Программисты по NoSQL в Казани

Разработать базу данных с нуля. Техническое задание: Обзор задачи: Разработать инструмент базового тестирования производительности NoSQL баз данных, способный выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete), моделировать сбои и восстановление, а также поддерживать дополнительные операции, такие как транзакции, агрегации, фильтрации и индексации. Требования к функциональности: 1. Реализация базовых операций CRUD для трех NoSQL баз данных: MongoDB, Redis и Cassandra. 2. Возможность моделирования сбоев и восстановления, например, восстановление после сбоя сервера базы данных. 3. Реализация дополнительных операций для каждой базы данных: - Транзакции: поддержка транзакций в MongoDB, Redis и Cassandra. - Агрегации: возможность выполнять агрегационные запросы в MongoDB и Cassandra. - Фильтрации: реализация фильтраций данных в MongoDB, Redis и Cassandra. - Индексации: поддержка индексации данных для повышения производительности запросов в MongoDB, Redis и Cassandra. 4. Функционал мониторинга производительности, включая сбор и анализ данных о загрузке CPU, использовании памяти и дискового пространства. 5. Возможность анализа результатов тестирования и создание графиков для сравнения производительности различных баз данных. Технические требования: 1. Разработка на языке программирования Python. 2. Использование сторонних библиотек для работы с базами данных (pymongo для MongoDB, redis-py для Redis, cassandra-driver для Cassandra), мониторинга производительности (psutil) и создания графиков (Matplotlib). 3. Предоставление полного исходного кода с подробной инструкцией по установке зависимостей и запуску приложения. 4. Наличие тестовых данных для проверки функциональности и примеров результатов. Расписание: 5 дней на разработку Примечания: 1. Необходимо обеспечить качество кода и его поддерживаемость, включая хорошую документацию и комментарии к коду. 2. Документация должна быть написана на понятном языке с примерами использования и подробными инструкциями. 3. При разработке функционала моделирования сбоев и восстановления следует учитывать различные сценарии сбоев и способы их обработки. Что нужно ещё: Код+документация. Техническое задание: Обзор задачи: Разработать инструмент базового тестирования производительности NoSQL баз данных, способный выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete), моделировать сбои и восстановление, а также поддерживать дополнительные операции, такие как транзакции, агрегации, фильтрации и индексации. Требования к функциональности: 1. Реализация базовых операций CRUD для трех NoSQL баз данных: MongoDB, Redis и Cassandra. 2. Возможность моделирования сбоев и восстановления, например, восстановление после сбоя сервера базы данных. 3. Реализация дополнительных операций для каждой базы данных: - Транзакции: поддержка транзакций в MongoDB, Redis и Cassandra. - Агрегации: возможность выполнять агрегационные запросы в MongoDB и Cassandra. - Фильтрации: реализация фильтраций данных в MongoDB, Redis и Cassandra. - Индексации: поддержка индексации данных для повышения производительности запросов в MongoDB, Redis и Cassandra. 4. Функционал мониторинга производительности, включая сбор и анализ данных о загрузке CPU, использовании памяти и дискового пространства. 5. Возможность анализа результатов тестирования и создание графиков для сравнения производительности различных баз данных. Технические требования: 1. Разработка на языке программирования Python. 2. Использование сторонних библиотек для работы с базами данных (pymongo для MongoDB, redis-py для Redis, cassandra-driver для Cassandra), мониторинга производительности (psutil) и создания графиков (Matplotlib). 3. Предоставление полного исходного кода с подробной инструкцией по установке зависимостей и запуску приложения. 4. Наличие тестовых данных для проверки функциональности и примеров результатов. Расписание: 5 дней на разработку Примечания: 1. Необходимо обеспечить качество кода и его поддерживаемость, включая хорошую документацию и комментарии к коду. 2. Документация должна быть написана на понятном языке с примерами использования и подробными инструкциями. 3. При разработке функционала моделирования сбоев и восстановления следует учитывать различные сценарии сбоев и способы их обработкиещё

Помочь с проектом. Нужна помощь с школьным проектом по Relations and NoSQL Database. Part 1: Academic level of the report, including its structure, language, and layout. Solid analysis of the requirements, followed by a correct normalization and ER diagram. Sound justifications of the design choices. Appropriate discussion of the future enhancements. - эта часть быда сдана. Part 2: Correct implementation of the DB design, including tools selection and population with reasonable data. Functional queries, stored procedures, functions, and triggers that serve the purpose of the DB. The quality of the report supports the delivery of the DB. Part 3: Correct migration of the DB. The report contains a sound and well-justified comparison of different models' implementation differences, including data structures and query approach. The advantages and disadvantages of both implementations are discussed, including the issues. Что нужно ещё: поддержка и сопровождение, провести инструктаж и обучить пользователейещё

