FORMATION BASES DE DONNÉES NOSQL

ENJEUX ET SOLUTIONS :

Les bases de données NoSQL proposent une nouvelle approche répondant à des besoins de volumétrie et de nouveaux types de données. Cette formation présente les raisons qui ont mené à ces bases, leurs architectures, leurs bénéfices et leurs limites ainsi que les produits existants.

Objectifs pédagogiques :

  • Identifier les différences des BDD SQL et des BDD NoSQL
  • Évaluer les avantages et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL
  • Analyser les principales solutions du monde NoSQL
  • Identifier les champs d'application des BDD NoSQL
  • Comprendre les différentes architectures, les modèles de données, les implémentations techniques.
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Tarification et déroulement

Formation Accélérée

2000 DH ≈ €

  • Type de formation : Individuel
  • Volume horaire : 16 heures
  • Début de la formation : Dans un délais de 24 h aprés la validation de votre inscription
  • Horaire : Flexible selon votre disponibilité et la disponibilité de l'enseignant
  • Répartition des heures de la formation : vous pouvez terminer dans un délais de 2 jours ou bien répartir votre heures selon votre rythme, votre engagement

Formation continue

1000 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : Individuel
  • Volume horaire : 16 heures
  • Durée de la formation : 2 mois
  • Début de la formation : Dans un délais de 24 h aprés la validation de votre inscription
  • Déroulement : Une séance de 2h par semaine
  • Horaire : À déterminer après la fin de votre inscription

Formation continue

400 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : En groupe
  • Volume horaire : 16 heures
  • Durée de la formation : 2 mois
  • Début de la formation : Le
  • Dernier délais d'inscription : Le
  • Déroulement : Une séance de 2h par semaine
  • Horaire : À déterminer après la fin de votre inscription pour s'adapter aux emplois de temps des inscrits
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Programme de formation

1 INTRODUCTION AU NOSQL :

  • L'historique du mouvement NoSQL.
  • Les différentes approches de gestion de BDD à travers le temps : hiérarchiques, relationnelles, objets, XML, NoSQL.
  • Les grands acteurs à l'origine du mouvement NoSQL et du Big Data analytique : Google et Amazon.
  • Données structurées, semi-structurées et non-structurées : provenance, typologie...
  • Vue synoptique des différents types de moteurs NoSQL du point de vue du modèle de données.
  • Le NoSQL, le Big Data et les architectures Cloud : principes d'architecture communs et divergents.
  • Les modes de distribution : avec maître et décentralisé.
  • Le positionnement du NoSQL au sein du Big Analytics : de l'ère de la transaction à l'ère de l'interaction.

    • Réflexion collective : Pourquoi le NoSQL ? Et pourquoi son succès ? Les besoins, l'évolution des architectures, la distribution et l'élasticité, le commodity hardware, quelques scénarios d'utilisation.

2LE RELATIONNEL ET LE NOSQL :

  • Les bases de données relationnelles : leurs forces et leurs limites.
  • Structuration forte des données (schéma explicite) versus structure souple (schéma implicite) et la modélisation Agile.
  • Des qualités ACID aux qualités BASE.
  • Théorème CAP (cohérence, disponibilité, tolérance au partitionnement).
  • Les différents niveaux de cohérence.
  • Le langage SQL, la performance des jointures. L'accès par la clé en NoSQL.
  • L'évolution vers le distribué : extensibilité verticale et horizontale.
  • Comprendre le NoSQL par le modèle de l'agrégat et de la centralité de la donnée.

    • Réflexion collective : Comment choisir ? (Le modèle de l'agrégat versus le modèle relationnel.) Comment gérer l'interopérabilité ?

3 LES LES MONDES DU NOSQL :

  • Monde du NoSQL à travers ses choix techniques et différentes bases NoSQL libres (du moins structuré au plus structuré).
  • L'architecture distribuée : principes, le shared-nothing.
  • Disponibilité et cohérence différée : gossip, timestamps, vector clock, règle de majorité, arbre de Merkle.
  • Les patterns et les modèles. Comment modéliser et travailler efficacement en NoSQL.
  • Différents modèles de connexion avec le client : sur cluster décentralisé, protocoles comme Thrift ou ProtoBuf, REST...
  • Les bases orientées clé-valeur et en mémoire : Redis, Riak, Projet Voldemort, Aerospike.
  • Les bases orientées documents : le format JSON. Couchbase Server, MongoDB, Elasticsearch.
  • Les bases orientées colonnes distribuées pour le Big Data opérationnel : Hadoop, Hbase, Cassandra, Accumulo...
  • Les moteurs orientés graphes : Neo4j, OrientDB...
  • L'écosystème Hadoop : les différences avec les SGBDR, les relations avec le NoSQL.

    • Démonstration : Démonstrations techniques, du point de vue de développement, de la mise en œuvre et de l'administration, des principaux moteurs NoSQL libres.

4 NOSQL ET BIG DATA :

  • Big Data analytique : l'écosystème Hadoop.
  • Stockage et traitements. Les différentes formes de stockage dans HDFS : SequenceFile, Apache Parquet.
  • Différents types de traitements : MapReduce, Graphe orienté acyclique, flux, Machine Learning, graphes distribué...
  • Les architectures Big Data : traitements batch, micro-batch, flux. Architecture Lambda, architecture Kappa.
  • Les outils intégrés : Apache Spark, Apache Flink.
  • Les outils d'analyses de données : développement pour l'analyse Big Data, les outils du Data Scientist.
  • La pérennité des outils du Big Data analytique devant l'évolution très rapide des frameworks.

    • Démonstration : Démonstrations de l'usage d'une plate-forme intégrée de Big Data analytique comme Apache Spark.

5 CHOISIR ET METTRE EN PLACE :

  • Le type d'utilisation propice au NoSQL. À quels usages correspondent les bases NoSQL ?
  • Les choix matériels.
  • Qu'est-ce qu'un modèle de données NoSQL ?
  • Comment aborder la migration ?
  • Comment aborder la migration ?
  • Les impacts sur le développement client. Comment développer efficacement avec des bases NoSQL ?
  • Quels outils de supervision et comment les choisir ?
  • Quelle est la complexité administrative et la courbe d'apprentissage ?
  • Cas d'utilisation dans des entreprises existantes.
  • Et les performances ? Quelques benchmarks.
  • Qu'est-ce que NewSQL ?

    • Réflexion collective : Quel est l'intérêt de déployer des moteurs NoSQL dans le contexte de chacun et quel moteur NoSQL choisir ?

Notre priorité

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