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Temario del curso

Introducción a PostgresAI

  • Comprender la arquitectura y los componentes de PostgresAI
  • Conceptos fundamentales: 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 almacenes de datos externos
  • Autenticación y gestión de accesos

Clonación de bases de datos y experimentación

  • Crear clones instantáneos de bases de datos mediante aprovisionamiento fino (thin provisioning)
  • Probar cambios en el esquema de forma segura con entornos efímeros
  • Acelerar CI/CD mediante 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 la enmascaramiento y el anonimato de los 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 de CI/CD usando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
  • Pipelines de prueba automatizados para cambios en SQL y esquemas
  • Mejores prácticas para la colaboración entre equipos y el intercambio de entornos

Escalamiento de las operaciones de PostgresAI

  • Manejo de conjuntos de datos grandes y clústeres multicapa (multi-node)
  • Optimización del rendimiento del aprovisionamiento de clones
  • Planificación de capacidad y gestión de costos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprender la administración de bases de datos PostgreSQL
  • Experiencia con entornos de servidores Linux
  • Conocimiento de flujos de trabajo de implementación contenerizados o virtualizados

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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