Durée : 3 jours - 21 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER
La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.
Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.
- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage
GitLab CE (Community edition). GitLab EE (Enterprise edition).
Les différents types d'utilisation de GitLab : gitlab.com, on premise, on cloud (AWS, GCP).
Procédure d'inscription sur gitlab.com.
Les concepts Git : blob, tree, commit, revision, branche, tag…
Gestion locale des fichiers. Consultation et modification de l’historique de travail.
Gestion des branches. Fusions des branches et gestion des conflits.
La gestion des collaborateurs d’un projet et leurs droits.
Le système d’issues et le lien avec les commits.
Présentation du wiki et des snippets.
Présentation de GitLab CI/CD et des GitLab runners.
Présentation de Docker.
Le fichier manifeste gitlab-ci.yml, présentation du langage YAML.
Les balises essentielles pour décrire des étapes, des jobs, des traitements (stages, images, script…).
Le suivi d’exécution du pipeline. Jobs automatiques, manuels et planifiés.
Les artifacts et l’amélioration des performances avec le cache.
La documentation officielle relative à la syntaxe du fichier manifeste.
La gestion des environnements.
Les types de runners (shared runner, specific runner et group runner).
Les shared runners disponibles sur gitlab.com gérés par l'équipe GitLab.
Scalabilité des runners avec Docker Machine.
Le Docker executor et les images disponibles : MySQL, PostgreSQL, Redis, MongoDB, Ruby...
Les tests d'intégration, les tests fonctionnels, les tests de montée en charge.
Le déploiement vers le cloud AWS.
Le Kubernetes executor et la répartition des jobs dans un cluster Kubernetes.
Intégration de l'outil de monitoring Prometheus.
Shared runners sous Windows.
Infrastructure as code avec Terraform.
Auto DevOps.
Tests de sécurité dynamiques (DAST).