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Accueil > Domaines > Virtualisation > Applications Cloud Native : l'état de l'art

Applications Cloud Native : l'état de l'art

Définitions, enjeux, usages, architectures, technologies, outils, méthodes, sécurité et gouvernance

En trois jours, un état de l’art complet et pragmatique en matière de conception, développement et déploiement de la nouvelle génération de SI conforme aux principes et exigences du Cloud.

Objectifs

  • Comprendre de manière détaillée les technologies contemporaines et des écosystèmes associés au Cloud : IaaS, CaaS, PaaS, SaaS, Serverless, Container, DevOps, SecDevOps, NoSQL, Sharding, Big Data, Ressources, REST, Microservices, Élasticité, Sécabilité, Scalabilité infinie, Autoscaling, Self-Healing, Stateless, Idempotence, Découplage temporel, etc.
  • Comprendre de manière approfondie les pratiques les plus évolués pour concevoir, développer, tester, exploiter, sécuriser et gouverner les applications dans des environnements Cloud.
  • Décoder comment les applications modernes, grâce à l'élasticité offerte par le Cloud, ajustent en temps réel les ressources consommées. Et en analyser les pré-requis.
  • Découvrir comment gérer simultanément des milliers, voire millions ,d'utilisateurs sans impact sur le temps de réponse.
  • Assimiler comment l'automatisation totale des déploiements des Applications remet en cause les notions de plans de continuité et de reprise d'activité.
  • Découvrir comment faire de la mise en production un non évènement grâce à l'industrialisation des procédures d'exploitation.
  • Les nouvelles Architectures réactives et découplées temporellement apportent des solutions novatrices aux problèmes d'intégration et d'interopérabilité.
  • Introduction aux nouveaux modèles d'exécution Serverless fait disparaître définitivement les notions de Middlewares,
  • des capacités serveurs et du stockage. Critique des contraintes et effets de bord derrière cette prouesse technologique.
  • Les pratiques de gouvernance d'un SI Cloud Native : Responsabilités, organisation, méthodes, performance, KPI, etc.
  • Inventaire des limites des SI Cloud Native qu'il fait connaître le plus tôt possible avant de s'y engager.
  • Des cas pratiques de transformation d'un SI existant vers le Cloud Native. Balayage des principales étapes ainsi que les retours terrains associés.
  • Présentation des principaux acteurs de l'écosystème Cloud Native Applications (CNCF, EXIN, CCSK, etc.).

Public

  • DSI, aux architectes, aux chefs de projet, aux éditeurs, aux maîtrises d’ouvrage et aux consultants qui souhaitent maîtriser les techniques et pratiques de construction d’un SI moderne.

Prérequis

  • Connaissances de base en Systèmes d’information

Programme de la formation

Rappel des fondamentaux

Terminologie

  • Définition formelle et précise du Cloud.
  • L’architecture générique d’une plateforme Cloud.
  • Les principales familles de Cloud : privé, public et hybride.

IaaS (Infrastructure de Service)

  • Les principales familles d’un IaaS. Rôle des infrastructures low cost dans un IaaS.
  • Les fonctions essentielles remplies par une plateforme IaaS.

CaaS (Container as a Service)

  • IaaS « Bare-Metal » vs IaaS virtualisé vs IaaS containnerisé. Introduction aux concepts de Containers. Les zones de recouvrement entre IaaS, CaaS et PaaS.

PaaS (Platform as a Service)

  • Les principales familles d’un PaaS. Les fonctions de base d’un PaaS pour le déploiement et l’exploitation. Les limites du PaaS face aux serveurs d’Applications JEE.

SaaS (Software as a Service)

  • Les critères d’éligibilité d’une Application au rang de SaaS.
  • Typologie des architectures SaaS : multi-entité, multi-instance, multitenancy. etc.
  • Les confusions avec ASP, Infogérance, etc.

Briques de base du Cloud Native

Microservices

  • Définition de Microservice.
  • Principes de construction d’une Architecture Microservices.
  • Avantages et limites des Microservices.

Composabilité

  • Introduction aux principes de « Composabilité ».
  • Les critères SoC (Separation of Concerns).
  • Les prérequis pour assurer la « testabilité ».

Sécabilité

  • La sécabilité entre composants. Impact de la sécabilité sur les performances. Les principes d’implémentation dans le Cloud.

Stateless

  • Gestion de la session utilisateur. Les limites des Applications Stateless. Gestion de session et maîtriser les temps de réponse.

Scalabilité

  • Scalabilité horizontale vs verticale. Les limites de scalabilité « Compute » vs « Data Processing ». Que penser de la scalabilité infinie ?

Testabilité

  • Les idées reçues sur les tests fonctionnels. Tests de performances en environnement Cloud. Les techniques d’implémentation de l’A/B Testing.

