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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción a PostgresAI

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

Instalación y configuración de PostgresAI

  • Despliegue de PostgresAI en entornos de Docker y Kubernetes.
  • Integración con PostgreSQL y backends de almacenamiento externo.
  • Autenticación y gestión de accesos.

Clonación de bases de datos y experimentación

  • Creación de clonaciones instantáneas de bases de datos utilizando aprovisionamiento fino (thin provisioning).
  • Pruebas seguras de cambios de esquema con entornos efímeros.
  • Aceleración de CI/CD mediante clones de PostgresAI.

Monitoreo y observabilidad

  • Uso de los paneles de PostgresAI para obtener información 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

  • Aprovechamiento de recomendaciones basadas en IA para mejorar consultas.
  • Análisis de planes de consultas y patrones de ejecución.
  • Optimización continua mediante bucles de retroalimentación.

Gobernanza de datos y seguridad

  • Gestión del enmascaramiento y anonimización de datos.
  • Asegurar el 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 esquemas.
  • Mejores prácticas para la colaboración en equipo y el compartir entornos.

Escalar las operaciones de PostgresAI

  • Manejo de grandes conjuntos de datos y clústeres multi-nodo.
  • 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.
  • Conocimiento de flujos de trabajo de despliegue contenedorizados o virtualizados.

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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