DevOps, c’est quoi?

DevOps est une combinaison d’outils et de pratiques qui a pour but d’automatiser et d’intégrer les processus entre les équipes de développement et informatique. Cet ensemble s’intéresse particulièrement à l’autonomisation des équipes, la communication et la collaboration transverses ainsi que l’automatisation du processus de livraison de logiciel et les changements d’infrastructure.

Le modèle DevOps est une méthode de l’automatisation, de la culture informatique ainsi que de la conception de plateformes élaborées dans le but de renforcer la valeur ajoutée et d’améliorer la réactivité des entreprises avec l’aide d’une distribution plus rapide et efficace des services.

Bref, le DevOps est un ensemble de pratiques qui permet à une équipe de gérer tous les cycles de développement de son produit, de son développement et de l’orientation de son activité, en passant par la mise en production.

Comment fonctionne le DevOps?

L’une des pratiques les plus couramment associées pour DevOps est le processus CI / CD, qui vise à coordonner, automatiser et optimiser la livraison des applications. Un processus CI/CD, appelé « pipeline », consiste en une série d’étapes allant de l’écriture au déploiement du code d’application. Ensuite, vous devez tester votre code et éventuellement le déployer dans plusieurs environnements pour vous assurer de l’intégrité de votre application en fonction des mises à jour effectuées. À ces étapes, chaque partie est responsable d’une étape particulière du pipeline, reliant les deux mondes du développement et des opérations. Des outils tels que GitHub, Gitlab et Jenkins sont  souvent utilisés pour mettre en œuvre cette approche.

Pour tirer parti de DevOps, les équipes doivent mettre en œuvre l’évangélisation DevOps pour assurer un recrutement interne continu et un partage d’expérience entre le  développement et les opérations. Pour les grandes organisations, il peut être judicieux de consacrer des ressources aux rôles DevOps qui transcendent les frontières des services, tels que les pipelines CI/CD, les versions ou l’automatisation du déploiement et les gestionnaires d’environnement de construction. Dans les petites organisations, il est important que les membres de l’équipe gèrent plusieurs tâches, de l’écriture de code au déploiement et à la maintenance de l’environnement.

Quels sont les usages du DevOps?

La mise en œuvre au sein d’une organisation nécessite des investissements à tous les niveaux, des cadres à la direction. Par exemple, automatiser une ligne de  production avec une structure particulière peut représenter un investissement important. L’organisation de l’équipe doit également être repensée. Par exemple, vous pouvez passer d’un poste d’administrateur système à un poste d’ingénieur cloud pour accroître l’indépendance de l’équipe. Vous devez également être en mesure d’évaluer la contribution de DevOps en définissant des  métriques pertinentes. Mettre en place  DevOps, c’est adopter la culture d’entreprise correspondante. Les « opérations » n’ont plus besoin de réagir au « développement », mais leurs relations sont alors renforcées.

Pourquoi le DevOps est-il important?

DevOps vise à maximiser la satisfaction des clients et à fournir plus rapidement des solutions à valeur ajoutée en facilitant la communication et la collaboration entre les équipes de développement et d’exploitation informatique. DevOps vise également à inspirer l’innovation en termes d’amélioration continue des processus. Les pratiques DevOps accélèrent, optimisent et protègent la valeur commerciale d’une entreprise, par exemple, grâce à des versions plus fréquentes ou  à une disponibilité plus rapide des versions,  fonctionnalités ou  mises à jour des produits,  tout en maintenant des niveaux de qualité et une sécurité adéquate. Un autre objectif est d’améliorer le temps de détection, de correction des erreurs ou d’autres problèmes, et de republier la version. 

 L’infrastructure sous-jacente fournit à DevOps les performances fluides, la disponibilité et la fiabilité dont vous avez besoin à chaque étape du développement, des tests et de la publication de logiciels. DevOps est également une façon intelligente de travailler. L’équipe protège déjà le projet au stade conceptuel. Le travail est groupé mais clairement analysé pour éviter les erreurs. Chaque action passe par une phase  de test automatisé pour voir si de nouvelles fonctionnalités peuvent être implémentées. La surveillance continue permet aux équipes de se concentrer davantage sur le développement et la gestion du système, ce qui leur permet de travailler plus rapidement et plus efficacement. Cela évite également la régression. L’intégration continue évite les ralentissements de processus et améliore la qualité du développement. Dès que le projet entre en production, le client reçoit une version optimisée, testée et publiée.

Le mouvement DevOps offre une solution stable et innovante. Optimisez le temps de projet grâce à l’automatisation, l’intégration, la surveillance et la livraison continue. Les opérateurs fournissent constamment des commentaires à l’équipe de développement et utilisent les données de la production pour leur permettre d’améliorer de manière proactive leurs produits.  

