Tantor JAM 2026: российская альтернатива Oracle Exadata уже доступна

«Тантор Лабс»: от отдельных инструментов до экосистемы за пять лет

Генеральный директор «Тантор Лабс» Вадим Яценко рассказал, что команда, которая впоследствии заложила фундамент «Тантор Лабс», еще с 2016 года занималась консалтингом по PostgreSQL на международном рынке и активно участвовала в работе международного сообщества PostgreSQL. Проекты велись в коммерческом и государственном сегментах и были совершенно разными: от проектирования систем до устранения сложных проблем в существующих базах данных.

В 2019 году специалисты создали первую версию Платформы Tantor – продукта для мониторинга и управления любыми БД на основе PostgreSQL. Таким образом, платформа возникла не как абстрактное решение «с нуля», а как ответ на запросы заказчиков по эксплуатации критических PostgreSQL-систем. К 2021 году она получила практически привычный современному пользователю интерфейс, который впоследствии развивался и дополнялся. Платформа изначально была облачной, и это давало возможность разработчикам быстрее выкатывать изменения.

Генеральный директор «Тантор Лабс» Вадим Яценко
Фото: Андрей Блинов/ICT-Online.ru

«Мы фактически на наших международных клиентах из разных отраслей доводили продукт до зрелого состояния. И когда в 2021 году мы выходили на российский рынок, это было уже стабильное решение», – рассказал Вадим Яценко.

Днем рождения «Тантор Лабс» считается 26 августа 2021 года. В 2022 году компания зарегистрировала свою платформу и СУБД Tantor в реестре отечественного ПО, а также приняла ключевое стратегическое решение и стала частью «Группы Астра». В 2023 году состоялся первый PG BootCamp Russia в Москве, который впоследствии стал ежегодным. В 2024 была выпущена первая машина баз данных (МБД) Tantor XData – а следующее поколение вышло уже в 2025 году, в том числе на российских процессорах Baikal-S. Выручка «Тантор Лабс» ежегодно росла в несколько раз: если за 2022 год она достигала 78 млн рублей, то за 2025 – уже 1,4 млрд рублей.

Главные вехи истории «Тантор Лабс» в 2022-26 годах
Источник: трансляция Tantor JAM 2026

Компания давно сделала ставку на экосистемный подход. Сегодня развивается четыре ключевых направления: СУБД Tantor Postgres в различных редакциях, машина баз данных Tantor XData, AI-first платформа Tantor для мониторинга и управления всеми продуктами и решение для управления процессами трансформации, загрузки и миграции данных Tantor DI.

Инженерная команда компании включает более 200 специалистов: разработчиков, дизайнеров, аналитиков и других. Эксперты «Тантор Лабс» продолжают вносить значительный вклад в комьюнити PostgreSQL, выступая на российских официальных комьюнити-конференциях PG BootCamp Russia и международных мероприятиях. По результатам нескольких исследований, компания стабильно входит в топ-5 разработчиков СУБД на российском рынке. Продукты «Тантор Лабс» постоянно развиваются: сегодня одновременно на поддержке находятся пять мажорных релизов СУБД, шесть мажорных релизов Tantor Platform, три поколения Tantor XData. Экосистема развивается согласно трем основным принципам: cloud-ready, адаптация к ИИ-вычислениям, cost-эффективность.

«Мы начали делать по-настоящему серьезные системы и уже многого добились. Хочется играть по-крупному, быть в мировых трендах, повышать технологические стандарты на нашем рынке. Всё для этого у нас есть», – подвел итог Вадим Яценко.

Выступление Вадима Яценко на Tantor JAM 2026
Фото: «Тантор Лабс»

Особое внимание в компании уделяют безопасности. Инженер «Тантор Лабс» Андрей Погудин показал, как достигается высокий уровень защиты данных в Tantor Postgres: для этого продукт уже «в коробке» содержит инструменты для поиска и идентификации персональных данных, защитного преобразования данных на диске, динамического маскирования, контроля парольных политик, детального аудита операций, мониторинга целостности и сканирования уязвимостей конфигурации. Разработчик СУБД Tantor Postgres Сергей Соловьев представил новую архитектуру сертифицированного прозрачного шифрования данных (TDE, Transparent Data Encryption). Гибкая архитектура позволяет использовать множество разных провайдеров шифрования, в том числе сертифицированных провайдеров с использованием HSM.

AI-first подход в управлении и администрировании СУБД

Развитие LLM улучшает возможности и меняет экономику систем мониторинга и управления СУБД, а также трансформирует профессию администраторов баз данных (DBA, Database Administrator). По мере роста числа баз данных эксплуатация становится дороже, но благодаря ИИ эти затраты растут нелинейно. ИИ берет на себя постоянный анализ состояния СУБД, разбор логов, выявление аномалий, поиск причин проблем и подготовку рекомендаций, снижая объем ручной работы DBA. В результате AI-first подход становится не просто новой «фишкой» в администрировании, а способом сдерживать рост операционных затрат при масштабировании инфраструктуры.

Руководитель отдела разработки Платформы Tantor Алексей Барган
Источник: трансляция Tantor JAM 2026

«Еще лет десять назад считалось нормальным, что опытный DBA отвечает за 10-20 баз данных. Сейчас, с развитием сервис-ориентированной архитектуры (SOA, Service-Oriented Architecture) и микросервисов, какой-нибудь несложный продукт компании может состоять из двадцати микросервисов, и у каждого внутри своя база. Получается, DBA должен отвечать уже за 100-200 баз», – объясняет руководитель отдела разработки Платформы Tantor Алексей Барган.

При этом проблемы в базах данных никуда не исчезают: неоптимальные SQL-запросы, отсутствие или избыточное количество нужных индексов, нехватка ресурсов и многое другое. Теперь значительную часть диагностики и рутинных операций начинают выполнять ИИ-агенты.

Agentic-системы (агентные системы на базе ИИ) автономного мониторинга и управления СУБД могут быть реализованы в двух сценариях.

Принцип действия рекомендательной системы
Источник: трансляция Tantor JAM 2026

Наиболее простой сценарий – рекомендательные системы. LLM для поиска проблем в базах данных пользуется набором типовых сценариев. Выявив неисправность, она запускает рой субагентов, каждый из которых специализируется на определенной категории проблем. Получив от них ответ, LLM передает проактивные рекомендации пользователю. Важный компонент этой схемы – планировщик, который выбирает оптимальное время для проверки (когда на базу приходится наименьшая нагрузка), хосты и сценарии. Например, хосты, у которых в ходе прошлой проверки не было выявлено нарушений, будут затрагиваться реже, а те, которые находятся под особым контролем, – чаще.

Более продвинутый сценарий – когда база данных с помощью ИИ сама исправляет типовые проблемы. По статистике, на них приходится 80-90% от всего объема проблем. Для такого самолечения системе необходимо иметь три компонента: модель LLM, управляющий слой и агент на экземпляре. Таким образом модель не сама напрямую выполняет лечащие запросы, а только находит проблему, предлагает команду и ее свойства, решает, двигаться дальше или остановиться. Мощный управляющий слой проверяет проблему, оценивает риск, измеряет параметры и имеет возможность при необходимости откатывать изменения, а также ведет историю проверок. Агент на экземпляре исполняет только те команды, которые управляющий слой признал безопасными.

По заявлению Алексея Баргана, «Тантор Лабс» в рамках своей экосистемы уже сегодня может предложить пользователям рекомендации по лечащим SQL-запросам и по конфигурации PostgreSQL. Следующий инструмент, который появится совсем скоро – механизм самолечения, автонастройка ОС и ядра. Целевая архитектура решения основана на недавно появившейся концепции Managed Agents. Ее основная идея – в разделении «мозга» (языковой модели с обвязкой – Harness), «рук» (изолированной песочницы с инструментами) и «памяти» решения на независимые компоненты.  

Спикер подчеркнул, что нельзя лечить всё подряд «автоматом»: эксперт должен иметь возможность устанавливать для агентов разрешения и ограничения, а Agentic-система должна иметь возможности самопроверки.

