Temario del curso
Introducción a PostgresAI
- Comprensión de la arquitectura y los componentes de PostgresAI
- Conceptos clave: clonado, capturas de pantalla (snapshots) y entornos de sandbox
- Escenarios de adopción empresarial y 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
Clonado de bases de datos y experimentación
- Creación de clonados instantáneos de bases de datos mediante aprovisionamiento fino (thin provisioning)
- Prueba segura de cambios de esquema con entornos efímeros
- Aceleración de CI/CD con clonados de PostgresAI
Monitoreo y observabilidad
- Uso de los paneles de PostgresAI para obtener insights 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
- Explotación de recomendaciones basadas en IA para la mejora de consultas
- Análisis de planes de consultas y patrones de ejecución
- Optimización continua mediante bucles de retroalimentación (feedback loops)
Gobierno de datos y seguridad
- Gestión del enmascarado (masking) y la 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 de CI/CD usando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
- Pipelines de pruebas automatizadas para cambios en SQL y esquema
- Mejores prácticas de colaboración en equipo y compartición 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
- Comprensión de la administración de bases de datos PostgreSQL
- Experiencia con entornos de servidores Linux
- Familiaridad con flujos de despliegue containerizados o virtualizados
Público objetivo
- Administradores de bases de datos
- Ingenieros DevOps y SRE
- Arquitectos de infraestructura de datos
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