Graph Database Training Courses

FlockDB è un database grafico distribuito, faulttolerant open source per la gestione di grafici di rete ampi ma poco profondi Inizialmente è stato utilizzato da Twitter per memorizzare le relazioni tra gli utenti In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come configurare e utilizzare un database FlockDB per aiutare a rispondere a domande sui social media come chi segue chi, chi blocca chi ecc Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura FlockDB Comprendere le caratteristiche uniche di FlockDB, rispetto ad altri database di grafici come Neo4j Utilizzare FlockDB per mantenere un set di dati grafico di grandi dimensioni Usa FlockDB insieme a MySQL per fornire funzionalità di storage distribuito Interrogare, creare e aggiornare i bordi estremamente veloci del grafico Scala FlockDB orizzontalmente per l'utilizzo in ambienti Web online, a bassa latenza e ad alta produttività Pubblico Sviluppatori Ingegneri di database Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Molti problemi del mondo reale possono essere descritti in termini di grafici. Ad esempio, il grafico Web, il grafico della rete sociale, il grafico della rete del treno e il grafico della lingua. Questi grafici tendono ad essere estremamente grandi; la loro elaborazione richiede una serie specializzata di strumenti e processi: questi strumenti e processi possono essere definiti Graph Computing (noto anche come Graph Analytics).

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti apprenderanno le offerte tecnologiche e gli approcci di implementazione per l'elaborazione dei dati dei grafici. L'obiettivo è identificare gli oggetti del mondo reale, le loro caratteristiche e relazioni, quindi modellarli e elaborarli come dati usando un approccio di Graph Computing (noto anche come Graph Analytics). Iniziamo con un'ampia panoramica e approfondiamo strumenti specifici mentre passiamo attraverso una serie di case study, esercitazioni pratiche e distribuzioni dal vivo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Comprendi come i dati del grafico sono persistenti e attraversati.
- Seleziona il framework migliore per una determinata attività (dai database dei grafici ai framework di elaborazione batch).
- Implementa Hadoop , Spark, GraphX e Pregel per eseguire il calcolo grafico su molte macchine in parallelo.
- Visualizza i problemi dei big data nel mondo reale in termini di grafici, processi e attraversamenti.

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

JanusGraph è un database di grafici per la memorizzazione e la ricerca di grafici che contengono centinaia di miliardi di verticali e bordi distribuiti attraverso un cluster multi-machine.

Questo allenamento diretto da istruttori (online o on-site) è rivolto agli ingegneri che vogliono utilizzare JanusGraph per elaborare grafici molto grandi che richiedono memorizzazione anormale e capacità di calcolo.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

Installazione e configurazione JanusGraph. Integrare JanusGraph con più sistemi di archiviazione di backend (Cassandra, HBase, ecc.) e molti software di indexazione (Elasticsearch, Solr, ecc.e Configurare più macchine in un cluster per l'uso da JanusGraph. Query il database utilizzando il linguaggio di query di Gremlin. Processare i dati di grafica su scala, al di là di ciò che una singola macchina può fornire. Supporta migliaia di utenti concorrenti che attraversano i dati grafici in tempo reale. Query grafica dati per l’analisi.

Il formato del corso

Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

I database relativi, basati su tabelle come Oracle e MySQL sono stati a lungo lo standard per l'organizzazione e lo stoccaggio dei dati. Tuttavia, la crescente dimensione e la flessibilità dei dati hanno reso difficile per questi sistemi tradizionali eseguire in modo efficiente domande altamente complesse sui dati. Immaginate di sostituire lo stoccaggio di dati basato su righe e colonne con lo stoccaggio di dati basato su oggetti, attraverso il quale le entità (ad esempio, una persona) potrebbero essere memorizzate come nodi di dati, poi facilmente richieste sulla base del loro ampio, multi-lineare rapporto con altri nodi. E immagina chiedere queste connessioni e i loro oggetti e proprietà associati utilizzando una sintasi compatta, fino a 20 volte più leggero di SQL. Questo è quello che offrono i database dei grafici, come il neo4j.

In questa formazione guidata da istruttori, live hands-on, stabiliremo un progetto in diretta e metteremo in pratica le competenze per modellare, gestire e accedere ai tuoi dati utilizzando neo4j. Controdiamo e paragoniamo i database grafiche con i database SQL e con altri database NoSQL e chiariamo quando e dove è opportuno implementare ciascuno all’interno della vostra infrastruttura.

Il formato del corso

Un forte accento sulla pratica. La maggior parte dei concetti viene imparata attraverso campioni, esercizi e lo sviluppo pratico.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Neo4j AuraDB graph database to build cloud applications with high availability and zero administration.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to start developing graph database applications with Neo4j AuraDB.
- Understand the features, core concepts, and architecture of Neo4j AuraDB.
- Learn how to build and scale graph database applications in the cloud.
- Enhance cloud security with AuraDB's pre-configured authentication and encryption features.
- Migrate existing Neo4j databases to AuraDB.

Blazegraph è un database grafico RDF basato su Java open source per l'archiviazione e la rappresentazione di dati con relazioni complesse. Supporta Blueprints e RDF / SPARQL 1.1.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Blazegraph per acquisire dati complessi in formato grafico per il recupero da una serie di applicazioni di esempio. Tutti gli esercizi saranno eseguiti pratici in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

- Installa e configura Blazegraph in modalità standalone, cluster mode (opzionale) o embedded (opzionale)
- Creare, testare e distribuire un'applicazione di esempio per eseguire query su dati complessi in un Blazegraph dati Blazegraph
- Scopri come sfruttare la GPU (unità di elaborazione grafica) per accelerare i calcoli

Pubblico

- Sviluppatori

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.