- Cours pratique
- Informatique
Formation Kestra : Orchestration et Gestion de Workflows de Données
Maîtrisez Kestra, la plateforme open source d’orchestration pour automatiser vos pipelines de données de bout en bout

- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Kestra orchestration donnees
Qu’est-ce que Kestra ?
Kestra est une plateforme open source d’orchestration de workflows conçue pour automatiser les traitements de données et les processus métiers à grande échelle. Basée sur une approche déclarative en YAML, Kestra permet de gérer des pipelines complexes, d’assurer leur traçabilité et de les exécuter de manière distribuée et fiable. Elle s’intègre nativement à l’écosystème moderne de la Data (Airbyte, DBT, Snowflake, Kafka…) et s’impose comme une alternative robuste aux orchestrateurs traditionnels comme Airflow ou Prefect.
Pourquoi suivre une formation Kestra ?
Dans un contexte où la fiabilité, la supervision et la scalabilité des flux de données sont essentielles, Kestra offre une solution complète et flexible pour automatiser les pipelines ETL, les processus analytiques et les intégrations entre systèmes. Suivre cette formation Kestra vous permettra de concevoir, déployer et maintenir des workflows data de production, tout en optimisant la résilience, la performance et l’observabilité de vos traitements. C’est une compétence clé pour tout professionnel de la donnée souhaitant maîtriser les architectures Data modernes.

Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Kestra : Orchestration et Gestion de Workflows de Données, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’orchestration de workflows.
- Installer et configurer Kestra dans un environnement local et distribué.
- Concevoir et exécuter des workflows en YAML.
- Gérer les dépendances, les erreurs et la supervision des pipelines.
- Intégrer Kestra dans des environnements Data (Airbyte, DBT, Snowflake…).
- Déployer Kestra dans une infrastructure de production (Docker, Kubernetes).
- Développer et maintenir des workflows robustes et audités.
Objectifs opérationnels
Savoir concevoir, orchestrer et superviser des workflows de données complexes avec Kestra dans un environnement de production.
Programme
Contenu du cours, module par module
6 modules
- Rôle et enjeux de l’orchestration dans les pipelines de données
- Présentation de Kestra et de son positionnement dans l’écosystème Data
- Architecture : exécutants, triggers, scheduler, namespace
- Installation et configuration via Docker
Travaux pratiques
Description :Déploiement local sous Docker, création d’un simple workflow d’exécution de script. Comment vérifier les logs et les métriques d’un run ?
- Structure d’un fichier YAML Kestra
- Définition de tâches, variables et dépendances
- Gestion des entrées/sorties
- Utilisation des namespaces et paramètres
Travaux pratiques
Description :Construction d’un pipeline de traitement CSV avec logs et gestion des erreurs. Quelle syntaxe adopter pour rendre le workflow réutilisable ?
- Logs, métriques et exécutions dans l’interface Kestra
- Gestion des erreurs et relances automatiques
- Mise en place d’alertes et notifications (Slack, email, webhook)
- Bonnes pratiques de debugging
Travaux pratiques
Description :Simulation d’échecs d’exécution et configuration d’alertes. Quelle stratégie adopter pour relancer automatiquement un job échoué ?
- Interaction avec des connecteurs externes (Airbyte, DBT, Snowflake, Kafka)
- Définition de triggers (temps, événement, API)
- Intégration REST et API Kestra
- Gestion des secrets et variables d’environnement
Travaux pratiques
Description :Orchestration d’un flux ETL entre Airbyte et DBT, suivi dans Kestra. Comment chaîner plusieurs workflows et suivre leur exécution ?
- Architecture distribuée et scaling horizontal
- Déploiement sur Kubernetes
- Gestion des exécutants et files de messages (Kafka, RabbitMQ)
- Sécurité, rôles et audit
Travaux pratiques
Description :Mise en place d’une architecture distribuée et observation du scaling. Comment assurer la haute disponibilité et la tolérance aux pannes ?
- Développement de plugins Kestra
- Utilisation de l’API Kestra pour automatiser la configuration
- Sauvegarde et mise à jour des workflows
- Bonnes pratiques pour la maintenance et la documentation
Travaux pratiques
Description :Création d’une tâche personnalisée en Java ou Python. Quelle est la meilleure approche pour industrialiser des workflows réutilisables ?
Travaux pratiques
Environ 60 % du temps de formation est dédié à la pratique. Les stagiaires construisent et exécutent des pipelines complets dans un environnement Kestra local et distribué, avec supervision, debugging et intégrations réelles.
Programme mis à jour le 28/11/2025
Public concerné
Cette formation s’adresse aux data engineers, DevOps, développeurs back-end, architectes data et responsables d’intégration souhaitant automatiser et orchestrer des pipelines de données.

Prérequis
Avoir des notions en scripting (Python, Bash ou équivalent) et en manipulation de données. Des bases en conteneurisation (Docker) et en environnement Linux sont recommandées pour tirer pleinement parti des travaux pratiques.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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