Sierra Ripoche

Dans mon article précédent, j’ai présenté un certificat plus petit et professionnel qui atteste de ma spécialisation en ingénierie DevOps appliquée par IBM. Ce certificat, que j’ai obtenu en parallèle d’un autre plus complet, représente plusieurs mois de travail (5 mois, pour être exact). En revanche, le programme de spécialisation se compose de 15 modules, dispensés via des cours MOOC sur Coursera.org. Ce nombre est supérieur à celui de ma précédente certification, qui en comptait 9. Étant donné que j’avais déjà couvert ces 9 cours, je vais me concentrer sur les nouveaux modules et vous présenter brièvement les concepts clés de cette spécialisation étendue.

Si vous êtes curieux de découvrir cette spécialisation IBM en ingénierie DevOps appliquée, je vous invite à consulter le programme complet [ici]

Pourquoi le DevOps, vous demandez ?

Le DevOps est au cœur du développement moderne. En fait, il permet non seulement d’accélérer le cycle de vie des applications, mais aussi d’améliorer leur fiabilité et de rationaliser les processus grâce à l’automatisation. De plus, il facilite la collaboration entre les développeurs et les équipes d’exploitation, garantissant ainsi des déploiements plus rapides et sécurisés.

Je me suis orienté vers cette spécialisation par ma passion pour l’automatisation et l’optimisation des processus. En effet, travailler plus intelligemment permet de rendre le développement plus fluide, reproductible et efficace. Aller encore plus loin, c’est concevoir des applications scalables, réutilisables et éco-responsables, tout en assurant leur sécurité et durabilité.

Une vision stratégique du cycle de vie logiciel

Dans cette spécialisation, j’ai acquis une véritable vision stratégique du cycle de vie logiciel. Cela m’a permis de comprendre l’importance du cycle de vie complet du logiciel. L’une des leçons importantes a été d’anticiper l’évolution des besoins et de sécuriser les applications contre des failles comme les SQL Injection et XSS. En parallèle, j’ai amélioré la collaboration avec les équipes QA, les testeurs et les administrateurs systèmes. J’ai également renforcé mes compétences en Python, TDD/BDD, CI/CD, ainsi qu’en scripting Shell et en déploiement de conteneurs avec Docker, Kubernetes, et OpenShift.

Aujourd’hui, je ne me contente plus d’écrire du code fonctionnel. En conséquence, je conçois des solutions fiables, testées et évolutives, tout en prenant en compte les défis liés à la scalabilité, la surveillance et la sécurité. Grâce au DevOps, j’ai acquis une vision stratégique, essentielle pour construire des applications performantes et durables. 🚀

Voici ce que j’ai appris dans cette formation

Au fil de cette formation, j’ai acquis des compétences fondamentales, notamment :

✨ Développement et automatisation : Programmation en Python, scripting Shell et automatisation des tâches répétitives.
🔧 Gestion du code source : Utilisation avancée de Git et GitHub pour une collaboration fluide et un suivi des versions.
🚀 Conteneurisation et orchestration : Déploiement d’applications avec Docker, Kubernetes et OpenShift.
🌐 Développement Cloud Native : Création d’applications utilisant des microservices et des technologies serverless.
⚙️ Intégration et déploiement continus (CI/CD) : Automatisation des processus avec GitHub Actions et Tekton.
🔒 Sécurité et monitoring : Protection des applications et surveillance des déploiements avec Snyk , IBM Instana, et Prometheus.
🧪 Test Driven Development (TDD) et Behavior Driven Development (BDD) : Approche de développement piloté par les tests pour garantir une qualité de code optimale.

Liste des 15 Cours Complétés

Les cours en vert correspondent à ceux que j’avais déjà complétés dans ma spécialisation Full Stack Software Developer. En bleu correspondent à ceux de ma certification DevOps Applied Engineering.

1. DevOps
2. Cloud Computing
3. Développement Agile et Scrum
4. Introduction à l’Ingénierie Logicielle
5. Premiers Pas avec Git et GitHub
6. Pratique aux Commandes Linux et au Scripting Shell
7. Python pour la Science des Données, l’IA et le Développement
8. Développement d’Applications IA avec Python et Flask
9. Introduction aux Conteneurs avec Docker, Kubernetes et OpenShift
10. Développement d’Applications avec Microservices et Serverless
11. Introduction aux Tests et Développement Basé sur le Comportement (TDD/BDD)
12. Intégration Continue et Déploiement Continu (CI/CD)
13. Sécurité des Applications pour Développeurs et Professionnels DevOps
14. Surveillance et Observabilité pour le Développement et DevOps
15. Projet de Capstone DevOps