Développer une API Restful avec Jakarta EE
- Durée
- Durée :3 jours
- Niveau
- Niveau :Fondamental
- Certification
- Certification :Non
2090€ HT
Prochaine session :
MuleSoft Advanced Developer : Niveau 2
Maîtrisez l’architecture avancée, la sécurité, la performance et l’intégration de l’IA dans les flux MuleSoft sur Anypoint PlatformCertification
MuleSoft Integration Architect et Platform ArchitectDescription de la formation MuleSoft avancé
Cette formation est conçue pour propulser vos compétences vers un niveau d'expertise fonctionnelle et technique. Fortement axée sur les défis réels (architecture distribuée, performance, sécurité de bout en bout), elle vous préparera également à intégrer les dernières innovations en Intelligence Artificielle dans vos flux d'intégration. Elle constitue une étape incontournable vers les certifications d'Architecte (Integration / Platform Architect).
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir concevoir, sécuriser, optimiser et déployer des architectures d’intégration avancées et résilientes avec MuleSoft Anypoint Platform.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation MuleSoft Advanced Developer : Niveau 2, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Concevoir des architectures robustes : Appliquer les Design Patterns d’intégration avancée (CQRS, Saga, Circuit Breaker, Idempotent Receiver) pour garantir la résilience de vos réseaux d'applications
- Gouverner et standardiser les API : Maîtriser l'écriture de fragments RAML complexes, appliquer des règles de gouvernance (Conformance Rulesets) et contrôler les cycles de vie
- Transformer la donnée avec expertise : Exploiter toute la puissance de DataWeave 2.10 (récursion, streaming, traitement de payloads volumineuses multi-formats)
- Orchestrer l'asynchronisme et le traitement par lots : Découpler les systèmes avec le messaging asynchrone (Anypoint MQ, VM) et traiter massivement la donnée avec le Batch Processing
- Sécuriser et optimiser de bout en bout : Implémenter des standards stricts (OAuth 2.0, validation JWT, mTLS, Threat Protection), tout en benchmarquant et monitorant les performances applicatives
- Déployer avec des pipelines modernes : Comprendre les enjeux CI/CD et le déploiement sur les environnements de nouvelle génération
- Exploiter l'IA Générative et les Agents : Intégrer l'Intelligence Artificielle au cœur de vos intégrations (RAG, intégration LLM), configurer des serveurs MCP et orchestrer des flottes d'agents avec Agent Fabric
Architecture avancée, Patterns d'intégration & Résilience
Introduction aux Design Patterns d'intégration avancés (Scatter-Gather avancé, Validator, Content-Based Routing).Implémentation des patterns d'architecture et de résilience : CQRS, Saga Pattern, Circuit Breaker, Idempotent Receiver, Until Successful.
Gestion globale et multiniveau des erreurs : Dead Letter Queue (DLQ), Error Handler global, Correlation ID et tracing.
Conception API avancée & Gouvernance
Architecture RAML modulaire : Traits, Resource Types, Libraries et Overlays.Gouvernance : Mise en place de règles de conformité (Conformance Rulesets) et linting automatique.
Cycle de vie et stratégies de versioning.
DataWeave 2.10 Expert
Techniques avancées : Récursion logicielle, map Object, update immutable.Optimisation des performances : Streaming natif et traitement des payloads volumétriques.
Transformations multi-formats de haute complexité : XML avec namespaces, Flat File / EDI, Multipart.
Messaging Asynchrone & Traitement par Lots (Batch)
Architectures Event-Driven avec Anypoint MQ : Files d'attente, échanges, FIFO, Dead Letter Queues.Communication intra-application asynchrone avec le VM Connector.
Traitement de masse (Batch Processing) : Batch Job, Batch Step, Batch Aggregator.
Synchronisation incrémentale avancée (Watermarking) adossée à Object Store.
Sécurité avancée des API
Mécanismes d'Authentification / Autorisation stricts : OAuth 2.0 (Client Credentials), validation de tokens JWT.Protection cryptographique des données : mTLS, chiffrement AES, Secure Configuration Properties.
Protection contre les attaques (Threat Protection) : JSON/XML Threat Protection, Spike Control.
Performance, Optimisation & Monitoring (Observabilité)
Stratégies d'optimisation : Streaming (repeatable), Threading model M4, Caching distribué (Object Store).Observabilité avancée : Tableaux de bord Anypoint Monitoring personnalisés, configuration des alertes, Tracing distribué, logs centralisés.
Intelligence Artificielle, Agents & Déploiement CI/CD
Intégration MuleSoft AI & LLM : Construction d'un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation), orchestration multi-modèles (LLM Gateway).Exposition d'outils : Configuration d'un MuleSoft MCP Server pour ouvrir les API métiers aux agents IA.
Orchestration avec Agent Fabric : Déploiement de réseaux multi-agents, routage, confiance et gestion des identités.
Déploiement automatisé : Différences CloudHub 2.0 / Runtime Fabric, et principes d'intégration continue (CI/CD) via Maven / GitHub Actions.
Diverses opérations avancées
Intégration d’une librairie Java sous Anypoint IDEUtilisation de clés de chiffrements pour les valeurs de propriétés externes
Gestion avancée des logs Mulesoft (Configuration de sortie de Logs et exploitation)
Public cible :
Cette formation est destinée aux développeurs MuleSoft expérimentés (Niveau 1 validé), architectes d’intégration, consultants techniques et Tech Leads.
Prérequis :
Avoir suivi une formation MuleSoft Niveau 1 ou posséder une expérience significative sur Anypoint Platform. Maîtriser les concepts de développement de flux MuleSoft, APIkit et DataWeave. Posséder une expérience en conception d’API REST.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Afin de garantir une maîtrise opérationnelle de ces concepts experts, cette formation intensive s'appuie sur une dominante pratique d'environ 70% de temps de lab.
Tout au long des 3 jours, il est prévu d’implémenter 1 à 2 exercices pratiques par thématique afin d’asseoir véritablement les concepts.
À l'issue de la formation, chaque participant aura :
- Implémenté une architecture distribuée et résiliente, munie d'une DLQ et d'un Circuit Breaker
- Développé des scripts DataWeave hautement performants sur données massives
- Intégré un véritable pipeline d'Intelligence Artificielle (RAG + Server MCP)
- Déployé un environnement connecté asynchrone sécurisé de bout en bout (OAuth/JWT/mTLS)
- Conçu, crée, habilité , et exposer et implémenter des API avec RAML
Date de mise à jour du programme : 28/04/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
Lieux
Type d'affichage