API Gateway avec Apache APISIX
- Durée
- Durée :3 jours
- Niveau
- Niveau :Intermédiaire
- Certification
- Certification :Non
1990€ HT
Prochaine session :
KONG : manager, superviser et sécuriser ses API et modèles d’IA avec KONG
Description de la formation KONG
Active depuis 2015, Kong est une plateforme de gestion d’API et de microservices reconnue pour son extensibilité et sa richesse fonctionnelle.
Depuis 2024, Kong a élargi son champ d’action à la gestion des modèles d’intelligence artificielle via Kong LLM Gateway et Model Control Plane (MCP), permettant d’unifier la gouvernance du trafic API et des appels vers les modèles de langage (LLM).
Située entre les clients et vos services, Kong assure désormais :
- le management centralisé des APIs et des LLMs,
- la sécurisation et la supervision des flux,
- la gouvernance des modèles et des prompts,
- la personnalisation via un vaste écosystème de plugins.
Cette formation aborde l’ensemble des fonctions de Kong Gateway et de ses extensions IA : de l’installation à la mise en œuvre de flux complets API et LLM.
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Maîtriser la gestion unifiée des APIs et modèles d’IA générative avec Kong Gateway, LLM Gateway et MCP.
Objectifs pédagogiques :
Concrètement, à l'issue de cette formation KONG, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Découvrir et comprendre les principes de l’API et LLM Management.
- Installer et configurer Kong Gateway.
- Exposer et sécuriser vos APIs via Kong.
- Superviser et administrer vos flux avec Konnect Cloud.
- Mettre en œuvre un LLM Gateway pour proxyfier et auditer les appels IA (OpenAI, Ollama, Vertex AI, etc.).
- Gérer les modèles, versions et politiques de sécurité via le Model Control Plane (MCP).
- Développer un plugin sur mesure pour étendre Kong.
- Appliquer les bonnes pratiques d’architecture hybride API / IA.
Jour 1 – Fondamentaux de Kong et API Management
Déroulement de la session
Positionnement des API Gateways
Présentation de Kong Gateway OSS & Enterprise
Architecture et modes de déploiement (DB, DB-less, Konnect Cloud)
Plugins essentiels : authentification, journalisation, mise en cache
Observabilité avancée (tracing, alerting, metrics Prometheus/Grafana)
Sécurisation des secrets avec Vault et intégration Konnect CloudJour 2 – LLM Gateway et gouvernance des modèles d’IA
Positionnement de Kong dans l’écosystème des solutions IA (LangServe, NIM, OpenAI Proxy)
Présentation du Model Control Plane (MCP) : rôle, sécurité, gouvernance
Implémenter les politiques MCP pour gérer les accès et les logs
Superviser le trafic des modèles et établir une observabilité unifiée
Questions/Réponses
Évaluation de la session
Introduction à KONG
Présentation croisée et attentes des participantsDéroulement de la session
Management d'API, les grands principes
Évolution du modèle monolithique vers les microservicesPositionnement des API Gateways
Présentation de Kong Gateway OSS & Enterprise
Architecture et modes de déploiement (DB, DB-less, Konnect Cloud)
Administration et configuration de base
API d’administration et entités principales : Services, Routes, ConsumersPlugins essentiels : authentification, journalisation, mise en cache
Cas pratiques :
- Installation de Kong Gateway (mode DB-less)
- Sécurisation via API Key et JWT
- Rate limiting et transformations de requêtes
- Mise en cache et analyse de logs
Configuration avancée
Load balancing et health checksObservabilité avancée (tracing, alerting, metrics Prometheus/Grafana)
Sécurisation des secrets avec Vault et intégration Konnect CloudJour 2 – LLM Gateway et gouvernance des modèles d’IA
Introduction au virage IA de Kong
De l’API Gateway au LLM GatewayPositionnement de Kong dans l’écosystème des solutions IA (LangServe, NIM, OpenAI Proxy)
Présentation du Model Control Plane (MCP) : rôle, sécurité, gouvernance
Kong LLM Gateway et MCP en pratique
Configuration d’un LLM Gateway : routing vers OpenAI, Anthropic, Ollama, etc.
Politiques d’accès et de filtrage des prompts (plugins Prompt Guard, Prompt Template, Cost Analytics)
Enregistrement et supervision des modèles dans MCP
Contrôle de coûts et audit d’usage IA
Implémenter les politiques MCP pour gérer les accès et les logs
Superviser le trafic des modèles et établir une observabilité unifiée
Clôture de la session de formation
Retour d’expérienceQuestions/Réponses
Évaluation de la session
Public cible :
Cette formation s’adresse aux développeurs, architectes, technical leaders et DevOps souhaitant intégrer la gouvernance des modèles d’IA à leur architecture API.
Prérequis :
- Connaissance de base du Web (HTTP, URL, REST).
- Pratique du terminal / ligne de commande.
- Les formations API : ouvrir son SI (DMSI) et Sécuriser et manager son API (DSMA) constituent de bonnes préparations.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 29/10/2025