Завдання повністю і структура документа для заповнення прикріплені до проєкту.
Доповнення:
Необхідно, щоб фрилансер підготував рішення відповідно до вказаних вимог і був готовий пояснити всі деталі роботи, включаючи архітектуру, налаштування та використані підходи.
Проєкт з налаштування NoSQL бази даних
1. Вступ
Проєкт присвячений розробці та налаштуванню рішення з використанням NoSQL бази даних. У ході роботи буде описана архітектура, конфігурація, установка та використання бази даних у кластерному середовищі, а також проведено аналіз даних за допомогою Python.
2. Архітектура
Будуть розгорнуті NoSQL бази даних у кластері з використанням шардінгу та реплікації для забезпечення високої доступності. Конфігурація буде налаштована з урахуванням теореми CAP для забезпечення балансу між консистентністю, доступністю та стійкістю до розділення мережі.
Схема архітектури: Архітектура буде описана з вказівкою всіх вузлів і кластерів.
Конфігурація: Опис налаштування кластерів, вузлів, шардінгу, реплікації та персистентності даних.
Безпека: Налаштування аутентифікації та авторизації для забезпечення безпеки.
3. Функціональне рішення
Будуть підготовлені рішення, розгорнуті з використанням Docker і docker-compose, що дозволить автоматизувати процес установки та конфігурації бази даних.
Структура: Опис усіх файлів і директорій, включаючи docker-compose.yml, який автоматизує розгортання.
Установка: Покрокова інструкція з установки та запуску системи.
4. Приклади використання та кейс-стадії
Будуть проаналізовані, для яких завдань підходить обрана NoSQL база даних, наведені три реальні кейс-стадії, де така база використовувалася.
5. Переваги та недоліки
Будуть описані, які плюси і мінуси має обране рішення, включаючи масштабованість, продуктивність і зручність використання.
6. Дані
Використовується три набори даних для аналізу, один з яких містить 5 тис. записів. Буде проведено аналіз даних за допомогою Python (Pandas, Numpy), включаючи статистику та візуалізацію.
7. Запити
Будуть представлені 30 складних запитів з використанням агрегування, сортування, групування та інших можливостей обраної бази даних.
8. Висновок
Підведення підсумків роботи, опис того, що можна робити з цим рішенням, а також можливі покращення.
9. Джерела
Список використаних матеріалів і інструментів.
10. Додатки
Дані: Три набори даних і Python скрипти для їх аналізу.
Запити: Усі 30 запитів з поясненнями.
Функціональне рішення: docker-compose.yml і всі необхідні скрипти.
Зверніть увагу: необхідно буде пояснити всі деталі реалізації та налаштування бази даних.
