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Capgemini Institut

Architectures d'Applications Distribuées

Certification / expertise

21 heure(s)

2685 € 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.
  • Présentation approfondie des thèmes suivants : Evolution du Web ; architectures distribuées, web services et sécurité ; architectures de données distribuées ; architectures de services ; architectures big data ; et architectures cloud.

Public visé

  • Ingénieurs d’études, concepteurs, chefs de projets, consultants.
  • Décideurs informatiques, urbanistes et architectes, consultants, ingénieurs et chefs de projets, développeurs, maîtrises d’ouvrage.

Programme

Évolutions du Web et de ses applications :

Évolution des applications distribuées :

  • Tendances : Mobilité, Big Data, connectivité.
  • Portails d’informations et de services.
  • Transactions de commerce électronique.
  • 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).
Évolutions du Web :
  • Protocoles et architectures.
  • Les formats d’échange de données : XML versus JSON.
  • Web 2.0 : Echange de données XML, nouvelles formes d’interaction, l’exemple de Wikipédia.
  • Du client léger au client riche avec HTML5, CSS3, JavaScript et AJAX.
  • Les problème de sécurité avec AJAX.
  • Le RIA : Adobe Flash, JavaFX, Microsoft Silverlight.
  • Les mashups.
  • Web 3.0 : Sémantique des ressources avec RDF et SparQL, ontologies avec OWL.

Architectures distribuées :

Architectures multi-tiers :

  • Modèles 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 données (DOA), orientées services (SOA), orientées Web (WOA), peer-to-peer (P2P), massivement parallèles (MPP).
Sécurité :
  • Sécurité des applications distribuées : Confidentialité, intégrité, disponibilité.
  • Les défenses : Authentification, autorisation, chiffrement, audit, contrôle d’usage, rétention limitée, anonymisation, législation.
  • Le chiffrement : Clés privées, clés publiques, certificats.
  • Techniques de sécurité réseau : Antivirus, VPN, firewalls, DMZ, serveurs proxy.
  • Techniques de protection des données : Serveurs de données cryptées, contrôle d’accès DAC, RBAC et MAC.
  • Protection des données personnelles : Impact du RGPD.
Web Services :
  • Architecture des Web Services : Client, fournisseur, annuaire de services.
  • Description des services avec WSDL.
  • Référencement des services, les annuaires de services, l’échec de UDDI.
  • Le protocole de communication SOAP.
  • La composition de services avec BPEL.
  • Qualité de service et sécurité : WS-reliability, WStransaction, WS-security, etc.
  • Etude de cas : Réutilisation de web services chez CenturyLink.

Architectures de données distribuées :

Intégration des données :

  • Intégration réelle (data warehouse) ou virtuelle (fédérateur de données).
  • Médiateur, adaptateur et ETL.
  • Intégration de schémas et d’ontologies : Les conflits sémantiques, le problème de la résolution d’entité.
  • Qualité des données et Master Data Management.
  • L’offre produits et services.
SGBD transactionnels distribués :
  • Transactions distribuées : Les propriétés ACID, le protocole 2PC, tolérance aux pannes et scalabilité.
  • Réplication de données : Cohérence des copies, propagation des mises à jour.
  • Produits principaux : Oracle, IBM DB2, SQL Server, SAP Sybase, PostgreSQL, MySQL.
Architectures parallèles de données :
  • Objectifs : Speed-up, scale-up, scale-out, élasticité.
  • Architectures de stockage : NAS versus SAN en cluster.
  • Architectures parallèles : SMP, NUMA, cluster shared-disk, cluster shared-nothing.
  • Techniques de base : Stockage en ligne ou en colonne, sharding, indexation, failover, parallélisation des requêtes.
  • Produits principaux : Actian, IBM, Microsoft, Oracle Exadata, MySQL Cluster, Teradata, HP Vertica, ParAccel, EMC GreenPlum.
  • Étude de cas : Le data warehouse Walmart avec Teradata.
Le Peer to Peer :
  • Objectifs : Autonomie des pairs, contrôle décentralisé, auto-adaptation, très grande échelle.
  • Topologie des réseaux P2P : Non structurés, structurés (DHT), superpeers.
  • Applications principales : Partage de contenus (ex. Bittorrent), communication (ex. Skype), calcul distribué (ex. Seti@home).
  • Tolérance aux fautes et consensus distribué : L’algorithme Paxos.
La Blockchain :
  • Confiance dans un monde numérique : Problèmes avec une autorité centrale, blockchain publique ou privée, le bitcoin.
  • Concepts : P2P, réplication, consensus par 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 :

