Description
Le programme de formation sur le NoSQL aborde l'évolution des bases de données, en mettant l'accent sur les différences entre les systèmes relationnels et NoSQL. Il explore les concepts clés tels que les 5 V du Big Data, les modèles de données NoSQL, et les transactions distribuées. Les participants apprendront à évaluer les choix technologiques, à migrer vers des solutions NoSQL et à intégrer ces systèmes dans des environnements cloud. Ce programme s'adresse aux professionnels de l'informatique et aux développeurs souhaitant approfondir leurs connaissances sur les bases de données modernes
Objectifs
- Identifier les différences entre SGBD SQL et SGBD NoSQLÉvaluer les apports et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQLIdentifier les principaux acteurs et solutions du marché pour chaque modèle de donnéesConnaître les champs d'application des SGBD NoSQL en opérationnel et en analytiqueComprendre les différentes architectures, modèles de données et implémentations techniques Identifier les critères de choix
Récapitulatif
Public
Responsables informatique, Chefs de projet, Architectes, Développeurs, décideurs....
Prérequis
Avoir des connaissances de base des architectures techniques, du management SI et des bases de données.
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d'un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d'une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d'une formation sur site Entreprise, le client s'engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l'issue de la formation
Programme détaillé
Introduction au NoSQL
- Evolution des approches : hiérarchiques, relationnelles, objets, XML, NoSQL
- Historique mouvement NoSQL.
- Volume, Variété, Vélocité, Véracité, Validité (5 V)
- Données non structurées
- Big data, NoSQL et Cloud
- NoSQL et Big Data analytique
- Moteurs NoSQL et modèle de données.
- Modes de distribution
- Transactions distribuées
Base relationnelle vs NoSQL
- Forces et limites des SGBDR
- Structuration forte ou souple, agilité
- Norme ACID vs norme BASE
- Théorème CAP
- Les différents niveaux de cohérence
- SQL et performance des jointures
- Accès par clé/index en NoSQL
- Distribution vs centralisation
- Extensibilité verticale et horizontale.
- Modèle par agrégat en NoSQL
- Redesign des moteurs relationnels pour la distribution.
Le marché du NoSQL
- Classification technique
- Architecture distribuée
- Disponibilité
- Cohérence différée
- Protocole gossip
- Utilisation des timestamps
- Règle de majorité
- Arbre de Merkle
- Patterns et modèles
- Bases orientées clé-valeur en mémoire
- Bases orientées documents
- Bases orientées colonnes distribuées pour le big data opérationnel
- Les moteurs orientés graphes
- Les moteurs de recherche JSON
- Les bases de données de séries de temps
Critères de choix
- Identifier les utilisations
- Aborder une migration
- Développer efficacement avec une base NoSQL
- Choisir un outil de supervision
- Complexité administrative
- Courbe d'apprentissage
- Interactions avec un SGBDR
- Utiliser un moteur relationnel en mode NoSQL
- NoSQL dans le cloud
Nosql et big data analytique
- Big data analytique
- Stockage et traitements
- Moteurs de recherche
- Outils de suggestion
- Détecteurs d'intrusion
- MapReduce
- Machine Learning
- Graphe orienté acyclique
- Graphes distribués
- Flux
- Algorithme PageRank.
- Plateforme intégrée Apache Spark.
- Connexion avec des ETL