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Temario del curso

Introducción a PostgresAI

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

Instalación y configuración de PostgresAI

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

Clonación y experimentación de bases de datos

  • Creación instantánea de copias de seguridad (clones) de bases de datos mediante aprovisionamiento delgado
  • Prueba segura de cambios en el esquema mediante entornos efímeros
  • Aceleración de CI/CD con clones de PostgresAI

Monitoreo y observabilidad

  • Uso de los paneles de control de PostgresAI para obtener información sobre el rendimiento
  • Monitoreo del estado 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 y seguridad de datos

  • Gestión del enmascaramiento y la anonimización de datos
  • Garantía del cumplimiento normativo en entornos clonados
  • Registro de auditoría y controles de acceso basados en roles

Integración de PostgresAI con flujos de trabajo empresariales

  • Integración 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 intercambio de entornos

Escalado de las operaciones de PostgresAI

  • Manejo de grandes conjuntos de datos y clústeres multinodo
  • Optimización del rendimiento del aprovisionamiento de clones
  • Planificación de la 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 contenerizados o virtualizados

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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