Четыре года назад многие были уверены, что вопрос импортозамещения систем управления базами данных (СУБД) в России решится достаточно быстро. На рынке существовала PostgreSQL — зрелая и широко распространенная открытая система управления базами данных общего назначения. Вокруг нее развились российские продукты, росла экспертиза, формировалась экосистема. Казалось, что для замены большинства зарубежных решений этого достаточно. Активно развивались решения на основе DuckDB, GreenplumDB (форк PostgreSQL) и ClickHouse, которые должны были закрыть нишу аналитики.

Во многом так и произошло. Однако попытки перевести на PostgreSQL наиболее крупные информационные системы показали, что существует сегмент задач, для которого обычной СУБД недостаточно. Речь идет о системах уровня банковских процессингов, АБС, антифрод-систем, телекома, биллинга, государственных платформ и промышленной аналитики в реальном времени.

Здесь миграция оказалась наиболее сложной. Проявился разрыв между универсальными СУБД на основе PostgreSQL и архитектурными требованиями корпоративного сегмента, который десятилетиями опирался на решения уровня Oracle Exadata, SAP HANA и IBM Netezza.

PostgreSQL и его коммерческие версии работают в рамках одного вычислительного узла. Его производительность можно увеличивать за счет вертикального масштабирования – более мощных процессоров, памяти и более быстрых накопителей, но рано или поздно наступает предел, когда дальнейший рост нагрузки требует уже не модернизации сервера, а изменения архитектуры системы.

Этот вызов многие годы оставался барьером для импортозамещения наиболее крупных корпоративных платформ. Отсутствовал отечественный продукт, способный предложить архитектуру уровня Oracle Exadata — с горизонтальным масштабированием, разделением вычислений и хранения данных, а также возможностью одновременно работать с транзакциями и аналитикой на едином наборе данных. В результате заказчики годами выбирали между доступными технологиями и вынужденным использованием зарубежных систем корпоративного класса (enterprise).

Для крупнейших корпоративных систем проблема всегда лежала глубже, чем совместимость приложений или перенос данных. Вопрос был в архитектуре. Oracle Exadata создавалась как специализированная машина баз данных (МБД), в которой программное обеспечение и аппаратная платформа работают как единое целое. Одним из ключевых принципов, реализованных в зарубежной МБД, является разделение вычислений и хранения данных. Это позволяет масштабировать каждую из подсистем независимо друг от друга и достигать максимальной экономической эффективности. Вкупе с лучшей в своем классе производительностью и универсальностью клиент получал законченный и зрелый продукт, прощающий многие ошибки со стороны разработки или эксплуатации.

За последние годы российский рынок научился создавать зрелые корпоративные СУБД. Машина баз данных Tantor XData открыла следующий шаг — создание платформы данных enterprise-класса. Речь идет не о еще одной PostgreSQL-СУБД, а о программно-аппаратном комплексе, реализующем архитектурные принципы, которые долгое время оставались доступны только в специализированных зарубежных решениях уровня Oracle Exadata или облачных СУБД от Amazon или Google.

Tantor XData Gen3 от «Тантор Лабс» реализует в российской экосистеме ключевые архитектурные принципы, благодаря которым Oracle Exadata стала эталоном для высоконагруженных корпоративных систем:

• Независимое масштабирование вычислений и хранения (Compute / Storage Separation)
• Параллельная обработка транзакций и аналитики на едином хранилище (гибридная транзакционно-аналитическая обработка, Hybrid Transactional/Analytical Processing, HTAP)
• Использование RDMA-сети для организации работы кластера

При этом сохраняется 100% совместимость с PostgreSQL, расширениями и бизнес-приложениями, включая 1С.

Как способ масштабирования часто упоминают шардинг, и он лежит в основе многих нереляционных СУБД, однако, для традиционных реляционных СУБД, которые создавались как монолитные, он не всегда подходит, поскольку он дробит систему на набор независимых узлов и делает аналитические запросы по распределенным данным либо крайне сложными, либо экономически неоправданными.

В основе архитектуры Oracle Exadata лежит другой принцип: вычисления и хранение должны масштабироваться независимо друг от друга. Именно он стал одним из факторов успеха Exadata, и теперь этот принцип впервые реализован в российском решении.

В МБД Tantor XData Gen3 вычислительные узлы и узлы хранения физически разделены и связаны высокоскоростным прямым доступом к памяти (Remote Direct Memory Access, RDMA). Это обеспечивает передачу данных с минимальными задержками и производительность удаленного доступа, сопоставимую с локальными накопителями.

Если бизнесу требуется больше вычислительной мощности – добавляются вычислительные ресурсы. Если растет объем данных – масштабируется хранилище. Система масштабирует только те компоненты, которые действительно являются узким местом. Как оказалось, эта архитектура очень подходит под AI-нагрузки и активно набирает популярность в современных СУБД во всём мире.

Большинство критически важных бизнес-систем работают со смешанными нагрузками. Банковская АБС одновременно проводит платежи и выполняет риск-анализ, а промышленная система обрабатывает телеметрию и строит прогнозные модели.

Бизнесу нужны не копии данных для аналитики, а актуальное состояние системы в момент принятия решения. Поэтому корпоративный сегмент (Enterprise) исторически опирался на единую платформу данных вместо набора разрозненных систем.

