• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Mantener un sistema de alta disponibilidad con PostgreSQL y repmgr

diciembre 1, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En la entrada de la semana pasada se explicaron los pasos necesarios para la instalación y configuración de un sistema de alta disponibilidad en PostgreSQL con repmgr. Para lo que se emplearon dos máquinas virtuales con Rocky Linux 9. En esta publicación se va a usar el clúster para ver cómo mantener un sistema de alta disponibilidad con PostgreSQL y comprobar que este funciona de forma correcta.

Comprobar el estado de las máquinas en el clúster

Una de las primeras tareas que se deben hacer una vez configurado el sistema de alta disponibilidad es comprobar el estado del clúster para comprobar que las máquinas se han sido agregadas de forma correcta. Lo que se puede comprobar en la tabla nodes de la base de datos repmgr. Para lo que se puede ejecutar la consulta SELECT * FROM repmgr.nodes; en la terminal con psql o en una máquina cliente con pgAdmin. En la siguiente captura de pantalla se puede ver el resultado de esta consulta en el clúster de ejemplo.

En este caso se pueden ver el clúster contiene los dos nodos que se habían registrado la semana pasada. Ambos nodos están activos como se puede ver en la columna active. El nodo que se ha denominado nodo2 su archivo repmgt.conf es la base de datos que está funcionando como réplica (la columna type tiene el valor standby). Por otro lado, node1 es la base de datos primaria.

Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

Creación de una nueva base de datos de prueba

Ahora se puede crear una base de datos de prueba para comprobar que el sistema funciona y replica los datos de forma correcta. Para ello se debe seleccionar la base de datos que esté funcionando como maestra, ya que la réplica solamente funciona en modo lectura. Algo que se puede comprobar intentando crear la base de datos en la réplica.

Operación que se puede realizar sin problemas en la base de datos maestra.

Ahora si se refresca la base de datos réplica debería aparecer la nueva base de datos.

Publicidad


Iniciar el demonio para monitorizar el clúster

Ahora se puede iniciar el demonio de repmgr para monitorizar la red, lo que se debe hacer en ambas máquinas usando el comando

repmgrd -f repmgr.conf --verbose

Usando la opción --verbose para que muestre toda la información por pantalla.

Funcionamiento del clúster en caso de fallo

Ahora, en el caso de que el servidor réplica caiga, el servidor maestro no se ve afectado, solamente se perderá la capacidad de réplica. Si la caída es temporal al recuperarse la base de datos esta actualizará los cambios pendientes.

En el caso de que caiga la base de datos maestra y pase el tiempo indicado en el archivo repmgr.conf la réplica será promocionada como base de datos maestra. Pasando a ser el nodo principal. Una vez pase esto la base de datos original no se puede agregar al clúster, ya que no cuenta con los cambios, y es necesario crear una nueva base de datos y agregarla al clúster como réplica.

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo mantener un sistema de alta disponibilidad con PostgreSQL y repmgr.


Imagen de lavivm en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Nuevo simulador FIRE en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nueva calculadora de préstamos e hipotecas en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Hardening avanzado de NGINX: CSP, OCSP Stapling y defensa en profundidad
  • Nuevo generador y verificador de hashes en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nueva simulación de la estrategia Martingala en ruleta en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Exactitud, precisión, recall… y los errores que cometemos al interpretarlas en proyectos reales
  • Nuevo simulador del problema de Monty Hall en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Nuevo simulador interactivo de K-Means en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane
  • Por qué los chatbots de inteligencia artificial parecen estar siempre de acuerdo contigo – Conversar con una inteligencia artificial – Parte I

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Linux, PostgreSQL, Rocky Linux

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Nueva herramienta: Comparador y Formateador de Texto y JSON en el laboratorio de Analytics Lane

abril 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

Chatbots vs redes sociales: la diferencia clave entre la inteligencia artificial y los algoritmos de recomendación – Conversar con una inteligencia artificial – Parte II

abril 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

Nueva Calculadora de Estadísticos Descriptivos en el laboratorio de aplicaciones de Analytics Lane

abril 20, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Gráfica con los datos y las anomalías detectadas con OneClass SVM One-Class SVM: Detección de anomalías con máquinas de vector soporte publicado el marzo 15, 2024 | en Ciencia de datos
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • La similitud de Jaro–Winkler publicado el junio 24, 2020 | en Ciencia de datos, R

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto