Temario del curso
Introducción a PostgresAI
- Comprender la arquitectura y los componentes de PostgresAI
- Conceptos básicos: clonación, instantáneas y entornos sandbox
- Escenarios de adopción empresarial y retorno de inversión (ROI)
Instalación y configuración de PostgresAI
- Despliegue de PostgresAI en entornos Docker y Kubernetes
- Integración con PostgreSQL y backend de almacenamiento externo
- Autenticación y gestión de accesos
Clonación y experimentación de bases de datos
- Crear clones instantáneos de bases de datos utilizando aprovisionamiento ligero (thin provisioning)
- Probar cambios en el esquema de forma segura con entornos efímeros
- Acelerar CI/CD con clones de PostgresAI
Monitoreo y observabilidad
- Utilizar los paneles de PostgresAI para obtener información sobre el rendimiento
- Monitorear la salud de los clones y la ejecución de consultas
- Integración con Grafana, Prometheus y ELK
Optimización de consultas impulsada por IA
- Aprovechar las recomendaciones basadas en IA para mejorar las consultas
- Analizar planes de consulta y patrones de ejecución
- Optimización continua mediante bucles de retroalimentación
Gobernanza y seguridad de datos
- Gestionar el enmascaramiento y la anonimización de datos
- Garantizar el cumplimiento normativo en entornos clonados
- Registro de auditoría y controles de acceso basados en roles
Integración de PostgresAI con flujos de trabajo empresariales
- Integración con CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
- Pipelines de prueba automatizados para cambios en SQL y esquemas
- Mejores prácticas para la colaboración en equipos y el intercambio de entornos
Escalado de las operaciones de PostgresAI
- Manejar conjuntos de datos grandes y clústeres multipunto
- Optimizar el rendimiento del aprovisionamiento de clones
- Planificación de capacidad y gestión de costos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la administración de bases de datos PostgreSQL
- Experiencia con entornos de servidores Linux
- Familiaridad con flujos de trabajo de despliegue contenerizado o virtualizado
Audiencia objetivo
- Administradores de bases de datos
- Ingenieros DevOps y SRE
- Arquitectos de infraestructura de datos
Testimonios (2)
Los ejemplos y laboratorios proporcionados
Christophe OSTER - EU Lisa
Curso - PostgreSQL Advanced DBA
Traducción Automática
1. Un programa de formación muy bien estructurado 2. El ambiente cálido que el formador creó, junto con su excelente profesionalidad personal 3. Que el formador explicara todo como si estuviera hablando con un principiante completo, sin recurrir a jerga técnica.
Piotr Romer - Asseco Poland S.A
Curso - PostgreSQL Administration, Optimization and Replication
Traducción Automática