Temario del curso
Introducción a PostgresAI
- Comprensión de la arquitectura y componentes de PostgresAI
- Conceptos clave: clonación, instantáneas y entornos de aislamiento (sandbox)
- Escenarios de adopción empresarial y ROI (retorno de la inversión)
Instalación y Configuración de PostgresAI
- Despliegue de PostgresAI en entornos de 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 mediante aprovisionamiento delgado (thin provisioning)
- Pruebas seguras de cambios en esquemas con entornos efímeros
- Aceleración de CI/CD con clonaciones de PostgresAI
Supervisión y Observabilidad
- Uso de paneles de control (dashboards) de PostgresAI para obtener conocimientos sobre el rendimiento
- Supervisión de la salud de las clonaciones 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 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
- Registros de auditoría y controles de acceso basados en roles
Integración de PostgresAI con Flujos de Trabajo Empresariales
- Integración de CI/CD utilizando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
- Pipelines de pruebas automatizadas para cambios en SQL y esquemas
- Mejores prácticas para la colaboración del equipo y el compartir de entornos
Escala de las Operaciones de PostgresAI
- Gestión de conjuntos de datos grandes y clústeres multinodo
- 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 despliegue en contenedores o virtualizados
Público Objetivo
- 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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