Curs de pregatire Nginx

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat administratorilor de sistem și dezvoltatorilor web de la nivel începător până la intermediar care doresc să folosească servere web HTTP pentru a găzdui și a servi aplicații web folosind Nginx, Apache și JBoss.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura serverele web Nginx, Apache și JBoss pe Linux.
• Compara și contrasta caracteristicile și performanța diferitelor servere web.
• Folosi module și plugin-uri pentru servere web pentru a extinde funcționalitatea și securitatea acestora.
• Folosi instrumente și tehnici de server web pentru a monitoriza și depana problemele serverului web.
• Folosi cele mai bune practici și recomandări pentru servere web pentru a optimiza performanța și securitatea serverului web.

Scopul trainingului este de a explica ce este rețeaua 5G și ce impact are asupra tehnologiilor inteligente. Vreau să vă arăt atât avantajele, cât și dezavantajele acestor relații tehnologice (5G / IoT) și să vă arăt direcțiile de dezvoltare ale rețelei, care - de la bun început - a fost dedicată lumii inteligente.

6G este următorul standard de comunicații wireless, care este poziționat să transforme ecosistemele IoT prin conectivitate ultra-rapidă, senzori avansați și capacități integrate de inteligență artificială.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată participanților de nivel avansat care doresc să înțeleagă și să exploateze intersecția emergentă dintre tehnologiile 6G și aplicațiile IoT.

Prin finalizarea acestui curs, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Explica conceptele tehnice de bază din spatele 6G.
• Evalua cum 6G va restructura comunicarea și arhitectura dispozitivelor IoT.
• Analiza cazuri de utilizare IoT activate de 6G în diverse industrii.
• Pregăti strategii pentru integrarea capacităților 6G în soluțiile IoT existente.

Formatul cursului

• Prelegeri axate pe concepte combinate cu discuții cu experți.
• Exerciții aplicate concepute pentru a consolida principiile cheie de inginerie.
• Explorare bazată pe cazuri și analiză de scenarii într-un mediu ghidat.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru versiuni personalizate ale acestei instruiri aliniate cu planul tehnologic al organizației dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Avansurile tehnologice și cantitatea tot mai mare de informații transformă modul în care se desfășoară afacerile în multe industrii, inclusiv în sectorul guvernamental. Generarea de date guvernamentale și ratele de arhivare digitală sunt în creștere datorită creșterii rapide a dispozitivelor și aplicațiilor mobile, senzorilor și dispozitivelor inteligente, soluțiilor de cloud computing și portalelor pentru cetățeni. Pe măsură ce informațiile digitale se extind și devin mai complexe, gestionarea, procesarea, stocarea, securitatea și eliminarea informațiilor devin, de asemenea, mai complexe. Noi instrumente de captură, căutare, descoperire și analiză ajută organizațiile să obțină informații valoroase din datele lor nestructurate. Piața guvernamentală se află într-un punct de cotitură, realizând că informația este un activ strategic, iar guvernul trebuie să protejeze, să valorifice și să analizeze atât informațiile structurate, cât și pe cele nestructurate pentru a servi mai bine și a îndeplini cerințele misiunii. Pe măsură ce liderii guvernamentali se străduiesc să dezvolte organizații bazate pe date pentru a îndeplini cu succes misiunile, ei pun bazele pentru corelarea dependențelor dintre evenimente, oameni, procese și informații.

Soluțiile guvernamentale de mare valoare vor fi create din amestecul celor mai disruptice tehnologii:

• Dispozitive și aplicații mobile
• Servicii de cloud
• Tehnologii și rețele de business social
• Date Mari și analitice

Datele Mari sunt una dintre soluțiile inteligente ale industriei și permit guvernului să ia decizii mai bune acționând pe baza modelelor dezvăluite prin analiza unor volume mari de date — legate și nelegate, structurate și nestructurate.

Dar realizarea acestor realizări necesită mult mai mult decât simpla acumulare a unor cantități masive de date. „Înțelegerea acestor volume de Date Mari necesită instrumente și tehnologii de ultimă oră care să analizeze și să extragă cunoștințe utile din fluxuri vaste și diverse de informații”, au scris Tom Kalil și Fen Zhao de la Biroul pentru Știință și Tehnologie al Casei Albe într-un post pe blogul OSTP.

Casa Albă a făcut un pas către ajutarea agențiilor în găsirea acestor tehnologii atunci când a înființat Inițiativa Națională de Cercetare și Dezvoltare pe Date Mari în 2012. Inițiativa a inclus peste 200 de milioane de dolari pentru a valorifica la maxim explozia Datelor Mari și instrumentele necesare pentru a le analiza.

Provocările pe care le prezintă Datele Mari sunt aproape la fel de descurajante pe cât este de încurajatoare promisiunea lor. Stocarea eficientă a datelor este una dintre aceste provocări. Ca întotdeauna, bugetele sunt limitate, așa că agențiile trebuie să minimizeze costul pe megabyte al stocării și să păstreze datele ușor accesibile, astfel încât utilizatorii să le poată obține atunci când doresc și în modul de care au nevoie. Salvarea unor cantități masive de date amplifică provocarea.

Analiza eficientă a datelor este o altă provocare majoră. Multe agenții utilizează instrumente comerciale care le permit să sifice printre muntii de date, identificând tendințe care le pot ajuta să funcționeze mai eficient. (Un studiu recent realizat de MeriTalk a constatat că executivii IT federali consideră că Datele Mari ar putea ajuta agențiile să economisească peste 500 de miliarde de dolari, îndeplinind, în același timp, obiectivele misiunii.).

