Fondamentaux du Cloud-Native
Définitions et concepts du cloud-native
Introduction aux principes du cloud-native.
Avantages et raisons pour adopter une approche cloud-native.
Conteneurs et orchestrations
Explication des conteneurs (Docker, Podman).
Outils d’orchestration (Kubernetes, Docker Swarm).
Gestion des conteneurs à grande échelle.
Les plateformes cloud-native
Services PaaS, CaaS et IaaS.
Plateformes populaires (Google Cloud, AWS, Azure).
Avantages des environnements cloud-native gérés.
Les architectures cloud-native
Types d’architectures (monolithique, microservices, serverless).
Adaptation de l’architecture selon les besoins métiers.
Exemple de transition d’une architecture traditionnelle vers une architecture cloud-native.
Conception et caractéristiques des applications cloud-native
Les Design Patterns du Cloud
Circuit Breaker, Retry Pattern, Sidecar Pattern, etc.
Mise en oeuvre des patterns pour une meilleure résilience et scalabilité.
Les caractéristiques des applications cloud-native
Scalabilité, tolérance aux pannes, et disponibilité.
Automatisation et gestion des ressources.
Approches et architectures modernes
Les architectures microservices
Décomposition d’applications en microservices indépendants.
Avantages et défis des microservices dans le Cloud.
Les 12-factor apps
Analyse des 12 principes pour construire des applications cloud prêtes à être déployées et évolutives.
Application pratique dans la conception d’une architecture.
Le Serverless
Présentation du modèle Serverless et des cas d’usage.
Différence entre Serverless et conteneurs.
Plateformes Serverless (AWS Lambda, Google Cloud Functions).
DevOps avancé, migration et déploiement
Le DevSecOps
Intégration de la sécurité dans les pratiques DevOps.
Outils et bonnes pratiques pour renforcer la sécurité des pipelines CI/CD.
Les stratégies de migration vers une architecture cloud-native
Méthodologies pour migrer une application existante vers le cloud-native.
Stratégies de découpage des monolithes en microservices.
Minimisation des risques pendant la migration.
Les modèles de déploiement
Introduction aux différents modèles de déploiement :
Blue-Green : bascule entre deux environnements pour minimiser les interruptions.
Canary : introduction progressive d’une nouvelle version sur une petite portion d’utilisateurs.
Rolling : remplacement progressif des versions sans interruption.
Shadow : test de la nouvelle version sans impact sur les utilisateurs réels.
Choix des modèles en fonction des besoins d’évolutivité et des risques.
Les principes du Chaos Engineering
Introduction au Chaos Engineering pour tester la résilience des systèmes.
Outils (Gremlin, Chaos Monkey) et cas pratiques.
Mise en place de tests de tolérance aux pannes pour garantir la stabilité des systèmes en production.
