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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a PostgresAI

  • Comprensión de la arquitectura y componentes de PostgresAI
  • Conceptos clave: clonación, instantáneas y entornos de sandbox
  • Escenarios de adopción empresarial y ROI

Instalación y configuración de PostgresAI

  • Despliegue de PostgresAI en entornos Docker y Kubernetes
  • Integración con PostgreSQL y backends de almacenamiento externo
  • Autenticación y gestión de accesos

Clonación y experimentación de bases de datos

  • Creación de clonaciones instantáneas de bases de datos utilizando aprovisionamiento fino
  • Prueba segura de cambios de esquema con entornos efímeros
  • Aceleración de CI/CD con clonaciones de PostgresAI

Monitoreo y observabilidad

  • Uso de los paneles de PostgresAI para obtener información sobre el rendimiento
  • Monitoreo de la salud de las clonaciones y la ejecución de consultas
  • Integración con Grafana, Prometheus y ELK

Optimización de consultas basada en IA

  • Aprovechamiento de recomendaciones basadas en IA para mejorar consultas
  • Análisis de planes de consulta y patrones de ejecución
  • Optimización continua mediante bucles de retroalimentación

Gobernanza de datos y seguridad

  • Gestión del enmascaramiento y anonimización de datos
  • Garantía del cumplimiento normativo en entornos clonados
  • Registros de auditoría y controles de acceso basados en roles

Integración de PostgresAI con flujos de trabajo empresariales

  • Integración de CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
  • Pipelines de pruebas automatizadas para cambios en SQL y esquemas
  • Mejores prácticas de colaboración entre equipos y compartición de entornos

Escala de las operaciones de PostgresAI

  • Gestión de grandes conjuntos de datos y clústeres multinodo
  • Optimización del rendimiento del aprovisionamiento de clonaciones
  • Planificación de capacidad y gestión de costos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de la administración de bases de datos PostgreSQL
  • Experiencia con entornos de servidores Linux
  • Conocimiento de flujos de trabajo de despliegue en contenedores o virtualizados

Público objetivo

  • Administradores de bases de datos
  • Ingenieros DevOps y SRE
  • Arquitectos de infraestructura de datos

Número de participantes


Precio por participante

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