Concevoir et implémenter des solutions Microsoft DevOps (AZ-400)

Module 1 : concevoir et implémenter des processus et des communications

• La planification DevOps et la culture d'amélioration continue au sein des équipes interfonctionnelles.
• La définition et le suivi des métriques DevOps : cycle time, lead time, time to recovery et taux de déploiement.
• La mise en place d'outils de gestion du travail agile avec Azure Boards et GitHub Projects : backlogs, sprints, tableaux Kanban et KPI.
• La traçabilité entre les éléments de travail, le code source et les déploiements.

Lab

• Créer et configurer un projet Azure Boards avec des tableaux de bord et des métriques DevOps.

Module 2 : concevoir et implémenter une stratégie de contrôle de code source

• La configuration des dépôts de code avec Git, Azure Repos et GitHub.
• Les stratégies de branchement adaptées aux contextes d'entreprise : GitFlow, GitHub Flow et Trunk-based development.
• Les politiques de fusion, la revue de code et la protection des branches.
• La mise à l'échelle de Git pour les grandes organisations avec les sous-modules et les monorepos.

Lab

• Configurer un dépôt Azure Repos avec des politiques de branche et un flux de revue de code.

Module 3 : concevoir et implémenter des pipelines de build

• La création de pipelines de build avec Azure Pipelines et GitHub Actions en syntaxe YAML.
• L'intégration des tests automatisés : tests unitaires, tests d'intégration et analyse de la qualité du code.
• La construction d'images de conteneurs et la publication vers Azure Container Registry.
• La gestion des agents de build : agents hébergés Microsoft et agents auto-hébergés.

Lab

• Implémenter un pipeline de build YAML multi-étapes avec Azure Pipelines et GitHub Actions.

Module 4 : concevoir et implémenter des pipelines de mise en production

• La conception d'une stratégie de mise en production avec les environnements, les approbations et les quality gates.
• Les stratégies de déploiement avancées : blue-green, canary, rolling updates et feature flags.
• Le déploiement automatisé vers Azure App Service, Azure Kubernetes Service (AKS) et Azure Functions.
• La gestion des releases avec les gates de déploiement et les mécanismes de rollback.

Lab

• Déployer une application avec une stratégie canary sur Azure App Service via Azure Pipelines.

Module 5 : développer un plan de sécurité et de conformité DevSecOps

• L'intégration de la sécurité dans les pipelines CI/CD : analyse statique (SAST) avec GitHub Advanced Security et Microsoft Defender for DevOps.
• La gestion des vulnérabilités des dépendances avec Mend (anciennement WhiteSource) et Dependabot.
• La gestion des secrets et des identités avec Azure Key Vault, RBAC et les identités managées.
• La conformité des pipelines : politiques Azure Policy, audit et gouvernance de l'infrastructure.

Lab

• Configurer la gestion des secrets avec Azure Key Vault et intégrer GitHub Advanced Security dans un pipeline.

Module 6 : gérer les dépendances et les artefacts

• La gestion des packages et des artefacts avec Azure Artifacts : npm, Maven, NuGet et Python.
• Les stratégies de versioning sémantique et de publication des packages.
• L'optimisation des flux de gestion des dépendances et la réduction des risques de supply chain.

Lab

• Créer un flux Azure Artifacts et configurer la gestion des dépendances dans un pipeline CI/CD.

Module 7 : implémenter l'infrastructure as code

• L'automatisation des déploiements d'infrastructure avec Bicep, ARM Templates et Terraform.
• La gestion des configurations avec Azure App Configuration et les environnements dynamiques.
• Le déploiement et la gestion de conteneurs avec Azure Kubernetes Service (AKS).
• La conformité et la sécurité de l'infrastructure : drift detection et politiques de gouvernance.

Lab

• Déployer une infrastructure Azure complète avec Bicep et Terraform dans un pipeline CI/CD.

Module 8 : implémenter une stratégie d'instrumentation et de feedback continu

• La configuration de la supervision des applications avec Azure Monitor et Application Insights.
• La définition des SLO, SLI et SLA dans une approche Site Reliability Engineering (SRE).
• La mise en place des alertes, tableaux de bord et mécanismes de feedback continu vers les équipes de développement.
• L'analyse des logs avec Log Analytics et la création de requêtes KQL pour le diagnostic.

Lab

• Configurer Application Insights et créer des tableaux de bord de supervision avec des alertes automatisées.