La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser Amazon Aurora : Architecture, Gestion et Optimisation des Bases de Données Cloud sont : Connaissance de base d’AWS et des bases de données relationnelles (MySQL ou PostgreSQL). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser Amazon Aurora : Architecture, Gestion et Optimisation des Bases de Données Cloud est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser Amazon Aurora : Architecture, Gestion ... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Réponse sous 24hSans engagement100% gratuit

Plus que 2 places disponibles ce mois-ci

10 places par session maximum — 7 déjà prises

FormatParticipantsDateCoordonnées

Quel format préférez-vous ?

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser Amazon Aurora : Architecture, Gestion et Optimisation des Bases de Données Cloud est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Amazon Aurora : Architecture, Gestion et Optimisation des Bases de Données Cloud, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Amazon Aurora : Architecture, Gestion et Optimisation des Bases de Données Cloud s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Comprendre en profondeur l’architecture et le fonctionnement d’Amazon Aurora

Migrer, déployer et sécuriser des bases de données Aurora dans un environnement AWS

Optimiser les performances, la haute disponibilité et la reprise après sinistre avec Aurora

Utiliser les outils d’automatisation, de monitoring et de scaling spécifiques à Aurora

Concevoir une architecture de données évolutive, sécurisée et performante pour les applications critiques

Programme de la formation

Module 1Introduction et fondements d’Amazon Aurora

Panorama des bases de données AWS, positionnement d’Aurora dans l’écosystème cloud. Architecture d’Aurora : distinction entre instances, stockage distribué, réplication. Concepts clés : haute disponibilité, tolérance aux pannes, sauvegardes automatiques et manuel. Démarrage et création d’un cluster Aurora (MySQL/PostgreSQL compatibles). Sécurité de base, gestion des utilisateurs et des accès via IAM et VPC.

Module 2Gestion, migration et sécurité avancée

Stratégies de migration vers Aurora à partir de bases de données existantes (RDS, on-premise). Utilisation d’AWS Database Migration Service. Opérations de maintenance : patching, mises à jour, gestion des sauvegardes et restaurations. Sécurité avancée : encryption at rest/en transit, gestion de la conformité, audit (CloudTrail, logging avancé). Monitoring, alertes et diagnostic avec Amazon CloudWatch et Performance Insights.

Module 3Performance, optimisation et automatisation

Optimisation des performances : paramètres, tuning, pooling de connexions, requêtes optimisées. Gestion du scaling automatique, réplicas en lecture/écriture et clusters multi-régions. Reprise après sinistre et disaster recovery : cross-region replication, failover, scénarios pratiques. Automatisation des tâches courantes avec AWS Lambda et les outils DevOps. Études de cas concrets et bonnes pratiques pour des architectures critiques à large échelle.