Plan du cours

Introduction à PostgresAI

  • Comprendre l'architecture et les composants de PostgresAI
  • Concepts clés : clonage, snapshots et environnements sandbox
  • Scénarios d'adoption à l'échelle de l'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 backends de stockage externes
  • Gestion de l'authentification et des accès

Clonage de base de données et expérimentation

  • Créer des clones instantanés de bases de données en utilisant le provisioning mince
  • Tester les modifications de schéma de manière sécurisée avec des environnements éphémères
  • Accélérer CI/CD avec des clones PostgresAI

Surveillance et observabilité

  • Utiliser les tableaux de bord PostgresAI pour des analyses de performance
  • Surveiller la santé des clones et l'exécution des requêtes
  • Intégration avec Grafana, Prometheus et ELK

Optimisation de requêtes pilotée par l'IA

  • Utiliser les recommandations basées sur l'IA pour améliorer les requêtes
  • Analyser les plans de requêtes et les modèles d'exécution
  • Optimisation continue à l'aide de boucles de rétroaction

Gouvernance des données et sécurité

  • Gérer le masquage et l'anonymisation des données
  • Assurer la conformité dans les environnements clonés
  • Journalisation d'audit et contrôles d'accès basés sur les rôles

Intégration de PostgresAI avec les workflows d'entreprise

  • Intégration CI/CD à l'aide de Jenkins, GitLab CI ou GitHub Actions
  • Pipelines de tests automatisés pour les modifications SQL et de schéma
  • Meilleures pratiques de collaboration d'équipe et de partage d'environnement

Évolutivité des opérations PostgresAI

  • Gérer de grands ensembles de données et des clusters multi-nœuds
  • Optimiser les performances de provisionnement des clones
  • Planification de la capacité et gestion des coûts

Synthèse et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension de l'administration de base de données PostgreSQL
  • Une expérience avec des environnements de serveurs Linux
  • Une familiarité avec les workflows de déploiement conteneurisés ou virtualisés

Public cible

  • Administrateurs de bases de données
  • Ingénieurs DevOps et SRE
  • Architectes d'infrastructure de données
 21 Heures

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