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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Reseñas (2)
Estrategias de ajuste.
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