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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à PostgresAI
- Comprendre l'architecture et les composants de PostgresAI
- Concepts fondamentaux : clonage, instantanés et environnements de bac à sable
- Scénarios d'adoption en entreprise et retour sur investissement (ROI)
Installation et configuration de PostgresAI
- Déploiement de PostgresAI dans des environnements Docker et Kubernetes
- Intégration avec PostgreSQL et les back-ends de stockage externes
- Authentification et gestion des accès
Clonage et expérimentation de bases de données
- Création de clones de base de données instantanés à l'aide de la provisionne fine (thin provisioning)
- Test sûr des modifications de schéma avec des environnements éphémères
- Accélération du CI/CD grâce aux clones PostgresAI
Supervision et observabilité
- Utilisation des tableaux de bord PostgresAI pour les analyses de performance
- Supervision de la santé des clones et de l'exécution des requêtes
- Intégration avec Grafana, Prometheus et ELK
Optimisation des requêtes pilotée par l'IA
- Exploitation des recommandations basées sur l'IA pour améliorer les requêtes
- Analyse des plans de requête et des modèles d'exécution
- Optimisation continue à l'aide de boucles de rétroaction
Gouvernance des données et sécurité
- Gestion du masquage et de l'anonymisation des données
- Assurance de la conformité dans les environnements clonés
- Journalisation d'audit et contrôles d'accès basés sur les rôles
Intégration de PostgresAI avec les flux de travail d'entreprise
- Intégration CI/CD à l'aide de Jenkins, GitLab CI ou GitHub Actions
- Pipelines de test automatisés pour les modifications SQL et de schéma
- Meilleures pratiques pour la collaboration d'équipe et le partage d'environnements
Échelle des opérations PostgresAI
- Gestion des grands jeux de données et des clusters multi-nœuds
- Optimisation des performances de provisionnement des clones
- Planification de la capacité et gestion des coûts
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de l'administration des bases de données PostgreSQL
- De l'expérience avec les environnements de serveurs Linux
- Une familiarité avec les flux de déploiement conteneurisés ou virtualisés
Public cible
- Administrateurs de bases de données
- Ingénieurs DevOps et SRE
- Architectes d'infrastructure de données
Nos clients témoignent (2)
Stratégies de réglage.
Jeffrey Zieg - Matrix Consulting
Formation - PostgreSQL Performance Tuning
Traduction automatique
Comportement de journalisation lorsque l'instance est sous charge élevée, ainsi que la hiérarchie et la nomenclature des instances, bases de données, fichiers, etc.
Daniel Inwood - Sinara Consultants LTD
Formation - PostgreSQL Advanced DBA
Traduction automatique