Struttura del corso
Introduzione a PostgresAI
- Comprensione dell'architettura e dei componenti di PostgresAI
- Concetti fondamentali: clonazione, snapshot e ambienti sandbox
- Scenari di adozione in ambito enterprise e ROI
Installazione e configurazione di PostgresAI
- Implementazione di PostgresAI in ambienti Docker e Kubernetes
- Integrazione con PostgreSQL e backend di storage esterni
- Autenticazione e gestione degli accessi
Clonazione del database e sperimentazione
- Crea di cloni istantanei del database utilizzando thin provisioning
- Test sicuro delle modifiche allo schema con ambienti effimeri
- Accelerazione di CI/CD con i cloni di PostgresAI
Monitoraggio e osservabilità
- Utilizzo delle dashboard di PostgresAI per insight sulle prestazioni
- Monitoraggio della salute dei cloni e dell'esecuzione delle query
- Integrazione con Grafana, Prometheus e ELK
Ottimizzazione delle query guidata dall'IA
- Sfruttamento delle raccomandazioni basate sull'IA per il miglioramento delle query
- Analisi dei piani di esecuzione delle query e dei modelli di esecuzione
- Ottimizzazione continua utilizzando cicli di feedback
Governance e sicurezza dei dati
- Gestione della mascheratura e dell'anonimizzazione dei dati
- Garanzia della conformità negli ambienti clonati
- Logging di audit e controlli degli accessi basati sui ruoli
Integrazione di PostgresAI con i flussi di lavoro enterprise
- Integrazione CI/CD utilizzando Jenkins, GitLab CI o GitHub Actions
- Pipeline di test automatizzate per modifiche SQL e allo schema
- Best practice per la collaborazione del team e la condivisione degli ambienti
Scalabilità delle operazioni di PostgresAI
- Gestione di grandi set di dati e cluster multi-nodo
- Ottimizzazione delle prestazioni di provisioning dei cloni
- Pianificazione della capacità e gestione dei costi
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza della gestione dei database PostgreSQL
- Esperienza con ambienti server Linux
- Familiarità con workflow di deployment containerizzati o virtualizzati
Target
- Amministratori di database
- Ingegneri DevOps e SRE
- Architetti dell'infrastruttura dati
Recensioni (4)
Come utilizzare un LLM nel lavoro quotidiano
Cont - Everymatrix
Corso - PostgreSQL AI: Introduction to semantic search
Traduzione automatica
conoscenza delle prestazioni
Adrian Ionut Chelaru - Banca Transilvania Cluj
Corso - PostgreSQL Advanced - Performance Management
Traduzione automatica
Ricostruzione e ottimizzazione degli indici delle tabelle e del QP al fine di migliorarne le prestazioni
Roberto Esposito
Corso - PostgreSQL AI for Developers
Traduzione automatica
Un buon primo contatto con una nuova tecnologia di database
Cont Florian - Banca Transilvania Cluj
Corso - PostgreSQL Server Administration
Traduzione automatica