Durée : 5 jours - 35 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.
Connaissances de base des commandes Linux. Connaissances de base de la gestion de versions avec Git.
- 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).
Mise en place d’un bac a sable sur des VMs louees chez OVH.
Concept des containers avec docker
Prise en main de l’editeur PyCharm de Jetbrains pour la gestion des sources
Travaux pratiques :
Parcours de l’interface de gitlab et premier commit
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.
Travaux pratiques:
Mise en place d'un dépôt distant et simulation d'un travail collaboratif.
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.
Travaux pratiques :
Paramétrage des droits et création de merge requests.
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.
Etude de la documentation officielle relative à la syntaxe du fichier YAML manifeste.
La gestion des environnements de dev, test, UAT, Pre-prod, Prod
Ajouter d’outils de Q/A comme sonarQube, de tests de charge comme JMeter
Travaux pratiques :
Exemples simples de création et d'enchaînement de jobs.
Les types de runners (shared runner, specific runner et group runner).
Scalabilité des runners
l’amélioration des performances sur la taille des images docker, utilisation du cache, docker driver overlay2, le build context, docker proxy/mirror
Le Docker 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 GCP ( en option demande plus de ressource informatique de ma part)
Travaux pratiques :
Mise en place d’un specific runner. Exécution d’enchaînements de jobs sur différents runners.