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 기간 21 시간

코스 개요

PostgresAI 소개

  • PostgresAI 아키텍처 및 구성 요소 이해
  • 핵심 개념: 클로닝, 스냅샷, 샌드박스 환경
  • 엔터프라이즈 도입 시나리오 및 ROI

PostgresAI 설치 및 설정

  • Docker 및 Kubernetes 환경에 PostgresAI 배포
  • PostgreSQL 및 외부 저장소 백엔드와 통합
  • 인증 및 접근 관리

데이터베이스 클로닝 및 실험

  • 슬림 프로비저닝을 활용한 즉각적인 데이터베이스 클론 생성
  • 에페메랄 환경(일회성 환경)을 통한 스키마 변경 사항의 안전 테스트
  • PostgresAI 클론을 활용한 CI/CD 가속화

모니터링 및 관찰 가능성(Observability)

  • PostgresAI 대시보드를 활용한 성능 인사이트 분석
  • 클론 상태 및 쿼리 실행 모니터링
  • Grafana, Prometheus, ELK와의 통합

AI 기반 쿼리 최적화

  • AI 기반 추천을 활용한 쿼리 개선
  • 쿼리 계획 및 실행 패턴 분석
  • 피드백 루프를 활용한 지속적 최적화

데이터 거버넌스 및 보안

  • 데이터 마스킹 및 익명화 관리
  • 클론된 환경에서의 규정 준수 보장
  • 감사 로깅 및 역할 기반 접근 제어(RBAC)

PostgresAI와 엔터프라이즈 워크플로 통합

  • Jenkins, GitLab CI 또는 GitHub Actions를 활용한 CI/CD 통합
  • SQL 및 스키마 변경 사항에 대한 자동화 테스트 파이프라인
  • 팀 협업 및 환경 공유 모범 사례

PostgresAI 운영 스케일링

  • 대용량 데이터셋 및 멀티노드 클러스터 처리
  • 클론 프로비저닝 성능 최적화
  • 용량 계획 및 비용 관리

요약 및 다음 단계

요건

  • PostgreSQL 데이터베이스 관리에 대한 이해
  • Linux 서버 환경에 대한 경험
  • 컨테이너화 또는 가상화 배포 워크플로에 대한 숙지

대상 고객

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

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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