Вопрос спикеру

Вот уже лет семь прошло, как постгрес дал свой неожиданный ответ миру NoSQL, научившись быстро и эффективно работать со слабоструктурированными данными в формате JSON. Это произвело столь сильный эффект, что в стандарт SQL'2016 была включена поддержка JSON, и теперь это обязательно для любых уважающих себя реляционных СУБД. Однако постгрес остаётся лидером и законодателем мод в этой области.
Я расскажу о различных паттернах использования JSON и о средствах для работы с ним, предоставляемых PostgreSQL.

В последние годы появляется все больше новых систем хранения данных, например, NoSQL, колоночные или графовые базы данных, InMemory и другие решения. Все они направлены на решение определенного класса задач, связанных с отказоустойчивостью, распределенной обработкой данных и/или производительностью. И в мире систем хранения и обработки данных появился еще один тип баз данных, который пытается повысить производительность обработки аналитических тяжелых запросов за счет использования GPU.

В своем докладе я расскажу про то, как устроены такие базы, как выполняются классические алгоритмы на GPU, в каких случаях есть смысл их использовать. В частности, в докладе будут освещены темы:
- принцип работы GPU;
- алгоритмы обработки данных на GPU и сравнение производительности с CPU;
- как GPU может помочь базам данных ускорить выполнение аналитических запросов;
- примеры реализаций баз данных на GPU;
- сравнение производительности Clickhouse и OmniSci;
- OmniSci и машинное обучение;
- отказоустойчивость, нагрузка, распределенная обработка данных;
- критерии выбора решений на GPU;
- где и как попробовать.