Déploiement Moderne des Applications Data avec Google Cloud Platform (GCP)

Information sur la formation

Référence interne de la formation : IBS_DEPLOIEMENT_DES_APPLICATIONS_GCP

Présentation :
Plongez dans le déploiement moderne d’applications Data avec Google Cloud Platform (GCP) grâce à cette formation qui combine innovation cloud et outils avancés.
Vous apprendrez à architecturer des pipelines Data performants, à exploiter BigQuery et Dataflow, et à automatiser des déploiements sécurisés et scalables.
À travers des ateliers pratiques intensifs, cette formation vous dote d’une expertise opérationnelle pour des solutions Data prêtes à l’emploi.

Objectifs :
Maîtriser les services GCP pour les applications Data
Déployer des pipelines modernes batch et streaming
Exploiter BigQuery et Dataflow pour le traitement des données
Sécuriser et mettre à l’échelle les solutions Data
Automatiser les déploiements avec CI/CD

Programme :
1 - Introduction à GCP pour le Data
Aperçu des services Data clés de GCP
Rôle du cloud dans les architectures modernes
Présentation des régions, zones et outils de gestion
Prise en main de la Console GCP et de gcloud
Travaux pratiques : configuration initiale d’un projet GCP
2 - Fondamentaux des applications Data
Concepts essentiels : batch vs streaming
Options de stockage : Cloud Storage et ses usages
Gestion des bases relationnelles avec Cloud SQL
Bonnes pratiques pour structurer les données
Travaux pratiques : importation de données dans Cloud Storage
3 - Traitement Data avec BigQuery
Introduction aux capacités analytiques de BigQuery
Écriture de requêtes SQL avancées et optimisées
Utilisation du partitionnement et clustering pour la performance
Intégration de Datasets externes dans BigQuery
Travaux pratiques : analyse d’un Dataset volumineux
4 - Pipelines Data avec Dataflow
Présentation de Dataflow et ses cas d’usage
Fondamentaux d’Apache Beam pour les pipelines
Création de pipelines batch et streaming
Optimisation des jobs pour l’efficacité
Travaux pratiques : développement d’un pipeline Dataflow
5 - Orchestration avec Cloud Composer
Aperçu de Cloud Composer et Apache Airflow
Conception de workflows Data automatisés
Planification et gestion des tâches interconnectées
Intégration avec d’autres services GCP
Travaux pratiques : orchestration d’un workflow simple
6 - Sécurité des applications Data
Gestion des accès avec IAM et rôles personnalisés
Chiffrement des données au repos et en transit
Utilisation de Key Management Service (KMS)
Bonnes pratiques pour une sécurité renforcée
Travaux pratiques : sécurisation d’un bucket Cloud Storage
7 - Scalabilité avec Kubernetes (GKE)
Rôle de Google Kubernetes Engine dans les apps Data
Conteneurisation des workloads avec Docker
Configuration de l’autoscaling pour les charges variables
Déploiement d’applications Data sur GKE
Travaux pratiques : déploiement d’une app conteneurisée
8 - Monitoring et optimisation
Surveillance des performances avec Cloud Monitoring
Gestion des logs via Cloud Logging
Analyse des performances des requêtes BigQuery
Stratégies pour réduire les coûts d’exécution
Travaux pratiques : création d’un dashboard de suivi
9 - Automatisation et CI/CD
Introduction à Cloud Build pour l’automatisation
Conception de pipelines CI/CD pour applications Data
Déploiement automatisé des workflows et conteneurs
Tests unitaires et validation des apps Data
Travaux pratiques : automatisation d’un déploiement Data

Clients visés :

Data engineers
Développeurs
Architectes cloud
Analystes Data

Mots-clés en rapport avec la formation :

Google Cloud Platform
GCP
BigQuery
Dataflow
Cloud Composer
Apache Airflow
Cloud Storage
Cloud SQL
IAM
KMS
CI/CD
Cloud Build
GKE
Kubernetes
Streaming
Batch
Apache Beam
Monitoring GCP
Orchestration Data
Optimisation Cloud
Conteneurisation