Dans un environnement de plus en plus axé sur le traitement des flux de données en temps réel et l'optimisation des performances, se former aux concepts avancés de Materialize vous permettra de répondre aux défis complexes du Big Data, du Complex Event Processing (CEP) et de la gestion des flux multisources. Cette formation approfondie vous guidera à travers des techniques telles que l'optimisation des requêtes, l'utilisation de materialised views, la gestion de fenêtres temporelles et l'intégration de fonctions personnalisées via Rust. De plus, vous apprendrez à maîtriser les stratégies de réplication, de partitionnement, ainsi que des mécanismes de compression et de cache pour améliorer l'efficacité des applications en temps réel. Ces compétences sont essentielles pour évoluer dans des métiers d’ingénieur en flux de données, architecte Data Streaming, ou ingénieur Big Data, et ouvriront des opportunités dans des entreprises à la recherche de solutions robustes et performantes pour traiter des données massives.

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À qui s'adresse la formation Materialize (Expert)

La formation "Materialize - Expert" s'adresse aux professionnels de l'informatique, tels que les développeurs, architectes de données et ingénieurs en systèmes d'information, qui souhaitent approfondir leurs compétences en gestion et optimisation de flux de données complexes. Idéale pour ceux ayant déjà une expérience préalable avec Materialize, elle vise à perfectionner leur maîtrise des concepts avancés pour un traitement et une performance optimaux.

Objectifs

Compétences visées pour la formation Materialize (Expert)

La formation "Materialize - Expert" vise à doter les participants de compétences avancées pour gérer et optimiser efficacement des flux de données complexes. Elle couvre des concepts tels que les vues matérialisées, la parallélisation des requêtes et l'optimisation des performances, tout en intégrant des techniques de traitement des événements complexes. Les participants apprendront également à créer des fonctions personnalisées et à utiliser Rust pour enrichir leurs applications.

Programme

Approfondir l’architecture de Materialize

  1. Fonctionnement de Materialize vs moteurs traditionnels
  2. Vue générale de l’architecture de streaming
  3. Matérialisation et persistance
  4. Flux, sources, vues, indexes, sinks
  5. Optimisations internes et cycle de vie d'une requête

Exploiter les vues matérialisées avancées

  1. Création et gestion de vues complexes
  2. Actualisation incrémentale et invalidation
  3. Indexation automatique et manuelle
  4. Impacts sur la performance et cohérence
  5. Cas d’usage concrets en temps réel

Maîtriser les stratégies de réplication et partitionnement

  1. Réplication multi-régions et haute disponibilité
  2. Stratégies de partitionnement vertical / horizontal
  3. Adaptation aux contraintes de volumétrie
  4. Scénarios hybrides avec bases externes

Gérer et traiter les flux de données complexes

  1. Connexion à des flux de données en temps réel
  2. Gestion des schémas dynamiques
  3. Adaptation en temps réel des sources multiples
  4. Fusion et normalisation de flux hétérogènes
  5. Prise en charge des événements désordonnés

Utiliser les fenêtres temporelles et la logique événementielle

  1. Fenêtres glissantes, tumbling et session
  2. Opérations temporelles et agrégations complexes
  3. Points d’eau logique (logical compaction)
  4. Snapshots et maintien de l’état
  5. Rejouer des flux / traitements conditionnels

Optimiser les performances d’exécution

  1. Lecture des plans d'exécution
  2. Analyse des opérateurs coûteux
  3. Parallélisation, exécution pipelinée
  4. Mécanismes de cache, de compression, d’index
  5. Préchargement intelligent de données

Analyser et diagnostiquer les performances

  1. Profilage des requêtes complexes
  2. Détection des goulots d’étranglement
  3. Mesure du temps d’exécution et débit
  4. Outils internes et externes pour l’analyse

Utiliser des fonctions personnalisées (UDF)

  1. Principe des fonctions utilisateurs dans Materialize
  2. Architecture Rust pour créer des extensions
  3. Compilation, packaging et intégration
  4. Sécurité et maintenance des fonctions externes
  5. Cas pratiques : enrichissement de données

Configurer le système pour un usage avancé

  1. Réglages fins des paramètres de performance
  2. Équilibrage de charge dynamique
  3. Répartition automatique des ressources
  4. Gestion de la mémoire et des threads

Mettre en œuvre des pratiques de haute disponibilité

  1. Surveillance du système et redémarrage à chaud
  2. Stratégies de reprise après incident
  3. Rejouabilité des événements et tolérance aux pannes
  4. Journalisation et audit avancé

Intégrer Materialize dans un écosystème complexe

  1. Connexion avec Kafka, PostgreSQL, S3, etc.
  2. Utilisation avec outils BI et ETL
  3. Intégration dans des workflows DevOps
  4. Architecture microservices et orchestration (ex : Kubernetes)

Piloter un projet de traitement de données en continu

  1. Méthodologie projet : de la conception à la mise en production
  2. Étude de cas réels : finance, IoT, logistique
  3. Définition des KPIs temps réel
  4. Revue des bonnes pratiques de production
  5. Tests, documentation, supervision continue

La formation Materialize (Expert) est dispensée sur 21 heures

Proche de chez vous

Déroulé pédagogique

Règlement intérieur
Engagements PSH
Conditions Générales de Vente
Cette offre de formation est d'actualité au 28/08/2025

Durée et montant de la formation

Intitulé Durée Montant HT
Formation Materialize - Expert 21 heures 2490.00 €
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