5 avantages du DevOps 

Les organisations qui souhaitent utiliser l’approche DevOps peuvent s’attendre à plusieurs avantages : 

1. À unifier le développement logiciel, l’administration des infrastructures informatiques et l’administration système.
2. Permet d’automatiser ainsi que de suivre le déroulement de la création d’un logiciel
3. La résolution de problème est nettement plus rapide et ceux-ci sont moins complexes
4. Offre une meilleure visibilité sur les résultats du système
5. Permet de gérer plus efficacement les tâches non planifiées

Nos formations offertes

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Module 1 : Introduction à la formation DevOps

• Exigences d’un projet informatique
• Contexte

Module 2 : La méthode DevOps

• Qu’est ce que le DevOps ?
• Relation entre Dev et Ops
• L’agilité en pratique
• Agile vs DevOps
• DevOps – fonctionnement
• Avantages du DevOps

Module 3 : Choix d’architecture

• Les choix d’architecture
• Architecture logicielle
• Architecture technique
• Infrastructure

Démonstrations (2)  : Création d’une instance cloud sur AWS et création d’un conteneur avec Docker

Module 4 : CI/CD pipeline

• Pipeline
• Pipeline CI/CD
• Infrastructure as Code (IaC)
• Chaîne d’outils DevOps

Démonstration : Gitlab CI

Module 1: Introduction à l’Intelligence Artificielle

• Survol et présentation avec Q/R (1h30)
• Définition et évolution de l’IA :
  • Terminologie et évolution
  • Des premiers algorithmes aux réseaux de neurones
  • Apprentissage profond et IA générative
  • IA faible, générale et supérieure
  • Exemples d’applications dans divers domaines
• Facteurs qui soutiennent l’IA :
  • Structures algorithmiques et heuristiques
  • Aspects matériels (CPU, GPU, TPU)
  • Langages (R, Python, C++, Rust, Mojo)
  • Logiciels et cadriciels
• Aperçu du Machine Learning :
  • Principales catégories de modèles
  • Apprentissage supervisé et non supervisé
  • Applications et domaines d’utilisation
• Aperçu du Deep Learning :
  • Différences avec le Machine Learning
  • Concepts et modèles
  • Applications et domaines d’utilisation
• Particularités du traitement du langage naturel
• Aperçu de l’IA générative :
  • Modèles de langage, image et multimodaux
  • Applications et produits sur le marché
  • Exemple : Google Gemini
• Problèmes et dangers :
  • Éthique et biais
  • Vie privée et impact environnemental
  • Risque de dystopies

Module 2: Démonstration de l’Intelligence Artificielle

• Survol et présentation avec Q/R (1h30)
• DevOps et pipelines IA :
  • Prétraitement des données
  • Entraînement et optimisation
  • Déploiement
• Machine Learning en pratique :
  • Démonstration avec Scikit-Learn
  • Approche conviviale avec PyCaret
  • Note: Codes sources avec Google Colab
• Deep Learning en pratique :
  • Démonstration avec Numpy
  • Utilisation de PyTorch
  • Note: Codes sources avec Google Colab
• IA générative :
  • Exploration des grands modèles de langage et multimodaux
  • Affinage et agents autonomes
  • Note: Pratique dans le module suivant avec Google Gemini

Module 3: Utilisation de Google Gemini

• Expérimentation avec Google Colab (3h30)
• Avec le chatbox :
  • Formulation des invites simples
  • Conseils pour les invites Python et autres
• Avec l’API Python :
  • Conception d’invites avancées
  • Optimisation de code et tests unitaires
• Avec le Studio :
  • Fine tuning et Retrieval-Augmented Generation
  • Construction d’un agent autonome
  • Projets expérimentaux avec Python et autres

Suite à cette formation avec OpenAI

Formation OpenAI pour les développeurs

Introduction à la formation OpenShift

Module 1 : Introduction au DevOps et PaaS

• Le DevOps
• CI/CD
• PaaS

Module 2 : Composants d’OpenShift

• Définition
• Editions
• Architecture
• Intéraction
• Méthodes d’installation
• MiniShift

Atelier pratique: Installation d’OpenShift

Module 3 : Build et Déploiement

• Build
• Déploiement
• Image Stream

Atelier pratique: Déployez vos premières applications

Module 4 : Gestion des réseaux

• Architecture
• OVS
• Service
• Route

Atelier pratique: Création de Service et Route

Module 5 : Gestion des stockages

• Volume
• Plugins

Atelier pratique: Rendez vos données persistante

Introduction générale à Ansible sous Linux
Outils Devops et Ansible
Introduction à ssh et exercices pratiques sous Linux
SSH sous linux pour sécuriser les communications d’activités d’administration avec Ansible.
La notion de « inventory »
Qu’est-ce qu’un playbook?
Playbook : sysntaxes et le langage YAML
Task
Play
Les commandes ad hoc
Exécution des playbooks « ANSIBLE »
Collecte des données au sujet des systèmes administrés.

Collecte des données au sujet des systèmes administrés.

Module 1 – Introduction à ITIL et à la gestion des services

• Définition de l’IT Service Management (ITSM)
• Notion de valeur, service, client et utilisateur
• Évolution vers ITIL 4
• Différence entre incident, problème et changement

Module 2 – Le Service Value System (SVS)

• Présentation du Service Value System
• Les 7 principes directeurs
• La Service Value Chain : vision simplifiée
• Création de valeur et collaboration organisationnelle

Module 3 – Les pratiques essentielles ITIL

• Gestion des incidents
• Gestion des demandes de service
• Gestion des problèmes
• Gestion des changements
• Service Desk et gestion des niveaux de service (SLA)
• Étude de cas pratique

Module 4 – Amélioration continue et intégration moderne

• Modèle d’amélioration continue
• Indicateurs de performance (KPI et SLA)
• ITIL et Agile / DevOps
• Synthèse et validation des acquis

Plus de 20 ans d’expérience en TI dont plus de 15 comme administrateur de système, devops et cloudops dans des environnements web surtout. Gentil avec les développeurs autant qu’avec les débutants, mon approche est basée sur des projets inspirés par des problèmes et défis concrets rencontrés par les apprenants dans le cadre de leur travail. Linux, aws, gcp, apache, nginx, DNS, KVM, docker, salt, ansible, bash, git, terraform, nfs, cups, ssh, mysql