Настройка Paperclip с PostgreSQL для продакшен-среды
Продакшен PostgreSQL для Paperclip — не дефолтная конфигурация. Оркестрация AI-агентов генерирует большой объём записей: каждое действие агента, каждый LLM-вызов, каждый результат задачи — всё пишется в БД. Правильная настройка критична для производительности и надёжности.
PostgreSQL конфигурация
Performance tuning:
shared_buffers = 25% RAM, effective_cache_size = 75% RAM, work_mem под complex queries, wal_buffers для write-heavy нагрузки. max_connections через PgBouncer connection pooling.
Indexes: Анализ Paperclip schema → составные индексы на часто используемые запросы (agent_id + created_at, organization_id + status). Partial indexes для активных задач.
Partitioning: Таблица агентских логов партиционируется по дате (RANGE partitioning). Retention policy: автоматическое архивирование и очистка старых партиций.
Replication: Streaming replication на replica для read-heavy query offloading и failover. pg_auto_failover или Patroni для автоматического переключения.
Backups: pg_basebackup + WAL archiving в S3 (pgBackRest). Point-in-time recovery до любой секунды. RTO: <1 час, RPO: <1 минута.
Мониторинг
pg_stat_statements для slow query analysis. Prometheus postgres_exporter + Grafana dashboard. Алерты: bloat, long-running queries, replication lag, connection pool exhaustion.