グラフデータベースのトレーニングコース | Graph Databaseのトレーニングコース

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

実世界の多くの問題はグラフで説明できます。たとえば、Webグラフ、ソーシャルネットワークグラフ、電車ネットワークグラフ、言語グラフなどです。これらのグラフは非常に大きくなる傾向があります。それらを処理するには、特殊なツールとプロセスのセットが必要です。これらのツールとプロセスは、 Graph Computing （Graph Analyticsとも呼ばれます）と呼ぶことができます。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は、グラフデータを処理するためのテクノロジの提供および実装方法について学習します。目的は、実世界のオブジェクト、それらの特性および関係を識別し、次にこれらの関係をモデル化し、 Graph Computing （Graph Analyticsとも呼ばれる）アプローチを使用してデータとして処理することです。一連のケーススタディ、実践的な演習、および実際の展開を順を追って進める中で、まず概要を概説し、特定のツールを絞り込みます。

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。

- グラフデータがどのように保持されトラバースされるのかを理解する。
- 特定のタスクに最適なフレームワークを選択します（グラフデータベースからバッチ処理フレームワークまで）。
- Hadoop 、Spark、 GraphX 、およびPregelを実装して、多数のマシンで並行してグラフコンピューティングを実行します。
- グラフ、プロセス、およびトラバースの観点から、実世界のビッグデータの問題を表示します。

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

JanusGraphは、複数のマシンクラスターに分布する数十億の垂直と端を含むグラフを保存および検索するためのグラフデータベースです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、異常なストレージとコンピューティング能力を必要とする非常に大きなグラフを処理するために使用したいエンジニアに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

インストール・インストール(2) 複数のバックエンドストレージシステム(0、HBaseなど)と統合する。 複数のインデックスソフトウェア(Elasticsearch、SOLRなど)■ 複数のマシンを使用するためのクラスターに設定する JanusGraph。 データベースをグレムリンの検索言語を使用して検索します。 グラフデータをスケールで処理し、単一のマシンが提供できるものを超える。 数千人のユーザーがリアルタイムでグラフデータを通過することをサポートします。 分析のためのクエアグラフデータ。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

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、私たちに連絡して整理してください。

相対的、テーブルベースのデータベースは、データの組織および保存の基準として長い間存在しています。 しかし、データの大きさと流動性の増加により、これらの伝統的なシステムは、データに関する非常に複雑なリクエストを効率的に実行することが困難になりました。 列と列に基づくデータストレージをオブジェクトに基づくデータストレージに置き換えることを想像して、個人(例えば、個人)がデータノードとして保存され、その後、他のノードとの幅広い、多線的な関係に基づいて簡単に検索することができます。 そして、これらの接続とそれらの関連するオブジェクトや特性をコンパクトシンタックスを使用して、最大20倍の軽量を調べることを想像してください。 これは、NEO4Jのようなグラフデータベースが提供するものです。

このインストラクター指導、ライブ・ハンド・オン・トレーニングでは、ライブ・プロジェクトを構築し、Neo4jを使用してデータをモデル化、管理、アクセスするスキルを実践します。 グラフィックデータベースを SQL ベースのデータベースと他の NoSQL データベースと対比して比較し、インフラ内でそれぞれ実装するのに何時、どこで意味があるかを明確にします。

コースの形式

実践に重点を置く。 コンセプトのほとんどはサンプル、練習、実践開発を通じて学びます。

This instructor-led, live training in 日本 (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。