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
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