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Anys Hassen · Grenoble / Lyon, France

Automatiser l'infrastructureAccélérer l'innovation

Ingénieur DevOps & Cloud spécialisé dans les plateformes cloud scalables, sécurisées et automatisées.

01Mission control

Ce que je surveille quand ça tourne

Une vue en direct des signaux que je construis et surveille sur de vraies plateformes : clusters, pipelines, déploiements, latence. Les chiffres ci-dessous sont simulés pour que le dashboard bouge.

données de démoTélémétrie simulée, générée dans votre navigateur

Clusters

3sains

Pods actifs

148

Déploiements du jour

27

Disponibilité

99.98%

CPU & mémoire

cpu 48%mem 65%

Pipeline CI/CD

main · run #1482en cours
  1. Checkout
  2. Build
  3. Test
  4. Scan
  5. Déploiement
  6. Vérif
  • #1481 · a41f9c2passé
  • #1480 · 7be03d1passé
  • #1479 · e0c55aaéchec au scan

Déploiement progressif

deploy/api · rollout → v2.4.00/24
v2.3.9v2.4.0créationarrêt

Régions cloud

latence p50
  • eu-west-3Paris12 ms
  • eu-central-1Frankfurt19 ms
  • us-east-1N. Virginia84 ms
  • ap-northeast-1Tokyo231 ms
  • sa-east-1São Paulo196 ms

Réseau

785 req/s
    02Parcours

    D'une machine Linux à la plateforme entière

    Reconversion dans l'IT en 2020, puis quatre ans sur de l'infrastructure de production : clusters HPC, Linux d'entreprise, Windows Server. Chaque couche ci-dessous s'est apprise par-dessus la précédente.

    1. Linux

      Tout commence au noyau

      Parcs RHEL et Ubuntu, systemd, stockage, réseau, durcissement. Le Linux de production sur clusters HPC m'a appris que la disponibilité est une discipline, pas de la chance.

      RHEL / Ubuntu / Bash / systemd / SELinux

    2. Automatisation

      Si je le fais deux fois, je le scripte

      Les rôles et playbooks Ansible ont remplacé les procédures manuelles. Mises à jour d'OS, migrations de VM et dérives de configuration sont devenues du code reproductible et relisible.

      Ansible / Bash / Python / Git

    3. Cloud

      L'infrastructure comme une API

      Passer des baies aux régions : provisionnement avec Terraform, raisonner en comptes, réseaux et rayon d'impact plutôt qu'en serveurs.

      AWS / Azure / Terraform

    4. Conteneurs

      On livre l'environnement, pas le serveur

      L'image Docker comme unité de livraison. Builds reproductibles, images légères, couches scannées, et des pipelines CI qui les construisent à chaque commit.

      Docker / Jenkins / Bitbucket / Trivy

    5. Kubernetes

      On déclare l'état, il converge

      Ordonnancement, réseau, stockage et RBAC sur Kubernetes. Préparation de la CKA et clusters opérés de bout en bout dans mon propre lab.

      Kubernetes / Helm / kubeadm / Prépa CKA

    6. DevOps

      Construire, livrer, surveiller

      CI/CD, GitOps et observabilité liés ensemble. Prometheus et Grafana pour que chaque déploiement ait un avant et un après réellement mesurables.

      GitOps / Prometheus / Grafana / CI/CD

    03Matrice de compétences

    La boîte à outils, notée honnêtement

    Trois niveaux plutôt que des pourcentages inventés : ce que j'ai exploité en production, ce que j'utilise sur le terrain, et ce que je construis dans mes labs.

    Production utilisé sur des systèmes en productionTerrain utilisé sur des projets réels et des labsLab construit et testé dans mes labs perso

    Systèmes

    • Linux (RHEL, Ubuntu)Production
    • Windows Server (AD, GPO, WSUS)Production
    • RéseauTerrain

    Conteneurs

    • DockerProduction
    • KubernetesTerrain

    Infrastructure as Code

    • AnsibleProduction
    • TerraformLab

    CI/CD

    • JenkinsTerrain
    • GitHub ActionsLab
    • GitLab CILab

    Cloud

    • AWSLab
    • AzureLab
    • Google CloudLab

    Observabilité

    • PrometheusProduction
    • GrafanaProduction
    • ELKLab

    Sécurité

    • Durcissement systèmeProduction
    • VaultLab
    • TrivyLab
    • FalcoLab
    04Labs de plateforme

    Cinq plateformes, construites de bout en bout

    Des labs personnels qui reproduisent ce que les entreprises exploitent en production. Chacun est documenté comme si je le transmettais : le problème, l'architecture, la mise en œuvre, et ce que ça change.

