Description du Projet

Ce projet consiste à développer un système d'analyse de données utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations pertinentes à partir de grands ensembles de données. L'objectif est de fournir des insights exploitables pour améliorer la prise de décision.

Technologies Utilisées

Python GitHub API GitHub Actions REST API Docker Kubernetes

Défis techniques et solutions

1. Intégration Jenkins/GitHub Actions

Défi :
Migrer des pipelines Jenkins complexes vers GitHub Actions tout en conservant les fonctionnalités critiques (gestion des secrets, runners personnalisés).

Solution :

• Utiliser GitHub Actions Importer pour une conversion semi-automatisée :

• Compléter manuellement les éléments non convertibles (plugins custom, étapes Shell complexes)

2. Orchestration SFTP sécurisée

Défi :
Configuration fiable de transferts SFTP via Docker avec authentification par clés SSH.

3. Déploiement Kubernetes multi-cloud

Défi :
Uniformisation des déploiements sur AWS/Azure avec gestion des configurations spécifiques.

Solution :

• Infrastructure as Code avec Terraform :

• Workflow GitHub Actions pour déploiement CI/CD :

4. Gestion des secrets et accès SSH

Défi :
Sécurisation des accès SSH dans les pipelines et conteneurs.

Bonnes pratiques :

• Chiffrement des clés via GitHub Secrets
• Rotation automatique des credentials
• Utilisation de Vault pour les secrets dynamiques

5. Portabilité des environnements

Défi :
Compatibilité cross-platform des scripts Bash/Python.

Solution :

• Conteneurisation stricte avec Docker
• Wrapper Python pour l'abstraction shell :

Architecture de référence

Points clés :

• Isolation des responsabilités entre outils
• Pipeline hybride Jenkins/GitHub Actions
• Layer d'abstraction Python pour les opérations cross-platform