Teamlead backend команды в компании Волга-Волга.Занимается разработкой микросервисов на node.js, python, golangРаботает с большим набором баз данныхКаждый день с командой решают задачи бизнеса по автоматизации и оптимизации процессов
Преподаватель
Самый полный курс по работе с NoSQL БД. Cassandra, MongoDB, Redis, ClickHouse, Tarantool, Kafka, Neo4j, RabbitMQКурс включает в себя все основные и популярные NoSQL БД, которые могут пригодиться как архитектору, так и администратору и разработчику: документоориентированые, колоночные, ключ-значение, графовые и тд.Дополнительно на курсе разбирается работа с NoSQL в разных облаках.
Курс обеспечивает глубокое погружение в область NoSQL, чтобы вы смогли оптимально перестроить свои решения на основе классических СУБД для увеличения производительности.
Цель курса — научить слушателя правильно выбрать NoSQL БД в зависимости от поставленных задач и эффективно работать с ней с использованием всех ее преимуществ.В результате обучения выпускники смогут уверенно работать с любой NoSQL БД, проектировать систему хранения, индексы, профилировать запросы и обеспечивать оптимальную надежность и производительность.
Этот курс подойдет:
для разработчиков, которые сталкиваются в своей работе с NoSQL базами данных;
для администраторов NoSQL БД, которым требуется глубокое понимание внутренних процессов БД;
архитекторам проектов для оптимального выбора технологии хранения данных в зависимости от задачи;
для тех, кто имеет опыт работы с реляционными СУБД от полугода и ищет как улучшить производительность.
На курсе вы:
научитесь устанавливать и эксплуатировать все популярные NoSQL решения от выделенных виртуальных серверов, до больших шардированных кластеров и облачных провайдеров;
будете различать основные типы NoSQL БД (документо-ориентированные, колоночные, ключ-значение, графовые) и выбирать оптимальное решение в зависимости от вашей задачи и предметной области;
освоите синтаксис и особенности работы встроенного языка каждой NoSQL БД;
сможете оптимизировать медленные запросы.
Курс по работе с базой данных PostgreSQL в различных средах
Курс обеспечивает глубокое погружение в PostgreSQL, чтобы проектировать базы данных так, чтобы впоследствии не приходилось тушить пожары в результате не оптимально заложенных основ.
Цель курса — научить слушателя эффективно работать с PostgreSQL в облаках, разворачивать отказоустойчивые кластерные решения.
В результате обучения научитесь работать с PostgreSQL в различных средах:
На базе собственной физической и виртуальной инфраструктуры,
В кластерах на основе PostgreSQL: Patroni, Greenplum, CockroachDB, Citus, Yugabyte,
В кластере Kubernetes, в т.ч. GKE, postgres operator,
В публичных облаках (AWS, GCP, ЯО, SberCloud, VKCloud).
Курс подходит для:
DevOps-инженеров
SRE
архитекторов данных
администраторов баз данных
разработчиков
На курсе вы научитесь:
Как создать и запустить базу данных Postgres, используя решения on-premise, виртуальные и облачные инфраструктуры
Экономить на администрировании IT-инфраструктуры
Быстрее выводить продукты на рынок
Разворачивать инстансы и кластера Постгреса для разработки и тестирования c минимальными затратами на инфраструктуру и техподдержку
Получите навыки работы в различных виртуальных и облачных средах
Будете знать, чем отличаются облака между собой (включая особенность и нюансы) и как работать в каждом из них
Рассмотрите современные бэкапы с помощью pg_probackup и Wal-G, утилита pg_rewind для восстановления кластера после сбоя
Разворачивать отказоустойчивые кластерные решения в Kubernetes
В качестве выпускного проекта каждый студент создаст отказоустойчивый географически распределенный кластер PostgreSQL.
Преимущества
Высокая практическая ориентированность.
Итоговый проект для портфолио.
Преподаватель − эксперт и профессионал с 20-летним опытом работы в отрасли.
Курс включает в себя все инструменты, которые могут пригодиться как разработчику, так и администратору: управление доступом, резервное копирование, репликация, журналирование, работа со статистикой, способы масштабирование, а также работа MongoDB в облаках (AWS, GCP, Azure, Яндекс Облако), docker и Kubernetes
Цель курса — научить слушателя эффективно работать с MongoDB.
В результате обучения выпускники смогут создавать отказоустойчивые кластера Монго, консистентные бэкапы, оптимальные запросы и разбираться с некорректными, работать с индексами, оптимизировать, профилировать запросы.На курсе вы:
создадите свой проект интернет-магазина с полноценным бэкендом на node.js с хранением информации в отказоустойчивом кластере MongoDB;
научитесь мониторить кластер с использованием современных тендеций и производить нагрузочное тестирование для определения слабых мест с использованием принципа stonith;
выбирать оптимальный способ установки MongoDB (on premise, docker, Kubernetes, clouds) в зависимости от задачи;
создавать отказоустойчивый шардированный реплицированный кластер в виртуальных, облачных и Kubernetes средах;
научитесь делать бэкапы шардированного реплицированого кластера в бесплатной версии;
узнаете, как реализовать платный функционал в бесплатной версии своими руками;
научитесь оптимально использовать структуры хранения данных в MongoDB;
освоите синтаксис и особенности работы в MongoDB;
сможете оптимизировать медленные запросы.
Для кого:
Для Frontend-разработчиков: Научитесь правильно формировать отложенные запросы к Монго с учетом всех тонкостей работы;
Для Backend-разработчиков: Научитесь правильно писать сложные запросы, оптимизировать работу, профилировать запросы, настраивать отказоустойчивое соединение с Монго;
Для администраторов баз данных: Научитесь выбирать нужный вариант установки Монго для конкретной задачи, реализовывать отказоустойчивый кластер, в том числе с использованием шардирования. Обеспечивать безопасность, бэкапы шардированного реплицированного кластера, современный мониторинг и тестирование нагрузки, отказоустойчивости с применением принципов stonith;
Для администраторов Linux: Научитесь настраивать безопасное окружение, сетевую безопасность, настраивать Монго под конкретное окружение;
Для DevOps: Научитесь правильно развертывать кластеры Монго в Kubernetes и облаках, настраивать безопасность, оптимизация, геораспределение.
Student
учился и оставил отзыв