Polyglot Persistence dans les Applications Cloud Native
Objectif de la Formation :
Cette formation a pour objectif de former les participants à l'utilisation de plusieurs types de bases de données dans des applications cloud-native, un concept connu sous le nom de "Polyglot Persistence". Les participants apprendront à choisir la bonne base de données pour différents types de données, à intégrer et gérer ces bases de données dans des environnements cloud, et à optimiser les performances et la résilience des systèmes distribués polyglottes.
Public cible:
Prérequis:
Durée de la Formation :
5 jours (40 heures)
Jour 1 : Introduction à la Polyglot Persistence et aux Applications Cloud Native
1.1 Concepts de Base de la Polyglot Persistence
Théorie : Définition de la Polyglot Persistence, avantages et défis, exemples d'utilisation dans des systèmes cloud-native.
Pratique : Étude de cas sur des architectures cloud-native polyglottes (ex. Netflix, Uber), identification des besoins en types de bases de données.
1.2 Introduction aux Applications Cloud Native
Théorie : Principes des applications cloud-native (microservices, conteneurisation, déploiement continu), rôle des bases de données dans ces environnements.
Pratique : Déploiement d'une application cloud-native simple sur Kubernetes, configuration de bases de données pour chaque service.
1.3 Choisir la Bonne Base de Données
Théorie : Types de bases de données (relationnelles, NoSQL, graphes, colonnes, etc.), critères de sélection en fonction des besoins applicatifs (transactions, scalabilité, consistance, etc.).
Pratique : Analyse des besoins d'une application donnée et sélection des bases de données appropriées pour chaque service.
Jour 2 : Intégration et Gestion des Bases de Données Relationnelles et NoSQL
2.1 Bases de Données Relationnelles dans le Cloud
Théorie : Concepts avancés de bases de données relationnelles (ACID, transactions distribuées), déploiement et gestion dans le cloud (RDS, Cloud SQL, etc.).
Pratique : Déploiement d'une base de données relationnelle (ex. PostgreSQL) sur un service cloud, connexion et gestion via Kubernetes.
2.2 Introduction aux Bases de Données NoSQL
Théorie : Vue d'ensemble des bases de données NoSQL (Clés-valeurs, colonnes, documents, graphes), cas d'utilisation.
Pratique : Déploiement d'une base de données NoSQL (ex. MongoDB ou Cassandra) pour un microservice spécifique, intégration avec l'application cloud-native.
2.3 Gestion des Données dans des Environnements Polyglottes
Théorie : Stratégies de gestion des transactions dans des systèmes polyglottes, cohérence et réplication des données.
Pratique : Mise en place d'un mécanisme de synchronisation des données entre une base de données relationnelle et une base NoSQL, gestion des transactions dans un environnement polyglotte.
Jour 3 : Bases de Données Spécialisées : Graphes, Temps Réel, et Analyse
3.1 Introduction aux Bases de Données Graphe
Théorie : Concepts fondamentaux des bases de données graphe, cas d'utilisation (ex. recommandations, réseaux sociaux).
Pratique : Déploiement et utilisation d'une base de données graphe (ex. Neo4j) pour gérer les relations complexes dans une application.
3.2 Gestion des Données Temps Réel
Théorie : Bases de données optimisées pour le temps réel (ex. Redis, InfluxDB), traitement des flux de données.
Pratique : Intégration de Redis pour des caches ou des files d'attente temps réel, utilisation d'InfluxDB pour la collecte de métriques en temps réel.
3.3 Bases de Données pour l'Analyse de Données
Théorie : Stockage et traitement des données pour l'analyse (ex. entrepôts de données, bases de données colonnes comme Apache Cassandra, BigQuery).
Pratique : Configuration d'un entrepôt de données pour une analyse batch ou temps réel, extraction des données depuis différentes bases de données polyglottes.
Jour 4 : Optimisation des Performances et Sécurité dans des Environnements Polyglottes
4.1 Optimisation des Performances dans les Systèmes Polyglottes
Théorie : Stratégies pour optimiser les performances dans un environnement polyglotte (caching, sharding, indexation, etc.).
Pratique : Mise en œuvre de techniques d'optimisation sur les bases de données déployées, analyse des performances avant et après optimisation.
4.2 Sécurité des Données dans des Architectures Polyglottes
Théorie : Sécurisation des données dans un environnement polyglotte, gestion des accès, chiffrement, conformité (GDPR, HIPAA).
Pratique : Configuration de la sécurité pour chaque type de base de données utilisé, mise en place de politiques de gestion des accès et de chiffrement.
4.3 Gestion des Défaillances et de la Résilience
Théorie : Approches pour assurer la résilience des bases de données (backup, restauration, haute disponibilité).
Pratique : Mise en place de mécanismes de haute disponibilité et de reprise après sinistre pour les bases de données déployées, simulation de pannes et validation de la résilience.
Jour 5 : Gestion des Données à l'Échelle et Intégration Continue
5.1 Scalabilité des Bases de Données Polyglottes
Théorie : Concepts de scalabilité horizontale vs verticale, gestion des clusters de bases de données.
Pratique : Mise en œuvre de la scalabilité pour une base de données relationnelle et une base NoSQL, gestion de la montée en charge dans Kubernetes.
5.2 Intégration et Déploiement Continu (CI/CD)
Théorie : Automatisation des déploiements de bases de données, intégration des bases de données dans des pipelines CI/CD.
Pratique : Déploiement automatisé des bases de données via des scripts Terraform et CI/CD, gestion des migrations de bases de données en continu.
5.3 Projet de Fin de Formation : Mise en Place d'une Solution Polyglotte Complète
Pratique : Conception et déploiement d'une application cloud-native utilisant plusieurs types de bases de données, démonstration de la résilience, de la sécurité, et des performances.
Discussion : Présentation des résultats, revue des défis rencontrés et des solutions mises en œuvre.
Matériel Pédagogique et Outils Requis :
Environnement de développement : Accès à un cluster Kubernetes, outils de monitoring (Prometheus, Grafana), Docker.
Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Redis, InfluxDB, BigQuery (ou autres selon les besoins).
Outils de gestion de cloud : Terraform, Kubernetes Helm, CI/CD (Jenkins, GitLab CI, etc.).
Évaluation et Certification :
Évaluations : Tests pratiques à la fin de chaque journée, évaluation finale du projet de fin de formation.
Certification : Certificat de maîtrise en Polyglot Persistence dans les Applications Cloud Native, délivré après la réussite du projet final.
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