- Кількість кредитів 3
- Тип Обов'язковий
- Семестр 4
- Рівень вищої освіти Бакалавр
- Підсумковий контроль Екзамен
⚡Квест: Масштабуй сховища до небес та прокачай пам'ять AI!
Реляційні бази падають під натиском мільярдів запитів Web 3.0? Час переходити на NoSQL та парадигму Polyglot Persistence! На курсі ти розберешся з теоремами CAP/PACELC, підкориш документо-орієнтовану MongoDB, супершвидкий кеш Redis, графову Neo4j та широко-колонкову Cassandra. Бонус: створиш векторну пам'ять для ШІ-агентів.
🚀Збудуй сховище майбутнього!
🛠Стек: MongoDB, Redis, Neo4j, Apache Cassandra, Qdrant/Pinecone.
🎒В рюкзак: Високонавантажена NoSQL-архітектура з розподіленим кластером та захистом від кеш-атак.
⚡Квест: Опануй Polyglot Persistence, горизонтальний шардинг та створи пам'ять для ШІ!
🌐Опис місії
Коли твій проєкт виростає до масштабів мільярдів користувачів та гігабайтів контенту на секунду, класичні бази даних досягають своїх фізичних меж. Другий семестр дисципліни переведе тебе у світ високонавантажених розподілених систем (High-Load) та концепції Big Data. Ми навчимо тебе компромісам розподіленого світу через призму теорем CAP та PACELC, покажемо магію безсхемного моделювання (Schema-on-Read) та розберемося, як проєктувати гібридні екосистеми (Polyglot Persistence). Ти дізнаєшся все про консистентне хешування, шардинг та векторні ембеддінги, які є довготривалою пам'яттю для сучасного штучного інтелекту!
🛠Твій інструментарій
Multi-Model NoSQL Stacks: MongoDB (документи), Redis (Key-Value), Neo4j (графи), Apache Cassandra (Wide-Column).
AI Vector Databases: Qdrant, Pinecone, pgvector (пам'ять для ШІ-агентів та RAG-архітектур).
Distributed Systems & NewSQL: CockroachDB (розподілені ACID-транзакції), MongoDB Atlas.
Dev Tools: MongoDB Compass, Redis Insight, Cypher shell, cqlsh.
🚀Що прокачаєш (Суперсили)
Distributed Architecture: Навчишся будувати кластери, керувати реплікацією, обирати правильні Shard Keys та налаштовувати розподілений консенсус (Raft/Paxos).
In-Memory Cache Tuning: Опануєш СКБД Redis під високі навантаження, налаштуєш політики витіснення даних (LRU/LFU) та закриєш інфраструктурні загрози типу Cache Avalanche через фільтри Блума.
Graph Analytics (Cypher): Навчишся миттєво обходити глибокі ієрархічні мережі та зв'язки без жодного JOIN-оператора завдяки індексному суміжництву в Neo4j.
AI RAG Integration: Навчишся зберігати високорозмірні ембеддінги та проводити наближений пошук найближчих сусідів (ANN) для інтеграції баз у контури ШІ.
🎒Що покладеш у рюкзак (Портфоліо)
Результатом курсу стане твій хардкорний індивідуальний інженерний проєкт — Проєктування та розробка високопродуктивної розподіленої NoSQL-архітектури даних:
Schema-on-Read Document Node: База на MongoDB з конвеєрами складної аналітичної обробки (MQL Aggregation Pipelines).
Highload Key-Value Cache Node: Робочий модуль кешування на Redis із захистом від пробиття кешу через фільтри Блума.
Graph Topology Mesh & Wide-Column Grid: Графове сховище на Neo4j з картами Cypher + денормалізована база Apache Cassandra за методологією Query-Driven Design.
AI Vector Context Memory: Інфраструктурний модуль на Qdrant або Pinecone для реалізації архітектури Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Distributed Cluster Report: Інженерний звіт про практичне розгортання та шардинг кластера з симуляцією інфраструктурного збою та переранжування лідерів у реальному часі.
💼Твій майбутній тайтл
Ці знання перетворюють тебе на дефіцитного high-load інженера, готового до архітектурних викликів на позиціях:
Trainee / Junior+ Backend Developer (High-Load Systems).
Big Data Engineer / NoSQL Database Administrator.
Cloud Solutions Architect / Infrastructure Engineer.
