A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Décrire l'architecture Spring Batch
• Identifier une problématique que peut résoudre Spring Batch
• Développer une application Réactive
• Sécuriser une application Spring MVC ou Spring WebFlux
• Intégrer une Intelligence Artificielle dans une application Spring.

Jour 1 - Matin

Contexte et architecture de Spring Batch

• Principes et objectifs
• L'architecture de Spring Batch 

Les éléments constitutifs d'un Job

• La notion
• D'ItemReader
• D'ItemProcessor
• D'ItemWriter
• Le JobRepository
• Le JobLauncher
• Les Step de type "tasklet" et "chunk"

Jour 1 - Après-midi

Les techniques de lecture par type de source

• Lecture / écriture dans un fichier CSV
• Lecture / écriture dans un fichier XML
• Lecture / écriture dans une base de données

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Lire un fichier (XML ou CSV) et le décharger dans une base de données
• Exporter le contenu d'une base de données dans un fichier (XML ou CSV)
• Focus sur le cas des sources multiples

Jour 2 - Matin

La programmation réactive avec Spring WebFlux

• Principes et objectifs
• Comparaison avec les servlets
• Le projet "Reactor"
• Conception de microservices réactifs avec Spring Boot

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Envoi d'un flux d'entité à une page Web et affichage des informations en temps réel

Jour 2 - Après-midi

Sécurité avec Spring Security

• La sécurité de Spring MVC et Spring Webflux
• OAuth 2.0
• Les tokens JWT

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Sécuriser un projet Spring WebFlux avec OAuth et Google
• Comment utiliser un token JWT pour accéder à un WebService

Jour 3 - Matin

Gestion des logs et monitoring des microservices

• Pourquoi monitorer les microservices ?
• Les solutions de journalisation proposées
• Les solutions d'exploitation des logs

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Configurer votre projet précédent afin qu'il puisse générer dans un fichier externe des logs

Jour 3 - Après-midi

Spring AI - L'Intelligence Artificielle dans vos applications Spring

• Le choix du modèle
• Exemples de prompts :
• Résumer un texte
• Répondre aux questions
• La génération de code
• La modération du modèle pour éviter les sujets sensibles

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Concevoir un chat lié à ChatGPT