Formation Supervision du Big Data : Grafana, Kibana, Graphite et Prometheus
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Grafana, Kibana, Graphite, Prometheus vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Connaître les outils et mécanismes permettant de superviser des fermes Big Data
- Identifier les critères de choix
- Maîtriser l'exploration et visualisation des données
| Tarif |
A partir de 2 230,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 230,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Dans le contexte du Big Data les applications sont particulièrement exposées aux problèmes de performances ou d’anomalies compte tenu des échanges intensifs autour des données. Afin de faciliter leur exploitation un certain nombre d’outils proposent par leur complémentarité une véritable assistance aux chefs de projets, architectes, développeurs et bien sûr exploitant de ces applications.
Nous nous arrêtons dans cette formation sur les standards du marché mais vous serez autonome pour en choisir d’autres une fois la vision d’ensemble maîtrisée comme proposé dans cette formation.
Vous disposerez ainsi de véritables tableaux de bor1d de supervision et d’analyse de métriques importantes de vos applications afin de mieux les comprendre au niveau performances, anomalies, problème, etc. sous une forme graphique facilitant énormément la prise de décision et la mise en place d’alertes.
Enfin il est important de préciser que les outils présentés ici peuvent tout à fait être utilisés dans des projet pas forcément liés au Big Data mais dans le cas d’applications plus traditionnelles nous vous conseillons de suivre la formation Superviser vos serveurs et vos applications avec Prometheus et Grafana (PROM).
Programme
Supervision : définitions
Les objectifs de la supervision, les techniques disponiblesLa supervision d’une ferme Big Data
Objets supervisés
Les services et ressources
Protocoles d’accès
Exporteurs distribués de données
Définition des ressources à surveiller
Journaux et métriques
Application aux fermes Big Data : Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB
Mise en œuvre
Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)Produits : Prometheus, Graphite, ElasticSearch
Présentation, architectures
Les sur-couches : Kibana, Grafana
JMX
Principe des accès JMXMBeans
Visualisation avec jconsole et jmxterm
Suivi des performances Cassandra : débit d’entrées/sorties, charges, volumes de données, tables, …
Prometheus
Installation et configuration de baseDéfinition des ressources supervisées, des intervalles de collecte
Démarrage du serveur Prometheus
Premiers pas dans la console web, et l’interface graphique
Exporteur JMX
Exporteur mongodb
Démonstration avec Cassandra ou Hadoop/HBase
Configuration des agents sur les nœuds de calculs
Agrégation des données JMX
Expressions régulières
Requêtage
Visualisation des données
Graphite
Modèle de données et mesuresFormat des données stockées, notion de timestamp
Types de mesures : compteurs, jauges, histogrammes, résumés
Identification des ressources supervisées : notions d’instances, de jobs
Démonstration avec Cassandra
Comparaison avec Prometheus
Exploration et visualisation des données
Mise en œuvre de GrafanaInstallation, configuration
Pose de filtres sur Prometheus et remontée des données
Étude des différents types de graphiques disponibles, agrégation de données
Appairage des données entre Prometheus et Grafana
Visualisation et sauvegarde de graphiques, création de tableaux de bord et rapports à partir des graphiques
Kibana, installation et configuration
Installation, configuration du mapping avec ElasticsearchInjection des données avec Logstash et Metribeat
Architectures, paramétrages
Mapping automatique ou manuel
Configuration des indexes à explorer
Prérequis
Public
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser Scikitlearn pour créer des modèles d'apprentissage machine
- Concevoir des expériences et interpréter les résultats des tests A/B
- Visualiser l'analyse de clustering et de régression en Python à l'aide de Matplotlib
- Produire des recommandations automatisées de produit ou de contenu avec des techniques de filtrage collaboratif
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Reconnaître le cadre AWS Well-Architected Framework
- Gérer plusieurs comptes AWS pour votre organisation
- Connecter des Data Centers on-premise au Cloud AWS
- Identifier ce qu'implique la connexion de VPC multi-régions en termes de facturation
- Déplacer de grandes quantités de données depuis des Data Centers on-premise vers le Cloud AWS
- Concevoir des Data Stores volumineux pour le Cloud AWS
- Envisager des conceptions d'architecture différentes pour mettre à l'échelle un site Web volumineux
- Protéger votre infrastructure des attaques DDoS
- Sécuriser vos données sur AWS grâce au chiffrement
- Concevoir la protection des données au repos et des données en transit
- Améliorer les performances de vos solutions
- Sélectionner le mécanisme de déploiement d'AWS le mieux adapté.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Data Science, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Savoir emmener votre modèle de data science en production
- Apprendre à gérer les nouvelles contraintes
- Minimiser le coût de transfert de l’exploration à la production
- Découvrir les concepts de Software Craftsmanship (clean code) appliqués à la Data Science
| Tarif |
A partir de 1 890,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser les nouvelles fonctionnalités de l'architecture multi-tenant
- Identifier les nouvelles fonctionnalités de la sécurité des base de données et de RMAN
- Distinguer les nouvelles fonctionnalités du Data Warehousing et les améliorations apportées au Sharding.