Архитектуры класса «PostgreSQL + аналитический движок» ускоряют аналитику, но сохраняют ключевую проблему — существование двух независимых контуров данных. Именно поэтому крупнейшие организации стремятся к HTAP-платформам, в которых транзакции и аналитика работают на одних данных.

В Tantor XData Gen3 реализована единая модель работы с данными внутри PostgreSQL-совместимой архитектуры, без вынесения аналитики во внешние контуры и без потери совместимости с приложениями.

Бизнесу нужны не когда-либо ранее записанные в копию для аналитики данные, а актуальное состояние системы в момент принятия решения. Архитектуры класса «PostgreSQL + аналитический движок» решают задачу ускорения аналитики, но не устраняют главный источник сложности — существование двух независимых контуров данных. Именно поэтому крупнейшие организации стремились отказаться от разрозненных ландшафтов данных в пользу полноценного HTAP, то есть единой платформы, способной одновременно выполнять и транзакционную обработку, и сложную аналитику.

Вадим Яценко

генеральный директор «Тантор Лабс»

Производительность Tantor XData Gen3 проверялась на трех типах нагрузки: OLTP, OLAP и HTAP. В транзакционных тестах система показала 250 тыс. TPS в TPC-B при 1000 подключениях и размере базы 1 ТБ. В тестах TPC-C для 50–1000 подключений средний результат составил 1,5 млн NOPM, пиковый – 2,6 млн NOPM (размер БД также 1 ТБ). Этот показатель оказался выше результатов Oracle Exadata X8M и X9M на аналогичном тесте.

Архитектура с разделенными вычислительными узлами и хранилищем и высокоскоростной внутренней сетью RDMA позволяет эффективно использовать реплики для чтения данных. Аналитические запросы могут выполняться одновременно на нескольких RO-узлах, что значительно уменьшает время их обработки. При этом создание нескольких копий данных не требуется - XData Gen3 объединяет OLTP и OLAP в едином HTAP-контуре.

Развитие производительности на этом не заканчивается. В 2026–2027 годах планируется усилить OLAP-составляющую за счет колоночного хранения IceCube, собственного конвейера, планировщика и исполнителя, а также новых возможностей PX/ePQ — улучшенной балансировки нагрузки, Smart Scan и Predicate Transfer. Для OLTP продолжится развитие Polar Proxy и Transaction Splitting. Другие направления — развитие Tantor XData Gen3 для ИИ-сценариев и развитие XDP для более эффективной работы c горячими страницами данных и уменьшения трафика WAL.

Новая МБД ориентирована на системы с самыми высокими требованиями к производительности, надежности и масштабируемости, позволяет замещать Oracle Exadata в высоконагруженных системах и использовать как БД для самых «тяжелых» корпоративных систем планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP) от «1С» при миграции с Microsoft SQL.

Tantor XData позволяет развернуть собственное облако DBaaS непосредственно в дата-центре заказчика (on-premise). Для российского бизнеса это возможность пользоваться преимуществами облачной модели, сохраняя контроль над инфраструктурой и данными и не ставя критические системы в зависимость от внешнего провайдера.

Решение позволяет предоставлять множество экземпляров СУБД с изоляцией ресурсов, централизованно управлять ими и интегрировать инфраструктуру в корпоративный ИТ-ландшафт через API. «Тантор Лабс» готова поставить решение под ключ: доставить стойку в дата-центр заказчика, развернуть инфраструктуру и подключить её к существующим системам.

В состав экосистемы входит Платформа Tantor с продвинутым AI-мониторингом, который анализирует состояние экземпляров СУБД, выявляет потенциальные проблемы и формирует рекомендации. Это помогает автоматизировать рутинные операции и масштабировать инфраструктуру без пропорционального увеличения нагрузки на DBA, меняя экономику эксплуатации баз данных.

Помимо размещения в собственном ЦОДе, Tantor XData доступна в облаке Astra Cloud. Таким образом, заказчики могут выбирать модель размещения под свои требования, сохраняя доступ к технологиям Tantor XData.

Опыт крупнейших корпоративных систем показал: ограничения российского рынка СУБД определяются архитектурой. Попытки масштабировать PostgreSQL, добавляя внешние аналитические движки или распределяя нагрузку через шардинг, не меняют этой ситуации. Они лишь усложняют систему, создавая дополнительные контуры данных, механизмы синхронизации и новые источники задержек. В результате вместо единой платформы организации получают распределенный набор систем, где значительная часть ресурсов уходит не на обработку данных, а на поддержание их согласованности.

Поэтому в корпоративном сегменте (enterprise) есть запрос не на очередную СУБД, а на платформу другого класса, способную объединить транзакционную и аналитическую нагрузку в рамках единой архитектуры и масштабироваться по принципу раздельного роста вычислений и хранения. С учетом повсеместного внедрения AI, эта задача все более актуальна, а архитектурный подход разделения вычислений и хранения становится «золотым стандартом».

Машина баз данных Tantor XData Gen3 от «Тантор Лабс» — не развитие PostgreSQL и не попытка его расширения, а реализация архитектуры по тем же принципам, которые на протяжении многих лет определяли стандарты Oracle Exadata в крупнейших корпоративных инфраструктурах, с адаптацией под современные реалии века искусственного интеллекта.