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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à PostgresAI
- Compréhension de l'architecture et des composants de PostgresAI
- Concepts clés : clonage, instantanés et environnements de test (sandbox)
- 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 backend de stockage externes
- Authentification et gestion de l'accès
Clonage de bases de données et expérimentation
- Création de clones de bases de données instantanés par provisionnement fin (thin provisioning)
- Test sécurisé des modifications de schéma dans des environnements éphémères
- Accélération des pipelines CI/CD grâce aux clones PostgresAI
Supervision et observabilité
- Utilisation des tableaux de bord PostgresAI pour l'analyse des performances
- 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 par boucles de rétroaction
Gouvernance des données et sécurité
- Gestion du masquage et de l'anonymisation des données
- Assurer la conformité dans les environnements clonés
- Journalisation des audits et contrôles d'accès basés sur les rôles
Intégration de PostgresAI aux flux de travail de l'entreprise
- Intégration CI/CD avec Jenkins, GitLab CI ou GitHub Actions
- Pipelines de test automatisés pour les modifications SQL et de schéma
- Meilleures pratiques de collaboration d'équipe et de partage d'environnements
Mise à l'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
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Compréhension de l'administration des bases de données PostgreSQL
- Expérience des environnements serveurs Linux
- Connaissance des 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