Kursplan

Introduktion till PostgresAI

  • Förståelse av PostgresAI-arkitektur och komponenter
  • Grundläggande koncept: kloning, snabbilder och sandbox-miljöer
  • Företagsanvändningsfall och ROI

PostgresAI-installation och konfiguration

  • Distribuering av PostgresAI i Docker- och Kubernetes-miljöer
  • Integrering med PostgreSQL och externa lagringssystem
  • Autentisering och åtkomsthantering

Databaskloning och experiment

  • Skapa snabba databaskloner med hjälp av tunn provisionering
  • Testa schemändringar säkert i flyktiga miljöer
  • Försök att snabba upp CI/CD med PostgresAI-kloner

Övervakning och insyn

  • Använda PostgresAI-instrumentpaneler för prestandainsikter
  • Övervaka klonernas hälsa och frågekörning
  • Integrering med Grafana, Prometheus och ELK

AI-driven frågeoptimering

  • Utnyttja AI-baserade rekommendationer för att förbättra frågor
  • Analysera frågeplaner och körningsmönster
  • Kontinuerlig optimering med hjälp av feedbackloppar

Datastyrning och säkerhet

  • Hantera datamaskering och anonymisering
  • Säkerställa komplians i klonade miljöer
  • Revisionsloggning och rollbaserad åtkomstkontroll

Integrering av PostgresAI med företagsarbetsflöden

  • CI/CD-integrering med Jenkins, GitLab CI eller GitHub Actions
  • Automatiserade testpipeliner för SQL- och schemändringar
  • Bästa metoder för teamarbete och miljödelning

Skalning av PostgresAI-operationer

  • Hantera stora datamängder och flernodkluster
  • Optimering av klonefterlevnadsprestanda
  • Kapacitetsplanering och kostnadshantering

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Förståelse av PostgreSQL-databasadministration
  • Erfarenhet av Linux-servermiljöer
  • Bekantskap med containrar eller virtualiserade distributionsarbetsflöden

Målgrupp

  • Databasadministratörer
  • DevOps- och SRE-ingeniörer
  • Datainfrastrukturarkitekter
 21 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (5)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier