Virtual-Memory-Verhalten einer PostgreSQL-Workload bei einem Wiener SaaS messen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sammle 48 Stunden Virtual-Memory-Metriken auf einem der Datenbankserver mit 'vmstat', 'sar' und 'pmap' während realer Produktionslast (Replikat-Modus, nicht Primary). Identifiziere die Page-Fault-Spitzen und korreliere sie mit Applikations-Latenz. Bewerte drei Konfigurations-Hebel: vm.swappiness senken, Transparent Huge Pages deaktivieren für PostgreSQL, explizite Huge Pages für den Shared Buffer Pool. Implementiere die Empfehlungen auf einem zweiten Replikat und vergleiche 48 Stunden Daten. Abgaben: Mess-Bericht, Korrelations-Analyse, Konfigurations-Vorschlag mit Sicherheits-Argumenten, 6-seitiges Optimierungs-Memo.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Virtual-Memory-Konfiguration eliminiert die Page-Fault-Spikes auf einem PostgreSQL-Server unter realer SaaS-Last?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Virtual-Memory-Verhalten unter realer Last messen und interpretieren
- Page-Faults, Swap und Huge Pages für eine reale Anwendung tunen
- Konfigurations-Empfehlungen sicherheits- und performance-bewusst aussprechen
- Mess-Setups so dokumentieren, dass das Ops-Team sie reproduziert
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Backend-Ingenieur:in
Backend-Ingenieur:innen mit Verständnis für Virtual Memory schreiben langlebigen, performanten Server-Code.
Dieses Projekt schärft
- virtual-memory
- performance-profiling
- documentation
Noch eine Sache