Curs de pregatire Nginx

Acest training condus de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinat administratorilor de sistem și dezvoltatorilor web de 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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Scopul formării 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 început - a fost dedicată lumii inteligente.

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

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel avansat care doresc să înțeleagă și să exploateze intersecția emergentă dintre tehnologiile 6G și aplicațiile IoT.

Prin parcurgerea acestui curs, participanții vor dobândi capacitatea de a:

• Explica conceptele tehnice de bază din spatele 6G.
• Evalua cum 6G va remodela comunicarea și arhitectura dispozitivelor IoT.
• Analiza cazuri de utilizare IoT activate de 6G în diverse industrii.
• Elabora 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 acestui training aliniate la planul tehnologic al organizației dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a stabili detalii.

Progresele tehnologice și creșterea cantității de informații transformă modul în care afacerile sunt desfășurate în multe industrii, inclusiv în sectorul guvernamental. Rata de generare și arhivare digitală a datelor guvernamentale este în creștere datorită creșterii rapide a dispozitivelor și aplicațiilor mobile, a senzorilor și dispozitivelor inteligente, a soluțiilor de cloud computing și a portalelor pentru cetățeni. Pe măsură ce informațiile digitale se extind și devin mai complexe, gestionarea, procesarea, stocarea, securitatea și eliminarea lor devin și ele 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 încearcă să dezvolte organizații bazate pe date pentru a îndeplini cu succes misiunea, ei pun bazele pentru corelarea dependențelor între evenimente, oameni, procese și informații.

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

• Dispozitive și aplicații mobile
• Servicii în cloud
• Tehnologii și rețele de afaceri sociale
• Big Data și analitica

Big Data este una dintre soluțiile inteligente ale industriei și permite guvernului să ia decizii mai bune acționând pe baza modelelor descoperite prin analiza unor volume mari de date — legate și nelegate, structurate și nestructurate.

Dar realizarea acestor realizări necesită mult mai mult decât simpla acumulare de cantități masive de date. „Înțelegerea acestor volume de Big Data necesită instrumente și tehnologii de ultimă oră care să poată analiza 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 să găsească aceste tehnologii atunci când a înființat Inițiativa Națională de Cercetare și Dezvoltare Big Data în 2012. Inițiativa a inclus peste 200 de milioane de dolari pentru a valorifica explozia Big Data și instrumentele necesare pentru a o analiza.

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

Analiza eficientă a datelor este o altă provocare majoră. Multe agenții folosesc instrumente comerciale care le permit să cerceteze munții de date, identificând tendințe care le pot ajuta să funcționeze mai eficient. (Un studiu recent realizat de MeriTalk a constatat că directorii IT federali cred că Big Data ar putea ajuta agențiile să economisească peste 500 de miliarde de dolari, îndeplinind în același timp obiectivele misiunii.).

Instrumentele Big Data dezvoltate la comandă 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 să alerteze medicii cu privire la anevrisme aortice înainte ca acestea să apară. De asemenea, este folosit pentru sarcini mai obișnuite, cum ar fi sortarea CV-urilor pentru a conecta candidații cu managerii de angajare.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Moldova (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 eficiență, procesare în timp real și inovație în diverse industrii.

La finalul acestei instruiri, 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 edge și cloud computing și scenariile de implementare.
• Implementa soluții de edge computing pentru mentenanță predictivă și luarea deciziilor în timp real.

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

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale Edge AI și aplicarea acesteia în IoT.
• Să configureze și să pregătească 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 încorporate sunt sisteme de calcul construite special pentru a îndeplini funcții dedicate în cadrul unor sisteme mai mari. IoT (Internetul Obiectelor) este o rețea de dispozitive fizice interconectate, încorporate cu senzori și software, care comunică și schimbă date prin internet.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de nivel începător care doresc să înțeleagă și să aplice concepte de sisteme încorporate și IoT folosind limbajul C și arhitecturi de microcontrolere.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și componentele sistemelor încorporate.
• Scrie și compileze cod C pentru interacțiunea cu hardware-ul încorporat.
• Lucreze cu periferice de microcontrolere, cum ar fi temporizatoare și ADCs.
• Înțeleagă modul în care sistemele încorporate contribuie 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 un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile și beneficiile Învățării Federate în IoT și calculul la margine.
• Implementa modele de Învățare Federată pe dispozitive IoT pentru procesarea descentralizată a AI.
• Reduce latența și îmbunătăți luarea deciziilor în timp real în mediile de calcul la margine.
• Aborda provocările legate de confidențialitatea datelor și constrângerile rețelei în sistemele IoT.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat administratorilor de sistem de nivel intermediar, inginerilor de rețea și profesioniștilor DevOps care doresc să gestioneze eficient echilibrarea sarcinilor, proxy-ul și optimizarea traficului folosind HAProxy.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale echilibrării sarcinilor și ale serverelor proxy.
• Instaleze, configureze și optimizeze HAProxy pentru diverse cazuri de utilizare.
• Folosească funcții avansate precum ACL-uri, manipularea antetelor HTTP și logarea pentru un control sporit.
• Monitorizeze și depaneze HAProxy pentru o 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 integrarea în cloud — prin exerciții ghidate folosind plăci de dezvoltare precum ESP32 și Raspberry Pi. La finalul cursului, participanții vor putea construi un pipeline 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 instrumente precum Grafana sau Power BI. De asemenea, sunt acoperite cele mai bune practici de securitate și simulări de amenințări cibernetice pentru a asigura implementări robuste și sigure.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze n8n pentru automatizarea fluxurilor de lucru IoT.
• Să integreze dispozitive și platforme IoT folosind noduri și conectori n8n.
• Să implementeze fluxuri de lucru personalizate pentru automatizarea sarcinilor și proceselor IoT.
• Să folosească protocoale IoT precum MQTT și API-uri REST în cadrul fluxurilor de lucru n8n.
• Să monitorizeze, să depaneze și să optimizeze fluxurile de lucru de automatizare IoT.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor IoT de nivel intermediar, inginerilor de sisteme integrate și practicienilor AI care doresc să implementeze TinyML pentru mentenanță predictivă, detectare de anomalii 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 detectare de anomalii folosind TinyML.
• Să optimizeze modelele TinyML pentru un consum eficient de energie și memorie.