PostgreSQL Haladó - Teljesítménykezelés Képzés

A Postgres egy fejlett nyílt forráskódú relációs adatbázis, amely alapot jelenthet mesterséges intelligenciával működő rendszerek és adatalapú intelligencia alkalmazások számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adatbázis szakemberek és fejlesztők számára készült, akik szeretnék integrálni, kezelni és optimalizálni a mesterséges intelligencia képességeket közvetlenül a Postgresben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a Postgres kiterjesztéseket AI-munkaterhelésekhez.
• Beágyazásokat és hasonlósági keresést implementálni a pgvector segítségével.
• Nyílt forráskódú és kereskedelmi LLM-eket integrálni a Postgresszel valós idejű elemzésekhez.
• Optimalizálni a Postgres-t AI-alapú lekérdezések és munkafolyamatok kezelésére.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A PostgreSQL egy hatékony, nyílt forráskódú relációs adatbázis, amely AI képességekkel bővíthető vállalati adatintegráció, prediktív elemzés és automatizálás céljából.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű adatmérnökök, adatbázis-rendszergazdák és megoldásarchitektusok számára készült, akik vállalati szintű AI rendszereket szeretnének tervezni, implementálni és irányítani a PostgreSQL felhasználásával.

A program elvégzésével a résztvevők a következő képességekre tesznek szert:

• AI modellek és vektoros keresési képességek közvetlen integrálása a PostgreSQL-be.
• AI-optimalizált architektúrák üzembe helyezése nagy mennyiségű vállalati munkaterhelésekhez.
• Szilárd irányítás, naplózás és megfelelőség megvalósítása AI adatcsatornák esetén.
• Nyílt forráskódú és kereskedelmi AI keretrendszerek biztonságos használata PostgreSQL környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások és vállalati esettanulmányok.
• Gyakorlati feladatok és valós környezetben végzett laborok.
• Gyakorlati megvalósítás élő PostgreSQL környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést kér ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A kurzus a PostgreSQL szerver kiterjesztéseinek és könyvtárainak alapjait mutatja be, amelyeket az AI technikák adatbázisrendszerekbe való integrálására használnak, beleértve: hasonlósági/szemantikus keresést beágyazási vektorok alapján, Text-to-SQL lekérdezést és Retrieval-Augmented Generation (RAG) technikákat. A tanulók megtanulják, hogyan telepíthetik a PgVector és PgAI kiterjesztéseket, hogyan generálhatnak és tölthetnek be vektorbeágyazásokat, hogyan hozhatnak létre vektorindexeket, hogyan valósíthatnak meg szemantikus keresést és RAG-t, valamint hogyan fejleszthetnek Text-to-SQL alkalmazásokat a LangChain keretrendszer segítségével Python/JavaScript nyelven. A bemutatók és a gyakorlati feladatok erősítik az alapfogalmakat és a gyakorlati készségeket.

Ez a képzés azoknak az adatbázis-rendszergazdáknak és architektusoknak készült, akik a PostgreSQL alapjaival szeretnének megismerkedni.

Megismerkedünk a PostgreSQL architektúrájával, telepítésével, tervezésével, valamint megtanuljuk, hogyan készítsünk biztonsági másolatot és végezzünk helyreállítást PostgreSQL-ben.

Ez a képzés az adatbázis-rendszergazdáknak és architektusoknak szól, akik meg szeretnék tanulni a biztonsági mentések, magas rendelkezésre állás és adatbázis-biztonság megvalósításának eszközeit és technikáit PostgreSQL-ben.
Emellett megtanulják, hogyan lehet lassú lekérdezéseket azonosítani, figyelni az adatbázis teljesítményét és finomhangolni a PostgreSQL-t a teljesítmény érdekében.

A nulla állásidőt igénylő PostgreSQL telepítések megvalósítása szakértői szintű Streaming Replikációt és automatizált feladatátvételi kezelést igényel. Ez a képzés a szinkron és aszinkron replikációt, a lépcsőzetes replikációt, a tranzakciós napló archiválását, az alap biztonsági mentéseket, valamint a streaming konfigurációk monitorozását fedi le. Ismerkedjen meg a pgpool-II telepítésével a kapcsolatkészlet kezeléséhez, az automatizált magas rendelkezésre állás beállításához, valamint a kritikus vállalati környezetekben üzemelő, nagy forgalmú üzleti alkalmazások számára szükséges termelési szintű adatbázis megbízhatóság eléréséhez.

Ez a képzés az adatbázis-rendszergazdáknak és architektusoknak szól, akik a PostgreSQL adatbázis teljesítményét szeretnék optimalizálni. Ismerje meg, hogyan naplózhatja a lassú munkaterheléseket és hogyan azonosíthatja a lekérdezésekben rejlő lehetséges problémákat. A téma emellett áttekinti a legfontosabb paramétereket, amelyeket hangolni kell az optimális teljesítmény érdekében. 

