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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
Reseñas (2)
Estrategias de ajuste.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Curso - PostgreSQL Performance Tuning
Traducción Automática
Comportamiento de registro cuando la instancia está bajo estrés, y la jerarquía/nomenclatura de instancias, bases de datos, archivos, etc.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Curso - PostgreSQL Advanced DBA
Traducción Automática