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Applications distribuées et Web |
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Applications distribuées
- Vecteurs de la distribution : Web, Cloud, Big Data et Machine Learning, IoT.
- Réseaux sociaux, communautés professionnelles, Crowdsourcing et collaboration à grande échelle.
- Data Analytics : analyse descriptive, prédictive et prescriptive.
- Vue 360 : visibilité des clients ou produits dans toutes les directions.
Le Web
- Protocoles et architectures.
- Les formats d’échange de données : XML vs JSON.
- Langages de programmation interprétés : JavaScript, Python, Grovy, Ruby, etc.
- Les APIs : principes, Web API vs API endpoint.
- Du client léger au client riche avec HTML5, CSS3, JavaScript et AJAX.
- Intégration de services avec les Mashups.
- Web Services : architecture, services standards, WSDL, le protocole SOAP, composition de services avec BPEL.
- Web sémantique : RDF et SPARQL, l’exemple de Google Knowledge Graph, les Triplestores.
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Architectures distribuées |
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Architectures multitiers
- Modèles d’architecture : 1-tier, 2-tier, 3-tier, n-tier.
- 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.
- Architectures orientées services : SOA, WOA.
- Architectures distribuées à grande échelle : Peer-to-Peer (P2P), Cluster, Cloud.
Sécurité
- Sécurité des SI : confidentialité, intégrité, disponibilité, auditabilité.
- Le chiffrement : clés privées, clés publiques, certificats.
- Principaux modèles d’authentification.
- Techniques de protection des données : serveur de données chiffrées, contrôle d’accès DAC, RBAC et MAC.
- L’anonymisation : enjeux, randomisation vs généralisation, Use Cases, les bonnes pratiques.
- Protection des données personnelles et législation : impact du RGPD sur le SI.
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Architectures de données |
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Intégration de données
- Intégration réelle (Data Warehouse - DW) 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, nettoyage, et Master Data Management.
- L’offre produits et services.
Transactions et réplication de données
- Transactions distribuées : les propriétés ACID, le protocole 2PC, tolérance aux pannes et scalabilité.
- Transactions de compensation : les Sagas.
- Réplication de données : cohérence et rafraichissement des copies.
- Produits principaux : Oracle, IBM DB2, SQL Server, SAP Sybase, PostgreSQL, MySQL.
- Tolérance aux fautes et consensus distribué : les algorithmes Paxos et PBFT.
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 contenu, communication, calcul distribué.
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.
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Architectures de services |
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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.
- Use Case : Textile.com.
Architecture microservice
- Le modèle d’architecture monolithique : avantages et inconvénients.
- Principes d’une architecture microservice : conception dirigée par le domaine, KISS.
- Les Frameworks de microservices : Kubernetes, Cloud Spring.
- Déploiement dans les conteneurs d’application ; Docker, sécurité des conteneurs.
- Patterns et Antipatterns : migration, intégration, gestion globale, sagas.
- Impact sur l’organisation du SI et des équipes.
Event-Driven Architecture (EDA)
- SI dirigés par les événements : Event-Driven BPM, Business Activity Monitoring (BAM).
- Gestion d’événements complexes avec Complex Event Processing (CEP).
- SQL pour Streaming de données.
- Principaux CEP : InfoSphere Streams, Kafka, Parstream, Streambase, StreamInsight.
- Use Case : détection de fraude en ligne.
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Architectures Big Data |
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La pile logicielle Big Data
- Les niveaux fonctionnels : persistance polyglotte, organisation, traitement, intégration, indexation et analyse.
- L’architecture Hadoop : gestion de ressources avec Yarn, coordination avec Zookeeper.
- Le stockage en fichiers distribués avec HDFS.
Technologies Big Data
- SGBD NoSQL : modèles clé-valeur, document, tabulaire, graphe.
- Use Cases NoSQL dans l’industrie.
- SGBD NewSQL : cohérence SQL et scalabilité/haute disponibilité NoSQL.
- HTAP : analytics et transactionnel sur les mêmes données opérationnelles.
- Use Cases : la base Google AdWords avec Spanner ; supervision de SI avec LeanXcale.
- Spark: le langage Scala, transformations et actions, stockage in-memory, Spark SQL, Spark Streaming.
Le Data Lake
- Problèmes avec le DW : développement ETL, schéma en écriture.
- Apports : schéma en lecture, traitement de données multiworkload, RoI.
- Enterprise Hadoop : intégration, sécurité et gouvernance, outils BI.
- Chargement de données parallèles : exemple avec HDFS, pattern extracteur de sources.
- Use Case dans le commerce de détail.
- Meilleures pratiques.
Intégration du Big Data dans un DW
- Nouveaux besoins en acquisition, organisation, analyse.
- Tables externes SQL et pattern connecteur.
- Offres des éditeurs de DW : Microsoft HDInsight et Polybase, IBM Analytics Engine, Oracle Big Data Appliance.
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.
- Analytics : du réactif au prescriptif.
- Gouvernance : comment éviter le Data Swamp.
- Méthodes itératives : l’exemple CRISP-DM.
- Méthodes agiles : Scrum et Big Data.
- Meilleures pratiques.
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Architectures Cloud et Fog |
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Le Cloud Computing
- 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.
- Exemples de PaaS : AWS, Azure, OVH.
- Les applications Cloud Ready : principes de construction.
Cloud hybride et iPaaS
- Cloud privé virtuel, le projet OpenStack.
- iPaaS : objectifs, architecture.
- Acteurs : Dell Boomi, Informatica, Mulesoft, CloudHub, SnapLogic, Microsoft, Oracle, SAP.
Database as a Service (DBaaS)
- Positionnement par catégorie : polyglotte, SQL, NoSQL, NewSQL, DW.
- Exemples : AWS RedSchift, Snowflake.
- Migration vers DBaaS.
Big Data as a Service
- Positionnement des acteurs.
- Chargement de Big Data dans le Cloud.
- Accès au Big Data dans le Cloud.
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.
- Use Case : les smart cities.
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