- Cours pratique
- Informatique
Formation Kubernetes Avancé : Administration, Sécurité et Supervision
Approfondir la gestion, la sécurité et la supervision d’un cluster Kubernetes en production
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Kubernetes Administration Avancee
Qu’est-ce que Kubernetes Avancé ?
Kubernetes est aujourd’hui la pierre angulaire des architectures cloud-native. Au-delà des bases d’installation et de déploiement, l’administration avancée d’un cluster nécessite de comprendre ses mécanismes internes : plan de contrôle, API, scheduling, sécurité, stockage et supervision.
Pourquoi suivre une formation Kubernetes Avancé ?
Cette formation s’adresse aux professionnels souhaitant maîtriser l’administration approfondie de Kubernetes. Elle aborde la configuration haute disponibilité, la personnalisation via CRD et Operators, la sécurisation du réseau, la supervision et la gestion du stockage persistant. Alternant théorie, ateliers guidés et études de cas, elle permet une mise en pratique immédiate en environnement de production.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Kubernetes Administration Avancée, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Installer, configurer et maintenir un cluster Kubernetes en haute disponibilité
- Gérer les ressources avancées : API, CRD, Controllers et Operators
- Sécuriser les communications, les Pods et les accès avec NetworkPolicies et RBAC
- Optimiser la planification, le routage et l’autoscaling des Pods et Services
- Gérer le stockage, les volumes persistants et la supervision avec des outils dédiés
Objectifs opérationnels
Savoir administrer, sécuriser et superviser un cluster Kubernetes avancé en production.
Programme
Contenu du cours, module par module
7 modules
- Architecture interne et composants du plan de contrôle
- Installation haute disponibilité avec kubeadm et etcd
- Gestion du cycle de vie du cluster : mises à jour, sauvegardes, restauration
- Maintenance, diagnostics et dépannage avancés
- Bonnes pratiques de configuration et d'isolation des nœuds
Travaux pratiques
Description :Les participants installent un cluster multi-nœuds avec plusieurs plans de contrôle à l'aide de kubeadm. Ils sauvegardent la base etcd, puis simulent la panne d'un nœud du plan de contrôle. Ils vérifient que le cluster reste opérationnel et restaurent la situation initiale. Comment vérifier la résilience du cluster après une panne simulée ? Le cluster de nouveau complet et fonctionnel valide l'exercice.
- Fonctionnement du réseau CNI (Container Network Interface)
- Gestion du DNS interne et résolution des services
- Routage inter-pods et exposition des services
- Configuration et utilisation des NetworkPolicies
Travaux pratiques
Description :Les participants analysent le cheminement d'une requête entre deux pods situés sur des nœuds différents. Ils vérifient la résolution DNS des services depuis plusieurs namespaces. Ils définissent ensuite une NetworkPolicy qui limite les flux entre namespaces. Quels flux doivent rester ouverts pour que l'application continue de fonctionner ? Les tests de connectivité conformes à la politique définie valident l'exercice.
- Authentification et autorisation : RBAC et ServiceAccounts
- Admission Controllers
- Sécurité des pods : SecurityContext et Pod Security Admission
- Gestion des Secrets et des certificats TLS
Travaux pratiques
Description :Les participants créent des rôles et des ServiceAccounts aux droits limités pour une équipe applicative. Ils testent les actions autorisées et refusées avec chacun d'eux. Ils appliquent ensuite un niveau Pod Security Admission sur un namespace et tentent d'y déployer un pod privilégié. Comment Kubernetes applique-t-il les contrôles RBAC à chaque requête ? Le rejet des actions et des pods non conformes valide l'exercice.
- Gestion de l'allocation des ressources par pod : requests et limits
- Attribution automatique de ressources par espace de noms (LimitRanges)
- Gestion des quotas de ressources (ResourceQuotas)
- Étendre l'API Kubernetes : CRD, Controllers et Operators
Travaux pratiques
Description :Les participants provoquent un dépassement mémoire pour observer un arrêt OOM, puis analysent la consommation CPU d'un pod limité. Ils créent un LimitRange qui attribue des valeurs par défaut aux pods d'un namespace. Ils appliquent ensuite un quota de ressources et tentent de le dépasser. Que se passe-t-il lorsqu'un déploiement excède le quota de son espace de noms ? Le refus du déploiement excédentaire valide l'exercice.
- Scheduling avancé et affinités des pods
- Taints, tolérances et évictions
- Auto-dimensionnement horizontal et vertical
- Optimisation du placement : affinités, débordement automatique de la charge vers le cloud
Travaux pratiques
Description :Les participants déploient un service web exposé par un Ingress. Ils configurent des règles d'affinité et des tolérances pour maîtriser le placement des pods. Ils mettent en place un auto-dimensionnement horizontal puis génèrent de la charge pour le déclencher. Quelle stratégie de placement adopter pour équilibrer la charge ? L'adaptation automatique du nombre de pods à la charge valide l'exercice.
- Rappel sur les volumes persistants (PV) et les demandes de volume (PVC)
- Provisionnement dynamique par classes de stockage
- Pilotes de stockage CSI
- Distribution du stockage en production
Travaux pratiques
Description :Les participants mettent en œuvre une classe de stockage pour provisionner automatiquement les volumes. Ils déploient une application avec état qui consomme ces volumes. Ils suppriment et recréent les pods, puis vérifient la conservation des données. Quelle classe de stockage choisir pour une base de données en production ? La persistance des données vérifiée valide l'exercice.
- Métriques de base avec metrics-server et kubectl top
- Supervision et alerting avec Prometheus et Grafana
- Collecte des métriques applicatives et tableaux de bord des workloads
- Centralisation des logs avec Fluent Bit, Loki ou Elastic Stack
Travaux pratiques
Description :Les participants déploient une pile Prometheus, Grafana et Loki sur le cluster. Ils collectent les métriques et les logs de l'application déployée les jours précédents et construisent un tableau de bord dédié. Ils définissent des règles d'alerte sur la consommation de ressources et le redémarrage des pods, puis provoquent un incident pour les déclencher. Quels indicateurs faut-il surveiller en priorité sur un workload en production ? Le diagnostic de l'incident à partir des métriques et des logs clôture la formation.
Travaux pratiques
60 % de pratique : déploiement de clusters HA, gestion du réseau et des ressources, configuration de la sécurité, du stockage et de la supervision des workloads. Chaque atelier se base sur des cas réels d'administration avancée.
Programme mis à jour le 13/02/2026
Public concerné
Administrateurs systèmes et ingénieurs DevOps, ainsi que les architectes cloud, souhaitant déployer, administrer et sécuriser des clusters Kubernetes en production.
Prérequis
Des connaissances de Linux ou une expérience du développement applicatif sont nécessaires pour suivre cette formation. Elles permettent de manipuler la ligne de commande et de comprendre le fonctionnement des applications déployées sur le cluster. Une première approche des conteneurs et de Kubernetes, par exemple via les formations KTOC ou DKDC, facilite la prise en main mais n'est pas exigée.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,5/5
2 avis
« Ce que j'ai le plus apprécié : "café et l'eau fraîche offerts." Ce que j'ai le moins apprécié : "c'était difficile de bien suivre les slides de la présentation dans une salle qui n'est pas assez sombre." »
FHCC - IN2P3
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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