Programme Ingénieur DevOps & Cloud — 5 mois

De zéro à ingénieur DevOps opérationnel et certifié

Cette formation intensive de cinq mois vous prépare à concevoir, automatiser, sécuriser, déployer et superviser des infrastructures Cloud modernes.

Le parcours combine théorie, laboratoires pratiques, projets réels, préparation aux certifications, mentorat et accompagnement professionnel.

Objectifs principaux

À la fin de la formation, vous serez capable de :

• Administrer des systèmes Linux en environnement professionnel.
• Automatiser des tâches avec Bash et Python.
• Concevoir et dépanner des architectures réseau.
• Conteneuriser des applications avec Docker.
• Administrer des clusters Kubernetes.
• Déployer des infrastructures sur AWS et Microsoft Azure.
• Automatiser les infrastructures avec Terraform.
• Construire des pipelines CI/CD professionnels.
• Sécuriser les applications, les secrets et les accès Cloud.
• Mettre en place une plateforme complète de monitoring.
• Appliquer les pratiques DevSecOps, GitOps et SRE.
• Construire un portfolio professionnel démontrant vos compétences.
• Réussir des entretiens techniques DevOps et Cloud.

Certifications préparées pendant la formation

Deux parcours de certification sont intégrés au programme :

AWS Certified Solutions Architect – Associate

• Formation complète alignée sur les domaines de l’examen.
• Laboratoires AWS pratiques.
• Questions quotidiennes et examens blancs.
• Révisions guidées.
• Passage de l’examen planifié pendant la formation.
• Accompagnement jusqu’à la réussite.

Microsoft Certified: Azure Administrator Associate — AZ-104

• Formation complète sur l’administration Azure.
• Laboratoires Azure directement alignés sur l’examen.
• Examens blancs chronométrés.
• Révisions ciblées selon les résultats.
• Passage de l’examen AZ-104 planifié pendant la formation.
• Accompagnement jusqu’à la réussite.

L’objectif est de terminer la formation avec les certifications AWS Solutions Architect Associate et Microsoft Azure Administrator Associate AZ-104.

Organisation de la formation

• Durée : 5 mois.
• Organisation : 20 semaines progressives.
• Charge recommandée : 15 à 20 heures par semaine.
• Cours théoriques et démonstrations en direct.
• Laboratoires Cloud guidés.
• Travaux pratiques individuels.
• Projets réalisés en équipe.
• Sessions de révision pour les certifications.
• Code reviews et revues d’architecture.
• Mentorat individuel.
• Examens pratiques à la fin de chaque module.
• Accès aux supports, documentations, quiz et examens blancs.
• Accompagnement professionnel après la formation.

Mois 1 — Linux, réseaux, Git et automatisation

Semaine 1 — Administration Linux

• Architecture d’un système Linux.
• Installation et configuration d’une distribution Linux.
• Navigation dans le système de fichiers.
• Commandes essentielles : ls, cd, find, grep, sed, awk.
• Gestion des utilisateurs et des groupes.
• Permissions Linux et contrôle des accès.
• Gestion des paquets.
• Variables d’environnement.
• Gestion des processus et des services avec systemd.
• Analyse des journaux système.

Semaine 2 — Linux avancé et scripting

• Gestion des disques et systèmes de fichiers.
• Planification avec cron.
• Gestion des clés SSH.
• Sécurisation d’un serveur Linux.
• Configuration du pare-feu.
• Introduction à Bash.
• Variables, conditions, boucles et fonctions.
• Scripts d’installation et de sauvegarde.
• Automatisation des tâches répétitives.
• Introduction à Python pour l’automatisation DevOps.

