Документация по Базе данных Azure для PostgreSQL

База данных Azure для PostgreSQL — это полностью управляемая, готовая к использованию ИИ база данных как услуга (DBaaS), созданная на основе ядра PostgreSQL с открытым исходным кодом, предназначенная для поддержки критически важных рабочих нагрузок с прогнозируемой производительностью, надежной безопасностью, высокой доступностью и простой масштабируемостью. Она позволяет разработчикам создавать интеллектуальные приложения с поддержкой искусственного интеллекта с помощью встроенной поддержки внедрения векторов и интеграции со службами ИИ Azure.

Руководство для начинающих по Базе данных Azure для PostgreSQL

Обзор

• Что такое гибкий сервер Базы данных Azure для PostgreSQL?

Новое

• Читайте наш блог
• Ознакомьтесь с нашими заметками о выпуске

Начало работы

• Бесплатная версия гибкого сервера Базы данных Azure для PostgreSQL

Краткое руководство

• Создание гибкого сервера Базы данных Azure для PostgreSQL

Практическое руководство

• Управление сервером
• Подключение и запрос с помощью Visual Studio Code

Возможности подготовки предприятия

Концепция

• Общие сведения о непрерывности бизнес-процессов
• Высокая доступность
• Резервное копирование и восстановление
• Сеть с частной конечной точкой
• Основные понятия хранилища
• Реплики для чтения
• Концепции безопасности

Практическое руководство

• Управление высоким уровнем доступности
• Руководство по масштабированию вычислений
• Восстановление в парном регионе (географическое восстановление)
• Руководство по проверке подлинности Entra-id

Создание приложений и агентов ИИ

Учебник

• Создание приложения CRUD Python (проверка подлинности на основе паролей и записей)
• Развертывание приложения Python в Службе приложений Azure
• Развертывание приложения Django с помощью AKS
• Реализация семантического поиска с помощью pgvector и Azure OpenAI
• Интеграция возможностей ИИ Azure
• Создание агента ИИ с помощью служб агента ИИ Azure
• Разработка с помощью LangChain
• База данных Graph с помощью Apache AGE

Концепция

• Общие сведения о генерируемом ИИ
• Поиск вектора с помощью pgvector
• Эффективный вектор веб-масштабирования с помощью DiskANN
• Интеграции GenAI Framework (семантического ядра, LangChain, LlamaIndex и Microsoft GraphRAG)

Дополнительные понятия и общие сведения

Концепция

• Эластичные кластеры
• Параметры сервера
• Вычислительные ресурсы и ресурсы хранилища
• Управление удостоверениями и доступом
• Расширения
• Azure Monitor
• Запланированное обслуживание
• Зеркалирование сети (Fabric Mirroring)
• Шифрование данных
• Обзор REST API

Переход на База данных Azure для PostgreSQL

Обзор

• Обзор Службы миграции
• Предварительная проверка миграции

Практическое руководство

• Миграция из базы данных Azure для PostgreSQL — отдельный сервер на гибкий сервер
• Миграция (в автономном режиме) с виртуальной машины Azure или локального сервера PostgreSQL
• Миграция (в Интернете) с виртуальной машины Azure или локального сервера PostgreSQL
• Миграция (в автономном режиме) из Amazon RDS
• Миграция (в Интернете) из Amazon RDS
• Миграция (в автономном режиме) из Amazon Aurora
• Миграция (в Интернете) из Amazon Aurora
• Миграция (автономная) из Google Cloud SQL для PostgreSQL
• Миграция (в Интернете) из Google Cloud SQL для PostgreSQL
• Миграция с платформы Oracle

Дополнительные ресурсы

Концепция

• Подключение к Azure CLI
• Библиотеки подключений для разработки приложений
• Развертывание с помощью Terraform
• Общие сведения об устранении неполадок
• Краткое руководство по Bicep
• Краткое руководство по Python
• Ценообразование
• Доступность по регионам
• Истории успеха клиентов
• Создание навыков с помощью Microsoft Learn