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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 sandbox
  • Escenarios de adopción empresarial y ROI

Instalación y configuración de PostgresAI

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

Clonación y experimentación de bases de datos

  • Creación de clones de bases de datos instantáneos mediante aprovisionamiento fino
  • Prueba segura de cambios de esquema con entornos efímeros
  • Aceleración de CI/CD mediante clones de PostgresAI

Monitoreo y observabilidad

  • Uso de paneles de PostgresAI para obtener insights de rendimiento
  • Monitoreo de la salud de los clones y la ejecución de consultas
  • Integración con Grafana, Prometheus y ELK

Optimización de consultas impulsada por IA

  • Uso de recomendaciones basadas en IA para la mejora de 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
  • 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 pruebas automatizadas para cambios en SQL y esquema
  • Mejores prácticas para la colaboración en equipo y el intercambio de entornos

Escalar las operaciones de PostgresAI

  • Manejo de grandes conjuntos de datos y clústeres multinodo
  • Optimización del rendimiento del aprovisionamiento de clones
  • 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 implementación contenedorizados 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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