Formation Bases de données NoSQL, enjeux et solutions

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Programme

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.

Objectifs pédagogiques

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

PROGRAMME DE FORMATION

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.

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.

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.
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.
le NewSQL, un redesign des moteurs relationnels pour la distribution. Étude de CockroachDB.

Réflexion collective
Le modèle de l'agrégat versus le modèle relationnel : comment choisir ? Comment gérer l'interopérabilité ?

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.

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

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 ?
Cas d’utilisation dans des entreprises existantes.
Gérer les interactions avec les bases de données relationnelles.
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.

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

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.

Démonstration
Démonstrations de l'usage d'une plate-forme intégrée de big data analytique comme Apache Spark.

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Participants / Prérequis

» Participants

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

» Prérequis

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

Intra / sur-mesure

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Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr

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Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.

* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.

Avis vérifiés

Victor P. 26/11/2020

3 / 5

Le support de formation était obsolète (confirmé par les dires du formateur). Les sujets étaient pour certains trop développés, d'autres survolés. Les temps de formation ne sont pas respectés et raccourcis (terminée à 16:40)

Catherine B. 26/11/2020

4 / 5

formation très intéressante, très bon panorama, support un peu trop technique à mon goût, les explications du formateur étaient très bien et vraiment nécessaires pour bien comprendre le support. Le support gagnerait à être allégé sur des points techniques précis, plus explicite sur les usages sur et complété d'une synthèse (demandé en cours)

Francois P. 26/11/2020

4 / 5

Beaucoup d'informations et de termes techniques

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Avis client 4,2 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.

Les participants sont accueillis à partir de 8h45.

Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

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