Semaine 3 — Réseaux pour DevOps

• Modèles OSI et TCP/IP.
• Adressage IPv4 et IPv6.
• Sous-réseaux et calcul CIDR.
• Routage et passerelles.
• DNS, DHCP, NAT et VPN.
• Protocoles HTTP, HTTPS, SSH et TLS.
• Reverse proxy et load balancing.
• Pare-feux et segmentation réseau.
• Diagnostic avec ping, curl, dig, traceroute, ss et tcpdump.
• Introduction aux architectures réseau Cloud.

Semaine 4 — Git et collaboration professionnelle

• Fonctionnement interne de Git.
• Commits, branches, tags et releases.
• GitFlow et trunk-based development.
• Pull requests et code reviews.
• Résolution de conflits.
• Gestion des versions avec Semantic Versioning.
• Utilisation professionnelle de GitHub et GitLab.
• Protection des branches.
• Pre-commit hooks.
• Introduction aux GitHub Actions.

Projet du mois 1

Automatisation et sécurisation d’un serveur Linux

Le participant devra :

• Provisionner un serveur Linux.
• Créer les utilisateurs et groupes.
• Configurer les permissions.
• Sécuriser les accès SSH.
• Installer et configurer un serveur web.
• Automatiser l’installation avec Bash.
• Configurer les sauvegardes.
• Centraliser les journaux.
• Documenter toutes les opérations dans GitHub.

Livrables

• Scripts Bash fonctionnels.
• Dépôt Git structuré.
• Documentation d’installation.
• Diagramme d’architecture.
• Runbook d’exploitation.
• Présentation technique du projet.

Mois 2 — Docker, AWS et certification AWS

Semaine 5 — Conteneurisation avec Docker

• Architecture de Docker.
• Images, conteneurs et registres.
• Gestion des volumes.
• Réseaux Docker.
• Variables d’environnement.
• Health checks.
• Gestion des logs.
• Communication entre conteneurs.
• Analyse et dépannage des conteneurs.

Semaine 6 — Docker pour la production

• Écriture de Dockerfiles professionnels.
• Builds multi-stage.
• Optimisation de la taille des images.
• Sécurisation des images.
• Utilisation d’utilisateurs non-root.
• Gestion des secrets.
• Docker Compose.
• Environnements multi-services.
• Introduction au scan des vulnérabilités.
• Publication sur Docker Hub et les registres Cloud.

Semaine 7 — Architecture AWS

• Régions et zones de disponibilité.
• AWS Identity and Access Management.
• Utilisateurs, groupes, rôles et politiques IAM.
• Amazon EC2.
• Auto Scaling Groups.
• Elastic Load Balancing.
• Amazon VPC.
• Sous-réseaux publics et privés.
• Tables de routage.
• Internet Gateway et NAT Gateway.
• Security Groups et Network ACL.

Semaine 8 — Stockage, bases de données et haute disponibilité AWS

• Amazon S3.
• Versioning, lifecycle et réplication.
• Amazon EBS et EFS.
• Amazon RDS et Aurora.
• DynamoDB.
• Route 53.
• CloudFront.
• AWS Lambda.
• Amazon SQS et SNS.
• CloudWatch et CloudTrail.
• Sauvegarde et reprise après sinistre.
• Conception d’architectures hautement disponibles.
• Optimisation des performances et des coûts.

Projet du mois 2

Déploiement d’une application conteneurisée sur AWS

Le participant devra :

• Concevoir un VPC complet.
• Créer des sous-réseaux publics et privés.
• Déployer une application Docker.
• Configurer un Application Load Balancer.
• Utiliser Amazon RDS pour les données.
• Stocker les fichiers statiques sur Amazon S3.
• Configurer HTTPS et Route 53.
• Mettre en place la supervision CloudWatch.
• Sécuriser les accès avec IAM.
• Documenter les coûts et les choix d’architecture.

Certification AWS

À la fin du module :

• Révision complète des domaines de l’examen.
• Deux examens blancs chronométrés.
• Correction personnalisée.
• Identification des domaines faibles.
• Session intensive de révision.
• Passage planifié de la certification AWS Solutions Architect Associate.