Разработать базу данных с нуля. Техническое задание: Обзор задачи: Разработать инструмент базового тестирования производительности NoSQL баз данных, способный выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete), моделировать сбои и восстановление, а также поддерживать дополнительные операции, такие как транзакции, агрегации, фильтрации и индексации. Требования к функциональности: 1. Реализация базовых операций CRUD для трех NoSQL баз данных: MongoDB, Redis и Cassandra. 2. Возможность моделирования сбоев и восстановления, например, восстановление после сбоя сервера базы данных. 3. Реализация дополнительных операций для каждой базы данных: - Транзакции: поддержка транзакций в MongoDB, Redis и Cassandra. - Агрегации: возможность выполнять агрегационные запросы в MongoDB и Cassandra. - Фильтрации: реализация фильтраций данных в MongoDB, Redis и Cassandra. - Индексации: поддержка индексации данных для повышения производительности запросов в MongoDB, Redis и Cassandra. 4. Функционал мониторинга производительности, включая сбор и анализ данных о загрузке CPU, использовании памяти и дискового пространства. 5. Возможность анализа результатов тестирования и создание графиков для сравнения производительности различных баз данных. Технические требования: 1. Разработка на языке программирования Python. 2. Использование сторонних библиотек для работы с базами данных (pymongo для MongoDB, redis-py для Redis, cassandra-driver для Cassandra), мониторинга производительности (psutil) и создания графиков (Matplotlib). 3. Предоставление полного исходного кода с подробной инструкцией по установке зависимостей и запуску приложения. 4. Наличие тестовых данных для проверки функциональности и примеров результатов. Расписание: 5 дней на разработку Примечания: 1. Необходимо обеспечить качество кода и его поддерживаемость, включая хорошую документацию и комментарии к коду. 2. Документация должна быть написана на понятном языке с примерами использования и подробными инструкциями. 3. При разработке функционала моделирования сбоев и восстановления следует учитывать различные сценарии сбоев и способы их обработки. Что нужно ещё: Код+документация. Техническое задание: Обзор задачи: Разработать инструмент базового тестирования производительности NoSQL баз данных, способный выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete), моделировать сбои и восстановление, а также поддерживать дополнительные операции, такие как транзакции, агрегации, фильтрации и индексации. Требования к функциональности: 1. Реализация базовых операций CRUD для трех NoSQL баз данных: MongoDB, Redis и Cassandra. 2. Возможность моделирования сбоев и восстановления, например, восстановление после сбоя сервера базы данных. 3. Реализация дополнительных операций для каждой базы данных: - Транзакции: поддержка транзакций в MongoDB, Redis и Cassandra. - Агрегации: возможность выполнять агрегационные запросы в MongoDB и Cassandra. - Фильтрации: реализация фильтраций данных в MongoDB, Redis и Cassandra. - Индексации: поддержка индексации данных для повышения производительности запросов в MongoDB, Redis и Cassandra. 4. Функционал мониторинга производительности, включая сбор и анализ данных о загрузке CPU, использовании памяти и дискового пространства. 5. Возможность анализа результатов тестирования и создание графиков для сравнения производительности различных баз данных. Технические требования: 1. Разработка на языке программирования Python. 2. Использование сторонних библиотек для работы с базами данных (pymongo для MongoDB, redis-py для Redis, cassandra-driver для Cassandra), мониторинга производительности (psutil) и создания графиков (Matplotlib). 3. Предоставление полного исходного кода с подробной инструкцией по установке зависимостей и запуску приложения. 4. Наличие тестовых данных для проверки функциональности и примеров результатов. Расписание: 5 дней на разработку Примечания: 1. Необходимо обеспечить качество кода и его поддерживаемость, включая хорошую документацию и комментарии к коду. 2. Документация должна быть написана на понятном языке с примерами использования и подробными инструкциями. 3. При разработке функционала моделирования сбоев и восстановления следует учитывать различные сценарии сбоев и способы их обработкиещё

Помочь с проектом. Нужна помощь с школьным проектом по Relations and NoSQL Database. Part 1: Academic level of the report, including its structure, language, and layout. Solid analysis of the requirements, followed by a correct normalization and ER diagram. Sound justifications of the design choices. Appropriate discussion of the future enhancements. - эта часть быда сдана. Part 2: Correct implementation of the DB design, including tools selection and population with reasonable data. Functional queries, stored procedures, functions, and triggers that serve the purpose of the DB. The quality of the report supports the delivery of the DB. Part 3: Correct migration of the DB. The report contains a sound and well-justified comparison of different models' implementation differences, including data structures and query approach. The advantages and disadvantages of both implementations are discussed, including the issues. Что нужно ещё: поддержка и сопровождение, провести инструктаж и обучить пользователейещё