Cursos de Base de dados Gráfica | Cursos de Graph Database

O FlockDB é um banco de dados de gráficos de tolerância a falhas, distribuído e distribuído de código aberto para gerenciar gráficos de rede amplos, mas superficiais Foi inicialmente usado pelo Twitter para armazenar relacionamentos entre usuários Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como configurar e usar um banco de dados FlockDB para ajudar a responder questões de mídia social, como quem segue quem, quem bloqueia quem, etc No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instalar e configurar o FlockDB Entenda os recursos exclusivos do FlockDB, em relação a outros bancos de dados gráficos como o Neo4j Use o FlockDB para manter um grande conjunto de dados gráfico Use o FlockDB junto com o MySQL para fornecer recursos de armazenamento distribuído Consulta, cria e atualiza bordas de gráficos extremamente rápidas Escala o FlockDB horizontalmente para uso em ambientes da Web de alta taxa de transferência on-line, de baixa latência Público Desenvolvedores Engenheiros de banco de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Um grande número de problemas do mundo real pode ser descrito em termos de gráficos Por exemplo, o gráfico da Web, o gráfico da rede social, o gráfico da rede ferroviária e o gráfico da linguagem Esses gráficos tendem a ser extremamente grandes; processá-los requer um conjunto especializado de ferramentas e processos Essas ferramentas e processos podem ser chamados de Graph Computing (também conhecido como Graph Analytics) Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão sobre as ofertas de tecnologia e as abordagens de implementação para o processamento de dados gráficos O objetivo é identificar objetos do mundo real, suas características e relacionamentos, modelar esses relacionamentos e processá-los como dados usando uma abordagem de computação gráfica Começamos com uma ampla visão geral e restringimos as ferramentas específicas à medida que passamos por uma série de estudos de caso, exercícios práticos e implementações ao vivo No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda como os dados do gráfico são persistidos e percorridos Selecione a melhor estrutura para uma determinada tarefa (de bancos de dados de gráficos a estruturas de processamento em lote) Implemente Hadoop, Spark, GraphX ​​e Pregel para realizar computação gráfica em várias máquinas em paralelo Veja os problemas de big data do mundo real em termos de gráficos, processos e travessias Público Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

JanusGraph é uma base de dados de gráficos para armazenar e pesquisar gráficos que contêm centenas de bilhões de vertices e bordas distribuídas em um cluster multi-máquina. Este treinamento ao vivo guiado por instrutores (online ou on-site) destina-se a engenheiros que desejam usar JanusGraph para processar gráficos muito grandes que exigem armazenamento anormal e capacidade de computação. No final do curso, os participantes poderão:

Instalar e configurar JanusGraph. Integrar JanusGraph com múltiplos sistemas de armazenamento de backend (Cassandra, HBase, etc.) e vários softwares de índice (Elasticsearch, Solr, etc.•   Configure várias máquinas em um cluster para uso por JanusGraph. Querar a base de dados usando o idioma de consulta do Gremlin. Processar dados de gráficos em escala, além do que uma única máquina pode fornecer. Suporte para milhares de usuários concorrentes atravessando dados gráficos em tempo real. Query gráficos para análise.

O formato do curso

Interação e discussão interativa. Muitos exercícios e práticas. Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

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As bases de dados relativas, baseadas em tabelas como Oracle e MySQL têm sido o padrão para a organização e armazenamento de dados. No entanto, o crescente tamanho e fluidez dos dados tornaram difícil para esses sistemas tradicionais executar eficientemente consultas altamente complexas sobre os dados. Imagine substituir o armazenamento de dados baseado em linhas e colunas com o armazenamento de dados baseado em objetos, através do qual as entidades (por exemplo, uma pessoa) poderiam ser armazenadas como nódulos de dados, então facilmente consultadas com base na sua ampla relação multi-linear com outros nódulos. E imagine pesquisar essas conexões e seus objetos e propriedades associados usando uma sintaxe compacta, até 20 vezes mais leve do que SQL. É isso que as bases de dados gráficas, como o neo4j, oferecem. Neste treinamento guiado por instrutores, ao vivo, estabelecemos um projeto ao vivo e implementamos as habilidades para modelar, gerenciar e acessar os seus dados usando o neo4j. Nós contrastamos e comparamos bases de dados gráficas com bases de dados SQL e outras bases de dados NoSQL e esclarecemos quando e onde faz sentido implementar cada uma dentro da sua infraestrutura. O formato do curso

Grande ênfase na prática. A maioria dos conceitos são aprendidos através de amostras, exercícios e desenvolvimento prático.

This instructor-led, live training in Portugal (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 é um banco de dados de gráficos RDF baseado em Java código-fonte aberto para armazenar e representar dados com relacionamentos complexos. Suporta Blueprints e RDF / SPARQL 1.1. Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Blazegraph para capturar dados complexos em formato gráfico para recuperação de um número de aplicativos de amostra. Todos os exercícios serão realizados em um ambiente de laboratório ao vivo. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Blazegraph no modo autônomo, no modo de cluster (opcional) ou no modo incorporado (opcional)
• Crie, teste e implemente um aplicativo de amostra para consultar dados complexos em um armazenamento de dados Blazegraph
• Entenda como aproveitar a GPU (unidade de processamento gráfico) para acelerar os cálculos

Público

• Desenvolvedores

Formato do Curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

Nota

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