Bienvenue sur notre Portfolio DevOps
Étudiantes en ingénierie à ESIEE Paris en fillière DSIA, nous présentons ici l’aboutissement de notre cursus DevOps (2025/2026). Ce site est une démonstration technique de notre capacité à concevoir, automatiser et maintenir des infrastructures cloud modernes et scalables.
La philosophie de notre Projet
Mon approche repose sur trois piliers fondamentaux :
- Infrastructure as Code (IaC) : Aucun clic manuel. Toute l’infrastructure est versionnée et reproductible.
- Observabilité & Fiabilité : Utilisation des sondes Kubernetes et gestion des logs pour un diagnostic rapide.
- Culture FinOps : Optimisation des ressources Cloud pour garantir un ratio performance/coût optimal.
Expertise Technique
| Catégorie | Outils | Cas d’usage |
|---|---|---|
| Conteneurisation | Docker, Docker Hub | Création d’images multi-stage légères et sécurisées. |
| Orchestration | Kubernetes, AWS EKS | Gestion de microservices avec auto-healing et scalabilité. |
| CI/CD | GitHub Actions | Automatisation complète du build, test et déploiement. |
| Infrastructure | OpenTofu (Terraform) | Provisionnement d’un VPC isolé et du cluster EKS. |
| Stack Applicative | FastAPI, Streamlit, MongoDB | Développement de services asynchrones et persistence NoSQL. |
Projet Final : Trend Tracker Pro
Analyse de sentiments NLP déployée sur AWS EKS.
Ce projet constitue la synthèse de notre parcours en DevOps et illustre notre capacité à transformer une infrastructure complexe en une solution métier concrète. Nous avons conçu et déployé une application distribuée dont l’objectif est d’évaluer l’efficacité réelle d’un produit commercialisé en analysant de manière automatisée les commentaires des acheteurs.
L’intégralité de cette solution repose sur une architecture Cloud Native rigoureuse, orchestrée par un cluster AWS EKS et provisionnée via l’Infrastructure-as-Code. Le déploiement est entièrement automatisé par un pipeline CI/CD, garantissant que chaque amélioration de l’algorithme d’analyse est livrée en production de manière sécurisée et transparente.
Points clés du déploiement :
- Réseau sécurisé : Isolation des nœuds de calcul dans des sous-réseaux privés via OpenTofu.
- Service Discovery : Communication inter-services fluide via le DNS interne de Kubernetes (
backend-service:8000). - Haute Disponibilité : Déploiement sur un cluster EKS multi-AZ.
👉 Lire le Rapport Technique Complet du Projet
Travaux Pratiques (Labs)
Lab 1 — Docker & Conteneurisation
Apprentissage de la création de Dockerfiles optimisés et gestion des cycles de vie des conteneurs.
Lab 2 — Orchestration Locale
Premiers pas sur Kubernetes. Maîtrise des objets fondamentaux : Pods, Deployments et Services.
Lab 3 — Administration Kubernetes
Configuration avancée : gestion des ConfigMaps, des Secrets et mise en place de RBAC.
Lab 4 — Terraform & Infrastructure as Code
Provisionnement automatisé sur AWS. Création d’un VPC et d’instances EC2 de manière déclarative.
Lab 5 — CI/CD avec GitHub Actions
Mise en place du pipeline industriel : build Docker automatique et déploiement continu.
Accès au Github du projet
Contacts
Lina Ouchaou — GitHub
Justine Pogeant — GitHub
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