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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 2 · Cloud

Le Cloud et ses contraintes

Le cours affirme que Cloud et DevOps sont difficilement dissociables : le DevOps demande de la souplesse (notamment pour expérimenter), le Cloud la fournit, mais ajoute ses propres contraintes. Exemple de déploiement continu : nouvelle branche, CI de la branche, déploiement de la branche, revue de code, intégration, CI de la branche intégrée, déploiement, tests fonctionnels. La question du cours : « Comment ? »

Définition citée (Ramnath Chellappa, Université du Texas, 1997) : un paradigme où les limites du calcul sont déterminées par la rationalité économique plutôt que par les seules limites techniques. Interprétation du cours : avant, « si c'est faisable techniquement, c'est viable » ; après, « les ressources techniques étant illimitées, est-il viable d'en mobiliser la quantité X pour la tâche T ? »

Caractéristiques principalesCaractéristiques secondaires
Multi-tenant : plateformes partagées entre de nombreux utilisateursÉlasticité : passage à l'échelle immédiat
À la demande : chaque composant instancié automatiquement à tout instantFacturation à l'usage : seules les ressources consommées sont facturées
Fiable : infrastructure redondée / distribuée, tolérante aux pannesLocalité des données non garantie

Vérifie que tu as compris

Que veut dire « multi-tenant » ?

On-premise, IaaS, PaaS, SaaS

Dans la « pyramide » des modèles, on empile 9 couches : Applications, Data, Runtime, Middleware, OS, Virtualization, Servers, Storage, Networking. Plus on monte de « as a Service », plus le fournisseur en gère.

ModèleTu gères (d'après le schéma du cours)
On-premisetoutes les couches
IaaSde OS aux applications (le fournisseur gère virtualisation, serveurs, stockage, réseau)
PaaSapplications et data
SaaSrien : tout est géré par le fournisseur

Contraintes spécifiques : dès qu'on pense l'application en mode distribué, des évidences deviennent des défis : stockage local ? fichiers de configuration ? accès concurrentiel aux données ? logging ? Ces questions mènent aux « 12 facteurs ».

Vérifie que tu as compris

Dans un modèle PaaS, que gère encore le client ?