur une instance unique. ▫️Performance : Optimisation du query pruning (lecture des seules partitions concernées). ▫️Maintenance : Gestion facilitée du cycle de vie des données (ex: suppression de partitions anciennes via DROP plutôt que DELETE). ▫️Indexation : Réduction de la taille des arbres d'index, améliorant le taux de cache. 3️⃣ Le Sharding et la Distribution (Scaling Out) PostgreSQL ne proposant pas de sharding natif automatisé, deux approches principales permettent d'étendre les capacités au-delà d'un seul nœud : ▫️Extension Citus : Transforme PostgreSQL en un cluster distribué. Les données sont réparties sur plusieurs nœuds workers de manière transparente pour l'application. Solution adaptée aux workloads analytiques et aux architectures multi-tenants. ▫️Sharding Logique (Application-level) : Répartition de milliers de schémas sur des instances physiques distinctes. Cette méthode, utilisée notamment par Instagram, assure une isolation stricte : la défaillance d'un nœud n'impacte qu'un segment défini de l'infrastructure. ✳️ Conclusion Si PostgreSQL est initialement conçu comme une base de données monolithique, l'utilisation du partitionnement natif couplée à des extensions comme Citus ou à une logique de sharding applicatif permet de gérer des volumes de données très importants. #Architecture #SGBD #PostGreSQL #Resilience #SRE #Scalabilite #Scalability #Database #BDD #SclaingOut #ScalingUp