Temario del curso
Introducción a PostgresAI
- Comprensión de la arquitectura y componentes de PostgresAI
- Conceptos clave: clonación, instantáneas y entornos de arena (sandbox)
- Escenarios de adopción empresarial y ROI
Instalación y configuración de PostgresAI
- Implementación de PostgresAI en entornos de Docker y Kubernetes
- Integración con PostgreSQL y backends de almacenamiento externo
- Autenticación y gestión de accesos
Clonación y experimentación con bases de datos
- Creación de clonaciones instantáneas de bases de datos mediante aprovisionamiento delgado
- Prueba segura de cambios de esquema con entornos efímeros
- Aceleración de CI/CD con clonaciones de PostgresAI
Monitoreo y observabilidad
- Uso de los paneles de PostgresAI para obtener información de rendimiento
- Monitoreo de la salud de los clonados y la ejecución de consultas
- Integración con Grafana, Prometheus y ELK
Optimización de consultas impulsada por IA
- Aprovechamiento 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
- Aseguramiento 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 de CI/CD usando 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 compartimiento de entornos
Escala de las operaciones de PostgresAI
- Gestión de grandes conjuntos de datos y clústeres multinodo
- Optimización del rendimiento del aprovisionamiento de clonados
- Planificación de capacidad y gestión de costos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la administración de bases de datos PostgreSQL
- Experiencia con entornos de servidores Linux
- Familiaridad con flujos de trabajo de implementación contenerizados o virtualizados
Audiencia
- Administradores de bases de datos
- Ingenieros de DevOps y SRE
- Arquitectos de infraestructura de datos
Reseñas (4)
Cómo utilizar LLMs en el trabajo diario
Cont - Everymatrix
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conocimientos sobre rendimiento
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Un buen primer contacto con una nueva tecnología de bases de datos
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