    Déploiement d'une plateforme Kubernetes

    Lab · en cours
    • kubeadm
    • Ansible
    • Helm
    • ingress-nginx
    • cert-manager
    • Longhorn
    UtilisateursHAProxy + VIPControl plane ×3WorkersLonghornBackups etcd

    flux de déploiement

    1. Provisionner
    2. Durcir l'OS
    3. kubeadm init
    4. Joindre nœuds
    5. Addons Helm
    6. Tests

    Problème

    Monter un cluster Kubernetes à la main est lent, non documenté et impossible à reproduire après une panne.

    Architecture

    Trois nœuds de control plane derrière une IP virtuelle, pool de workers provisionné par Ansible, ingress et TLS gérés dans le cluster, stockage bloc répliqué.

    Mise en œuvre

    • Rôles Ansible pour la préparation de l'OS, le runtime de conteneurs et le bootstrap kubeadm
    • Control plane en haute disponibilité avec keepalived et HAProxy
    • Ingress, cert-manager et stockage gérés par Helm
    • Snapshots etcd planifiés avec une procédure de restauration testée

    Résultats

    • Cluster entier reconstruit avec un seul run de playbook
    • Perte d'un nœud tolérée sans interruption de service
    • Procédure de restauration écrite et répétée
    05Projet en ligne

    Cluster Kubernetes de A à Z

    Parcours interactif en 3D pour installer un cluster Kubernetes de bout en bout avec kubeadm, de la préparation des serveurs au dépannage.

    • Kubernetes
    • kubeadm
    • RHEL
    • containerd
    • Calico
    • Ansible
    • Three.js
    06Mes dépôts · GitLab

    Mes dépôts, lus directement depuis GitLab

    Chaque fiche explique le projet en quelques lignes, avec son schéma. Les langages, les fichiers .tf et la dernière activité sont lus en direct via l'API GitLab, pas écrits à la main.

    • Installer un cluster Kubernetes, expliqué en 3D

      edem38/cluster-kubernetes-3d

      Voir sur GitLab

      Le dépôt du parcours interactif présenté juste au-dessus : une page autonome, sans build ni dépendance à installer, qui rejoue en 3D les 14 étapes d'une installation kubeadm sur RHEL 9. Un control plane, trois workers, containerd comme runtime et Calico pour le réseau de pods. Chaque étape montre la commande, ce qu'elle change sur le cluster et pourquoi, jusqu'à l'ajout d'un nœud à chaud et au diagnostic des pannes classiques.

      • Page statique autonome : un index.html et Three.js en local, rien d'autre
      • 14 étapes, de la préparation de l'OS au cluster qui répond
      • Volet entreprise : Terraform pour les machines, Ansible et Kubespray pour le cluster
      • Troubleshooting : nœud NotReady, CNI absent, certificats expirés, etcd
      RHEL 9 ×4containerdControl planeWorkers ×3Calico
      • HTML 100.0 %
      mainmaj 01 octobre 2026
    • API Node déployée sur EKS par une pipeline complète

      projet_final3/morning_news_backend

      Voir sur GitLab

      Le backend du projet de fin de formation : une API Express qui agrège des articles depuis newsapi.org et gère comptes et favoris dans MongoDB. L'intérêt du dépôt est surtout la chaîne autour : chaque push déclenche lint, tests Jest, analyse SonarQube et test de charge Locust, puis construit l'image Docker et la pousse sur le registry GitLab. Le Terraform provisionne la partie AWS — rôles IAM, cluster EKS et groupes de sécurité — et les manifestes Kubernetes déploient l'image.