| Tarif |
A partir de 1 220,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre l'IA, l'automatisation et les systèmes cognitifs
- Savoir gérer les données numériques avec la Data Science
- Connaître les mécanismes et technologies de l'IA
- Appréhender l'impact de l'IA sur l'économie et les sociétés
- Pouvoir implémenter un projet basé sur l'IA dans votre entreprise
| Tarif |
A partir de 1 500,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Savoir tirer parti des possibilités de la plateforme IBM QRadar pour sécuriser encore davantage vos réseaux.
À l'issue de cette formation IBM QRadar SIEM Avancé, les participants auront acquis les compétences et connaissances nécessaires pour :
- Learn how to create custom log sources
- Discover how to work with reference data collections and custom rules
- Use X-Force data and Threat Intelligence app
- Use the Use Case Manager app
- Learn how to use UBA and QRadar Advisor
- Discover Tuning
- Explore Custom action scripts
- Discuss Integration with IBM SOAR
| Tarif |
A partir de 1 590,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Gérer et mettre en place une sécurité complète sur du contenu dans SAP Analytics Cloud
- Utiliser Business Content Network pour partager du contenu entre plusieurs tenants SAP Analytics Cloud
- Auditer et surveiller l'utilisation d'un système SAP Analytics Cloud avec SAP Administration Cockpit
- Configurer SAP Analytics Cloud pour authentifier les utilisateurs en utilisant un Identity Provider personnalisé (SAP NetWeaver)
- Configurer et activer l'authentification SSO via le MFA (Multi Factor Authentication) et via les réseaux sociaux (X (ex Twitter), Facebook, LinkedIn, Google) dans SAP Analytics Cloud
- Identifier les différents types de connexion aux sources de données depuis SAP Analytics Cloud
- Installer et configurer des composants logiciels (SAP Cloud Connector, SAP Cloud Agent) pour créer et utiliser des connexions en mode Import à des sources de données On-Premise (base de données SQL, serveur de fichiers) et Cloud (SAP SuccessFactors)
- Mettre en place, créer et utiliser des connexions en mode Live (direct, SAML SSO, par tunnel) à des sources de données On-Premise (SAP HANA, SAP S/4HANA, SAP BI4) et Cloud SAP (S/4HANA Cloud, SAP HANA Cloud)
- Installer et configurer le composant SAP Data Provisioning Agent pour combiner plusieurs modèles de données dans une connexion (Blending SAP)
- Identifier les bonnes pratiques pour troubleshooter les connexions en mode Live et en mode Import.
| Tarif |
A partir de 4 100,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Concrètement, à l'issue de cette formation Oracle Haute Disponibilité vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Déployer, installer et créer une base de données Oracle sur une grappe de machine (cluster R.A.C).
- Manipuler et administrer les espaces de stockage avec la technologie Oracle ASM (Automatic Storage Management)
- Définir et mettre en place des stratégies de sauvegarde et restauration ultra rapides et efficaces.
- Mettre en œuvre et configurer le module Oracle Data Guard.
- Définir et configurer une architecture robuste d'un réseau de bases de données de secours.
- Mettre en place un plan de reprise d'activité pour les bases de données Oracle.
| Tarif |
A partir de 3 225,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre les enjeux de la donnée à travers les outils BI du marché
- Prendre en main les solutions Tableau, Power BI, Google Data Studio
- Créer son premier tableau de bord
| Tarif |
A partir de 2 050,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Connaissance des produits et services de Google Cloud Platform, particulièrement ceux liés au traitement des données et au machine learning
- Connaissance des produits et services fondamentaux concernant le calcul et le stockage
- Connaissance de Cloud SQL et de Dataproc
- Connaissance de Datalab et BigQuery
- Connaissance de TensorFlow et des APIs Machine Learning
- Connaissance de Pub / Sub et de Dataflow
| Tarif |
A partir de 950,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
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