Mois 3 — Kubernetes, Helm et GitOps

Semaine 9 — Fondamentaux Kubernetes

• Architecture Kubernetes.
• Control Plane et Worker Nodes.
• Pods et conteneurs.
• ReplicaSets.
• Deployments.
• Services ClusterIP, NodePort et LoadBalancer.
• Namespaces.
• Labels et selectors.
• ConfigMaps et Secrets.
• Requests et limits.
• Probes de disponibilité et de santé.

Semaine 10 — Kubernetes avancé

• StatefulSets et DaemonSets.
• Volumes persistants.
• StorageClasses.
• Ingress Controllers.
• Network Policies.
• Service Accounts.
• RBAC Kubernetes.
• Horizontal Pod Autoscaler.
• Pod affinity et anti-affinity.
• Taints et tolerations.
• Jobs et CronJobs.
• Dépannage des applications Kubernetes.

Semaine 11 — Kubernetes managé sur le Cloud

• Azure Kubernetes Service.
• Amazon Elastic Kubernetes Service.
• Architecture d’un cluster managé.
• Gestion des identités.
• Intégration avec les registres de conteneurs.
• Gestion du stockage Cloud.
• Sécurisation du trafic.
• Gestion des mises à jour.
• Sauvegarde et restauration.

Semaine 12 — Helm et GitOps

• Création de charts Helm.
• Templates et values.
• Gestion des environnements.
• Déploiements avec Helm.
• Introduction à GitOps.
• Installation et configuration d’Argo CD.
• Synchronisation automatique des applications.
• Rollback et gestion des versions.
• Stratégies rolling update, blue-green et canary.
• Gestion sécurisée des secrets Kubernetes.

Projet du mois 3

Construction d’une plateforme Kubernetes de production

Le participant devra :

• Déployer une application multi-services.
• Créer les manifests Kubernetes.
• Transformer les manifests en chart Helm.
• Configurer l’Ingress et HTTPS.
• Mettre en place l’autoscaling.
• Configurer les ressources et les health checks.
• Protéger les communications avec des Network Policies.
• Déployer avec Argo CD.
• Implémenter une stratégie blue-green ou canary.
• Produire un guide de dépannage.

Livrables

• Manifests Kubernetes.
• Chart Helm.
• Configuration GitOps.
• Diagramme du cluster.
• Documentation de déploiement.
• Procédure de rollback.
• Rapport de sécurité.

Mois 4 — Microsoft Azure, Terraform, CI/CD et certification AZ-104

Semaine 13 — Gouvernance et identités Azure

• Architecture globale de Microsoft Azure.
• Tenants et Microsoft Entra ID.
• Management Groups.
• Subscriptions.
• Resource Groups.
• Tags et Resource Locks.
• Utilisateurs et groupes.
• Authentification multifacteur.
• Self-Service Password Reset.
• Azure RBAC.
• Azure Policy.
• Budgets et gestion des coûts.

Semaine 14 — Stockage et calcul Azure

• Azure Storage Accounts.
• Blob Storage.
• Azure Files.
• Files d’attente et tables.
• Réplication et haute disponibilité.
• Sécurisation du stockage.
• Machines virtuelles Azure.
• Virtual Machine Scale Sets.
• Availability Sets et Availability Zones.
• Azure App Service.
• Azure Container Registry.
• Gestion des sauvegardes.

Semaine 15 — Réseaux Azure

• Virtual Networks.
• Sous-réseaux publics et privés.
• Network Security Groups.
• Application Security Groups.
• VNet Peering.
• VPN Gateway.
• Azure Load Balancer.
• Application Gateway.
• Azure DNS.
• Private Endpoints.
• NAT Gateway.
• Azure Firewall.
• Network Watcher.
• Dépannage des communications réseau.

