PostgreSQL 고급 - 성능 관리 교육 과정

Postgres는 고급 오픈 소스 관계형 데이터베이스로, 인공지능(AI) 시스템과 데이터 지능 애플리케이션의 기반이 될 수 있습니다.

이 트레이너 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터베이스 전문가와 개발자들을 대상으로, Postgres 내에서 AI 기능을 통합, 관리, 최적화하는 방법을 배울 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• AI 작업에 사용되는 Postgres 확장을 설정하고 구성합니다.
• pgvector를 사용하여 임베딩과 유사성 검색을 구현합니다.
• 오픈 소스 및 전용 LLMs(대형 언어 모델)을 Postgres와 통합하여 실시간 인사이트를 얻습니다.
• AI 기반 쿼리와 워크플로를 처리하기 위해 Postgres를 최적화합니다.

코스 형식

• 상호작용식 강의 및 토론.
• 많은 연습 문제와 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 실무 구현.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처를 통해 안내를 받으세요.

PostgreSQL은 강력한 오픈 소스 관계형 데이터베이스로, 기업 데이터 인텔리전스, 예측 분석, 자동화를 위한 AI 기능을 강화할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급에서 고급 수준의 데이터 엔지니어, DBA 및 솔루션 아키텍트를 대상으로 PostgreSQL을 활용한 기업급 AI 시스템을 설계, 구현, 거버넌스하는 방법을 배우는 데 목표를 두고 있습니다.

이 프로그램을 통해 참가자들은 다음과 같은 전문성을 얻게 됩니다:

• PostgreSQL에 AI 모델과 벡터 검색 기능을 직접 통합합니다.
• 대규모 기업 워크로드를 위한 AI 최적화 아키텍처를 배포합니다.
• AI 데이터 파이프라인을 위한 강력한 거버넌스, 감사 및 준법감시를 구현합니다.
• PostgreSQL 환경 내에서 오픈 소스와 독점 AI 프레임워크를 안전하게 활용합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강연과 기업 사례 토론.
• 실습 및 실제 환경 실험.
• 실시간 PostgreSQL 환경에서의 실용적인 구현.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하시려면 연락주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Oracle 데이터베이스를 AzureSQL 또는 PostgreSQL로 마이그레이션하려는 데이터베이스 관리자 및 클라우드 설계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AzureSQL을 PostgreSQL과 비교하여 사업 목표와 요구에 가장 잘 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
• Oracle에서 AzureSQL 또는 PostgreSQL 데이터베이스 시스템으로 정의, 데이터, 절차를 이동하기 위해 데이터베이스를 준비할 수 있습니다.
• 마이그레이션 후 테스트, 최적화, 업데이트 및 마이그레이션된 데이터베이스를 유지 관리하는 단계를 수행할 수 있습니다.

이 과정은 PostgreSQL 데이터베이스의 관리와 성능 최적화를 다룹니다. 수강생들은 복제, 연결 풀링, 전체 텍스트 검색 등 PostgreSQL(또는 Postgres)의 특수 모듈 사용법을 배우게 됩니다.

이 교육은 PostgreSQL을 기초부터 배우고자 하는 데이터베이스 관리자와 설계자를 대상으로 합니다.

PostgreSQL 아키텍처, 설치, 설계 및 백업과 복구 방법 등을 학습하게 됩니다.

이 교육은 PostgreSQL에서 백업, 고가용성 및 데이터베이스 보안을 구현하는 데 필요한 도구와 기술을 배우고 싶어 하는 데이터베이스 관리자 및 아키텍트를 대상으로 설계되었습니다.
또한 느린 쿼리를 찾고, 데이터베이스 성능을 모니터링하며 PostgreSQL의 성능을 최적화하는 방법도 배우게 됩니다.

이 트레이닝은 PostgreSQL Database 관리자 및 아키텍트를 대상으로 하며, PostgreSQL의 스트리밍 복제(Streaming Replication)를 배우고, pgpool-II를 사용하여 자동 장애 전환(failover)을 달성하고 고가용성 PostgreSQL 데이터베이스 클러스터를 구축하는 방법을 학습할 수 있습니다.

