PostgreSQL und Cloud-Umgebungen

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, PostgreSQL-Datenbanken effektiv in der Cloud zu überwachen, zu diagnostizieren und zu optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte erstellen, verwalten und optimieren, um verschiedene Performance-Probleme zu beheben und die Benutzererfahrung zu verbessern. Sie können spezifische Techniken anwenden, um komplexe Datenbankprobleme zu lösen und erweiterte Optimierungs- und Analysetools zu nutzen.

Inhalt

• Einführung in PostgreSQL und Cloud-Umgebungen
  • Überblick und Ziele: Was ist PostgreSQL und warum ist es in der Cloud wichtig? Historische Entwicklung und Hauptmerkmale.
  • Anwendungsbereiche: Typische Anwendungsbereiche und Szenarien, in denen PostgreSQL in der Cloud eingesetzt wird.
• Grundlegende Konzepte und Architektur
  • PostgreSQL-Architektur: Überblick über die Architektur und die wichtigsten Komponenten von PostgreSQL.
  • Cloud-Architekturen: Einführung in die grundlegenden Konzepte der Cloud-Architektur (IaaS, PaaS, SaaS).
  • Überblick über Cloud-Anbieter: AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure und ihre PostgreSQL-Dienste.
• Einrichtung und erste Schritte
  • Kontoerstellung und Konfiguration: Einrichtung eines Kontos bei einem Cloud-Anbieter.
  • Bereitstellung einer PostgreSQL-Datenbank: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Bereitstellung einer PostgreSQL-Datenbank in der Cloud.
  • Verbindung zur Datenbank: Einrichtung und Konfiguration von Verbindungen zur Cloud-Datenbank.
• Grundlegende Verwaltung und Betrieb
  • Benutzer- und Rollenmanagement: Erstellen und Verwalten von Benutzern und Rollen.
  • Sicherheitsaspekte: Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und Zugriffskontrollen.
  • Backup und Wiederherstellung: Einrichtung und Durchführung von Backups und Wiederherstellungen.
• Praktische Übung 1: Bereitstellung und Verwaltung einer PostgreSQL-Datenbank in der Cloud
  • Problemstellung: Bereitstellen und Konfigurieren einer PostgreSQL-Datenbank in der Cloud.
  • Lösung: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Bereitstellung, Konfiguration und Sicherung der Datenbank.
  • Ergebnis: Eine funktionierende PostgreSQL-Datenbank in der Cloud mit implementierten Sicherheitsmaßnahmen und Backups.
• Performance-Optimierung und Skalierung
  • Performance-Überwachung: Nutzung von Cloud-Tools zur Überwachung der Datenbankleistung.
  • Tuning und Optimierung: Techniken zur Optimierung von Abfragen und Datenbankkonfigurationen.
  • Skalierungsmöglichkeiten: Vertikale und horizontale Skalierung von PostgreSQL-Datenbanken in der Cloud.
• Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery
  • Hochverfügbarkeitslösungen: Implementierung von Hochverfügbarkeitsstrategien wie Replikation und Failover.
  • Disaster Recovery: Planung und Implementierung von Disaster Recovery-Lösungen.
  • Multi-Region-Deployments: Einrichtung von Multi-Region-Deployments zur Verbesserung der Ausfallsicherheit.
• Migration zu PostgreSQL in der Cloud
  • Migrationsstrategien: Strategien zur Migration von On-Premise-Datenbanken zu PostgreSQL in der Cloud.
  • Tools und Techniken: Nutzung von Tools wie pg_dump, pg_restore und Datenmigrationsdiensten der Cloud-Anbieter.
  • Best Practices: Best Practices für eine erfolgreiche Migration und Minimierung von Ausfallzeiten.
• Integration und Erweiterungen
  • Integration mit anderen Cloud-Diensten: Nutzung von Cloud-Diensten zur Erweiterung der PostgreSQL-Funktionalität.
  • Erweiterungen und Module: Implementierung und Nutzung von PostgreSQL-Erweiterungen und Modulen.
  • Datenanalyse und Reporting: Integration von PostgreSQL mit Datenanalyse- und Reporting-Tools.
• Praktische Übung 2: Migration und Optimierung einer PostgreSQL-Datenbank in der Cloud
  • Problemstellung: Migration einer On-Premise-Datenbank zu PostgreSQL in der Cloud und Optimierung der Leistung.
  • Lösung: Nutzung von Migrations-Tools, Implementierung von Hochverfügbarkeitsstrategien und Durchführung von Performance-Tuning.
  • Ergebnis: Eine migrierte und optimierte PostgreSQL-Datenbank in der Cloud mit Hochverfügbarkeit und verbesserter Leistung.