Graph Database Training in 대한민국

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 실습 교육에서 우리는 실시간 프로젝트를 설정하고 neo4j를 사용하여 데이터를 모델링, 관리 및 액세스하는 기술을 실습합니다. 우리는 그래프 데이터베이스를 SQL 기반 데이터베이스 및 기타 NoSQL 데이터베이스와 대조하고 비교하며 각각을 인프라 내에서 구현하는 것이 언제, 어디에서 합리적인지 명확히 합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를 위한 기술 제공 및 구현 방식에 대해 알아봅니다. 목표는 실제 객체, 해당 특성 및 관계를 식별한 다음 이러한 관계를 모델링하고 Graph Computing(그래프 분석이라고도 함) 방식을 사용하여 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 개요로 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 실시간 배포를 거치면서 특정 도구에 대해 자세히 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 그래프 데이터가 어떻게 저장되고 탐색되는지 이해합니다.
• 주어진 작업에 가장 적합한 프레임워크를 선택합니다(그래프 데이터베이스부터 일괄 처리 프레임워크까지)
• Hadoop, Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 머신에서 병렬로 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
• 그래프, 프로세스, 탐색을 통해 실제 빅데이터 문제를 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 JanusGraph를 사용하여 비정상적인 저장 및 계산 용량이 필요한 매우 큰 그래프를 처리하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• JanusGraph를 설치하고 구성합니다.
• JanusGraph를 여러 백엔드 스토리지 시스템(Cassandra, HBase 등) 및 여러 인덱싱 소프트웨어(Elasticsearch, Solr 등)와 통합합니다.
• JanusGraph에서 사용할 수 있도록 여러 시스템을 클러스터로 구성합니다.
• Gremlin 쿼리 언어를 사용하여 데이터베이스를 쿼리합니다.
• 단일 시스템이 제공할 수 있는 것 이상으로 대규모로 그래프 데이터를 처리합니다.
• 그래프 데이터를 실시간으로 탐색하는 수천 명의 동시 사용자를 지원합니다.
• 분석을 위해 그래프 데이터를 쿼리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Neo4j AuraDB 그래프 데이터베이스를 사용하여 고가용성과 관리가 필요 없는 클라우드 애플리케이션을 구축하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Neo4j AuraDB를 사용하여 그래프 데이터베이스 애플리케이션 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정하세요.
• Neo4j AuraDB의 기능, 핵심 개념 및 아키텍처를 이해하세요.
• 클라우드에서 그래프 데이터베이스 애플리케이션을 구축하고 확장하는 방법을 알아보세요.
• AuraDB의 사전 구성된 인증 및 암호화 기능으로 클라우드 보안을 강화하세요.
• 기존 Neo4j 데이터베이스를 AuraDB로 마이그레이션합니다.