Formation Certification GCP – Cloud Database Engineer

Formation Certification Professional Cloud Database Engineer

[Jour 1 – Matin]

Fondamentaux des bases de données sur Google Cloud

• Comprendre le rôle d’un Professional Cloud Database Engineer
• Identifier les différences entre bases relationnelles, NoSQL et bases distribuées
• Comprendre les notions de scalabilité, disponibilité, latence et résilience
• Découvrir les principaux services de bases de données Google Cloud
• Associer les besoins métier aux bons modèles de bases de données
• Atelier pratique : Sélectionner le bon service de base de données selon plusieurs scénarios métier.

[Jour 1 – Après-midi]

Choisir les services de bases de données GCP

• Comparer Cloud SQL, Cloud Spanner, Firestore, Bigtable et AlloyDB
• Comprendre les cas d’usage OLTP, analytique, temps réel et applications globales
• Identifier les critères de choix : volumétrie, cohérence, modèle de données, coût et criticité
• Comprendre les architectures single-region, multi-region et globales
• Évaluer les contraintes applicatives avant la conception d’une solution database

Concevoir une architecture database cloud-native

• Concevoir une architecture de données adaptée aux exigences métier
• Intégrer les bases de données avec les services Compute Engine, GKE, Cloud Run et App Engine
• Définir les stratégies de connexion, de pooling et de gestion des accès applicatifs
• Comprendre les impacts de la localisation des données sur la performance
• Structurer les environnements développement, recette et production
• Atelier pratique : Concevoir une architecture database cible pour une application critique.

[Jour 2 – Matin]

Déployer et administrer Cloud SQL et AlloyDB

• Créer et configurer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL, MySQL et SQL Server
• Comprendre les apports d’AlloyDB pour les charges PostgreSQL exigeantes
• Configurer les paramètres d’instance, stockage, réseau et maintenance
• Gérer les utilisateurs, connexions, extensions et paramètres de base
• Mettre en place sauvegardes, restauration ponctuelle et réplication
• Atelier pratique : Déployer une base Cloud SQL sécurisée et tester une restauration.

[Jour 2 – Après-midi]

Exploiter Cloud Spanner, Firestore et Bigtable

• Comprendre les principes de Cloud Spanner : distribution, cohérence forte et haute disponibilité
• Identifier les usages adaptés à Firestore pour les applications web et mobiles
• Comprendre les cas d’usage de Bigtable pour les données massives et séries temporelles
• Modéliser les données selon les contraintes de chaque service
• Évaluer les compromis entre performance, cohérence, coût et simplicité d’exploitation
• Atelier pratique : Comparer plusieurs architectures NoSQL et distribuées sur GCP.

Optimiser les performances des bases de données

• Identifier les goulots d’étranglement au niveau requêtes, index, stockage et réseau
• Analyser les performances avec Query Insights, logs et métriques Google Cloud
• Optimiser les index, plans d’exécution et schémas relationnels
• Comprendre le partitionnement, le sharding et les stratégies de montée en charge
• Mettre en place des pratiques d’optimisation continue en production
• Atelier pratique : Diagnostiquer et optimiser une base présentant des lenteurs applicatives.

[Jour 3 – Matin]

Sécuriser les données et les accès

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques IAM pour les services database Google Cloud
• Sécuriser les connexions avec Private IP, réseaux privés, SSL/TLS et contrôle des accès
• Comprendre le chiffrement des données au repos et en transit
• Gérer les secrets, comptes de service et accès applicatifs
• Mettre en place audit, traçabilité et conformité des accès aux données
• Atelier pratique : Durcir la sécurité d’une architecture Cloud SQL exposée à une application.

[Jour 3 – Après-midi]

Haute disponibilité, sauvegarde et reprise après incident

• Définir les objectifs RTO et RPO selon la criticité métier
• Configurer les mécanismes de haute disponibilité sur Cloud SQL, Spanner et autres services
• Comprendre les stratégies de sauvegarde, restauration et réplication
• Préparer les scénarios de panne régionale, corruption de données et erreur humaine
• Formaliser des procédures de reprise et de validation post-incident
• Atelier pratique : Simuler un incident et exécuter un plan de restauration.

Migrer des bases de données vers Google Cloud

• Évaluer les stratégies de migration : rehost, replatform et refactor
• Découvrir Database Migration Service et les outils associés
• Préparer l’inventaire, l’analyse de compatibilité et la planification de migration
• Limiter les interruptions de service pendant une migration
• Valider les données, performances et connexions après migration
• Atelier pratique : Construire un plan de migration d’une base on-premise vers Google Cloud

[Jour 4 – Matin]

Superviser, automatiser et industrialiser l’exploitation

• Mettre en place le monitoring avec Cloud Monitoring, alertes et tableaux de bord
• Analyser les logs avec Cloud Logging et les journaux d’audit
• Automatiser les tâches d’administration avec scripts, API et Infrastructure as Code
• Gérer les mises à jour, fenêtres de maintenance et changements en production
• Définir des runbooks d’exploitation pour les incidents récurrents
• Atelier pratique : Créer un tableau de bord de supervision database et des alertes critiques.

[Jour 4 – Après-midi]

Gouvernance, coûts et intégration data

• Mettre en place une gouvernance des données adaptée aux environnements cloud
• Comprendre les politiques de rétention, classification et cycle de vie des données
• Intégrer les bases opérationnelles avec BigQuery, Dataflow et Pub/Sub
• Optimiser les coûts liés au stockage, aux ressources, aux sauvegardes et aux transferts
• Appliquer une démarche FinOps aux services de bases de données Google Cloud
• Atelier pratique : Analyser et optimiser le coût d’une architecture database GCP.

Préparation à l’examen Professional Cloud Database Engineer

• Comprendre la structure de l’examen Professional Cloud Database Engineer
• Réviser les domaines clés : conception, déploiement, migration, sécurité, performance et exploitation
• Analyser les scénarios d’examen et identifier les réponses les plus adaptées
• Reconnaître les pièges fréquents liés aux services database Google Cloud
• Construire un plan de révision personnalisé après la formation
• Atelier pratique : Passage de l’examen blanc + correction.