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 Durata 21 ore

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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