PostgreSQL Avanzado - Gestión del Rendimiento

PostgreSQL es una base de datos relacional de código abierto avanzada que puede servir como base para sistemas impulsados por inteligencia artificial y aplicaciones de análisis de datos.

Esta capacitación práctica, impartida por instructores (en línea o presencialmente), está dirigida a profesionales de bases de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen integrar, gestionar y optimizar funcionalidades de inteligencia artificial directamente en PostgreSQL.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y establecer extensiones de PostgreSQL para cargas de trabajo de inteligencia artificial.
• Implementar embeddings y búsquedas por similitud mediante pgvector.
• Integrar modelos de lenguaje de código abierto y propietarios con PostgreSQL para obtener insights en tiempo real.
• Optimizar PostgreSQL para gestionar consultas y flujos de trabajo basados en inteligencia artificial.

Modalidad del curso

• Clases interactivas con discusiones y ejercicios prácticos.
• Numerosas actividades de entrenamiento y aplicación directa.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una adaptación específica de este curso, contáctenos para coordinarlo.

PostgreSQL es una potente base de datos relacional de código abierto que puede ampliarse con capacidades de inteligencia artificial para lograr análisis predictivos, automatización y mayor inteligencia en los datos empresariales.

Este curso formativo presencial o online está dirigido a ingenieros de datos, administradores de bases de datos y arquitectos de soluciones de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA de alto rendimiento basados en PostgreSQL.

Al finalizar este programa, los participantes adquirirán las competencias necesarias para:

• Integrar modelos de IA y funcionalidades de búsqueda por vectores directamente en PostgreSQL.
• Implementar arquitecturas optimizadas para el tratamiento de grandes volúmenes de datos empresariales mediante IA.
• Establecer prácticas robustas de gobernanza, auditoría y cumplimiento en las cadenas de procesamiento de datos impulsadas por IA.
• Utilizar de forma segura tanto frameworks de IA de código abierto como propietarios dentro de entornos PostgreSQL.

Formato del curso

• Clases interactivas y análisis de casos empresariales reales.
• Ejercicios prácticos y laboratorios basados en escenarios del mundo real.
• Implementación directa en un entorno PostgreSQL activo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una adaptación específica de este curso, no dude en contactarnos para coordinar los detalles.

Este curso aborda los fundamentos de las extensiones y librerías del servidor PostgreSQL que permiten integrar técnicas de inteligencia artificial en sistemas de bases de datos, entre ellas: la búsqueda semántica basada en vectores de embeddings, la consulta Texto-a-SQL y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Los estudiantes aprenderán cómo instalar PgVector y PgAI, generar y cargar embeddings vectoriales, crear índices de vectores, implementar búsqueda semántica y RAG, así como desarrollar aplicaciones Texto-a-SQL utilizando LangChain con Python o JavaScript. Las demostraciones y ejercicios prácticos reforzarán los conceptos clave y las habilidades necesarias.

La gestión y el desarrollo de bases de datos en PostgreSQL exigen un conocimiento profundo sobre la optimización del rendimiento, la replicación de bases de datos y la agrupación de conexiones. Este curso aborda temas como la administración del servidor, los fundamentos del lenguaje SQL, las interfaces de cliente, la programación en el lado del servidor y los aspectos internos del sistema. A través de prácticas guiadas, se prepara a administradores de bases de datos y desarrolladores para optimizar la ejecución de consultas, gestionar copias de seguridad, configurar sistemas de monitoreo y crear entornos estables y fiables adaptados a necesidades empresariales.

Este curso está pensado para administradores y arquitectos de bases de datos que deseen aprender PostgreSQL desde cero.

A lo largo del entrenamiento, conocerá la arquitectura de PostgreSQL, su instalación, el diseño de bases de datos, así como cómo realizar copias de seguridad y recuperar información en este sistema.

Este curso está dirigido a administradores y arquitectos de bases de datos que deseen adquirir las herramientas y técnicas necesarias para implementar copias de seguridad, garantizar la alta disponibilidad y reforzar la seguridad en PostgreSQL.
También aprenderá a identificar consultas lentas, monitorear el rendimiento de la base de datos y optimizar PostgreSQL para lograr un desempeño óptimo./p>

Para lograr despliegues de PostgreSQL sin interrupciones, es imprescindible contar con conocimientos avanzados sobre la replicación por streaming y una gestión automatizada ante fallos. Este curso aborda tanto la replicación síncrona como asíncrona, así como la replicación en cadena, el archivado de los registros de transacciones, las copias de seguridad básicas y la supervisión de las configuraciones de replicación. Además, aprenderá a implementar pgpool-II para agrupar conexiones, establecer una configuración de alta disponibilidad automatizada y garantizar la fiabilidad de bases de datos en entornos empresariales críticos que gestionan aplicaciones con un alto volumen de tráfico.

