Nos formations pour vos projets

Notions clés de la virtualisation : machines virtuelles, hyperviseurs, ressources et bénéfices.

Concevoir une architecture Big Data : ingestion, stockage distribué, traitement, restitution.

Administration de la virtualisation Oracle Linux (KVM) : hôtes, VM, stockage et réseau.

Fondamentaux vSphere pour l'exploitation d'un data center. Parcours de certification réaligné post-Broadcom sur VCP-VVF.

Durcissement des hyperviseurs, isolation, gestion des accès et bonnes pratiques de sécurité.

Déployer des plateformes data sur le cloud : services managés AWS, Azure et GCP.

Déploiement et administration d'Hyper-V sur Windows Server ; clustering et réplication.

Prise en main pratique de la virtualisation et de ses principaux composants.

Déploiement et administration de vSphere. À aligner sur VCP-VVF ; VCF 9.0 / vSphere 9 désormais disponibles.

Cadrer, organiser et livrer un projet Big Data : équipe, méthode, risques.

Création et gestion de VM de test/développement sur poste avec VirtualBox.

Administration de Proxmox VE (KVM/LXC) : cluster, HA, stockage Ceph et sauvegarde. Alternative VMware plébiscitée.

Fonctions avancées : DRS, HA, vMotion, gestion fine des ressources et dépannage.

Comprendre et mettre en œuvre le lakehouse : formats de tables ouverts, ACID, time travel, gouvernance.

Différences entre hyperviseurs bare-metal (Type 1) et hébergés (Type 2) et cas d'usage.

Hyperconvergence Nutanix : hyperviseur AHV, console Prism, migration ; préparation NCP. Alternative VMware haut de gamme.

Provisionnement et gestion du stockage bloc pour les VM avec OpenStack Cinder.

Développer des traitements sur l'écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce, Hive.

Réglage des performances, capacity planning et optimisation compute/stockage/réseau.

VDI d'entreprise. Ex « VMware Horizon », l'activité EUC est désormais la société indépendante Omnissa.

Exécution de VM aux côtés des conteneurs sur OpenShift ; alternative cloud-native à VMware.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Panorama des enjeux (consolidation, coûts, agilité) et des solutions du marché.

Méthodologie de diagnostic et de troubleshooting vSphere. Aligné VCP-VVF Support ; version v8/v9.

Virtualisation open source basée sur Xen ; administration et migration via Xen Orchestra.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Conception de la HA et du PRA/PCA : clustering, réplication et bascule.

Méthodologie de cadrage, dimensionnement et conduite d'un projet de virtualisation.

Fondations KVM/QEMU/libvirt : brique de base des plateformes open source de virtualisation.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Micro-segmentation, overlay et sécurité réseau avec NSX ; parcours VCP-NV.

Virtualisation d'applications et de postes. Ex « XenApp/XenDesktop », renommé CVAD, sous Cloud Software Group.

Infrastructure hyperconvergée hybride Microsoft pour workloads on-premise connectés à Azure.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

Déploiement et exploitation d'un cloud privé VCF (SDDC Manager, vSAN, NSX) ; préparation VCP-VCF.

Parcours progressif des concepts de base jusqu'aux architectures avancées et hyperconvergées.

Exigences de conformité (traçabilité, cloisonnement, audit) appliquées à la virtualisation.

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Cadrage d'une sortie de VMware : évaluation, choix de plateforme, migration des VM et du stockage, PRA.

Exécution et gestion de Kubernetes sur VCF 9.0 ; nouvelle certification (2026).

Bureaux et applications virtualisés sur Azure ; déploiement et administration (AZ-140).

Mettre en œuvre Kafka : topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect, bonnes pratiques.

Concevoir des architectures de streaming : ingestion, fenêtrage, exactly-once, cas d'usage.

Approfondir le développement Kafka (Streams, schémas, exactly-once) et préparer l'examen CCDAK.

Orchestrer ses pipelines avec Airflow : DAGs, scheduling, capteurs, supervision et bonnes pratiques.

Modéliser, déployer et administrer un cluster Cassandra : réplication, compaction, tuning.

Administrer MongoDB : réplication, sharding, sauvegardes, sécurité.

Optimiser les performances MongoDB : index, agrégations, profiling.

Déployer et exploiter HBase pour le stockage colonne à large échelle.

Développer avec la base graphe Neo4j : modélisation, Cypher, requêtes.

Indexer et rechercher des contenus à grande échelle avec Elasticsearch.

Construire des pipelines lakehouse (Delta Lake, workflows, Unity Catalog) et préparer l'examen officiel.

Maîtriser l'architecture et les objets Snowflake (virtual warehouses, data sharing) et préparer l'examen SnowPro Core.

Ingénierie de données sur Microsoft Fabric : ingestion, transformation, orchestration.

Ingénierie de données sur Azure Databricks : Spark, Delta Lake, pipelines.