Abdessamad Rajad

Dans le cadre d'un programme stratégique de réduction des coûts et de modernisation des traitements Big Data, participation à la migration des traitements Hadoop vers le cloud AWS. Projet mené en environnement Agile SAFe .

Equipe : 1 Scrum Master, 1 PO, 1 Tech Lead, 8 développeurs Python AWS

RÉALISATIONS

• Migration complète de traitements Hadoop vers AWS Glue, Lambda (packagées avec Docker), Athena, S3 et Step Functions, permettant une réduction des coûts de traitement de plus de 60%.

• Automatisation de l'infrastructure via Terraform et CloudFormation, déployée dans un environnement multi-comptes AWS.

• Mise en place de pipelines CI/CD robustes avec GitLab CI, CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy, accélérant les cycles de livraison de plus de 40%.

• Intégration de Kafka streaming pour le traitement temps réel des données.

• Mise en place de Docker pour packager les fonctions Lambda, assurant portabilité et cohérence des environnements.

• Amélioration continue de la qualité de code grâce à SonarQube, et gestion des dépendances avec Poetry.

• Suivi des artefacts et images via Nexus et Harbor.

• Participation active aux PI Planning, daily, sprint reviews et rétrospectives dans un cadre SAFE Agile (outils : Jira, Confluence).

Résultats

Réduction de plus de 60% des coûts liés aux traitements Big Data Diminution du time-to-market des déploiements applicatifs de 40% Amélioration notable de la qualité de code (baisse des bugs critiques détectés en CI/CD) Renforcement de la culture DevOps dans l'équipe et amélioration de la collaboration inter- équipe

Implication dans des projets internes visant à révolutionner les méthodes de Développement existantes. Equipe : 1 CDP, 1 PO, 1 développeur, 3 devops RÉALISATIONS

• Collaboration sur un projet de développement interne visant à optimiser les processus.

• Mise en place d'une infrastructure de CI/CD permettant de réduire de 50% le temps de déploiement des applications.

• Développement d'un tableau de bord de monitoring en temps réel pour suivre la performance des applications déployées.

• Collaboration avec l'équipe de sécurité pour mettre en place des processus de gestion des identités et des accès sécurisés.

• Contribution à la définition de rôles préconfigurés pour simplifier le déploiement de projets.

• Mise en place d'automatisations via Jenkins pour exécuter des tâches basées sur Ansible.

• Participation au développement de projets incluant la gestion de l'orchestration, des modèles de données et de l'emballage applicatif.

CONTEXTE

J'ai travaillé sur un projet de développement d'une application web SaaS qui gère l'infrastructure de l'entreprise et automatise les tâches liées au cycle de vie de l'application.

Equipe : 1 CDP, 5 développeurs, 3 Devops

RÉALISATIONS

• Conception et mise en œuvre de l'architecture microservices pour la transformation de l'application monolithique, en utilisant Docker et Docker Compose pour isoler les services et faciliter le déploiement.

• Provisionnement de l'infrastructure sur AWS à l'aide de Terraform, en déployant des serveurs EC2, des buckets S3, des Load Balancers ALB, des fonctions Lambda pour optimiser les coûts et en sécurisant les subnets et les VPCs selon les besoins.

• Configuration et installation des services à l'aide d'Ansible, en automatisant les tâches de déploiement et de gestion des configurations.

• Création de pipelines CI/CD avec GitLab CI pour automatiser les tests, les déploiements et assurer une livraison continue des microservices.

• Gestion des secrets avec Hashicorp Vault pour sécuriser les informations sensibles telles que les tokens d'authentification et les clés d'API.

• Mise en place de clusters Keycloak et Kafka pour gérer l'authentification et les événements de manière sécurisée et évolutive.

• Interaction avec les services cloud AWS tels que Route 53 et CloudFront pour la gestion du DNS et de la distribution de contenu.

RÉSULTATS

• La transformation de l'application monolithique en microservices a permis une meilleure modularité et scalabilité, réduisant le temps de déploiement de nouvelles fonctionnalités de 40% et facilitant les mises à jour indépendantes des services.

• Réduction des erreurs humaines et augmentation de l'efficacité des déploiements grâce à l'automatisation, permettant une configuration cohérente et fiable des environnements en 50% moins de temps.

• Mise en place d'un processus de livraison continue qui a réduit le cycle de développement et de déploiement de 60%