Data Engineering
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Big Data (BIGDA)
OBJECTIVES
- Acquérir des compétences en conception, mise en œuvre et résolution de problèmes de réseaux SDN (Software-Defined Networking).
Comprendre la virtualisation des nœuds réseau dans un environnement de centre de données et développer des compétences en gestion et résolution de problèmes. - Acquérir des compétences en mise en œuvre et gestion de MS SQL Server.
- Acquérir des compétences en mise en œuvre et gestion de MS Windows Server.
- Comprendre les composants, la disponibilité et les principes de conception des centres de données pour choisir ou construire l’infrastructure appropriée à la mise en œuvre de services d’entreprise.
- Comprendre, planifier, concevoir et configurer des solutions SAN (Storage Area Network), NAS (Network-Attached Storage) et Server SAN dans un environnement de centre de données.
- Mettre en œuvre la collecte et l’analyse de données massives à travers le framework Hadoop.
PRÉREQUIS
- Connaissances de base en réseautique
- Connaissances de base en réseautique et en centre de données
- Connaissances de base en MS Windows Server
- Connaissances de base en centre de données
- Connaissances de base en informatique
QUI DEVRAIT PARTICIPER
- Personnel technique impliqué dans la conception, la mise en œuvre et le dépannage du réseau du centre de données.
- Administrateurs IT et personnel technique impliqué dans l’installation et la gestion de la base de données MS SQL.
- Directeurs informatiques et personnel technique impliqué dans la conception, la mise en œuvre et la gestion du centre de données.
- Administrateurs IT et personnel technique impliqué dans la conception, l’installation et la gestion des solutions de stockage.
- Data scientists, administrateurs IT et personnel technique impliqué dans le stockage, le traitement et l’analyse des données volumineuses (Big Data).
SUJETS
- Data Center Architecture
- Region Types
- SDN Controller
- VXLAN Technology
- BGP EVPN
- Netconf
- OVSDB
- Openflow Protocol
- Data Center Interconnection
- Data Center Automation
- Monitor and Troubleshooting
- Hardware COTS
- NFV Implementation on a Communication Service Provider environment
- Hypervisor Installation and Configuration
- Network functions virtualization management and orchestration (MANO)
- Automation and Elastic Service
- Multitenancy Management
- Virtual Network Function Deployment
- High Availability and Snapshots
- Backup and Disaster Recovery
- DB Creation
- DB File Structures
- DB Snapshots
- Table Selection
- Fields and Records Filters
- Regular Expression
- Queries: Select, From, When, Case, Like…
- Inner and Outer Joins
- Aliases
- Triggers and Management
- XQuery Metod (XML Query)
- XML Binding to SQL
- Openxml Parameters for T-SQL
- MS Windows Server features
- Domain Controller
- Active Directory Configuration and Management
- Management and Troubleshooting with Powershell
- LDAP and Kerberos Protocols
- Global Catalog
- Forest, Trees and Trust
- Group Policies
- DNS Server Configuration
- Radius Server Configuration
- Certification Authority Management
- MS IIS
- Datacenter Components
- Power and Cooling Design
- Environmental Monitoring and Alarms Systems
- SCADA Protocols and applications
- Datacenter Avaliability: Ansi-TIA 942
- Network Infrastructure: Spine and Leaf
- Computing solutions: Rack, High Density and Blade Servers
- SAN solutions: full Flash SAN and Server SAN
- Cloud Services: Colocation and IAAS”
- Hard Disk Performance
- RAID Types
- SAN Protocols (iSCSI, Fibre Channel)
- Block Storage and Object Storage
- SAN Configuration (Disk Domain, Storage Pool, LUN)
- Storage Virtualization
- Storage Synchronization
- NAS features and Configuration
- Storage SAN Solution Design and Configuration
- Storage As A Service (AWS S3 and MS Azure Blob)”
- Structured and Unstructured Data
- HDFS Hadoop Distributed File System
- MapReduce Distributed Off-line Batch Processing
- Yarn Resource Negotiator
- Spark2x In-memory Distributed Computing Engine
- HBase Distributed NoSQL Database
- Hive Distributed Data Warehouse
- Streaming Distributed Stream Computing Engine
- Flink Stream Processing and Batch Processing Platform
- Loader Data Transformation
- Flume Massive Logs Aggregation
- Kafka Distributed Message Subscription System
- Zookeeper Cluster Distributed Coordination Service
Caractéristiques Du Cours
- Durée 3 Jours
- Activités Data Engineering
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