JanusGraph - Plan Szkolenia

Blazegraph to otwarta, oparta na Javie baza danych grafów RDF do przechowywania i reprezentowania danych ze złożonymi relacjami. Obsługuje Blueprints i RDF/SPARQL 1.1.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Blazegraph do przechwytywania złożonych danych w formacie wykresu w celu pobrania z wielu przykładowych aplikacji. Wszystkie ćwiczenia zostaną przeprowadzone w środowisku laboratoryjnym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie Blazegraph w trybie autonomicznym, klastrowym (opcjonalnie) lub wbudowanym (opcjonalnie).
• Tworzenie, testowanie i wdrażanie przykładowej aplikacji do wyszukiwania złożonych danych w magazynie danych Blazegraph
• Zrozumienie, jak wykorzystać GPU (procesor graficzny) do przyspieszenia obliczeń

Publiczność

• Deweloperzy

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

W tym prowadzonym przez instruktora, praktycznym szkoleniu na żywo w Polsce, skonfigurujemy projekt na żywo i wykorzystamy w praktyce umiejętności modelowania, zarządzania i uzyskiwania dostępu do danych za pomocą neo4j. Skontrastujemy i porównamy grafowe bazy danych z bazami danych SQL, a także innymi bazami danych NoSQL i wyjaśnimy, kiedy i gdzie warto wdrożyć każdą z nich w swojej infrastrukturze.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą korzystać z Neo4j grafowej bazy danych AuraDB do tworzenia aplikacji w chmurze o wysokiej dostępności i zerowej administracji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego w celu rozpoczęcia tworzenia aplikacji grafowych baz danych za pomocą Neo4j AuraDB.
• Zrozumienie funkcji, podstawowych koncepcji i architektury Neo4j AuraDB.
• Dowiedz się, jak tworzyć i skalować aplikacje grafowych baz danych w chmurze.
• Zwiększ bezpieczeństwo chmury dzięki wstępnie skonfigurowanym funkcjom uwierzytelniania i szyfrowania AuraDB.
• Migruj istniejące Neo4j bazy danych do AuraDB.

Neo4j to innowacyjna baza danych grafowa, która opiera się na grafowej strukturze danych, co oznacza, że dane są przechowywane w postaci węzłów, relacji i właściwości. Neo4j znalazł zastosowanie w wielu obszarach, gdzie relacje między danymi są kluczowe. Jako baza danych grafowa, jest wykorzystywany w przypadkach, gdzie tradycyjne bazy danych relacyjnych mogą być niewystarczające do skutecznej analizy i wydobycia informacji z powiązanych danych. Jego siła tkwi w reprezentowaniu i analizie relacji między różnymi elementami danych, co czyni go ważnym narzędziem w dziedzinie analizy danych i zarządzania wiedzą.

FlockDB to rozproszona, odporna na błędy baza danych typu open source do zarządzania rozległymi, ale płytkimi grafami sieciowymi. Początkowo była wykorzystywana przez Twittera do przechowywania relacji między użytkownikami.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i korzystać z bazy danych FlockDB, aby pomóc odpowiedzieć na pytania dotyczące mediów społecznościowych, takie jak kto śledzi kogo, kto blokuje kogo itp.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja FlockDB
• Zrozumienie unikalnych cech FlockDB w porównaniu do innych baz danych grafów, takich jak Neo4j
• Używanie FlockDB do utrzymywania dużego zbioru danych grafów
• Używanie FlockDB razem z MySQL w celu zapewnienia możliwości rozproszonego przechowywania danych
• Niezwykle szybkie wyszukiwanie, tworzenie i aktualizowanie krawędzi grafów
• Skalowanie FlockDB w poziomie do użytku w środowiskach internetowych o niskim opóźnieniu i wysokiej przepustowości.

Publiczność

• Deweloperzy
• Database inżynierów

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy zapoznają się z ofertą technologiczną i podejściami wdrożeniowymi do przetwarzania danych grafowych. Celem jest identyfikacja obiektów świata rzeczywistego, ich cech i relacji, a następnie modelowanie tych relacji i przetwarzanie ich jako danych przy użyciu podejścia Graph Computing (znanego również jako Graph Analytics). Zaczniemy od szerokiego przeglądu i zawęzimy się do konkretnych narzędzi, przechodząc przez serię studiów przypadków, ćwiczeń praktycznych i wdrożeń na żywo.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie, w jaki sposób dane grafowe są utrwalane i przetwarzane.
• Wybór najlepszego frameworka dla danego zadania (od baz danych grafów do frameworków przetwarzania wsadowego).
• Wdrożenie Hadoop, Spark, GraphX i Pregel do równoległego przetwarzania grafów na wielu maszynach.
• Spojrzenie na rzeczywiste problemy związane z dużymi zbiorami danych w kategoriach grafów, procesów i przejść.