Introduction to Graph Computingのトレーニングコース

Apache Jenaは、 Semantic WebおよびLinked Dataアプリケーションを構築するためのオープンソースのJavaフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はApache Jenaを使用してSemantic Webアプリケーションを構築およびデプロイする方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Apache Jenaをインストールして設定する
• データをRDF形式に変換して保存する
• SPARQLを使用してRDFデータを照会する
• セマンティックWebアプリケーションをテストしてデプロイする

観客

• 開発者
• データエンジニア

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

Semantic Webは、ワールドワイドウェブ上のデータのための共通フォーマットを促進するワールドワイドウェブコンソーシアム（Ｗ３Ｃ）によって導かれた共同の動きである。 Semantic Webは、アプリケーション、企業、およびコミュニティの境界を越えてデータを共有および再利用することを可能にする共通のフレームワークを提供します。

Blazegraphは、オープンソースのJavaベースのRDFグラフデータベースであり、複雑な関係を持つデータを保存および表現します。ブループリントとRDF / SPARQL 1.1をサポートしています。

この講師主導の実習では、 Blazegraphを使用して複雑なデータをグラフ形式でキャプチャし、多数のサンプルアプリケーションから取得する方法を学びます。すべての演習は、実習ラボ環境で実際に行われます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• Blazegraphをスタンドアロンモード、クラスターモード（オプション）、または埋め込みモード（オプション）でインストールして設定する
• Blazegraphデータストア内の複雑なデータをクエリするためのサンプルアプリケーションの作成、テスト、およびデプロイ
• GPU （グラフィックス処理装置）を活用して計算を高速化する方法を理解する

観客

• 開発者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Semantic Webデータベースに保存されているRDFデータをクエリすることを希望する技術者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• セマンティックウェブデータとリレーショナルデータの違いを理解する。
• セマンティックウェブ標準に基づいたパブリックデータセットをクエリする。
• SPARQLでクエリするためのデータをモデル化する。
• ウェブサイトのデータをセマンティックウェブのリンクデータに移行する。
• 既存のアプリケーションから SPARQL クエリを実行
。

MediaWikiはフリーでオープンソースのwikiソフトウェアです。この1日間のコースでは、Semantic MediaWikiの概要を紹介します。

このインストラクター主導のライブハンズオントレーニングでは、ライブプロジェクトをセットアップし、neo4jを使用してデータをモデル化し、管理し、アクセスするスキルを実践します。また、グラフデータベースとSQLベースのデータベース、その他のNoSQLデータベースを比較対照し、インフラストラクチャの中で、いつ、どこで、それぞれを実装するのが理にかなっているかを明確にします。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Neo4j AuraDB グラフデータベースを使用して、高可用性とゼロ管理でクラウドアプリケーションを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Neo4jAuraDBを使用してグラフデータベースアプリケーションの開発を開始するために必要な開発環境をセットアップする
。
• Neo4jAuraDBの機能、コアコンセプト、およびアーキテクチャを理解する
。
• クラウドでグラフデータベースアプリケーションを構築し、拡張する方法を学びます。
• AuraDBの設定済みの認証および暗号化機能でクラウドセキュリティを強化します。
• 既存の Neo4j データベースを AuraDB に移行する
。

FlockDB は、広いが浅いネットワークグラフを管理するためのオープンソースの分散型フォールトトレラントグラフデータベースです。それは最初にユーザー間の関係を貯えるために Twitter によって使用された。

このインストラクター主導の、ライブトレーニングでは、参加者はどのように設定し、FlockDB のデータベースを使用して、誰が誰をブロック、誰が次のようなソーシャルメディアの質問に答えるのを助けるために学ぶことができます、等

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• をインストールして構成する FlockDB
• は、FlockDB Neo4j 使用して大きなグラフのデータセットを維持するために
を使用して、
• を提供するために、MySQL と一緒に FlockDB を利用するような他のグラフデータベースに対して、他の graph の他の図のように分散ストレージ機能
• クエリ、作成および更新非常に高速なグラフのエッジ
• スケール FlockDB 水平方向のオンライン、低レイテンシ、高スループットの web 環境で使用する

観衆

• 開発者
• データベースエンジニア

の形式のコース

• パートの講義、パートディスカッション、演習と重い実践的な実践

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、JanusGraphを使用して、異常なストレージと計算能力を必要とする非常に大きなグラフを処理したいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• JanusGraphのインストールと設定。
• JanusGraphを複数のバックエンドストレージシステム（Cassandra、HBaseなど）および複数のインデックス作成ソフトウェア（Elasticsearch、Solrなど）と統合する。
• JanusGraphで使用するために、複数のマシンをクラスタに構成します。
• Gremlinクエリー言語を使ってデータベースにクエリーする。
• 1台のマシンが提供できる以上のスケールでグラフデータを処理する。
• グラフデータをリアルタイムでトラバースする数千の同時ユーザーをサポート
。
• 分析のためにグラフデータを照会する。