Déploiement moderne des applications data avec Google Cloud Platform (GCP)

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 de la formation

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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique