코스 개요

PostgresAI 소개

  • PostgresAI 아키텍처 및 구성 요소 이해
  • 핵심 개념: 클론화, 스냅샷, 샌드박스 환경
  • 기업 채택 시나리오와 ROI

PostgresAI 설치 및 구성

  • Docker 및 Kubernetes 환경에서 PostgresAI 배포
  • PostgreSQL 및 외부 스토리지 백엔드와의 통합
  • 인증 및 액세스 관리

데이터베이스 클론화 및 실험

  • 씬 프로비저닝을 사용한 순간 데이터베이스 클론 생성
  • 일시적인 환경에서 안전하게 스키마 변경 테스트
  • PostgresAI 클론을 활용한 CI/CD 가속화

모니터링 및 관찰성

  • 성능 인사이트를 위한 PostgresAI 대시보드 사용
  • 클론 상태 및 쿼리 실행 모니터링
  • Grafana, Prometheus, ELK와의 통합

AI 기반 쿼리 최적화

  • 쿼리 개선을 위한 AI 기반 추천 활용
  • 쿼리 계획 및 실행 패턴 분석
  • 피드백 루프를 사용한 지속적인 최적화

데이터 거버넌스 및 보안

  • 데이터 마스킹 및 익명화 관리
  • 클론 환경에서의 규정 준수 보장
  • 감사 로깅 및 역할 기반 액세스 제어

PostgresAI를 기업 워크플로우에 통합

  • Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions를 사용한 CI/CD 통합
  • SQL 및 스키마 변경을 위한 자동화된 테스트 파이프라인
  • 팀 협업 및 환경 공유 최선의 방법

PostgresAI 운영 확장

  • 대규모 데이터셋과 멀티노드 클러스터 처리
  • 클론 프로비저닝 성능 최적화
  • 용량 계획 및 비용 관리

요약 및 다음 단계

요건

  • PostgreSQL 데이터베이스 관리에 대한 이해
  • Linux 서버 환경 경험
  • 컨테이너화 또는 가상화 배포 워크플로우에 익숙함

대상 학습자

  • 데이터베이스 관리자
  • DevOps 및 SRE 엔지니어
  • 데이터 인프라 아키텍트
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (5)

예정된 코스

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