Les fondamentaux du NoSQL

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

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Toulouse :

30 juin 24 nov.

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Objectifs

Programme

- Identifier les différences entre SGBD SQL et SGBD NoSQL

- Évaluer les apports et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL

- Identifier les principaux acteurs et solutions du marché pour chaque modèle de données

- Connaître les champs d'application des SGBD NoSQL en opérationnel et en analytique

- Comprendre les différentes architectures, modèles de données et implémentations techniques

- Identifier les critères de choix

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 MARCHE 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

CRITERES 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

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Public visé

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 pédagogiques

Formation réalisée en présentiel ou à distance selon la formule retenue
Exposés, cas pratiques, synthèse, assistance post-formation pendant trois mois
Un poste par stagiaire, vidéoprojecteur, support de cours fourni à chaque stagiaire

Modalités d'évaluation

Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Questionnaire d’évaluation de la satisfaction en fin de stage
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Attestation de fin de formation

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