Gestion de services avec serveurs d’applications :
  • Le modèle JEE : Les API standards, vers la simplification avec JEE 8.
  • Le problème de la persistance des objets Java ; les solutions de type TopLink, Hibernate, Versant enJin.
  • Les principaux serveurs JEE : WebSphere, WebLogic, JBoss, Geronimo, Jonas, GlassFish.
  • L’alternative légère à JEE avec POJO, Spring et Tomcat.
  • .NET de Microsoft.
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) :
  • Principes, les micro-services.
  • Le modèle d’architecture REST : Identification des ressources par URI, accès par hyperliens, protocole sans état (HTTP).
  • SOAP versus REST.
  • Les frameworks de services RESTful.
  • L’alternative aux frameworks : RESTful MVC.
  • Principes de conception WOA.
  • Etude de cas WOA.
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.
  • Etude de cas : Salle de marché avec EDA.

Architectures Big Data :

La pile logicielle Big Data :
  • Les niveaux fonctionnels : Stockage, organisation, traitement, intégration, outils d’analyse.
  • L’architecture Hadoop, comparaison avec les architectures Lambda et Kappa.
  • Le stockage en fichiers distribués dans un cluster : HDFS.
  • Comparaison avec les SGBD relationnels.
Les frameworks de Big Data :
  • Le modèle de données clé-valeur, partitionnement des fichiers : GFS versus HDFS.
  • Le framework MapReduce : Les fonctions Map et Reduce, tolérance aux fautes et équilibrage de charge, l’écosystème Hadoop.
  • Le framework Spark: le langage Scala, transformations et actions, stockage in-memory, Spark SQL, Spark Streaming.
  • Editeurs principaux : Cloudera, Databricks, Datameer, Datastax, Greenplum HD, Hurence, Hortonworks, Talend, VMware.
  • Le calcul de graphes avec Google Pregel.
  • Etude de cas Facebook : Des 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 multi-workload.
  • Enterprise Hadoop : Intégration, sécurité et gouvernance avec Hadoop.
  • Meilleures pratiques.
  • Etude de cas dans le commerce de détail : Performance du marketing ciblé.
Intégration de Big Data dans un DW :
  • Besoins : Acquisition, organisation, analyse.
  • Place de Hadoop dans une architecture d’intégration.
  • Plateformes d’intégration : IBM, Microsoft, Oracle.
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 :

Le Cloud computing :

  • Objectifs : Hébergement de services, passage à l’échelle, élasticité, hautes performances, pay-peruse.
  • Origines : ASP, Software as a Service (SaaS), Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS).
  • 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, Cloudwatt, Dassault Systèmes, Numergy, Orange, Thales.
  • Les conteneurs d’application : Docker, sécurité des conteneurs, meilleures pratiques.
  • Les applications Cloud-ready : Principes de construction.
  • Le Cloud hybride : Cloud privé virtuel, le projet OpenStack.
  • Fog computing et IoT : Traitement des données au plus près des objets connectés.
Architecture 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.
Les SGBD NoSQL :
  • SGBD clé-valeur : Amazon DynamoDB, Apache Cassandra, Linkedin Voldemort.
  • SGBD tables : Google Bigtable, Hadoop Hbase, Apache Accumulo.
  • Etude de cas Hbase, Cassandra.
  • SGBD documents : MongoDB, CouchBase, LinkedIn Espresso.
  • Etude de cas MongoDB.
  • SGBD graphes : Neo4J, DEX/Sparksee, AllegroGraph.
  • Etude de cas Neo4J.
  • SGBD NewSQL : Google F1, CockroachDB, LeanXcale, MemSQL, SAP HANA, VoltDB.
  • Etude de cas AdWords avec F1.
  • Critères de choix d’un SGBD NoSQL.
 

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Les prochaines sessions

À Paris

Du 03/12/2018 au 05/12/2018

Du 03/06/2019 au 05/06/2019

Centre

Capgemini Institut
24, rue du Gouverneur Général Eboué
92136 Issy les moulineaux cedex


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En résumé

Objectif

Certification / expertise

Durée

21 heure(s)

Coût

2685 € HT

Modes d'enseignement

En école ou centre de formation

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