Тему AI-first подхода продолжил пресейл-инженер «Тантор Лабс» Семен Курепин – он описал и продемонстрировал на практике особенности новой версии платформы Tantor 7.0.

Напомним, платформа Tantor 7.0. была выпущена в августе 2026 года. Ее главное нововведение – AI-мониторинг и интеллектуальная диагностика экземпляров PostgreSQL и PostgreSQL-совместимых СУБД. ИИ-ассистент анализирует потоковые метрики экземпляров PostgreSQL, выявляет аномалии и формирует рекомендации, помогая переходить от реактивного мониторинга к превентивной диагностике. Кроме того в новой версии появился многофакторный показатель здоровья экземпляра, расширены возможности управления конфигурацией, обновлен интерфейс мониторинга и добавлены новые инструменты работы с данными.

Машина баз данных Tantor XData Gen3: готовность к масштабам Enterprise

Директор по продукту Tantor XData Екатерина Мартьянова рассказала о готовности МБД Tantor XData Gen3 к работе с высоконагруженными системами.

Директор по продукту Tantor XData Екатерина Мартьянова
Источник: трансляция Tantor JAM 2026

Выпущенная весной 2026 года Машина баз данных Tantor XData Gen3 состоит из трех компонентов: вычислительной подсистемы, коммутационной подсистемы и подсистемы хранения. Базовая комплектация включает в себя три узла вычислений (Compute), три блока хранения (Storage), систему управления и два коммутатора RDMA.

Разделение Compute и Storage дает возможность добавлять вычислительные узлы и хранилище независимо друг от друга по сети RDMA и таким образом снять ограничения одного физического сервера по масштабированию. С этой целью внутри МБД применяется специальная распределенная СУБД Tantor Polar, которая на 100% совместима с PostgreSQL, а также с корпоративными приложениями, включая 1С. Технология Tantor Polar Proxy позволяет сократить количество серверных процессов за счет переиспользования соединений и эффективно распределять запросы между узлами кластера – и в результате снимает риски деградации на количестве соединений свыше 5000.

Архитектура Машины баз данных Tantor XData Gen3
Источник: трансляция Tantor JAM 2026

Team lead СУБД Tantor Polar Михаил Сёмкин представил результаты тестирования Tantor XData Gen3 для трех типов нагрузки: OLTP, OLAP и HTAP. Ее результаты оказались сопоставимы с мировыми бенчмарками Oracle Exadata. Это означает, что российская МБД действительно готова к применению в высоконагруженной среде: например, для поддержки работы большого количества пользователей в 1С:ERP, банковских системах, e-commerce, федеральных информационных системах.

«Oracle продолжает оставаться мировым лидером в области машин баз данных. Вместе с тем мы сумели построить технологии, аналогичные тем, что используются в Oracle Exadata, на PostgreSQL. Мы не просто оптимизировали производительность, а добились эволюции архитектуры PostgreSQL: преодолели фундаментальные архитектурные ограничения классической СУБД, выстроили независимое масштабирование. Мы можем добавлять узлы там, где это необходимо. Работаем эффективно с высокими потоковыми нагрузками, с облачной инфраструктурой», – подытожила Екатерина Мартьянова.

Также на Tantor JAM Максим Милютин, руководитель группы исследований и разработки «Тантор Лабс», разобрал архитектуру и основные возможности движка параллельного исполнения запросов (PX, parallel execution), используемого в СУБД Tantor Polar и открывающего возможность выполнять MPP-аналитику непосредственно на оригинальных данных, полученных от OLTP-узла. Он показал особые техники ускорения запросов на TPC-H и TPC-DS и описал возможности, добавленные по сравнению с open-source версией.

Технический руководитель направления развития 1С «Тантор Лабс» Александр Симонов продемонстрировал, как Postgres справляется с нагрузками 1С. Еще несколько лет назад Postgres для 1С воспринимался как компромисс: современная и открытая СУБД, но с неизбежной платой за производительность. Однако в Tantor за последние два года было сделано очень многое для преодоления этого стереотипа.

Tantor JAM 2026 прошел с аншлагом
Фото: «Тантор Лабс»