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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts de traitement de flux de données en temps réel

Configurer, développer et déployer des jobs Azure Stream Analytics complexes

Interconnecter Azure Stream Analytics avec différents services Azure (Event Hub, IoT Hub, Power BI, Blob Storage, etc.)

Écrire des requêtes de transformation et d’agrégation avancées avec le langage SQL ASA

Optimiser la performance, la résilience et la fiabilité des traitements de données temps réel

Superviser, diagnostiquer et sécuriser les pipelines de stream analytics dans le cloud

Programme

Jour 1Fondations du Streaming et d’Azure Stream Analytics

Présentation des enjeux du streaming de données et des architectures associées. Découverte d’Azure Stream Analytics : concepts, cas d’usage, architecture, composants clés. Mise en place d’un compte Azure, ressources et configuration initiale. Prise en main de l’interface Azure Portal et Visual Studio Code pour ASA.

Jour 2Création, Orchestration et Requêtage Avancés

Connexion à différentes sources de flux (IoT Hub, Event Hub, Blob Storage). Modélisation de schémas de données et ingestion multiple. Initiation et approfondissement du langage de requête SQL de Stream Analytics (fonctions, fenêtres temporelles, agrégations). Création et gestion de jobs complexes. Déploiement d’analyses en temps réel et gestion des sorties (bases SQL, Power BI, Storage, API…). Inclusion d’analyses temps réel dans un workflow Big Data Azure.

Jour 3Performance, Sécurité et Exploitation Avancée

Optimisation des jobs (partitionnement, parallélisme, scale-out). Bonnes pratiques de gestion des ressources Azure. Surveillance, troubleshooting des jobs, logs et gestion des erreurs. Sécurisation des flux et gestion des accès (Azure AD, roles). Intégration avec Azure Functions, Logic Apps et automatisation. Retours sur cas d’usage avancés : détection de fraudes, traitement IoT, analyse réseau en temps réel, dashboarding et reporting automatisé. Clôture : construire une architecture scalable et résiliente avec Azure Stream Analytics.

Méthode d'évaluation

Réalisation d’un projet de analyse temps réel sur jeu de données réel (étude de cas)
QCM de validation des compétences
Feedback personnalisé et revue du projet

Méthode d'apprentissage

Présentations théoriques illustrées
Mises en pratique via ateliers guidés
Travaux dirigés individuels et en groupe
Support de cours et ressources complémentaires fournis

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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