Cursos de Building Graph Databases with Neo4j AuraDB

En esta formación práctica en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, configuraremos un proyecto en vivo y pondremos en práctica las habilidades para modelar, administrar y acceder a sus datos usando neo4j. Contrastamos y comparamos las bases de datos de grafos con las bases de datos basadas en SQL, así como con otras bases de datos NoSQL y aclaramos cuándo y dónde tiene sentido implementar cada una dentro de su infraestructura.

FlockDB es una base de datos de gráficos tolerante a fallas, distribuida y de código abierto para administrar gráficos de red anchos pero poco profundos. Inicialmente fue utilizado por Twitter para almacenar las relaciones entre los usuarios.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a configurar y usar una base de datos FlockDB para ayudar a responder las preguntas de las redes sociales, como quién sigue a quién, quién bloquea a quién, etc.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar FlockDB
• Comprenda las características únicas de FlockDB, en relación con otras bases de datos de gráficos, como Neo4j
• Use FlockDB para mantener un gran conjunto de datos de gráficos
• Use FlockDB junto con MySQL para proporcionar capacidades de almacenamiento distribuido
• Consulta, crea y actualiza gráficos extremadamente rápidos
• Escale FlockDB horizontalmente para su uso en entornos web on-line, de baja latencia y alto rendimiento

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros de bases

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como Graph Analytics). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda cómo se conservan y recorren los datos de los gráficos.
• Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
• Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
• Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean usar JanusGraph para procesar gráficos muy grandes que requieren un almacenamiento y una capacidad computacional anormales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar JanusGraph.
• Integre JanusGraph con múltiples sistemas de almacenamiento backend (Cassandra, HBase, etc.) y múltiples software de indexación (Elasticsearch, Solr, etc.).  
• Configure varias máquinas en un clúster para su uso por JanusGraph.
• Consulte la base de datos mediante el lenguaje de consulta Gremlin.
• Procese datos de gráficos a escala, más allá de lo que puede proporcionar una sola máquina.
• Admite miles de usuarios simultáneos que recorren datos de gráficos en tiempo real.
• Consultar los datos del gráfico para su análisis.

Blazegraph es una base de datos de gráficos RDF basada en Java de código abierto para almacenar y representar datos con relaciones complejas. Es compatible con Blueprints y RDF / SPARQL 1.1.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Blazegraph para capturar datos complejos en formato gráfico para recuperarlos de una serie de aplicaciones de muestra. Todos los ejercicios se llevarán a cabo en un entorno de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instale y configure Blazegraph en modo independiente, en clúster (opcional) o en modo incrustado (opcional)
• Cree, pruebe e implemente una aplicación de muestra para consultar datos complejos en un Blazegraph datos de Blazegraph
• Comprenda cómo aprovechar GPU (unidad de procesamiento de gráficos) para acelerar los cálculos

Audiencia

• Desarrolladores

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.