이 교육은 PostgreSQL 데이터베이스의 성능을 최적화하려는 데이터베이스 관리자와 아키텍트를 위한 것입니다. 느린 작업 로드를 기록하고 쿼리에서 가능한 문제점을 찾아내는 방법을 배웁니다. 이 주제에서는 최적의 성능을 위해 조정해야 하는 가장 중요한 매개변수도 다룹니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 현장 또는 원격)에서 참가자들은 설정, 구성, 테스트, 배포 및 문제 해결을 포함한 수많은 실습 및 실시간 실험을 통해 PostgreSQL의 일반적인 측면과 고급 측면, 관리, 성능 최적화, 고급 개발, 복제 등을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 고급 관리 기술을 사용하여 PostgreSQL 서버를 구성하고 관리합니다.
• 데이터베이스와 쿼리를 최적화하여 최고의 성능을 얻습니다.
• PostgreSQL 서버를 복제하고 확장합니다.

PostgresAI는 데이터베이스 팀이 PostgreSQL 환경을 클론화, 테스트, 최적화하는 데 AI 기반 자동화를 사용할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.

이 지도자의 조언하에 진행되는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 DevOps 전문가와 데이터베이스 엔지니어를 대상으로 합니다. 그들은 기업 규모에서 데이터베이스 모니터링, 클론화, AI 기반 최적화를 위한 PostgresAI 구현을 희망합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 기업 환경에서 PostgresAI를 배포하고 구성합니다.
• PostgresAI를 CI/CD 파이프라인과 PostgreSQL 클러스터에 통합합니다.
• 쿼리 최적화 및 성능 조정을 위한 AI 기반 인사이트를 활용합니다.
• 클론 환경에서 거버넌스, 감사, 데이터 보안 제어를 구현합니다.

강의 형식

• 상호작용식 강연과 토론.
• 많은 연습문제와 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 과정은 PostgreSQL 데이터베이스와의 프로그래밍적 상호작용을 제공합니다. PostgreSQL 백엔드를 사용하여 고품질 애플리케이션을 개발하기 위한 기술, 구문 및 구조를 배웁니다. 이 교육에는 SQL 최적화도 포함되어 있으며, 효율적인 SQL 작성에 대한 가장 좋은 방법들을 다룹니다.

대상 학습자는 PostgreSQL을 사용하거나 확장하려는 개발자와 데이터베이스 아키텍트를 포함합니다.

이 과정은 PostgreSQL에서의 복제, 고가용성, 클러스터 관리에 대한 심층적인 내용을 다룹니다. 참가자들은 다중 노드 환경을 구축하고 관리하며, 자동 장애 전환을 구성하고, 부하 분산 및 연결 풀링 솔루션을 탐색합니다. 이 과정에는 실시간 복제 랩과 복구 시뮬레이션이 포함됩니다.

이 강사 주도 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 PostgreSQL 13을 사용하여 고성능 애플리케이션용 데이터베이스를 설정, 구축 및 관리하길 원하는 시스템 관리자와 개발자를 대상으로 합니다.

본 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• PostgreSQL 13을 설치하고 구성합니다.
• 데이터베이스를 운영, 관리 및 유지하는 PostgreSQL 13의 기능, 아키텍처, 기본 사항을 이해합니다.
• Postgres 데이터베이스 테이블과 스키마를 구성하는 방법을 배웁니다.
• 데이터 조작 및 쿼리를 수행하는 방법을 배웁니다.
• 다양한 프로그래밍 인터페이스(클라이언트 및 서버)를 활용하여 PostgreSQL 13의 기능을 완전히 활용하고 확장합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 중급 개발자와 관리자를 대상으로 PostgreSQL 16의 최신 기능과 향상을 활용하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자는 다음과 할 수 있게 됩니다:

• PostgreSQL 16의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 고급 SQL 기능과 PostgreSQL 확장을 활용할 수 있습니다.
• 보안 최선의 관행과 액세스 제어를 구현할 수 있습니다.
• 백업, 복구, 모니터링 등 데이터베이스 관리 작업을 수행할 수 있습니다.
• 튜닝 및 색인 전략을 통해 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있습니다.
• PostgreSQL의 내장 도구를 활용하여 높은 가용성과 복제를 구현할 수 있습니다.
• PostgreSQL을 현대적인 애플리케이션 개발 프레임워크와 통합할 수 있습니다.