Expert Pack GitLab

• Développeurs, DevOps, ingénieurs logiciels
• Intégrateurs, chefs de projet technique, architectes cloud

• Maîtrise de Git et notions de ligne de commande
• Bases en développement logiciel et en conteneurisation (Docker)

• Comprendre les concepts clés de l'intégration et du déploiement continus (CI/CD)
• Concevoir, écrire et maintenir des pipelines GitLab efficaces avec.gitlab-ci.yml
• Utiliser GitLab CI/CD pour automatiser les tests, les builds, les releases et les déploiements
• Intégrer Docker, gérer les artefacts, les environnements et les runners
• Exploiter les fonctionnalités avancées: AutoDevOps, Infrastructure as Code, monitoring

1. Introduction au DevOps et à GitLab CI/CD

Comprendre les principes du DevOps: collaboration, automatisation, itération continue

• CI/CD: définitions, objectifs, avantages
• Rôle des conteneurs (Docker) dans un workflow DevOps moderne
• Vue d’ensemble de GitLab: repository, gestion de projet, pipeline, registre, sécurité

2. Gestion de projet et collaboration dans GitLab

Organisation en groupes, sous-groupes et projets

• Gestion des utilisateurs, droits d’accès et permissions
• Suivi Agile: épics, issues, milestones, boards
• Tranching strategy, merge requests, règles d’approbation

3. Fondamentaux des Pipelines GitLab

Principes des pipelines CI/CD: jobs, stages, runners

• Comprendre l’interface graphique des pipelines (Pipeline UI)
• Débogage et gestion des logs

4. Écriture et optimisation du fichier.gitlab-ci.yml

Syntaxe de base: jobs, stages, scripts

• Variables, templates, include et extends
• Conditions (rules, only/except) et optimisation du déclenchement
• Réutilisation et mutualisation: templates et fichiers partagés
• Mise en œuvre avec des images Docker
• Stratégies de parallélisation et d’exécution conditionnelle

5. Intégrations et automatisations

Tests automatisés (unitaires, intégration) dans les pipelines

• Analyse statique du code (SAST, Lint, SonarQube, etc.)
• Gestion des artefacts: archivage, transfert entre stages
• Déploiement automatisé (environnements, releases, variables de production)
• Stratégies de rollback et gestion d’erreurs
• Configuration d'environnements dynamiques

6. GitLab CI/CD avancé

Configuration des runners GitLab: partagés vs spécifiques

• Sécurité CI/CD: secret variables, permissions de pipeline
• Mise en œuvre d’AutoDevOps: pipeline clé en main
• Gestion d’infrastructure via GitLab CI (IaC avec Terraform ou Ansible)
• Observabilité: monitoring des jobs, performance, logs

• Apports théoriques et pratiques alternés avec exemples concrets.
• Études de cas et retours d’expérience.
• QCM et mises en situation

Certificat de participation

Session en présentiel ou à distance