100 Jours DevOps

🎯 Objectif pédagogique

À l’issue de ce parcours, les apprenants seront capables de concevoir, déployer et automatiser des infrastructures modernes en appliquant les principes fondamentaux du DevOps.
Ils maîtriseront la création et l’orchestration de conteneurs avec Docker & Kubernetes, la mise en place de pipelines CI/CD, l’automatisation du déploiement avec GitOps (ArgoCD & Flux), ainsi que la supervision et le monitoring d’environnements en production.

Ce programme intensif sur 100 jours vise à transformer les participants en véritables ingénieurs DevOps prêts pour le monde professionnel.

📚 Contenu du cours

Docker pour DevOps

• Conteneur vs Machine Virtuelle : Comprendre les différences clés

• Introduction à Docker, Buildah & la Conteneurisation

• Docker de Zéro à Héros | Cours complet en français + exemples réels

• Déployer une application Django avec Docker sur AWS EC2

• Docker Multi-Stage Build & Images Distroless | Optimisation & Sécurité

• Docker Bind Mount vs Volume : Comprendre et maîtriser la gestion des données

• Docker Networking complet — Bridge vs Host vs Overlay

• Questions d’entretien Docker — Prépare-toi pour réussir !

• Docker Compose — Orchestrez vos conteneurs facilement

 Déploiement Automatisé avec Git, ArgoCD & Flux

• Introduction à GitOps et déploiement automatisé avec Git, ArgoCD & Flux

• Comprendre l’architecture ArgoCD

• Déployer une application avec ArgoCD | GitOps en action sur Kubernetes

• Maîtriser ArgoCD : Architecture Hub-Spoke et Mode Standalone

• FluxCD : GitOps en production continue

• [Atelier pratique] Déploiement automatisé complet d’une application sur Kubernetes

 Kubernetes pour le DevOps

• Introduction à Kubernetes (K8s) — Pourquoi Docker ne suffit plus ?

• Architecture de Kubernetes — Maîtriser les composants du cluster (Master, Node, Pod, Service…)

• Déploie ta première application sur Kubernetes | Pods, Services, Exposition

• Kubernetes Deployment & ReplicaSet – Gérer les Pods et mises à jour

• Les Services Kubernetes | ClusterIP, NodePort, LoadBalancer, ExternalName

• Déployer une app Flask sur Kubernetes | Exercice complet et pratique

• Introduction à Ingress dans Kubernetes | Expose ton app avec une URL

• Projet Kubernetes complet : Déployer une app sur AWS EKS avec Fargate et Ingress ALB

• Comprendre RBAC dans Kubernetes | Contrôle d’accès, rôles et sécurité

• ConfigMap vs Secret Kubernetes | Gestion des configs et données sensibles

• ConfigMap & Secret avancés dans Kubernetes | Cas pratique complet

• Monitoring du cluster Kubernetes avec Prometheus & Grafana

 Observabilité & Monitoring pour DevOps

• Fondamentaux de l’observabilité : logs, métriques, traces & outils CNCF

• Prometheus en profondeur pour monitorer Kubernetes comme un pro

• Maîtriser PromQL (Prometheus Query Language) de A à Z

• Instrumentation & alertes dans un cluster Kubernetes avec Prometheus

• Introduction à EFK Stack : Elasticsearch, Fluentd & Kibana

• Traçabilité distribuée avec Jaeger et OpenTelemetry dans Kubernetes

• [Atelier pratique] Créer un dashboard complet de supervision Kubernetes

DevOps en 100 Jours (Foundations & Projet global)

• Pourquoi le DevOps : philosophie, culture, collaboration

• Linux pour le DevOps (Partie 1)

• Déployer une application statique avec les commandes Linux (Partie 2)

• Les éditeurs de texte Linux (Vim, Vi, Nano)

• Introduction au contrôle de version (Partie I)

• Les bases de Git pour le contrôle de version

• Stratégies de branches Git et questions d’entretien

• Fork, Clone, Branches, Merge, Rebase et gestion des conflits

• Déploiement d’un premier projet sur AWS avec Git, GitHub, IAM et EC2

• Introduction complète à AWS CodeBuild et ses cas d’utilisation

📌 Prérequis

• Connaissances de base en Linux et Git.

• Une familiarité avec les concepts de développement logiciel ou infrastructure est un plus.

• Environnement de travail : un ordinateur avec Docker et kubectl installés.

👥 Public cible

• Développeurs souhaitant se professionnaliser dans le DevOps.

• Administrateurs systèmes et ingénieurs cloud désirant automatiser leurs déploiements.

• Étudiants ou passionnés souhaitant construire une carrière en ingénierie DevOps.

• Toute personne cherchant à comprendre comment livrer du code plus rapidement, de manière fiable et scalable.

⏱️ Durée du cours

Ce parcours est conçu pour être complété en 100 jours, avec une progression quotidienne alternant entre apprentissage théorique, exercices pratiques et projets concrets.

👨‍🏫 Instructeur

Donald Programmeur – Ingénieur DevOps & Cloud Architect
🔗 Profil LinkedIn

Donald est un ingénieur DevOps expérimenté, spécialisé dans la containerisation, l’orchestration et l’automatisation des déploiements sur le cloud.
Passionné par la transmission du savoir, il accompagne les apprenants dans la mise en pratique des outils phares du DevOps moderne : Docker, Kubernetes, ArgoCD, Flux, Terraform, et bien d’autres.

Sa pédagogie repose sur une approche “Learning by Doing”, où chaque module se conclut par un projet réel et un retour d’expérience technique pour solidifier les acquis.