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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a PostgresAI

  • Comprensión de la arquitectura y componentes de PostgresAI
  • Conceptos fundamentales: clonación, instantáneas y entornos de sandbox
  • Escenarios de adopción empresarial y retorno de la inversión (ROI)

Instalación y configuración de PostgresAI

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

Clonación de bases de datos y experimentación

  • Creación de clones de base de datos instantáneos mediante aprovisionamiento fino (thin provisioning)
  • Pruebas seguras de cambios de esquema con entornos efímeros
  • Aceleración de CI/CD con clones de PostgresAI

Supervisión y observabilidad

  • Uso de los paneles de PostgresAI para obtener información sobre el rendimiento
  • Supervisión del estado de los clones y la ejecución de consultas
  • Integración con Grafana, Prometheus y ELK

Optimización de consultas basada en IA

  • Explotación 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
  • Registros de auditoría y controles de acceso basados en roles

Integración de PostgresAI con flujos de trabajo empresariales

  • Integración de CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
  • Pipelines de pruebas automatizadas para cambios en SQL y esquema
  • Prácticas recomendadas para la colaboración en equipos y el compartir entornos

Escala de 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

  • Comprensión de la administración de bases de datos PostgreSQL
  • Experiencia con entornos de servidores Linux
  • Familiaridad con flujos de trabajo de despliegue containerizados o virtualizados

Público objetivo

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

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