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Programa do Curso

Introdução ao PostgresAI

  • Compreensão da arquitetura e dos componentes do PostgresAI
  • Conceitos fundamentais: clonagem, instantâneos e ambientes sandbox
  • Cenários de adoção empresarial e retorno sobre o investimento (ROI)

Instalação e Configuração do PostgresAI

  • Implantação do PostgresAI em ambientes Docker e Kubernetes
  • Integração com PostgreSQL e backends de armazenamento externo
  • Autenticação e gerenciamento de acesso

Clonagem e Experimentação de Bancos de Dados

  • Criação de clones instantâneos de banco de dados usando provisionamento fino (thin provisioning)
  • Teste seguro de alterações no esquema com ambientes efêmeros
  • Aceleração do CI/CD por meio de clones do PostgresAI

Monitoramento e Observabilidade

  • Uso dos painéis do PostgresAI para obter insights de desempenho
  • Monitoramento da saúde dos clones e da execução de consultas
  • Integração com Grafana, Prometheus e ELK

Otimização de Consultas Impulsionada por IA

  • Aproveitamento de recomendações baseadas em IA para melhoria de consultas
  • Análise dos planos de consulta e padrões de execução
  • Otimização contínua por meio de loops de feedback

Governança e Segurança de Dados

  • Gerenciamento de mascaramento e anonimização de dados
  • Garantia de conformidade em ambientes clonados
  • Registro de auditoria e controles de acesso baseados em papéis

Integração do PostgresAI com Fluxos de Trabalho Empresariais

  • Integração de CI/CD usando Jenkins, GitLab CI ou GitHub Actions
  • Pipelines de teste automatizado para alterações no SQL e no esquema
  • Melhores práticas de colaboração em equipe e compartilhamento de ambientes

Dimensionamento das Operações do PostgresAI

  • Manipulação de grandes conjuntos de dados e clusters multi-nó
  • Otimização do desempenho do provisionamento de clones
  • Planejamento de capacidade e gestão de custos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão da administração de bancos de dados PostgreSQL
  • Experiência com ambientes de servidor Linux
  • Familiaridade com fluxos de trabalho de implantação em contêineres ou máquinas virtuais

Público-Alvo

  • Administradores de banco de dados
  • Engenheiros de DevOps e SRE
  • Arquitetos de infraestrutura de dados
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

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