Artificial Intelligence - Big Data - Bases de données NoSQL, enjeux et solutions

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Direction informatique et fonctionnelle. Responsables informatique, chefs de projet, architectes, développeurs.

Dauer

2,00 Dag(Deeg)

Sprooch(e) vun der Déngschtleeschtung

FR

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Virkenntnisser

Connaissances de base des architectures techniques et du management SI. Connaissances en bases de données.

Ziler

  • Identifier les différences entre SGBD SQL et SGBD NoSQL.
  • Évaluer les avantages et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL.
  • Analyser les principales solutions du monde NoSQL pour chaque modèle de données.
  • Identifier les champs d'application des SGBD NoSQL en opérationnel et en analytique.
  • Comprendre les différentes architectures, les modèles de données, les implémentations techniques.

Inhalt

Les bases de données NoSQL proposent une approche répondant à des besoins de volumétrie et de modèles différents des bases de données relationnelles. Ce séminaire présente les raisons qui ont mené à ces bases, leurs architectures, leurs bénéfices et leurs limites ainsi que les produits existants.

Behandelt Punkten

Introduction au NoSQL
  • L'historique du mouvement NoSQL.
  • Les différentes approches de gestion de SGBD à travers le temps: hiérarchiques, relationnelles, objets, XML, NoSQL.
  • Les cinq "V" du big data: Volume, Variété, Vélocité, Véracité, Validité.
  • Données non structurées: activité web, échange de documents, réseaux sociaux, open data, IoT.
  • Les grands acteurs à l'origine du mouvement NoSQL et du big data analytique: Google et Amazon.
  • 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.
  • Transactions distribuées, failover, points de sauvegarde, parallélisation des requêtes, équilibrage de charge.
  • Le positionnement du NoSQL au sein du big data analytique: de l'ère de la transaction à l'ère de l'interaction.
Le 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.
  • 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.
  • le NewSQL, un redesign des moteurs relationnels pour la distribution. Étude de CockroachDB.
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, la règle de majorité, l'arbre de Merkle.
  • Les patterns et les modèles. Comment modéliser et travailler efficacement en NoSQL.
  • Les bases orientées clé-valeur et en mémoire: Redis, Riak, Aerospike.
  • Les bases orientées documents: le format JSON. Couchbase Server, MongoDB.
  • Les bases orientées colonnes distribuées pour le big data opérationnel: Hbase, Cassandra, ScyllaDB...
  • Les moteurs orientés graphes: Neo4j, OrientDB...
  • Les moteurs de recherche JSON: Elasticsearch, SOLR.
  • Les bases de données de séries de temps: InfluxDB, KDB, Prometheus.
Choisir et mettre en place
  • À quels usages correspondent les bases NoSQL?
  • Comment aborder la migration?
  • 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?
  • Implémenter des stratégies NoSQL avec des moteurs relationnels. L’exemple de PostgreSQL et ses extensions.
  • Implémenter le NoSQL dans les clouds publics. Les pratiques et les offres de bases de données en tant que service.
NoSQL et Big Data
  • Big data analytique: l'écosystème Hadoop.
  • Stockage et traitements. Les différentes formes de stockage dans HDFS: SequenceFile, Apache Parquet.
  • Fonctions et usages: moteurs de recherche, outils de suggestion commerciale, détecteurs d'intrusion...
  • Différents types de traitements: MapReduce, graphe orienté acyclique, flux, machine learning, graphes distribués...
  • Fonctionnalités, outils et algorithmes: moteurs de recherche, Google Search, l'algorithme PageRank.
  • L'outil intégré: Apache Spark.
  • Connexion avec les moteurs opérationnels: ETL, Apache Sqoop.

Pedagogesch Methoden

Notre méthode, adaptée à votre contexte, associe implication des participants et supports concrets.

Certificat, Diplom

Attestation de présence

Organisatiounsmodus

En présentiel ou en classe virtuelle

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