Ahmed Zaoui

— Conception et mise en œuvre d'une architecture cloud-native sur Google Cloud Platform pour le projet Backend-IAD (serveurs WebSocket à forte charge). — Création et gestion des environnements Dev, Staging et Production sur GCP. — Déploiement et exploitation des applications sur Kubernetes avec gestion de la scalabilité (autoscaling, load balancing). — Mise en œuvre de l'Infrastructure as Code avec Terraform pour l'industrialisation des environnements. — Configuration des composants GCP pour l'exposition des services : Load Balancer (Global TCP Proxy) et Network Endpoint Groups (NEG). — Mise en place et exploitation de Kafka managé (provisionnement des clusters, gestion des topics, sécurité et haute disponibilité). — Mise en place de campagnes de tests de charge avec k6 (opérateur Kubernetes) afin de valider la montée en charge et optimiser les performances. — Mise en place de l'observabilité avec Prometheus et Cloud Monitoring (GCP). — Mise en œuvre de mécanismes de sécurité (Envoy, mTLS, JWT) dans un environnement distribué. — Connexion sécurisée aux bases de données via Cloud SQL Proxy. — Pilotage de la scalabilité et optimisation des performances des systèmes distribués sur Kubernetes et GCP. — Administration et optimisation des clusters Kafka(partitionnement, haute disponibilité). — Contribution aux choix d'architecture et accompagnement technique des équipes. — Résultats : — Amélioration significative de la scalabilité et de la résilience de la plateforme en production. — Réduction des incidents liés à la montée en charge grâce à l'optimisation des configurations Kubernetes et GCP. — Industrialisation des environnements et des déploiements via Terraform et CI/CD. — Amélioration de la visibilité et du monitoring des systèmes distribués (Prometheus, GCP Monitoring).

Technologies : Google Cloud Platform (GCP), Kubernetes, Terraform, Docker, Kafka, Prometheus, Cloud Monitoring, k6, Envoy, mTLS, JWT, Cloud SQL Proxy, CI/CD.

— Déploiement et exploitation d'applications cloud-native sur Kubernetes (OpenShift). — Préparation et gestion des manifestes Kubernetes (deployments, services, configmaps, secrets). — Configuration et amélioration des pipelines CI/CD pour automatiser les déploiements applicatifs. — Supervision des environnements via ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) et mise en place de l'observabi lité.

— Intégration d'OpenTelemetry pour le suivi des métriques et des traces applicatives. — Mise en place de mécanismes d'alerting et de monitoring pour garantir la disponibilité des services. — Suivi et analyse des temps de réponse des applications en production. — Analyse et résolution d'incidents de niveau 3 à partir des logs, métriques et threads. — Réalisation de tests de charge (JMeter) et optimisation des performances applicatives. — Identification des goulets d'étranglement (JVM, SQL) et amélioration de la scalabilité. — Stabilisation et amélioration continue des environnements de production. — Résultats : — Réduction des temps de réponse applicatifs de 20 à 30% après optimisation. — Diminution significative des incidents critiques en production. — Amélioration de la stabilité des déploiements via CI/CD. — Meilleure visibilité grâce à l'observabilité (logs, métriques, traces).

Technologies : Kubernetes (OpenShift), Docker, ELK, OpenTelemetry, JMeter, AppDynamics, Java, CI/CD.

— Intervention sur le projet E-net, plateforme critique de planification et de suivi des activités opérationnelles. — Développement et évolution des services backend en Java / Spring Boot dans un contexte à forte contrainte de disponibilité. — Participation à la stabilisation des environnements de production et au support applicatif. — Analyse et résolution d'incidents en lien avec les équipes métiers et techniques. — Optimisation des performances applicatives et des traitements batch. — Industrialisation des processus de déploiement via la mise en place et l'amélioration des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI). — Contribution à l'amélioration continue des pratiques de livraison et de qualité logicielle. — Participation aux choix d'architecture applicative et aux évolutions techniques du système.

Technologies : Java 11, Spring Boot, Hibernate, Spring Batch, Jenkins, GitLab CI/CD, PostgreSQL, SonarQube.