Semaine 16 — Terraform, Ansible, CI/CD et administration Azure

• Principes de l’Infrastructure as Code.
• Providers et ressources Terraform.
• Variables, outputs et modules.
• Gestion du state.
• Remote backend.
• Workspaces.
• Importation de ressources existantes.
• Infrastructure Azure avec Terraform.
• Pipelines Azure DevOps.
• GitHub Actions.
• Gestion des secrets avec Azure Key Vault.
• Azure Monitor, Log Analytics et alertes.
• Azure Backup et reprise après sinistre.

Projet du mois 4

Création d’une infrastructure Azure entièrement automatisée

Le participant devra :

• Créer un réseau Azure complet avec Terraform.
• Déployer des ressources de calcul.
• Configurer Azure Storage.
• Mettre en place RBAC et Azure Policy.
• Sécuriser les secrets avec Key Vault.
• Construire un pipeline CI/CD.
• Déployer automatiquement l’application.
• Configurer Azure Monitor et les alertes.
• Mettre en place les sauvegardes.
• Créer un tableau de suivi des coûts.

Certification AZ-104

À la fin du module :

• Révision complète des cinq domaines AZ-104.
• Laboratoires pratiques chronométrés.
• Deux examens blancs complets.
• Correction personnalisée.
• Plan de révision basé sur les résultats.
• Simulation des conditions réelles.
• Passage planifié de la certification AZ-104.

Mois 5 — DevSecOps, observabilité, SRE et projet final

Semaine 17 — CI/CD avancé et DevSecOps

• Conception d’un pipeline de production.
• Build, tests, analyse et déploiement.
• Tests unitaires et tests d’intégration.
• Analyse de qualité avec SonarQube.
• Analyse des dépendances.
• Scan des images Docker.
• Détection des secrets.
• Signature des images.
• Gestion des artefacts.
• Approbations manuelles.
• Promotion entre les environnements.
• Sécurisation de la chaîne CI/CD.

Semaine 18 — Observabilité complète

• Différence entre monitoring et observabilité.
• Métriques, logs et traces.
• Prometheus.
• Grafana.
• Loki.
• Elasticsearch et Kibana.
• OpenTelemetry.
• Alertmanager.
• Dashboards techniques et métiers.
• Alertes intelligentes.
• Monitoring des machines virtuelles.
• Monitoring des applications et de Kubernetes.

Semaine 19 — Site Reliability Engineering

• Introduction au SRE.
• Service Level Indicators.
• Service Level Objectives.
• Service Level Agreements.
• Error budgets.
• Gestion des incidents.
• Astreinte et procédures d’escalade.
• Runbooks et playbooks.
• Postmortems sans recherche de coupable.
• Capacity planning.
• Tests de résilience.
• Haute disponibilité.
• Disaster Recovery.
• Optimisation des performances et des coûts.

Semaine 20 — Projet Capstone et soutenance

Projet final : plateforme DevOps Cloud de production

Chaque participant devra concevoir, construire, sécuriser et exploiter une plateforme complète comprenant :

• Une application frontend.
• Une API backend.
• Une base de données.
• Une architecture réseau sécurisée.
• Des images Docker optimisées.
• Un cluster Kubernetes.
• Une infrastructure créée avec Terraform.
• Un pipeline CI/CD complet.
• Une stratégie GitOps.
• Une gestion centralisée des secrets.
• Une solution de monitoring.
• Une centralisation des logs.
• Des traces distribuées.
• Des alertes.
• Des sauvegardes.
• Une stratégie de reprise après sinistre.
• Un rapport de sécurité.
• Une analyse des coûts Cloud.

Livrables du projet final

• Code source versionné.
• Infrastructure as Code.
• Pipelines CI/CD.
• Images Docker.
• Manifests Kubernetes et charts Helm.
• Diagrammes d’architecture.
• Documentation technique.
• Runbooks d’exploitation.
• Plan de sauvegarde et de restauration.
• Dashboards de monitoring.
• Rapport de sécurité.
• Rapport d’optimisation des coûts.
• Démonstration en production.
• Soutenance devant un jury technique.

