Zadanie w całości oraz struktura dokumentu do wypełnienia są dołączone do projektu.
Uzupełnienie:
Wymagane jest, aby freelancer przygotował rozwiązanie zgodnie z podanymi wymaganiami i był gotów wyjaśnić wszystkie szczegóły pracy, w tym architekturę, konfigurację i stosowane podejścia.
Projekt dotyczący konfiguracji bazy danych NoSQL
1. Wprowadzenie
Projekt dotyczy opracowania i konfiguracji rozwiązania z wykorzystaniem bazy danych NoSQL. W trakcie pracy zostanie opisana architektura, konfiguracja, instalacja i użycie bazy danych w środowisku klastrowym, a także przeprowadzona analiza danych przy użyciu Pythona.
2. Architektura
Będzie wdrożona baza danych NoSQL w klastrze z wykorzystaniem sharding i replikacji w celu zapewnienia wysokiej dostępności. Konfiguracja zostanie dostosowana z uwzględnieniem twierdzenia CAP, aby zapewnić równowagę między spójnością, dostępnością i odpornością na podział sieci.
Schemat architektury: Architektura zostanie opisana z uwzględnieniem wszystkich węzłów i klastrów.
Konfiguracja: Opis ustawień klastrów, węzłów, sharding, replikacji i trwałości danych.
Bezpieczeństwo: Ustawienia uwierzytelniania i autoryzacji w celu zapewnienia bezpieczeństwa.
3. Rozwiązanie funkcjonalne
Zostanie przygotowane rozwiązanie, wdrożone z wykorzystaniem Dockera i docker-compose, co pozwoli zautomatyzować proces instalacji i konfiguracji bazy danych.
Struktura: Opis wszystkich plików i katalogów, w tym docker-compose.yml, który automatyzuje wdrożenie.
Instalacja: Instrukcja krok po kroku dotycząca instalacji i uruchamiania systemu.
4. Przykłady użycia i studia przypadków
Zostanie przeanalizowane, do jakich zadań nadaje się wybrana baza danych NoSQL, przedstawione zostaną trzy rzeczywiste studia przypadków, w których taka baza była używana.
5. Zalety i wady
Zostanie opisane, jakie plusy i minusy ma wybrane rozwiązanie, w tym skalowalność, wydajność i łatwość użycia.
6. Dane
Wykorzystane zostaną trzy zbiory danych do analizy, z których jeden zawiera 5 tys. rekordów. Zostanie przeprowadzona analiza danych przy użyciu Pythona (Pandas, Numpy), w tym statystyki i wizualizacja.
7. Zapytania
Zostanie przedstawionych 30 złożonych zapytań z wykorzystaniem agregacji, sortowania, grupowania i innych możliwości wybranej bazy danych.
8. Podsumowanie
Podsumowanie pracy, opis tego, co można robić z danym rozwiązaniem, a także możliwe ulepszenia.
9. Źródła
Lista wykorzystanych materiałów i narzędzi.
10. Załączniki
Dane: Trzy zbiory danych oraz skrypty Pythona do ich analizy.
Zapytania: Wszystkie 30 zapytań z wyjaśnieniami.
Rozwiązanie funkcjonalne: docker-compose.yml oraz wszystkie niezbędne skrypty.
Zauważ: będzie konieczne wyjaśnienie wszystkich szczegółów realizacji i konfiguracji bazy danych.
