Roadmap 2025
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Objectifs
En 2025, je passe à Kubernetes, je mets en place de la supervision et je configure mes machines par le code avec Ansible. Côté développement, je modernise mon outillage Python.
Apprendre Kubernetes sur le cluster kubeadm du travail : composants de base, kubectl, stockage, configuration par ConfigMap et Secret, accès par Ingress, renouvellement des certificats.
- Kubernetes : composants et kubectl
- Configuration et secrets
- Stockage persistant
- Exploitation du cluster
Monter une supervision avec Prometheus pour les métriques, Loki pour les logs et Grafana pour les dashboards, sur le cluster kubeadm du travail.
- Métriques (Prometheus)
- Logs (Loki, Alloy)
Configurer mes machines avec Ansible, secrets compris, et explorer Terraform.
- Gestion de configuration (Ansible)
Moderniser mon outillage Python : dépendances avec Poetry puis uv, lint et formatage avec Ruff, validation avec Pydantic, async/await, API GraphQL.
- Python
- Dépendances et packaging
- Qualité de code et tests
- APIs web
Rétrospective
02Réseau
- Proxy, reverse proxy et équilibrage de chargeapprofondi
- Débogage de conteneursnouveau
J'ai appris Kubernetes en l'exploitant : composants de base, kubectl, stockage, configuration par ConfigMap et Secret, accès par Ingress, renouvellement des certificats du cluster. Le terrain principal est le cluster kubeadm du travail (DiscoDiode), qui héberge aussi les runners CI.
- Kubernetes : composants et kubectlnouveau
- Configuration et secretsnouveau
- Stockage persistantnouveau
- Exploitation du clusternouveau
Prometheus, Loki et Grafana tournent sur ce même cluster kubeadm (DiscoDiode). J'ai écrit sur Prometheus et sur Loki en fin d'année.
- Métriques (Prometheus)nouveau
- Logs (Loki, Alloy)nouveau
Ansible configure désormais mes machines : introduction, cas pratique sur zsh, playbooks avancés, Ansible Vault pour les secrets. Terraform est resté au stade de l'exploration.
- Gestion de configuration (Ansible)nouveau
L'année a beaucoup tourné autour de Python : outillage (Poetry, uv, Ruff), validation avec Pydantic, async/await, et une API GraphQL avec FastAPI et Strawberry.
- Pythonapprofondi
- Dépendances et packagingnouveau
- Qualité de code et testsnouveau
- APIs webapprofondi
11Sécurité
- Gestion des secretsnouveau