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Virtualisation, Cloud, Devops

Private Cloud & Big Data – Déployer une infrastructure big data sécurisée en cloud privé

Architecture, virtualisation et traitement des données à grande échelle sur cloud souverain.

21h
Intermédiaire
Présentiel

Description de la formation

Cette formation Private Cloud & Big Data s’adresse aux administrateurs système, architectes IT et ingénieurs data souhaitant maîtriser le déploiement d’infrastructures big data sécurisées en environnement cloud privé.

En 21 heures, vous aborderez les fondamentaux du cloud privé, l’architecture big data, les technologies de stockage distribué, la gouvernance des données et les bonnes pratiques de sécurité.

Des financements peuvent être mobilisés selon la situation du bénéficiaire, notamment via un OPCO, France Travail, l’entreprise ou l’autofinancement.

La formation est dispensée par ESIC, organisme certifié Qualiopi.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les fondements de l’architecture cloud privé et ses cas d’usage big data
  • Déployer une plateforme big data (Hadoop, Spark, Kafka) sur un cloud privé virtualisé
  • Sécuriser les flux, accès et données dans un environnement souverain
  • Superviser les performances et piloter le stockage et le traitement des volumes massifs

Programme détaillé

Module 1 1. Cloud privé : définition, enjeux et architecture
  • Cloud privé vs public vs hybride
  • Technologies : OpenStack, Proxmox, VMware vSphere
  • Approche “Infrastructure as Code” (Terraform, Ansible)
  • Sécurité et conformité RGPD / SecNumCloud
Module 2 2. Plateformes Big Data dans un cloud privé
  • Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce
  • Spark : architecture, in-memory, DataFrame
  • Kafka : ingestion en streaming, résilience
  • Hive / Impala : requêtage SQL-like
  • Déploiement local ou en conteneurs (Docker + Kubernetes ou Rancher)
Module 3 3. Cas pratique : déploiement d’un environnement Big Data on-prem
  • Création d’un cluster virtualisé sous OpenStack
  • Installation de la suite Hadoop/Spark
  • Ingestion de données via Kafka (fichiers CSV + API REST)
  • Traitement distribué et restitution avec SparkSQL
Module 4 4. Supervision, sécurisation et monitoring
  • Monitoring avec Grafana, Prometheus, ElasticSearch
  • Gestion des accès : Kerberos, LDAP, SSO
  • Encryption des flux et des données au repos
  • Analyse de performances et gestion du stockage (NAS, Ceph)

Prérequis

  • Maîtrise des systèmes Linux, réseaux, bases de données et principes de virtualisation.

Public visé

  • Architectes systèmes, ingénieurs cloud, data engineers
  • Responsables IT, administrateurs de clusters big data
  • Toute personne impliquée dans des projets data sur infrastructures internes

Modalités de la formation

  • ⏱ Durée : 21h
  • 📍 Format : Présentiel (Malakoff / Paris)
  • 💰 Financements éligibles : OPCO · France Travail · Plan entreprise · Autofinancement
  • 📊 Niveau d'entrée : Intermédiaire
  • 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
  • 🗓️ Délai d'accès : variable selon le mode de financement, généralement de 11 jours ouvrés à 1 mois après l'inscription. En savoir plus.
  • ♿ Accessibilité : Chaque demande émanant d'une personne en situation de handicap fait l'objet d'une étude de faisabilité et d'adaptation. Contactez notre référent handicap.

Équipe pédagogique

Nos formations sont conçues et animées par une équipe de formateurs experts, sélectionnés pour leur double compétence : une expertise métier acquise sur le terrain et une réelle expérience pédagogique. Le suivi de chaque apprenant est assuré par un référent pédagogique dédié.

  • Formateurs professionnels spécialistes de leur domaine, en veille permanente sur les évolutions du secteur
  • Référent pédagogique dédié, disponible tout au long du parcours
  • Contenus régulièrement actualisés et adaptés au niveau de chaque participant
  • Référent handicap pour l'accueil et l'adaptation des personnes en situation de handicap

Ressources pédagogiques

  • Support numérique complet (schémas, scripts YAML/Terraform, slides)
  • VM ou simulateurs cloud on-prem fournis (OpenStack, Proxmox)
  • Mise en situation technique complète
  • Accès à des ressources partagées (Git, documentation technique)

Suivi de l'exécution et évaluation

  • Études de cas pratiques
  • QCM de validation
  • Déploiement d’une infrastructure cloud + big data simulée
  • Certificat de réalisation

Accessibilité

Des aménagements sont prévus pour les personnes en situation de handicap. Contactez notre référent accessibilité pour adapter la formation.

Fiche mise à jour le 26 septembre 2026.

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