DevOps - Déploiement continu
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Formation créée le 10/03/2025.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Objectif de la formation : Cette formation permet aux participants de maîtriser les concepts et outils du déploiement continu (CD) dans un environnement DevOps. Elle couvre les pratiques avancées d'automatisation, la gestion des pipelines CI/CD, l'intégration des tests, la gestion des infrastructures avec Infrastructure as Code (IaC) et le monitoring des déploiements.
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes du déploiement continu et des pipelines CI/CD
- Mettre en place et automatiser un pipeline de déploiement sécurisé et fiable
- Intégrer les tests automatiques et la validation des livrables
- Gérer l'infrastructure as code (IaC) avec Terraform et Ansible
- Superviser et monitorer les déploiements pour garantir la qualité et la stabilité des applications
Profil des bénéficiaires
Pour qui
- Ingénieurs DevOps
- Développeurs et architectes logiciels
- Administrateurs système et cloud
- Chefs de projet technique
Prérequis
- Connaissance des principes DevOps et CI/CD
- Expérience avec Git et les workflows GitFlow ou Trunk-Based Development
- Notions de base en administration système et cloud
Contenu de la formation
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Introduction au déploiement continu et à DevOps (1h)
- Définition du déploiement continu et différence avec l'intégration continue (CI)
- Les bénéfices du CI/CD dans un workflow DevOps
- Outils et plateformes de CI/CD : GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins, Azure DevOps
- Travail pratique : Mise en place d’un environnement de test CI/CD sur GitLab CI/CD
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Création d'un pipeline CI/CD complet (3h)
- Structuration d’un pipeline CI/CD : étapes, triggers et runners
- Gestion des artefacts et versions dans les pipelines
- Configuration d’un pipeline multi-environnements (dev, staging, prod)
- Sécurisation du pipeline avec scan de vulnérabilités
- Travail pratique : Déploiement d’une application web avec un pipeline GitHub Actions ou GitLab CI/CD
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Tests automatisés et validation des livrables (3h)
- Intégration des tests unitaires, d’intégration et end-to-end (E2E)
- Stratégies de rollback et gestion des erreurs
- Analyse et gestion des logs d’exécution des pipelines
- Travail pratique : Mise en place de tests automatisés dans un pipeline CI/CD
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Automatisation des déploiements avec Kubernetes et Docker (3h)
- Déploiement d’applications dans des conteneurs Docker
- Introduction à Kubernetes et Helm pour la gestion des déploiements
- Configuration des manifests Kubernetes et gestion du scaling automatique
- Travail pratique : Déploiement d’une application conteneurisée sur un cluster Kubernetes
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Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform et Ansible (3h)
- Présentation et concepts de Terraform et Ansible
- Automatisation de l’infrastructure cloud avec Terraform (AWS, Azure, GCP)
- Gestion de la configuration et provisionnement avec Ansible
- Travail pratique : Création d’un environnement cloud avec Terraform et automatisation avec Ansible
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Gestion avancée des secrets et sécurité des déploiements (1h)
- Protection des secrets avec HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault
- Meilleures pratiques pour sécuriser les déploiements CI/CD
- Travail pratique : Mise en place d’un système de gestion des secrets sécurisé
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Supervision et monitoring des déploiements (2h)
- Intégration des outils de monitoring : Prometheus, Grafana, ELK Stack
- Mise en place d’alertes et dashboards de suivi des déploiements
- Travail pratique : Configuration d’un monitoring des déploiements avec Grafana et Prometheus
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Stratégies avancées de déploiement (3h)
- Déploiements blue-green, rolling updates et canary releases
- Gestion des feature flags pour des mises en production progressives
- Optimisation des performances et gestion des coûts
- Travail pratique : Mise en place d’un déploiement blue-green sur Kubernetes
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Cas pratique final : mise en place d’un workflow complet DevOps (2h)
- Création d’un projet intégrant CI/CD, IaC, monitoring et sécurité
- Simulation d’un cycle complet de déploiement avec rollback en cas d’échec
- Travail pratique : Déploiement automatisé d’une application cloud-native avec pipelines, monitoring et gestion des erreurs
Équipe pédagogique
Professionnel expert technique et pédagogique.