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informatique

Formation Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes

Maîtrisez Spring, Kafka et le Cloud pour gérer le Big Data. Concevez des architectures distribuées performantes. Optimisez le traitement de données massives. Développez des applications résilientes. Acquérir les compétences clés pour les systèmes Big Data modernes. Profitez de l'écosystème Spring pour vos projets.

PrésentielDistanciel14 h✅ Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantesOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes

Concevoir architectures distribuées Big Data

Concevoir des architectures distribuées et résilientes pour le traitement du Big Data en utilisant Kafka et l'écosystème Spring, en tenant compte des challenges de scalabilité.

Maîtriser Spring pour intégration Kafka/Cloud

Développer et déployer des applications Spring Boot intégrant Kafka pour la gestion de flux de données, en exploitant les fonctionnalités de Spring Cloud pour le déploiement sur plateformes Cloud.

Traiter données temps réel avec Kafka Streams

Mettre en œuvre des traitements de données en temps réel et des agrégations complexes à l'aide de Kafka Streams API pour analyser des flux massifs et continues d'informations.

Optimiser performances et résilience Kafka

Optimiser les performances et assurer la résilience des applications Kafka, incluant la gestion des erreurs, des offsets, et la sérialisation, ainsi que le monitoring des infrastructures.

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La formation parfaite pour :

Développeur Java/Spring

Vous développez des applications Spring et souhaitez intégrer des solutions Big Data basées sur Kafka et le Cloud pour gérer des données massives et créer des architectures distribuées performantes et résilientes.

Architecte Logiciel

Vous concevez des architectures système et cherchez à maîtriser l'intégration de Kafka avec Spring et les services Cloud pour optimiser le traitement de données massives dans des environnements Big Data.

Ingénieur Big Data

Vous travaillez sur des projets Big Data et vous souhaitez approfondir vos compétences sur l'écosystème Spring, Kafka et les technologies Cloud pour le traitement de données en temps réel et les applications distribuées.

Chef de Projet Tech/Lead Développeur

Vous supervisez des équipes techniques et voulez comprendre les enjeux de l'intégration de Kafka et du Cloud avec Spring pour prendre des décisions stratégiques sur des architectures Big Data modernes et performantes.

Programme de la formation
Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes

  • Introduction au Big Data, Kafka et Spring : Concepts Fondamentaux

    - Présentation des enjeux du Big Data et des architectures modernes
    - Introduction aux concepts clés de Kafka : topics, producteurs, consommateurs
    - Vue d'ensemble de l'écosystème Spring pour le Big Data et le Cloud
    - Configuration de l'environnement de développement (IDE, Spring Boot)
    - Premier exemple de producteur/consommateur Kafka simple
    - Discussion sur les cas d'usage typiques du streaming de données

  • Spring Boot et Kafka : Intégration et Traitement Synchrone

    - Intégration de Spring Boot avec Kafka : Spring for Apache Kafka
    - Publication de messages synchrones : kafkaTemplate, send()
    - Consommation de messages synchrones : @KafkaListener, désérialisation
    - Gestion des erreurs et des exceptions dans la consommation synchronisée
    - Bonnes pratiques de configuration des producteurs et consommateurs
    - Utilisation de Spring Boot Actuator pour monitorer Kafka

  • Traitement Asynchrone et Gestion Avancée des Messages Kafka

    - Traitement asynchrone des messages : @Async, CompletableFuture
    - Concepts des groupements de consommateurs (Consumer Groups)
    - Gestion des offsets et de la re-lecture des messages
    - Implémentation du Dead Letter Topic (DLT) pour les messages en erreur
    - Stratégies de sérialisation/désérialisation (JSON, Avro, Protobuf)
    - Présentation d'autres mécanismes de résilience (Retry, Circuit Breaker)

  • Spring Cloud Stream : Abstraction Simplifiée de l'Intégration

    - Introduction à Spring Cloud Stream pour une abstraction des brokers
    - Configuration de Spring Cloud Stream avec Kafka Binder
    - Création de producteurs et consommateurs via Spring Cloud Stream
    - Utilisation des concepts de source, processor, sink
    - Gestion des types de messages et de la transformation des données
    - Test unitaire et d'intégration des applications Spring Cloud Stream

  • Kafka Streams : Traitement de Données en Temps Réel et agrégation

    - Principes fondamentaux de Kafka Streams API
    - Concepts de KStream, KTable et GlobalKTable
    - Agrégations de données : count, sum, reduce, windowing
    - Jointures de flux de données (Stream-Stream Join, Stream-Table Join)
    - Gestion de l'état des applications Kafka Streams
    - Déploiement et mise à l'échelle des applications Kafka Streams

  • Architectures Microservices et Cloud avec Spring Cloud

    - Architecture événementielle basée sur Kafka dans les microservices
    - Présentation des services Spring Cloud pour le Cloud
    - Discovery Service (Eureka), API Gateway (Spring Cloud Gateway)
    - Configuration centralisée (Spring Cloud Config)
    - Gestion des secrets et de la sécurité dans le Cloud
    - Déploiement d'une application Spring Boot sur une plateforme Cloud

  • Déploiement et Opérations Kafka dans le Cloud (Ex: AWS/GCP)

    - Options de déploiement de Kafka dans le Cloud (Managed Services vs DIY)
    - Présentation de MSK (Managed Streaming for Kafka) ou GCP Pub/Sub (équivalent)
    - Stratégies de monitoring et alerting pour Kafka
    - Gestion des performances et du scaling des clusters Kafka
    - Principes de sécurité : authentification, autorisation, chiffrement (TLS/SSL)
    - Bonnes pratiques de gestion opérationnelle et de reprise sur incident

  • Conception d'Architectures Big Data Évolutives avec Spring

    - Patterns architecturaux pour le Big Data : Kappa, Lambda, Data Mesh
    - Conception d'architectures résilientes et tolérantes aux pannes
    - Choix technologiques : Kafka vs autres solutions de messagerie
    - Intégration avec d'autres outils Big Data (Spark, Flink, Data Lake)
    - Étude de cas de conception d'une architecture client détaillée
    - Tendances futures et évolutions de l'écosystème Big Data et Spring

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    - Avoir une bonne connaissance de Java (POO, concepts de base). - Maîtrise des bases de l'écosystème Spring (Spring Boot idéalement). - Notions de base sur les bases de données relationnelles et non-relationnelles sont un plus. - Familiarité avec les concepts d'API RESTful.

  • - Un ordinateur portable personnel (PC ou Mac) avec minimum 8 Go de RAM. - Un environnement de développement intégré (IDE) tel qu'IntelliJ IDEA (version Community ou Ultimate), Eclipse ou VS Code. - Java Development Kit (JDK) version 11 ou plus récente installé. - Maven ou Gradle installé. - Accès administrateur pour l'installation de logiciels si nécessaire (ex: Docker si utilisé pour les TP). - Connexion internet stable.

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

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