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Temario del curso

Introducción a PostgresAI

  • Comprensión de la arquitectura y los componentes de PostgresAI
  • Conceptos clave: 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 backends de almacenamiento externo
  • Autenticación y gestión de accesos

Clonación de Bases de Datos y Experimentación

  • Creación de clonaciones instantáneas de bases de datos utilizando aprovisionamiento fino (thin provisioning)
  • Prueba segura de cambios en esquemas con entornos efímeros
  • Aceleración del CI/CD mediante clonaciones de PostgresAI

Monitoreo y Observabilidad

  • Uso de paneles de PostgresAI para obtener información sobre el rendimiento
  • Monitoreo de la salud de las clonaciones y ejecución de consultas
  • Integración con Grafana, Prometheus y ELK

Optimización de Consultas Impulsada por IA

  • Aprovechar 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 los Datos

  • Gestión del enmascaramiento y 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 con CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
  • Tuberías de prueba automatizadas para cambios en SQL y esquemas
  • Mejores prácticas para la colaboración del equipo y el intercambio de entornos

Escalado de Operaciones de PostgresAI

  • Manejo de grandes conjuntos de datos y clústeres multinodeo
  • Optimización del rendimiento del aprovisionamiento de clonaciones
  • 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 contenedorizada o virtualizada

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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