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Objectifs de la formation

Comprendre le rôle et le positionnement d’AWS Data Pipeline dans les solutions d’automatisation de flux de données

Créer, configurer et exécuter des pipelines de traitement de données complexes

Acquérir des compétences pour orchestrer des transferts entre différents services AWS (S3, RDS, DynamoDB, EMR, Redshift, etc.)

Optimiser la fiabilité, la sécurité et la performance des pipelines dans des scénarios réels

Mettre en place la surveillance, le logging et la gestion des erreurs des pipelines

Intégrer Data Pipeline avec des outils externes ou des workflows personnalisés

Programme

Jour 1Fondamentaux d’AWS Data Pipeline et Premiers Pipelines

Présentation des architectures cloud AWS. Introduction à AWS Data Pipeline : concepts, cas d’usage, alternatives (Glue, Step Functions). Prise en main de la console et compréhension du modèle objet (DataNodes, Activities, PipelineDefinition). Création de pipelines simples : transfert de fichiers S3 vers S3, exécution de scripts Shell. Principes de sécurité et gestion des IAM roles.

Jour 2Scénarios avancés et Automatisation de bout en bout

Orchestration de processus complexes : intégration avec S3, RDS, DynamoDB, EMR, Redshift et EC2. Manipulation des types d’Activity (ShellCommand, HiveActivity, EmrActivity…). Dépendances, horaires et gestion du scheduling avancé (récurrences, déclencheurs événementiels). Optimisation du partitionnement et gestion des ressources. Cryptage des données et meilleures pratiques de sécurité. Détection et gestion automatisée des erreurs (Retry, Failure Handling, Notifications SNS).

Jour 3Surveillance, Optimisation et Intégrations personnalisées

Monitoring des pipelines via CloudWatch, logs, alertes et tableaux de bord. Optimisation des coûts et de la performance des workflows. Automatisation du déploiement de pipelines (CloudFormation, Terraform, CDK). Intégration de Data Pipeline avec des outils externes (Lambda, API Gateway, systèmes d’entreprise). Mise en place de tests de pipelines et validation de données. Bonnes pratiques d’exploitation, études de cas, retour d’expérience et ateliers projet.

Méthode d'évaluation

Études de cas à réaliser à chaque fin de journée
Mise en place d’un pipeline automatisé complet en projet fil rouge
QCM technique en fin de formation

Méthode d'apprentissage

Exposés magistraux illustrés de démonstrations
Pratique intensive sur console AWS
Ateliers collaboratifs et travaux dirigés
Accès à des supports de cours numériques et ressources complémentaires

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AWS Data Pipeline : Maîtriser l’Automatisation et l’Orchestration des Données

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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