Instrumentele personalizate pentru Date Mari permit, de asemenea, agențiilor să răspundă nevoii de a-și analiza datele. De exemplu, Grupul de Analiză Computațională a Datelor de la Laboratorul Național Oak Ridge a pus la dispoziția altor agenții sistemul său de analiză a datelor Piranha. Sistemul a ajutat cercetătorii medicali să găsească o legătură care poate alerta medicii despre aneurismele aortice înainte ca acestea să se declanșeze. Este, de asemenea, utilizat pentru sarcini mai mundane, cum ar fi sortarea CV-urilor pentru a conecta candidații cu managerii de angajare.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor IT de nivel intermediar și managerilor de afaceri care doresc să înțeleagă potențialul IoT și edge computing pentru a permite eficiența, procesarea în timp real și inovația în diverse industrii.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile IoT și edge computing și rolul lor în transformarea digitală.
• Identifica cazuri de utilizare pentru IoT și edge computing în sectoarele de producție, logistică și energie.
• Diferenția între arhitecturile de edge și cloud computing și scenariile de implementare.
• Implementa soluții de edge computing pentru mentenanță predictivă și luarea deciziilor în timp real.

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, arhitecților de sisteme și profesioniștilor din industrie care doresc să exploateze Edge AI pentru îmbunătățirea aplicațiilor IoT cu capacități inteligente de procesare și analiză a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale Edge AI și aplicarea acesteia în IoT.
• Să configureze și să organizeze medii Edge AI pentru dispozitive IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele AI pe dispozitive edge pentru aplicații IoT.
• Să implementeze procesarea și luarea deciziilor în timp real în sistemele IoT.
• Să integreze Edge AI cu diverse protocoale și platforme IoT.
• Să abordeze considerentele etice și cele mai bune practici în Edge AI pentru IoT.

Sistemele incorporate sunt sisteme de calcul construite special pentru a îndeplini funcții dedicate în cadrul sistemelor mai mari. IoT (Internetul Lucrurilor) este o rețea de dispozitive fizice interconectate, integrate cu senzori și software, care comunică și schimbă date prin internet.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel începător care doresc să înțeleagă și să aplice concepte de sisteme incorporate și IoT folosind limbajul C și arhitecturi de microcontrolere.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și componentele sistemelor incorporate.
• Scrie și compilează cod C pentru interacțiunea cu hardware-ul incorporat.
• Lucrează cu perifericele microcontrolerelor, cum ar fi temporizatoare și ADC-uri.
• Înțelege cum contribuie sistemele incorporate la arhitecturile IoT.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să aplice Învățarea Federată pentru a optimiza soluțiile IoT și de calcul la margine.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și beneficiile Învățării Federate în IoT și calculul la margine.
• Să implementeze modele de Învățare Federată pe dispozitive IoT pentru procesarea descentralizată a AI.
• Să reducă latența și să îmbunătățească luarea deciziilor în timp real în mediile de calcul la margine.
• Să abordeze provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile de rețea în sistemele IoT.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată administratorilor de sistem de nivel intermediar, inginerilor de rețea și profesioniștilor DevOps care doresc să gestioneze eficient echilibrarea încărcării, proxyingul și optimizarea traficului folosind HAProxy.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale echilibrării încărcării și ale serverelor proxy.
• Instala, configura și optimiza HAProxy pentru diverse cazuri de utilizare.
• Utiliza funcții avansate precum ACL-uri, manipularea antetelor HTTP și logging pentru un control sporit.
• Monitoriza și depana HAProxy pentru performanță și fiabilitate maximă.

Acest curs practic oferă o introducere cuprinzătoare în Internetul Lucrurilor (IoT), de la programarea la nivel de dispozitiv până la procesarea și vizualizarea datelor în cloud. Participanții vor explora întreaga arhitectură IoT—senzori, protocoale de comunicare, microcontrolere și integrare în cloud—prin exerciții ghidate folosind plăci de dezvoltare precum ESP32 și Raspberry Pi. La finalul cursului, cursanții vor fi capabili să construiască un flux complet IoT: citirea datelor de la senzori, transmiterea lor prin MQTT/HTTP, procesarea lor pe platforme cloud precum Azure IoT Hub, AWS IoT Core sau Google Cloud IoT și vizualizarea lor folosind unelte precum Grafana sau Power BI. De asemenea, sunt acoperite cele mai bune practici de securitate și amenințări cibernetice simulate pentru a asigura implementări robuste și sigure.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor IoT de nivel avansat și entuziaștilor casei inteligente care doresc să automatizeze procesele IoT și să creeze soluții inovatoare folosind n8n.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și să configureze n8n pentru automatizarea fluxurilor de lucru IoT.
• Integreze dispozitive și platforme IoT folosind noduri și conectori n8n.
• Implementeze fluxuri de lucru personalizate pentru a automatiza sarcini și procese IoT.
• Folosească protocoale IoT precum MQTT și API-uri REST în fluxurile de lucru n8n.
• Monitorizeze, depaneze și optimizeze fluxurile de lucru de automatizare IoT.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor IoT de nivel intermediar, inginerilor de sisteme încorporate și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru mentenanță predictivă, detectarea anomaliilor și aplicații de senzori inteligenți.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TinyML și aplicațiile sale în IoT.
• Să configureze un mediu de dezvoltare TinyML pentru proiecte IoT.
• Să dezvolte și să implementeze modele ML pe microcontrolere cu consum redus de energie.
• Să implementeze mentenanță predictivă și detectarea anomaliilor folosind TinyML.
• Să optimizeze modelele TinyML pentru un consum eficient de energie și memorie.