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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in PostgresAI

  • Verständnis der Architektur und Komponenten von PostgresAI
  • Kernkonzepte: Klonen, Snapshots und Sandbox-Umgebungen
  • Implementierungsszenarien im Unternehmen und ROI

Installation und Konfiguration von PostgresAI

  • Implementierung von PostgresAI in Docker- und Kubernetes-Umgebungen
  • Integration mit PostgreSQL und externen Storage-Backends
  • Authentifizierung und Zugangskontrolle

Klonen von Datenbanken und Experimente

  • Erstellung sofortiger Datenbank-Klone unter Verwendung von Thin Provisioning
  • Sicheres Testen von Schemaänderungen mit ephemeren Umgebungen
  • Accelerierung von CI/CD-Prozessen mit PostgresAI-Klonen

Monitoring und Observability

  • Nutzung der PostgresAI-Dashboards für Performance-Analysen
  • Überwachung der Klon-Gesundheit und der Abfrageausführung
  • Integration mit Grafana, Prometheus und ELK

KI-gestützte Abfragesoptimierung

  • Nutzung KI-basierter Empfehlungen zur Verbesserung von Abfragen
  • Analyse von Abfrageplänen und Ausführungsmustern
  • Kontinuierliche Optimierung unter Verwendung von Feedback-Schleifen

Daten-Governance und Sicherheit

  • Verwaltung von Datenmaskierung und Anonymisierung
  • Sicherstellung der Compliance in geklonten Umgebungen
  • Audit-Protokollierung und rollenbasierte Zugangskontrollen

Integration von PostgresAI in Unternehmensprozesse

  • CI/CD-Integration unter Verwendung von Jenkins, GitLab CI oder GitHub Actions
  • Automatisierte Testpipelines für SQL- und Schemaänderungen
  • Best Practices für Team-Kollaboration und Umgebungs-Sharing

Skalierung der PostgresAI-Betriebsabläufe

  • Bewältigung großer Datensätze und Multi-Node-Cluster
  • Optimierung der Provisionierungsleistung für Klone
  • Kapazitätsplanung und Kostenmanagement

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis der Datenbankadministration für PostgreSQL
  • Experience mit Linux-Serverumgebungen
  • Vertrautheit mit containerisierten oder virtualisierten Bereitstellungspfaden

Zielgruppe

  • Datenbankadministratoren
  • DevOps- und SRE-Ingenieure
  • Architekten für Dateninfrastrukturen

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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