Curs de pregatire Fundamentele PostgreSQL

Postgres este o bază de date relațională open-source avansată care poate servi ca fundament pentru sisteme alimentate de AI și aplicații de inteligență a datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și dezvoltatorilor de baze de date de nivel intermediar care doresc să integreze, să gestioneze și să optimizeze capacitățile de AI direct în Postgres.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze extensii Postgres pentru sarcini de AI.
• Să implementeze încorporări și căutare de similaritate folosind pgvector.
• Să integreze modele de limbaj (LLM) open source și proprietare cu Postgres pentru informații în timp real.
• Să optimizeze Postgres pentru gestionarea interogărilor și fluxurilor de lucru conduse de AI.

Formatul cursului

• Prelegere și discuție interactivă.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

PostgreSQL este o bază de date relațională open-source puternică, care poate fi îmbunătățită cu capacități de AI pentru inteligența datelor la nivel de întreprindere, analize predictive și automatizare.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului) este destinată inginerilor de date, administratorilor de baze de date (DBAs) și arhitecților de soluții de nivel intermediar până la avansat, care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze sisteme de AI la nivel de întreprindere care utilizează PostgreSQL.

Prin parcurgerea acestui program, participanții vor dobândi expertiza necesară pentru a:

• Integra modele de AI și capacități de căutare vectorială direct în PostgreSQL.
• Implementa arhitecturi optimizate pentru AI pentru sarcini de lucru de mare volum la nivel de întreprindere.
• Implementa guvernanță robustă, audit și conformitate pentru fluxurile de date AI.
• Utiliza cadre de AI open source și proprietare în mod securizat în mediile PostgreSQL.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții despre cazuri de întreprindere.
• Exerciții practice și laboratoare din lumea reală.
• Implementare practică într-un mediu PostgreSQL live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Cursul acoperă elementele de bază ale extensiilor și bibliotecilor serverului PostgreSQL utilizate pentru integrarea tehnicilor de inteligență artificială în sistemele de baze de date, inclusiv: căutare similară/semantică bazată pe vectori de încorporare, interogări Text-to-SQL și Generare Augmentată prin Recuperare (RAG). Studenții vor învăța cum să instaleze PgVector și PgAI, să genereze și să încarce vectori de încorporare, să creeze indecși vectoriali, să implementeze căutare semantică și RAG, să dezvolte aplicații Text-to-SQL folosind LangChain cu Python/JavaScript. Demonstrațiile și exercițiile practice consolidează conceptele de bază și abilitățile practice.

Acest curs practic se concentrează pe aspectele practice ale optimizării performanței în PostgreSQL. Participanții vor învăța să analizeze execuția interogărilor, să optimizeze indexarea, să ajusteze parametrii de memorie și de sistem și să monitorizeze eficient sarcinile de lucru. Scenarii din lumea reală și exerciții practice demonstrează cum să identifice și să rezolve punctele de blocare atât la nivelul bazei de date, cât și la nivelul sistemului.

Acest curs practic de 3 zile acoperă setul complet de competențe necesare pentru a dezvolta aplicații robuste folosind PostgreSQL.
Participanții învață SQL avansat, programare procedurală cu PL/pgSQL și tehnici de proiectare a bazelor de date care îmbunătățesc performanța și întreținerea.
Exercițiile practice se concentrează pe construirea de funcții stocate, triggeri și logică de automatizare direct în PostgreSQL.

Acest curs oferă cunoștințele esențiale necesare pentru a instala, configura și gestiona eficient baze de date PostgreSQL. Participanții vor învăța cum să gestioneze securitatea utilizatorilor, să efectueze copii de siguranță și restabilire, să gestioneze jurnalele și să ajusteze parametrii de bază. Prin exerciții practice, cursanții vor efectua sarcini reale de administrare și se vor pregăti pentru subiecte avansate, cum ar fi performanța și replicarea.

PostgresAI este o platformă care permite echipelor de baze de date să cloneze, să testeze și să optimizeze mediile PostgreSQL folosind automatizare bazată pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul DevOps și inginerilor de baze de date care doresc să implementeze PostgresAI la scară enterprise pentru monitorizarea bazelor de date, clonare și optimizare bazată pe inteligență artificială.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze și configureze PostgresAI în medii enterprise.
• Integreze PostgresAI cu pipeline-uri CI/CD și clustere PostgreSQL.
• Utilizeze informații bazate pe inteligență artificială pentru optimizarea interogărilor și ajustarea performanței.
• Implementeze controale de guvernanță, audit și confidențialitate a datelor pentru mediile clonate.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs oferă o acoperire profundă a replicării, disponibilității înalte și gestionării clusterelor în PostgreSQL. Participanții vor construi și gestiona medii cu mai multe noduri, vor configura automatizarea failover-ului și vor explora soluții de echilibrare a sarcinii și de pool de conexiuni. Cursul include laboratoare de replicare live și simulări de recuperare.

Acest curs intensiv de 1 zi, axat pe practică, se concentrează pe proiectarea și implementarea bazelor de date distribuite folosind extensia Citus pentru PostgreSQL.
Participanții învață cum să fragmenteze seturi de date mari, să gestioneze interogări distribuite și să construiască clustere PostgreSQL scalabile și tolerante la defecțiuni.
Exemple din lumea reală și laboratoare practice demonstrează optimizarea performanței, integrarea replicării și gestionarea sarcinilor de lucru distribuite