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CLOUD

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Formation cloud

KBS Academy propose une formation complète sur le Cloud, conçue pour vous aider à maîtriser les environnements de cloud computing et les services associés. Nos cours couvrent les principales plateformes telles qu’AWS, Azure et Google Cloud, ainsi que des sujets clés comme la gestion des infrastructures, la sécurité et l’optimisation des coûts. Que vous souhaitiez apprendre à migrer des systèmes vers le cloud ou optimiser l’utilisation des ressources, notre formation vous fournira les compétences essentielles pour réussir dans ce domaine en pleine croissance.

Prenez le contrôle de l’avenir numérique – inscrivez-vous dès maintenant à notre formation Cloud et devenez un expert incontournable des solutions cloud !

Training Objectives

Specific Objectives

  • Objectifs Spécifiques : A la fin de cette formation, (1) Vous saurez à quoi ressemble un véritable projet ML, (2) Vous apprendrez les algorithmes les plus connus du ML, (3) Vous apprendrez à implémenter plusieurs projets d’apprentissage automatique, (4) Vous serez en mesure d’inclure ces études de cas dans votre CV, (5) Vous serez en mesure de mieux vous vendre en tant que spécialiste ML, (6) Vous vous sentirez en confiance lors d’un entretien en ML.
Description des modules​

Identifier les concepts du Cloud

  • Définition du Cloud : Expliquer le concept du cloud computing comme une ressource en ligne pour le stockage et le traitement de données.
  • Fonctionnement du Cloud : Illustrer comment le cloud permet d’accéder aux ressources informatiques via internet et l'importance de la virtualisation pour cette infrastructure.
  • Rentabilité du Cloud : Analyser les gains en coûts, flexibilité, et productivité ; introduire les économies d’échelle.
  • Virtualisation et Cloud Computing : Examiner la virtualisation comme socle du cloud, permettant l'isolation des ressources, la portabilité et l'efficacité énergétique.
  • SOA (Service-Oriented Architecture) et Cloud Computing : Montrer comment les architectures orientées services permettent la modularité et facilitent l’intégration des services cloud.
    Avantages et inconvénients du Cloud Computing
  • Avantages
    • Externalisation des ressources : Accès aux infrastructures sans les coûts d’acquisition ni de maintenance.
    • Allocation dynamique des ressources : Flexibilité pour ajuster les ressources selon les besoins en temps réel.
    • Isolation logique : Séparation des données pour la sécurité et la conformité.
  • Inconvénients :
    • Sécurité : Risques liés aux données dans des environnements partagés.
    • Législation : Contraintes sur la localisation et la gestion des données (ex : RGPD).

Types de services Cloud (Modèle de services)

  • IaaS (Infrastructure as a Service) : Infrastructure à la demande pour héberger, stocker, et gérer des données.
  • PaaS (Platform as a Service) : Plateforme pour le développement et le déploiement d’applications sans gestion directe de l’infrastructure.
  • SaaS (Software as a Service) : Logiciels accessibles en ligne pour les utilisateurs finaux, souvent par abonnement.
    Modèles de déploiement Cloud
  • Cloud Public : Environnement partagé par plusieurs organisations, géré par des fournisseurs comme Amazon, Microsoft.
    •  Cloud Privé : Environnement cloud dédié à une seule organisation, permettant plus de contrôle et de sécurité.
  • Cloud Hybride : Combinaison de cloud public et privé, assurant une flexibilité accrue pour des charges de travail variées.
  • Impact selon la taille de l’entreprise :
    • Grands comptes : Optimisation des coûts, scalabilité pour de vastes volumes de données, réduction des délais de mise en marché.
    • PME : Accès à des infrastructures professionnelles sans besoin d’investissement lourd, renforcement de la compétitivité.
    • Startups : Agilité pour des projets innovants et possibilité de croissance rapide sans frais initiaux élevés.
  • Panorama du marché Cloud : Comprendre la structure actuelle et les tendances du marché du cloud.
  • Principaux fournisseurs : Présentation de fournisseurs tels qu’Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure.
  • CAPEX/OPEX et Time To Market (TTM) :
    • CAPEX (Capital Expenditure) : Investissement initial pour des infrastructures traditionnelles.
    • OPEX (Operational Expenditure) : Coût opérationnel des services cloud en tant que dépenses récurrentes.
    • TTM : Réduction du délai de mise sur le marché en s'appuyant sur des ressources rapidement disponibles.

Mise à l’échelle et flexibilité des ressources Cloud

  • Évolutivité : Expliquer comment le cloud permet de gérer les pics de demande et d’allouer des ressources en fonction des besoins en temps réel (ex : auto-scaling).
  • Répartition de charge : Décrire les mécanismes de gestion de la charge pour optimiser la performance.
    Performance et haute disponibilité.
  • Mécanismes de haute disponibilité : Discuter de la redondance et de la récupération d’urgence, garantissant une disponibilité optimale pour les services.
  • Gestion des défaillances : Expliquer comment les fournisseurs de cloud gèrent les interruptions de service.
    Aspects financiers du Cloud
  • Optimisation des coûts : Étudier les modèles de tarification (paiement à l'usage, forfaits) pour choisir le meilleur rapport qualité-prix.
  • ROI (Retour sur investissement) : Démontrer comment le cloud peut augmenter le ROI pour les entreprises via des économies sur les infrastructures, la maintenance, et le personnel technique.
  • Mécanismes de Reprise d’Activité : Étudier les solutions pour restaurer rapidement les services après un sinistre, incluant les sauvegardes et la récupération automatisée avec DRaaS.
  • Stratégies Multi-Cloud pour la Résilience : Découvrir comment répartir les services sur plusieurs clouds pour éviter la dépendance à un seul fournisseur et renforcer la disponibilité des applications.
  • Étapes et Méthodes de Migration : Explorer les approches de migration vers le cloud, telles que le "Lift and Shift", la refonte partielle, ou l’optimisation cloud-native.
  • Adoption de Pratiques DevOps : Développer une culture DevOps pour automatiser, optimiser les déploiements, et favoriser une collaboration agile entre les équipes pour un SI performant et résilient dans le cloud.
Prix HT : 2000 € (3 jours)
Domaine :

Intelligence Artificielle, Développement, Data

Niveau :

Débutant et Intermédiaire

Public cible
Durée de la Formation
Méthodologie Pédagogique

La formation combinera entre deux méthodes pédagogiques :

  1. La méthode affirmative pour expliquer les fondamentaux du Machine Learning.
  2. La méthode applicative / démonstrative pour réaliser des exercices, des études de cas et des cas pratiques avec des projets.
Evaluation et Certification
Matériel et Ressources
Environnement Lab