Évaluation et validation des compétences

La progression est évaluée à travers :

• Des quiz hebdomadaires.
• Des laboratoires pratiques.
• Des challenges de dépannage.
• Des revues de code.
• Des revues d’architecture.
• Un projet à la fin de chaque mois.
• Des simulations d’incidents.
• Des examens blancs de certification.
• Une soutenance technique finale.

Pour valider le parcours, le participant doit démontrer sa capacité à :

• Déployer une infrastructure fonctionnelle.
• Automatiser les opérations.
• Résoudre des incidents.
• Sécuriser les systèmes.
• Documenter son travail.
• Justifier ses choix techniques.
• Présenter une architecture à une équipe technique.

Portfolio professionnel obtenu

À la fin de la formation, chaque participant disposera d’un portfolio comprenant au minimum :

1. Un serveur Linux sécurisé et automatisé.
2. Une application conteneurisée déployée sur AWS.
3. Une plateforme Kubernetes avec Helm et GitOps.
4. Une infrastructure Azure automatisée avec Terraform.
5. Un pipeline CI/CD intégrant des contrôles de sécurité.
6. Une plateforme d’observabilité complète.
7. Un projet DevOps Cloud de niveau production.
8. Des diagrammes d’architecture et une documentation professionnelle.

Accompagnement vers l’emploi

L’accompagnement professionnel commence dès le premier mois et continue après la formation.

Positionnement professionnel

• Définition du poste cible.
• Analyse des compétences existantes.
• Identification des écarts techniques.
• Construction d’un plan de progression individuel.

CV, LinkedIn et GitHub

• Refonte complète du CV.
• Optimisation du profil LinkedIn.
• Organisation du profil GitHub.
• Présentation professionnelle des projets.
• Rédaction des README.
• Construction d’un portfolio DevOps.

Préparation aux entretiens

• Questions Linux et réseaux.
• Questions Docker et Kubernetes.
• Questions AWS et Azure.
• Exercices Terraform.
• Conception de pipelines CI/CD.
• Exercices de troubleshooting.
• Études de cas d’architecture.
• Simulations d’incidents.
• Entretiens comportementaux.
• Présentation du parcours professionnel.
• Négociation salariale.

Stratégie de recherche d’emploi

• Identification des entreprises cibles.
• Recherche d’offres pertinentes.
• Adaptation du CV à chaque poste.
• Préparation des candidatures.
• Suivi des candidatures.
• Préparation avant chaque entretien.
• Analyse des refus et amélioration continue.
• Accompagnement jusqu’à l’obtention du premier poste.

Métiers accessibles après la formation

• Ingénieur DevOps.
• Cloud Engineer.
• Azure Administrator.
• AWS Cloud Engineer.
• Platform Engineer junior.
• Kubernetes Administrator.
• Infrastructure Engineer.
• Site Reliability Engineer junior.
• Cloud Support Engineer.
• DevSecOps Engineer junior.
• Systems Administrator Cloud.

Pourquoi cette formation représente une tel valeur ?

Cette formation ne se limite pas à une succession de seance de cours. Elle comprend :

• Cinq mois d’accompagnement structuré.
• Deux parcours complets de certification Cloud.
• Des laboratoires AWS et Azure.
• Cinq projets professionnels.
• Un projet Capstone de niveau production.
• Des revues de code et d’architecture.
• Des simulations d’incidents.
• Un mentorat individuel.
• Un portfolio professionnel complet.
• Une préparation intensive aux entretiens.
• Un accompagnement à la recherche d’emploi.
• Des compétences directement applicables en entreprise.

L’objectif n’est pas seulement de connaître les outils DevOps, mais de devenir capable de construire, sécuriser, automatiser et exploiter une véritable plateforme Cloud en production.