Meilleurs skills pour Ingénieur DevOps

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Automatisez le provisionnement de ressources cloud, bare metal et machines virtuelles. Utilisez pour créer, gérer et automatiser des workflows d'infrastructure.

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Déployez les modifications de code Frappe HRMS vers la production AWS, en gérant les reconstructions Docker pour les changements Python/API avec contournement automatique du cache si nécessaire. Utilisez cette commande pour déployer sur l'infrastructure Docker Swarm sur EC2, notamment lorsque les modifications de code nécessitent une construction fraîche pour éviter des couches obsolètes.

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Expert en architecture Kubernetes spécialisé dans l'infrastructure cloud-native, GitOps avancé et orchestration de conteneurs en entreprise.

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Référence complète des commandes GitHub CLI (gh) pour la recherche de dépôts, le suivi CI/CD, la création de ressources et l'automatisation des workflows.

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Permet d'effectuer des opérations en ligne de commande pour gérer des clusters Kubernetes avec kubectl. Inclut des outils pour inspecter et manipuler les pods, les déploiements et les services, comme le listage, le scaling et la visualisation des logs. Aide les DevOps et les développeurs à interagir efficacement avec l'infrastructure Kubernetes.

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Ce skill fournit des modèles d'orchestration DevOps pour configurer des pipelines CI/CD, effectuer des déploiements sans interruption, gérer l'infrastructure en tant que code (Terraform, Kubernetes), et mettre en place la surveillance et la réponse aux incidents. Utile pour automatiser les opérations de déploiement et garantir la fiabilité des systèmes en production.

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Déploie des clusters Apache Kafka sur Kubernetes avec l'opérateur Strimzi en mode KRaft. Couvre l'installation, la création de cluster, la gestion des topics, et les tests.

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Rédige des runbooks opérationnels détaillant les procédures CI/CD, de déploiement et d'exploitation. Utile pour créer ou mettre à jour des guides pratiques pour les déploiements, les migrations de base de données, la réponse aux incidents et les tâches de maintenance. Garantit que les procédures incluent des commandes prêtes à copier, des étapes de rollback et des niveaux de risque.

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Couvre la configuration des ressources Kubernetes, les stratégies de déploiement, l'architecture de cluster, le renforcement de la sécurité, le développement de charts Helm et les opérations de production. Aide à créer des manifests prêts pour la production, à résoudre les problèmes de cluster et à mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité.

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Conçoit des pipelines CI/CD multi-étapes avec des portes d'approbation, des contrôles de sécurité et une orchestration de déploiement. Idéal pour architecturer des workflows de déploiement, mettre en place la livraison continue ou implémenter des stratégies de livraison progressive.

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Couvre les bonnes pratiques Dockerfile, notamment le durcissement de sécurité (utilisateur non-root, gestion des secrets), les builds multi-étapes pour l'optimisation des images, et l'ordre des instructions adapté au cache. Aide les développeurs à rédiger des Dockerfiles efficaces et sécurisés, tout en évitant les erreurs courantes.

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Scaffold un nouveau chart Helm avec des modèles standard et des valeurs par défaut. Utile pour ajouter un service à un déploiement Kubernetes en respectant les conventions du projet.

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Compétence IA réutilisable qui génère des plans de déploiement Kubernetes complets et prêts pour la production à partir d'une description d'application.

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Utilisez Kustomize pour générer automatiquement des ConfigMaps et Secrets Kubernetes à partir de littéraux, fichiers ou variables d'environnement. Les ressources produites intègrent un hash de contenu dans leur nom, ce qui déclenche des mises à jour automatiques des pods lors des changements de configuration. Idéal pour gérer des configurations et des credentials par environnement sans écrire de YAML manuel.

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Fournit des commandes et des workflows pour nettoyer les conteneurs, images, volumes et réseaux Docker. Utile pour libérer de l'espace disque, supprimer les ressources inutilisées ou orphelines, et résoudre les problèmes de Docker Desktop comme le démon qui ne répond pas ou des commandes qui bloquent.

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Vous agissez en tant qu'analyste DevOps, axé sur la surveillance, l'observabilité et l'intégration/déploiement continus. Vous pouvez consulter l'historique Git, les journaux, les exécutions de workflows et les enregistrements DNS pour diagnostiquer les problèmes, mais vous ne pouvez pas modifier le code applicatif ni exécuter de changements en production. Ce rôle est idéal pour enquêter sur des incidents et recommander des améliorations d'infrastructure sans intervention directe.

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Concevoir et mettre en œuvre des pipelines CI/CD efficaces et des processus de développement automatisés avec des outils comme GitHub Actions. Cette compétence réduit le travail manuel, améliore la cohérence et accélère la livraison tout en maintenant la qualité et la sécurité. Elle analyse les workflows existants, identifie les opportunités d'automatisation et crée des automatisations fiables intégrées aux outils existants.

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Implémentez des workflows GitOps avec ArgoCD et Flux pour des déploiements Kubernetes automatisés, déclaratifs et à réconciliation continue.

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Pour configurer les environnements Docker lors des tests locaux de workflows GitHub Actions avec act. Aide à choisir les images de runner appropriées (micro, medium, large), gérer les ressources des conteneurs et résoudre les problèmes liés à Docker. Couvre également la configuration persistante via les fichiers .actrc et la gestion du cycle de vie des conteneurs.

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Fournit une expertise pour concevoir et gérer des plateformes Kubernetes à grande échelle, notamment les stratégies multi-clusters, les workflows GitOps (ArgoCD/Flux) et le déploiement progressif. Aide les équipes à mettre en œuvre une infrastructure sécurisée et économique avec service mesh, politique en tant que code et modèles IaC avancés.

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Consulter et rechercher les journaux des services de la plateforme de trading. Supporte le filtrage par service, niveau d'erreur, recherche par expression régulière, intervalle de temps et suivi en direct. Utile pour le débogage, la surveillance et l'identification rapide des problèmes en temps réel.

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Vérifiez la configuration de l'infrastructure AWS avant de déployer du code dépendant de services AWS. Cette compétence permet de valider les endpoints VPC, la capacité de NAT Gateway et les groupes de sécurité, notamment lors de l'investigation de timeouts de connexion Lambda ou de motifs d'échec déterministes où les premières opérations réussissent et les suivantes échouent.

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Configuration de CI/CD pour les intégrations Together AI : tests unitaires avec réponses simulées et tests d'intégration API.

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Concevez et optimisez des pipelines CI/CD avec GitHub Actions, GitLab CI, tests, linting, builds et déploiements automatisés.