CAPGEMINI INSTITUT

Architectures d’Applications Distribuées : Concepts, technologies et approches

Certification / expertise

21 heure(s)

2740 € HT

Organisme privé de formation continue

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Objectifs

  • Éclairer les professionnels de l’informatique sur leurs choix stratégiques en matière d’architectures d’applications distribuées.
  • Les aider à comprendre les concepts et approches basées sur les derniers développements du Web afin de mettre en place des architectures de données et de services distribués, et rendre le SI réactif.
  • Approfondir les thèmes suivants : Evolution du Web ; architectures distribuées, web services et sécurité ; architectures de données distribuées ; architectures de services ; architectures Big Data ; architectures Cloud.

Public visé

  • Décideurs informatiques.
  • Urbanistes et architectes.
  • Consultants.
  • Ingénieurs et chefs de projets.
  • Développeurs.
  • Maîtrises d’ouvrage.

Programme

Applications distribuées et Web :

Applications distribuées :

  • Tendances : Mobilité, Big Data, connectivité et IoT.
  • Réseaux sociaux, communautés professionnelles, crowdsourcing et collaboration à grande échelle.
  • Applications mobiles : Smartphones et tablettes.
  • Hébergement de services, data centers et Cloud.
  • Les besoins : Interopérabilité (anyhow), accès à partir de mobiles (anywhere), haute disponibilité (anytime).
Le Web :
  • Protocoles et architectures.
  • Les formats d’échange de données : XML vs JSON.
  • Langages de programmation interprétés : JavaScript, Python, Ruby, etc.
  • Web services : Architecture, services standards, WSDL, le protocole SOAP, composition de services avec BPEL.
  • Du client léger au client riche avec HTML5, CSS3, JavaScript et AJAX.
  • Les problème de sécurité avec AJAX.
  • Intégration de services avec les mashups.
  • Web sémantique : RDF et SPARQL, l’exemple de Google Knowledge Graph, les Triplestores.


Architectures distribuées :

Architectures multitiers :

  • Modèles d’architecture : 1-tier, 2-tiers, 3-tiers, n-tiers.
  • Les différents niveaux : Présentation, sécurité, application, intégration, ressources.
  • La distribution des clients : Léger, lourd ou riche.
  • La distribution des serveurs : Présentation, Web, pare-feu, applications, données.
  • Mise en oeuvre du patron d’architecture MVC (modèle-vue-contrôleur) dans le 3-tiers.
  • Architectures orientées services : SOA, WOA.
  • Architectures distribuées et parallèles : Peer-to-Peer (P2P), cluster shared-disk, cluster sharednothing Sécurité.
  • Sécurité des applications distribuées : Confidentialité, intégrité, disponibilité.
  • Le chiffrement : Clés privées, clés publiques, certificats.
  • Principaux modèles d’authentification.
  • Techniques de protection des données : Serveurs de données cryptées, contrôle d’accès DAC, RBAC et MAC.
  • L’anonymisation : Enjeux, randomisation versus généralisation, étude de cas, les bonnes pratiques.
  • Protection des données personnelles et législation : Impact du RGPD sur le SI.


Architectures de données distribuées :

Intégration des données :

  • Intégration réelle avec le Data Warehouse : ETL et SGBD parallèle.
  • Intégration virtuelle avec fédérateur de données : Les adaptateurs.
  • Intégration de schémas : Les conflits sémantiques, le problème de la résolution d’entité.
  • Qualité des données et Master Data Management.
  • L’offre produits et services.
Transactions distribuées et réplication de données :
  • Transactions distribuées : Les propriétés ACID, le protocole 2PC, tolérance aux pannes et scalabilité.
  • Réplication de données : Cohérence et rafraichissement des copies.
  • Produits principaux : Oracle, IBM DB2, SQL Server, SAP Sybase, PostgreSQL, MySQL.
Le Peer-to-Peer :
  • Autonomie des pairs, contrôle décentralisé, auto-adaptation, très grande échelle.
  • Topologie des réseaux P2P : Non structurés, structurés (DHT), superpeers.
  • Applications principales : Partage de contenus, communication, calcul distribué.
  • Tolérance aux fautes et consensus distribué : Les algorithmes Paxos et PBFT.
La Blockchain :
  • Confiance dans un monde numérique : Problèmes avec une autorité centrale.
  • Blockchain publique ou privée, le Bitcoin.
  • Concepts : P2P, réplication, consensus (mining), transactions, chiffrement à clé publique.
  • L’attaque Goldfinger des 51%.
  • Blockchain 2.0 : La Blockchain programmable, les Smart Contracts, le projet Hyperledger.
  • Les top use cases : Services financiers, micropaiements, droits numériques, identité numérique, logistique, IoT.
  • Opportunités et risques.


Architectures de services :

Service Oriented Architecture (SOA) :

  • Éléments essentiels : Messages descriptifs, format d’échange standard, extensibilité, découverte de service.
  • ESB : Interopérabilité des Web Services, gestion de messages distribués, équilibrage de charge.
  • L’offre du marché.
  • Succès et échecs du SOA ; écueils à éviter.
Web Oriented Architecture (WOA) :
  • Le modèle d’architecture REST.
  • SOAP vs REST.
  • Les frameworks de services RESTful.
  • Principes de conception WOA.
  • Étude de cas Textile.com.
Architecture microservice :
  • Le modèle d’architecture monolithique : Avantages et inconvénients.
  • Principes d’une architecture microservice : Conception dirigée par le domaine, KISS.
  • Passage à l’échelle dans un cluster sharednothing, monitoring.
  • Les frameworks de microservices : Kubernetes, Cloud Spring.
  • Déploiement dans les conteneurs d’application : Docker, sécurité des conteneurs.
  • Impact sur l’organisation du SI et des équipes.
  • Avantages et inconvénients ; les antipatterns.
Event-Driven Architecture (EDA) :
  • SI dirigés par les événements : Event-Driven BPM, Event-Driven SOA.
  • Business activity monitoring (BAM).
  • Gestion d’événements complexes avec Complex Event Processing (CEP).
  • Gestion de flux d’événements avec Event Stream Processing (ESP).
  • Les principaux CEP : Tibco Streambase, Microsoft StreamInsight, Parstream, etc.
  • Étude de cas : Détection de fraude en ligne.


Architectures Big Data :

La pile logicielle Big Data :

  • Les niveaux fonctionnels : Stockage, organisation, traitement, intégration, indexation et analyse.
  • L’architecture Hadoop, comparaison avec les SGBD relationnels.
  • Le stockage en fichiers distribués dans un cluster avec HDFS.
  • Editeurs : Cloudera-Hortonworks, Datameer, Datastax, Greenplum HD, Talend, VMware.
Les frameworks de Big Data :
  • MapReduce : Les fonctions Map et Reduce, tolérance aux fautes et équilibrage de charge.
  • Spark : Le langage Scala, transformations et actions, stockage in-memory, Spark SQL, Spark Streaming.
  • Le calcul de graphes avec Google Pregel.
  • Étude de cas Facebook : 1000 milliards de liens avec Apache Giraph.
Le Data Lake :
  • Problèmes avec les entrepôts de données : Développement avec ETL, schéma en écriture.
  • Principes : Schéma en lecture, traitement de données multiworkload.
  • Enterprise Hadoop : Intégration, sécurité et gouvernance avec Hadoop.
  • Étude de cas dans le commerce de détail : Performance du marketing ciblé.
Intégration de Big Data dans un Data : Warehouse :
  • Besoins : Acquisition, organisation, analyse.
  • Place de Hadoop : Les ETL comme Splunk, accès
  • HDFS avec tables externes SQL.
  • Exemples : HadoopDB, Microsoft HDInsight et Polybase, IBM Analytics Engine, Oracle Big Data Appliance.
  • Le Data Lake opérationnel : Traitement HTAP sur Big Data.
Méthodologie pour un projet Big Data :
  • Stratégie : Objectifs métiers, besoins en données, qualité des données.
  • Equipe : Rôles et compétences, cadre pour la gouvernance des données.
  • Outils : Le choix de développer du code ou utiliser.
  • Processus : Evolutivité et réutilisation.
  • Architecture : De la sandbox à l’architecture idéale.
  • Meilleures pratiques.


Architectures Cloud, Edge et Fog :

Le Cloud Computing :

  • Objectifs.
  • Modèles de services : SaaS, IaaS, PaaS, XaaS.
  • Différents types de Clouds : Public, privé, communautaire, hybride.
  • Fonctions d’un Cloud : Administration, sécurité, annuaire, virtualisation des serveurs, gestion des SLA.
  • Les acteurs majeurs : Amazon, Google, IBM, HP, Microsoft, Oracle-Sun, SalesForces, VMware.
  • Le Cloud en France : Atos-Bull, Dassault Systèmes, Orange, Thales.
  • Les applications Cloud ready : Principes de construction.
  • Le Cloud hybride : Cloud privé virtuel, le projet OpenStack.
Architectures de gestion de données dans le Cloud :
  • La fin de l’approche « taille unique » du relationnel.
  • Architecture scalable dans le Cloud.
  • Le théorème CAP : Analyse et impact.
  • SGBD NoSQL : Clé-valeur, grande table, document, graphe.
  • SGBD NewSQL : Scalabilité NoSQL et cohérence relationnelle.
  • Big Data as a Service : Panorama des offres.
Edge et Fog Computing :
  • Objectifs, différences, complémentarité avec le Cloud.
  • Intégration dans une plateforme IoT.
  • Standardisation avec le consortium OpenFog.
  • Les acteurs majeurs : Cisco, Amazon, Dell, Intel, Microsoft
  • Les problèmes de sécurité.
  • Etude de cas : Les smart cities.
 

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Du 12/10/2020 au 14/10/2020

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147 Quai Président Roosevelt
92136 Issy les moulineaux cedex
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