Formation Zilliz
1790€ HT / personne |
2 jours (14 heures) |
Présentation
Maîtrisez la gestion de données vectorielle grâce à notre formation Zilliz. Maîtrisez l’écosystème Milvus et exploitez ses fonctionnalités pour répondre aux défis complexes de gestion et d’analyse de données vectorielle à grande échelle !
Ce programme de formation couvrira les aspects fondamentaux et avancés de Zilliz, en vous fournissant une compréhension solide et des compétences pratiques pour gérer des clusters et des collections, sécuriser les données et intégrer Zilliz dans leurs workflows de données existants.
Vous aurez une connaissance approfondie des stratégies de sécurité, de surveillance et de gestion des incidents pour assurer la fiabilité et la disponibilité des données.
Notre formation vous permettra d’explorer la recherche ANN et les métriques de similarité pour des résultats de recherche précis.
À l’issue de ce cours, nous utiliserons les dernières ressources de Zilliz.
Objectifs
- Maîtriser la configuration et la gestion des clusters Zilliz
- Comprendre les différentes techniques d’indexation
- Acquérir les compétences nécessaires
- Être en mesure de mettre en place l’authentification des utilisateurs, les autorisations d’accès et les stratégies de sécurité des données
- Savoir élaborer des stratégies de sauvegarde, de restauration et de surveillance
Public visé
- Développeurs
- Data analysts
- Data scientists
- Data engineers
- Architectes de solution
- Administrateurs de base de données
Pré-requis
- Connaissances en base de gestion de base de données et en traitement des données
- Compréhension préalable des concepts de cloud computing et de Big Data serait un plus
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION ZILLIZ
INTRODUCTION AUX BASES DE ZILLIZ
- Présentation de Zilliz et de son utilité dans la gestion de données vectorielles
- Compréhension du concept d’AUTOINDEX et son importance
- Explication des termes clés : Cluster, Collection et Entités
- Introduction à la recherche ANN (Approximate Nearest Neighbor)
- Discussion sur les métriques de similarité et leur application
CONFIGURATION ET GESTION DE CLUSTERS
- Étapes de configuration d’un cluster Zilliz
- Techniques pour assurer la scalabilité et la haute disponibilité
- Niveau de consistance dans un environnement distribué
- Bonnes pratiques de sécurité des données dans un cluster
- Surveillance et monitoring des performances du cluster
GESTION DES COLLECTIONS ET INDEXATION
- Processus de création et de gestion des collections dans Zilliz
- Compréhension des différents types de données et leur indexation
- Stratégies d’indexation pour optimiser les performances de recherche
- Gestion des versions de schéma et compatibilité ascendante
- Cas pratiques : Manipulation des collections et index
IMPORTATION ET NORMALISATION DES DONNÉES
- Méthodes pour importer de grandes quantités de données
- Techniques de normalisation et de prétraitement des données
- Automatisation du processus d’importation de données
- Étude de cas sur l’importation efficace des données
- Gestion des erreurs et des incohérences lors de l’importation
AUTHENTIFICATION ET AUTORISATION
- Mise en place de l’authentification des utilisateurs dans Zilliz
- Configuration des rôles et des permissions pour l’accès aux données
- Intégration avec des systèmes d’identité et de gestion des accès existants
- Bonnes pratiques pour sécuriser l’accès aux données
- Exercices pratiques sur la gestion des droits d’accès
SAUVEGARDE, RESTAURATION ET SURVEILLANCE
- Stratégies de sauvegarde des données et planification de la continuité d’activité
- Procédures de restauration rapide et efficace en cas d’incident
- Configuration des métriques et des alertes pour la surveillance proactive
- Meilleures pratiques de sécurité réseau et protection contre les menaces
- Atelier pratique sur la surveillance et la gestion des incidents
Pour aller plus loin
Formation Azure Machine Learning
Formation Azure Data Factory
Formation AZ-104
Formation Azure Databricks
Formation Pinecone
Formation Azure Solutions Architect Expert
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Langues
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