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Langages et développement
Formation Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes
Découvrez comment concevoir des architectures distribuées Big Data performantes en utilisant Spring, Kafka et le Cloud. Maîtrisez les compétences clés pour gérer les systèmes Big Data modernes et optimiser les performances. Profitez de l'écosystème Spring pour vos projets et développez des applications résilientes.
Réponse sous 24h ouvrées
1890 € HTHT / personne
Durée14 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Concevoir des architectures distribuées Big Data performantes
- Maîtriser Spring pour intégrer Kafka et le Cloud
- Traiter les données temps réel avec Kafka Streams
- Optimiser les performances et la résilience de Kafka
01.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
02.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
03.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)
04.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
05.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
06.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
07.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
08.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
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.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes — pourquoi la choisir ?
🚀
Maîtrise de Kafka et Spring
Apprenez à intégrer efficacement Kafka avec Spring Boot pour des applications Big Data performantes et résilientes.
📊
Traitement de Données en Temps Réel
Découvrez Kafka Streams pour traiter et agréger des données en temps réel, un atout majeur pour les applications modernes.
☁️
Architectures Cloud Innovantes
Concevez des architectures microservices adaptées au Cloud grâce à Spring Cloud, optimisant ainsi la scalabilité et la flexibilité.
🔄
Gestion Avancée des Messages
Maîtrisez le traitement synchrone et asynchrone avec Kafka pour une gestion efficace des flux de données.
📈
Optimisation des Performances
Apprenez à optimiser les performances et la résilience de Kafka, garantissant des systèmes robustes et réactifs.
🔧
Approche Pratique et Immersive
Formez-vous à travers des cas pratiques et des exercices concrets pour une compréhension approfondie des concepts abordés.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes.
Poser une questionVous apprendrez comment concevoir des architectures distribuées Big Data performantes en utilisant Spring, Kafka et le Cloud, ainsi que comment traiter les données temps réel avec Kafka Streams et optimiser les performances de Kafka.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes
5.0/5· 3 avis vérifiés
“J'ai apprécié la pédagogie active de cette formation Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innova…. On n'écoute pas juste un formateur parler — on pratique, on échange, on repart avec des automatismes.”
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Yann S.
Chargé·e de clientèle · Mairie
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Inès B.
Technicien·ne spécialisé·e · Grand groupe industriel
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Thierry M.
Directeur·rice opérationnel·le · PME industrielle
IMI en chiffres
Satisfaction96%
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Spring, Big Data : Kafka et Cloud, architectures innovantes ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller- 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.
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