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Accueil Formation Les fondamentaux de Kubernetes

Cloud et infra
Kubernetes
Débutant

Les fondamentaux de Kubernetes

Les objectifs de la formation 

  • Maîtriser les fondamentaux de Kubernetes : architecture, objets de base, fonctionnement du cluster.
  • Déployer et gérer des microservices dans un environnement Kubernetes.
  • Optimiser les workloads IA avec des jobs, des volumes persistants, et du scheduling adapté.
  • Mettre en place des bonnes pratiques pour la gestion des configurations, secrets et scalabilité.

Prérequis à la formation 

  • Notions de base en conteneurisation (Docker, OCI).
  • Connaissances générales en développement (Node.js, Python, etc.).
  • Familiarité avec l’usage de la ligne de commande Linux.
  • Avoir déjà manipulé un Cloud public ou privé est un plus (AWS, GCP, Proxmox, etc.).

Programme de la formation

Concepts clés & architecture
• Architecture d’un cluster Kubernetes
• Nœuds, pods, containers, namespaces
• Rôles du Control Plane et des nœuds workers
Objets de base
• Pods, ReplicaSets, Deployments, Services
• Commandes kubectl essentielles
TP 1 : premier déploiement
• Déploiement d’un microservice interne de l’entreprise (API REST, backend, etc.)
• Visualisation avec kubectl et Lens (ou autre dashboard)
Mise en réseau
• ClusterIP, NodePort, LoadBalancer
• Communication entre services
TP 2 : microservices et exposition
• Déploiement d’une architecture 2 microservices (ex : API + moteur IA)
• Exposition via Ingress ou NodePort

ConfigMaps & Secrets
• Bonnes pratiques de configuration
• Chiffrement des secrets
TP 3 : configuration & sécurité
• Injection de variables pour différents environnements
• Utilisation de secrets pour API keys ou endpoints IA
Jobs & CronJobs
• Exécution de batchs IA ou scripts de preprocessing
• Jobs GPU-friendly et tolérance aux erreurs
Volumes & Stockage
• Volumes persistants (PVC, PV)
• Intégration S3/NFS pour données d’entraînement
TP 4 : entraînement IA
• Déploiement d’un job d’entraînement modèle IA avec stockage de dataset
• Monitoring de l’exécution via kubectl et logs

Observabilité
• Liveness/Readiness probes
• Logs & métriques avec Prometheus/Grafana
• Alerting
Autoscaling
• HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
• Cas spécifiques pour jobs IA et API
TP 5 – Optimisation
• Simulation de charge et scalabilité d’un microservice
• Utilisation d’HPA pour adapter dynamiquement
Projet Final (TP 6)
• Déploiement complet d’un mini projet interne :
  – Ingestion de données
  – Traitement IA avec job
  – Gestion des routes internes
  – Scalabilité en fonction du nombre de requête
• Présentation de la solution à l’équipe formatrice
Clôture
• Debriefing collectif
• Évaluation finale des compétences
• Suggestions de suites (CI/CD, sécurité, GitOps, etc.)

Infos pratiques
Public concerné

Développeurs back, MLOps, DevOps, ingénieurs data, architectes techniques, responsables IT.

Modalité et délais d’accès

Vous recevrez directement ces informations par email dans un premier temps.

Moyens pédagogiques 

Diagnostic initial du niveau des participants
Alternance de théorie et de pratique
TPs contextualisés aux problématiques microservices/IA
Support de cours PDF + scripts à disposition
TPs personnalisés en fonction des services ou projets internes
Évaluations régulières pour mesurer la progression

Modalités d’évaluation

QCM diagnostic au début de la session
Mini-quizz en fin de chaque module
Évaluation finale via un projet de groupe basé sur un cas réel

Suivi de l’exécution 

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Accessibilité

Contactez-nous à l’adresse contact@do-now.io pour organiser un aménagement spécifique selon votre situation.

Certifiante
Les fondamentaux de Kubernetes
Prix
Sur devis
Durée
3 jours
Public concerné
Développeurs back, MLOps, DevOps, ingénieurs data, architectes techniques, responsables IT.
Intervenants
Hugo Martin
Ingénieur DevOps
Tanguy Charon
Fondateur
Lieu
Présentiel ou à distance

Les 3 points forts

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Vous verez les choses différemment

Nos témoignages

Adrien Vera
CEO – Auxo
En tant que CEO d’une entreprise spécialisée dans le recrutement, nous nous appuyons fortement sur l’intelligence artificielle pour optimiser nos processus. Grâce à DoNow, nous avons pu déployer une infrastructure Kubernetes performante, nous permettant d’exécuter nos modèles d’IA de manière efficace tout en réduisant nos coûts. Leur expertise a grandement simplifié nos processus. Je tiens à saluer le professionnalisme et…
Lucas Garin
IT manager – Chez Nestor
Après le passage à Kubemulus, nous avons réduit notre facture AWS de plus de 50 %. Nous avons également amélioré notre vitesse de déploiement, passant de 40 min à 5 min. C’est un vrai accélérateur pour l’équipe
Tanguy Falconnet
CEO – Pewty
Collaborer avec l’équipe DoNow a été un vrai coup de boost. Leur expertise sur Kubernetes et leur approche DevOps très structurée m’ont permis de fiabiliser rapidement l’existant, tout en assurant une meilleure visibilité sur les points critiques de l’infrastructure. Leur accompagnement ne s’est pas limité à du conseil : ils ont véritablement co-construit avec moi des solutions concrètes, scalables et…
Olivier Balais
CTO de Semji
Face à nos enjeux de croissance, nous avions besoin de faire passer notre infra à la vitesse supérieure tout en maîtrisant nos coûts. Grâce à l’expertise de DoNow et à la bascule sur Kubemulus, nous sommes capables de recevoir de plus en plus de clients, déployer plus souvent, plus rapidement et le tout, à moindre coût.

Nos experts vous accompagnent

Tanguy Charon

Fondateur

Hugo Martin

Ingénieur DevOps

Sylvain Reynaud

Ingénieur DevOps

Ulysse Carpentier

Ingénieur DevOps

Damien Gharios

Expert AWS

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