Formation Apache Kafka : streaming de données

Programme de notre formation Apache Kafka : streaming de données

[Jour 1 – Matin]

Comprendre l’architecture Apache Kafka

• Comprendre les principes du streaming de données
• Présentation de l’architecture Apache Kafka
• Rôle des brokers, topics et partitions
• Gestion des producteurs et consommateurs
• Cas d’usage temps réel avec Kafka
• Atelier pratique : Mise en place d’un environnement Kafka.

[Jour 1 – Après-midi]

Déployer et configurer Kafka

• Installation et configuration d’un cluster Kafka
• Création et gestion des topics
• Configuration des brokers et réplication
• Gestion des partitions Kafka
• Optimisation des paramètres de configuration
• Atelier pratique : Déploiement et configuration d’un cluster Kafka.

Produire et consommer des messages

• Créer des producteurs Kafka
• Créer des consommateurs Kafka
• Produire et consommer des flux temps réel
• Gérer les offsets et groupes de consommateurs
• Structurer des échanges de données distribués
• Atelier pratique : Mise en place d’un flux de messages Kafka.

[Jour 2 – Matin]

Gérer les topics, partitions et réplicas

• Comprendre le rôle des partitions
• Configurer la réplication des données
• Assurer la tolérance aux pannes
• Optimiser la distribution des messages
• Garantir la disponibilité des flux Kafka
• Atelier pratique : Gestion avancée des topics et partitions.

[Jour 2 – Après-midi]

Assurer la fiabilité et la résilience des flux

• Mettre en place des stratégies de résilience
• Gérer les erreurs et reprises de traitement
• Sécuriser les échanges Kafka
• Superviser les performances du cluster
• Appliquer les bonnes pratiques Kafka
• Atelier pratique : Mise en place d’un flux Kafka résilient.

Intégrer Kafka dans un environnement Data

• Connecter Kafka à des applications et bases de données
• Utiliser Kafka dans une architecture Big Data
• Intégrer Kafka avec des pipelines de données
• Structurer des flux de streaming temps réel
• Industrialiser les échanges de données
• Atelier pratique : Intégration de Kafka dans une architecture Data.

[Jour 3 – Matin]

Superviser et optimiser les performances Kafka

• Analyser les performances des clusters Kafka
• Identifier les problèmes de latence
• Optimiser les traitements de streaming
• Mettre en place des stratégies de monitoring
• Optimiser les ressources et la scalabilité
• Atelier pratique : Optimisation d’un cluster Kafka.

[Jour 3 – Après-midi]

Cas pratique complet Apache Kafka

• Analyser un besoin métier temps réel
• Déployer et configurer une plateforme Kafka
• Créer des producteurs et consommateurs
• Gérer la résilience et la supervision des flux
• Optimiser les performances du streaming
• Atelier pratique : Réalisation d’un projet complet Apache Kafka.