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Temario del curso

Introducción a PostgresAI

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

Instalación y configuración de PostgresAI

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

Clonación y experimentación de bases de datos

  • Creación de clones instantáneos de bases de datos utilizando aprovisionamiento delgado
  • Prueba segura de cambios en el esquema con entornos efímeros
  • Aceleración de CI/CD mediante clonaciones de PostgresAI

Monitoreo y observabilidad

  • Uso de los paneles de control de PostgresAI para obtener perspectivas sobre el rendimiento
  • Monitoreo del estado de los clones y 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 enmascaramiento y anonimización de datos
  • Garantizar el cumplimiento normativo en entornos clonados
  • Registro 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 prueba automatizados para cambios en SQL y el esquema
  • Colaboración entre equipos y mejores prácticas para compartir entornos

Escalado de operaciones de PostgresAI

  • Manejo de grandes conjuntos de datos y clústeres multi-nodo
  • Optimización del rendimiento de 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 implementación contenerizados o virtualizados

Público 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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