      • Pipeline en quatre étapes : build, test, update, deploy, déclenchées selon la branche
      • Qualité bloquante : lint, Jest, quality gate SonarQube, charge Locust à 3000 utilisateurs
      • Terraform pour les rôles IAM, le cluster EKS et les security groups
      • Déploiement Kubernetes avec image tirée du registry privé GitLab
      git pushGitLab CItests + Sonarimage DockerTerraformEKS + k8s
      • JavaScript 46.9 %
      • HCL 38.0 %
      • Shell 8.4 %
      • Dockerfile 4.1 %
      • HTML 1.1 %
      • deploy/ · 2
      • racine · 1
      • terraformfiles/ · 1
      prod4 fichiers .tfmaj 30 septembre 2026
    • Socle AWS multi-tier, construit étape par étape

      edem38/aws-multitiers

      Voir sur GitLab

      Une infra AWS montée proprement depuis zéro, où le state Terraform est traité comme la ressource la plus critique. Une stack bootstrap, lancée une seule fois en state local, crée le bucket S3 qui hébergera tout le reste : versionné, chiffré, accès public bloqué, destruction interdite, avec une alerte budget. Ensuite chaque environnement pointe sur ce bucket via son propre backend.hcl, et un Makefile enveloppe init, plan et apply pour qu'on ne puisse pas appliquer dev avec les variables de prod.

      • Bootstrap séparé : résout le problème de la poule et de l'œuf du remote state
      • Un backend.hcl et un tfvars par environnement, dev et prod isolés
      • Variable env validée par Terraform : seules les valeurs dev et prod passent
      • Étape en cours : backend et verrou validés par une ressource à coût zéro, les modules réseau, compute et base arrivent ensuite
      make ENV=devterraformbackend devbackend prodS3 state
      • HCL 90.7 %
      • Makefile 9.3 %
      • bootstrap/ · 4
      • racine · 3
      • envs/dev/ · 1
      • envs/prod/ · 1
      main9 fichiers .tfmaj 25 septembre 2026
    07Certifications

    Ce qui est validé, et ce qui vient ensuite

    Contour plein pour ce qui est obtenu, pointillé pour ce qui est en cours ou prévu.

    • RNCP

      Administrateur DevOps

      Titre professionnel RNCP niveau 6

      Obtenue
    • LPI

      LPIC-1

      Linux Professional Institute

      Obtenue
    • AZ

      Azure Fundamentals

      Microsoft · AZ-900

      Obtenue
    • CKA

      Certified Kubernetes Administrator

      Linux Foundation · CKA

      En cours
    • TF

      Terraform Associate

      HashiCorp

      Prochaine étape
    • CKAD

      Certified Kubernetes App Developer

      Linux Foundation · CKAD

      Prochaine étape
    08Expérience

    La production d'abord, la plateforme ensuite

    Chaque poste a ajouté une couche d'échelle : d'un site de recherche à un parc d'entreprise, puis aux clusters HPC en production.

    1. 2024 – 2026

      Clusters HPC en production

      Consultant Admin / DevOps (freelance)

      Eviden · Grenoble

      Environnement HPC : administration Linux et automatisation en production.

      • Automatisation des opérations récurrentes avec Ansible
      • Mises à jour d'OS et durcissement système
      • Supervision avec Prometheus et Grafana
      • RHEL
      • Ansible
      • Prometheus
      • Grafana
      • Jenkins
      Poste actuel
    2. 2023 – 2024

      Parc de serveurs d'entreprise

      Administrateur système Linux

      Orange Business · Grenoble

      Exploitation d'une infrastructure Linux d'entreprise.

      • Run et maintenance des serveurs Linux
      • Migrations de VM
      • Traitement des incidents
      • RHEL
      • Ubuntu
      • Bash
      • Virtualisation
    3. 2021 – 2022

      Infrastructure de recherche

      Administrateur système

      Capgemini · CEA Grenoble

      Administration système pour un environnement de recherche.

      • Administration Linux et Windows Server
      • AD, GPO et WSUS
      • Linux
      • Windows Server
      • Active Directory

    2023

    Administrateur Système DevOps (RNCP 6)

    La Capsule, Paris

    2021

    Technicien Supérieur Systèmes & Réseaux

    M2i, Lyon

    09Contact

    Besoin de quelqu'un sur votre plateforme ?

    Ouvert aux missions freelance et aux postes en CDI, en remote ou sur site autour de Grenoble et Lyon.