Élasticité

  • Les prérequis pour mettre en œuvre une élasticité dynamique ? Avantages et inconvénients de l’élasticité programmée. Réalité de l’élasticité sur AWS (Amazon Web Services).

Sécurité

  • Les prérequis pour gérer la Sécurité dans le Cloud. Sécurité périmétrique vs Sécurité applicative. Les nouveaux métiers de la Sécurité dans le Cloud…

Disponibilité

  • Comment faire de la panne un non-événement ? Introduction à « Chaos Monkey ». Disponibilité des traitements vs Données.
  • Construction de Services métier

Ressources

  • Rappel des principes REST et Service REST. Les bénéfices des interfaces uniformes REST. Principe de la représentation de la ressource.

API

  • Les différences entre un Service et une API. La problématique de versioning d’API. Les pratiques de documentation des API

Architecture API

  • Les types d’API : P/R, R/R, Stream, etc. Construction une API à scalabilité infinie. Compatibilité ascendante et descendante.

API Management

  • Que penser des annuaires d’API ? Comment gérer la consommation d’une API ? Gestion de l’authentification et de la sécurité d’accès.

Programmation avancée

  • Que penser de la programmation asynchrone réactive ? Quels bénéfices de la programmation concurrentielle ? Quel modèle de programmation pour quelle performance ?

Exécution

  • Les limites du serveur d’Application dans le Cloud. Serveur d’Application vs frameworks Web. Les bénéfices de la JVM dans une architecture ultra-performante.

Gestion du cache

  • Rôle du cache dans les fortes montées en charge. Les techniques de mise à jour du cache en temps réel. Quel impact du cache sur la conception fonctionnelle ?

Règles métier spécifiques

  • Quel impact de la géolocalisation sur les règles métier ? Comment gérer la dégradation gracieuse des fonctionnalités ? Approche algorithmique des règles métier.

Serverless Computing

  • Introduction au modèle d’exécution Serverless ? Les prérequis pour tirer profit des Architectures Serverless. Quel impact sur l’industrie de conception et développement de logiciels ?
  •  Construction d’interfaces utilisateur

Plateforme navigateur

  • Architecture technique détaillée d’un browser Web. Templating serveur vs Templating Client. Les principaux frameworks Javascript.

Gestion du mode offline

  • Les principaux pièges du Web Offline et comment les éviter ? Différentes approches Offline : technique, applicatif, etc. La sécurité en mode Offline.

User eXperience (UX)

  • Comment bâtir des UX évolutives ? Comment séparer l’UX de l’UI (User Interface) du Design ? Principaux piège de la Continuité Cross-Canal.

Mobilité

  • Applications Natives vs Applications Web. Point forts et limites des approches hybrides. Comment définir le taux d’hybridation optimal.

Multinavigateurs

  • La problématique multinavigateurs modernes. Approche technique vs fonctionnelle. Principes de la « dégradation gracieuse ».
  •  Données et Big Data

Volume et vitesse

  • Les nouveaux problèmes d’écriture de données persistante en temps réel. Les nouveaux moteurs SQL : No SQL, Not Only SQL et New SQL. Principaux modèles de stockage : clé/valeur, colonne, document, graphe, etc.

Lecture et écriture Data

  • Etude de cas : « vision 360° temps réel d’un client en assurance ». Introduction aux algorithmes de Sharding. Les principes fondamentaux d’une Architecture Data sur le Cloud ?

Traitement avancé des données

  • Introduction au CQRS (Command Query Responsibility Segregation). Le théorème CAP (Consistency, Availability and Partitioning). Propagation des mises à jour en mode Eventual Consistency.

Seuil de volume Big Data

  • Les seuils de volumes en Big Data. Le problème des données volumineuses et multistructurées. Les principes fondamentaux pour traiter les données Big Data.

Programmation en Big Data

  • Introduction aux trois états de données. Traitement des CEP (Complex Event Processing). Algorithmique, Machine Learning et Deep Learning.

Architectures techniques en Big Data

  • Les principes d’architectures Réactives. Event-sourcing vs Message Driven. Les architectures « Lambda ».

Data et conformité juridique

  • Introduction aux contraintes informatiques de la GDPR. Comment assurer le principe de « Compliance by Design » ? Les trois exigences de bases à respecter.
  •  Marché des outils et des technologies
  • Ce chapitre dresse un panorama critique de l’offre actuelle du marché des outils : stratégie et typologie des acteurs et des offres, caractéristiques des offres et principales contre-indications, etc.   

Synthèse et perspectives

  • La liste des chantiers organisationnels, architecturaux et technologiques à mener. Les décisions majeures à prendre pour réussir la construction d’un SI nouvelle génération en mesure d’accompagner l’entreprise vers la transformation digitale dans le Cloud.

Méthode pédagogique

Un support de cours est remis à chaque participant. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices discutés avec le formateur.