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 Duración 21 horas

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

Número de participantes


Precio por participante

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