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Temario del curso

Introducción a PostgresAI

  • Comprensión de la arquitectura y componentes de PostgresAI
  • Conceptos clave: 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 externo
  • Autenticación y gestión de acceso

Clonación de bases de datos y experimentación

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

Monitoreo y observabilidad

  • Uso de los paneles de PostgresAI para obtener información sobre el 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 las 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
  • Aseguramiento del cumplimiento en entornos clonados
  • Registros de auditoría y controles de acceso basados en roles

Integración de PostgresAI con flujos de trabajo empresariales

  • Integración con CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
  • Pipelines de pruebas automatizadas para cambios en SQL y esquema
  • Mejores prácticas para la colaboración del equipo 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
  • Conocimiento de los flujos de trabajo de despliegue en contenedores o virtualizados

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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