Este curso está dirigido a administradores de bases de datos y arquitectos que deseen optimizar el rendimiento de una base de datos PostgreSQL. Aprenderá cómo registrar las cargas de trabajo lentas y detectar posibles cuellos de botella en las consultas. Asimismo, se abordan los parámetros más importantes que deben configurarse para lograr un rendimiento óptimo.

En esta formación práctica dirigida por un instructor en España (presencial o a distancia), los participantes aprenderán tanto los aspectos básicos como avanzados de PostgreSQL, incluyendo su administración, optimización del rendimiento, desarrollo avanzado y replicación, a través de una serie de ejercicios prácticos en laboratorio que abarcan la configuración, implementación, pruebas y solución de problemas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas avanzadas de administración para configurar y gestionar un servidor PostgreSQL.
• Optimizar la base de datos y las consultas para obtener el máximo rendimiento.
• Replicar y escalar un servidor PostgreSQL.

PostgresAI es una plataforma que permite a los equipos de bases de datos clonar, probar y optimizar entornos PostgreSQL mediante automatización impulsada por inteligencia artificial.

Esta formación presencial o online, dirigida por un instructor, está destinada a profesionales avanzados de DevOps e ingenieros de bases de datos que deseen implementar PostgresAI a escala empresarial para la monitorización, el clonado y la optimización basada en IA.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y configurar PostgresAI en entornos empresariales.
• Integrar PostgresAI con pipelines CI/CD y clústeres PostgreSQL.
• Aprovechar los análisis basados en IA para optimizar consultas y ajustar el rendimiento.
• Establecer controles de gobernanza, auditoría y privacidad de datos en entornos clonados.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Numerosos ejercicios prácticos para reforzar el aprendizaje.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos.

Este curso aborda la interacción programática con bases de datos PostgreSQL. Aprenderá las técnicas, sintaxis y estructuras necesarias para desarrollar aplicaciones de calidad utilizando este sistema de gestión de bases de datos. Asimismo, se explican buenas prácticas para la escritura de sentencias SQL eficientes, con especial atención a su optimización.

El curso está dirigido a desarrolladores que deseen utilizar o ampliar PostgreSQL, así como a arquitectos de bases de datos.

Este curso ofrece una cobertura detallada sobre replicación, alta disponibilidad y gestión de clústeres en PostgreSQL. Los participantes aprenderán a crear y administrar entornos multinodos, configurar la automatización de conmutación por fallo y explorar soluciones de equilibrio de carga y agrupamiento de conexiones. El curso incluye laboratorios prácticos de replicación y simulaciones de recuperación.

Este curso práctico impartido por instructores en España (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y administradores de nivel intermedio que desean aprovechar las últimas características y mejoras incorporadas en PostgreSQL 16.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los componentes de PostgreSQL 16.
• Utilizar funcionalidades avanzadas del lenguaje SQL, así como las extensiones disponibles en PostgreSQL.
• Implementar buenas prácticas de seguridad y controles de acceso.
• Realizar tareas administrativas relacionadas con la base de datos, tales como copias de seguridad, recuperación y supervisión.
• Optimizar el rendimiento de la base de datos mediante estrategias adecuadas de configuración y creación de índices.
• Emplear las herramientas integradas en PostgreSQL para lograr alta disponibilidad y replicación.
• Integrar PostgreSQL con los frameworks modernos de desarrollo de aplicaciones.

Este curso presencial o en línea dirigido por un instructor España está destinado a administradores de bases de datos y sistemas que deseen utilizar PostgreSQL para gestionar grandes volúmenes de datos, optimizando así los sistemas de base de datos para garantizar alta disponibilidad y rendimiento.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Instalar y configurar PostgreSQL.
• Comprender las características y la arquitectura de PostgreSQL.
• Aprender a realizar operaciones en bases de datos mediante SQL.
• Efectuar copias de seguridad y recuperación de bases de datos para evitar pérdida de información.
• Configurar el servidor para lograr alta disponibilidad.
• Dominar las herramientas y técnicas para el ajuste del rendimiento.
• Explorar las herramientas externas de monitoreo y observabilidad.