Struttura del corso

  1. Archiviazione di file e documenti (archiviazione cloud)
    1. Funzioni (OCR, Scalaibility, Ricerca, ecc...)
    2. Esempi Open Source (es. Next Cloud)
    3. Alcuni esempi commerciali
  2. Archiviazione di file flat
    1. XML Banche dati
    2. Banche dati CSV
  3. Database relazionali
    1. Normalizzazione
    2. Dipendenze e costanti
    3. Scalability - repliche, cluster
    4. Software open source e commerciale (MySQL, PostrgreSQL, DM7, Oracle, ecc.)
  4. NoSQL Archiviazione
    1. Orientato ai documenti Databases (MongoDB, CouchDB ecc...)
    2. Orientamento delle colonne (Canadra, Scilla ecc...)
    3. Orientamento della ricerca (Elasticsearch...
  5. NuovoSQL
    1. Teorema CAP
    2. Software opensource (SequoiaDB, ecc...)
  6. Search Engines
    1. Funzionalità (elaborazione del testo, pertinenza, ecc...)
    2. Esempi Open Source
    3. Scalabilità, alta disponibilità, bilanciamento del carico, ecc....
  7. Datawherehouses tradizionali
    1. Business Inteligenza, OLTP e Datawherehouse
    2. Soluzioni opensource e commerciali
  8. MapReduce e l'elaborazione parallela distribuita
    1. Hadoop-simile (Hive, HFS, Impala)
  9. Filesystem distribuito
    1. Panoramica dell'opensource (Ceph ecc...)
  10. In memoria Databases
    1. Soluzione opensource (ad es. ApacheIgnite)
  11. Altri
    1. Hypertable (Google Tavola grande)
    2. BigQuery
    3. Soluzione AWS (S3, ecc...)
  12. Oltre il presente - tendenze future

Requisiti

Sebbene non sia richiesto alcun background tecnico, la comprensione degli esempi richiede un certo livello di teoria dei database (ad es. SQL, ecc...)

 7 ore

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