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország (személyesen vagy távolról), a résztvevők megismerik a PostgreSQL általános és haladó szintű aspektusait, beleértve az adminisztrációt, teljesítményhangolást, haladó fejlesztést és replikációt, miközben gyakorlati, élő laborfeladatok során végigvezetjük őket a beállítás, konfiguráció, tesztelés, üzembe helyezés és hibaelhárítás folyamatán.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó adminisztrációs technikák alkalmazásával konfigurálni és kezelni egy PostgreSQL szervert.
• Optimalizálni az adatbázist és a lekérdezéseket a maximális teljesítmény érdekében.
• Replikálni és skálázni egy PostgreSQL szervert.

A PostgresAI egy olyan platform, amely lehetővé teszi az adatbázis csapatok számára, hogy klónozzák, teszteljék és optimalizálják PostgreSQL környezeteket mesterséges intelligencia alapú automatizálással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű DevOps szakemberek és adatbázis mérnökök számára készült, akik a PostgresAI vállalati méretekben történő implementálását szeretnék megvalósítani az adatbázis monitorozás, klónozás és mesterséges intelligencia alapú optimalizálás érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A PostgresAI üzembe helyezése és konfigurálása vállalati környezetekben.
• A PostgresAI integrálása CI/CD folyamatokkal és PostgreSQL klaszterekkel.
• Mesterséges intelligencia alapú betekintések kihasználása lekérdezés optimalizálás és teljesítmény finomhangolás érdekében.
• Irányítás, naplózás és adatvédelmi ellenőrzések implementálása klónozott környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati alkalmazás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez a kurzus a PostgreSQL adatbázisokkal való programozási interakciót mutatja be. Ismerje meg a technikákat, szintaxisokat és szerkezeteket, amelyek szükségesek a minőségi alkalmazások fejlesztéséhez PostgreSQL háttérrendszerrel. A képzés emellett az SQL finomhangolásra is kiterjed, beleértve az hatékony SQL írásának legjobb gyakorlatait.

A célközönségbe tartoznak azok a fejlesztők, akik szeretnék használni vagy bővíteni a PostgreSQL-t, valamint az adatbázis architektusok.

Ez a kurzus részletes bemutatást nyújt a PostgreSQL replikációjáról, magas rendelkezésre állásáról és klaszterkezeléséről. A résztvevők többcsomópontos környezeteket építenek és kezelnek, konfigurálják a feladatátvétel automatizálását, valamint megismerkednek a terheléselosztással és kapcsolatkészlet-megoldásokkal. A kurzus élő replikációs laborokból és helyreállítási szimulációkból áll.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők és rendszergazdák számára készült, akik szeretnék kihasználni a PostgreSQL 16 legújabb funkcióit és fejlesztéseit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a PostgreSQL 16 architektúráját és összetevőit.
• Használni a haladó SQL funkciókat és PostgreSQL bővítményeket.
• Biztonsági ajánlott eljárások és hozzáférés-vezérlés implementálása.
• Adatbázis-rendszergazdai feladatok végrehajtása, beleértve a biztonsági mentést, helyreállítást és monitorozást.
• Adatbázis teljesítményének optimalizálása finomhangolással és indexelési stratégiákkal.
• A PostgreSQL beépített eszközeinek használata magas rendelkezésre állás és replikáció érdekében.
• PostgreSQL integrálása modern alkalmazásfejlesztési keretrendszerekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adatbázis-rendszergazdáknak és rendszergazdáknak szól, akik a PostgreSQL-t szeretnék használni nagy léptékű adatok kezelésére, miközben optimalizálják az adatbázis-rendszereket a magas rendelkezésre állás és teljesítmény érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A PostgreSQL telepítésére és konfigurálására.
• Megérteni a PostgreSQL funkcióit és architektúráját.
• Megtanulni, hogyan végezzenek adatbázis-műveleteket SQL segítségével.
• Adatbázis biztonsági mentést és helyreállítást végezni az adatvesztés elkerülése érdekében.
• A szervert magas rendelkezésre állásra konfigurálni.
• Megismerni a teljesítményfinomítás eszközeit és technikáit.
• Felfedezni a monitorozás és megfigyelés külső eszközeit.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a PostgreSQL-t adatbázisok létrehozására, SQL lekérdezések írására, adatok manipulálására és táblák kezelésére SQL parancsok és a PGAdmin segítségével. A képzés emellett bemutatja a Timescale kiterjesztést is, amely időbeli adatok kezelésére szolgál.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a relációs adatbázisok alapelveit és a PostgreSQL architektúráját.
• Telepíteni, konfigurálni és navigálni a PostgreSQL és a PGAdmin környezetben.
• SQL lekérdezéseket írni és futtatni adatok kiválasztásához, szűréséhez, csoportosításához és összekapcsolásához.
• Adatokat manipulálni SQL utasításokkal és adatbázis-objektumokat kezelni.
• Nézeteket létrehozni és kezelni, valamint felfedezni a PostgreSQL kiterjesztéseket, mint például a Timescale.