IONOS CLOUD Developer

Certification destinée aux ingénieurs qui interagissent avec IONOS CLOUD de manière programmatique : Infrastructure as Code avec Terraform, intégration d'API et de SDK, flux de travail conteneurisés, pipelines CI/CD et opérations en production. Reconstitué autour des flux de travail DevOps, avec des contraintes spécifiques à IONOS CLOUD et des modèles de code tout au long du parcours.

Détails du cours

Comment utiliser ce cours

1. Terminez toutes les unités dans l'ordre - le contenu se construit progressivement à travers le scénario de l'application TaskBoard.
2. Effectuez le Code Lab de chaque unité - la programmation pratique est essentielle pour la certification des développeurs.
3. Gardez un terminal ouvert à côté du matériel du cours pour tester les commandes et les extraits de code.
4. Prêtez attention aux contraintes spécifiques à IONOS CLOUD mises en évidence dans chaque unité - celles-ci évitent les frustrations lors du débogage en production.
5. Utilisez les fiches de référence rapide de l'API comme mémentos pendant le développement.
6. Les sections « Pièges courants » contiennent des connaissances de débogage issues du monde réel, spécifiques à IONOS CLOUD.

Module 1 : Fondements de la programmation (12 %)

Compétences essentielles pour l'interaction programmatique avec IONOS CLOUD : authentification de l'API, modèle d'approvisionnement asynchrone, SDK, CLI et Infrastructure as Code avec Terraform. Le scénario TaskBoard est présenté.

Durée : ~42 min

Sujets abordés :

• API REST IONOS CLOUD, gestion des versions, types de contenu et scénario de construction TaskBoard
• Authentification avec jetons Bearer (Token Manager) et authentification de base, rotation des jetons et limitation des privilèges au minimum nécessaire
• Le modèle d'approvisionnement asynchrone : réponses 202, identifiants de demande et interrogation pour la complétion
• SDK IONOS CLOUD (Python, Go, Java, JavaScript) et la CLI ionosctl
• Limitation de débit avec retour exponentiel, pagination et gestion des erreurs
• Le fournisseur Terraform IONOS CLOUD : installation, authentification et verrouillage de la version
• Ressources Terraform de base, cycle de vie plan/apply/destroy, backends d'état, sources de données et importation de ressources
• Prise en compte des coûts et modèles d'environnements éphémères

Module 2 : Infrastructure as Code (26 %)

Provisionnement de piles d'infrastructure IONOS CLOUD complètes via Terraform et API : calcul avec mise à l'échelle automatique, réseau avec groupes de sécurité et équilibreurs de charge, niveaux de stockage, bases de données gérées et flux d'événements.

Durée : ~95 min

Sujets abordés :

• Automatisation des serveurs : Dedicated Core vs vCPU, amorçage cloud-init, allocation d'IP publique, images et instantanés
• VM Auto Scaling (uniquement horizontal ; la configuration des répliques s'applique aux nouvelles répliques) et Cubes (stockage NVMe directement attaché obligatoire, plus jusqu'à 23 volumes Block Storage HDD/SSD supplémentaires)
• Réseau en tant que code : LAN, NIC, passerelles NAT, VPN IPsec et Cloud DNS pour les topologies multi-niveaux
• Équilibrage de charge avec Managed ALB et NLB, et où les règles NSG s'appliquent (uniquement au niveau du NIC du serveur)
• Provisionnement du stockage : Block Storage, Object Storage compatible S3 et NFS, avec des contraintes de zone de disponibilité
• Provisionnement des bases de données et des services de flux gérés : PostgreSQL, MongoDB, MariaDB, In-Memory DB et Kafka
• Extraction des chaînes de connexion et des identifiants de l'état Terraform en tant que sorties sensibles

Module 3 : Flux de travail des conteneurs et CI/CD (22 %)

Création de pipelines d'images de conteneurs, déploiement sur Managed Kubernetes et automatisation du cycle complet de construction, de test et de déploiement avec CI/CD.

Durée : ~54 min

Sujets abordés :

• Provisionnement du Container Registry IONOS CLOUD et connexion Docker basée sur des jetons (sans RBAC, sans dépôts par équipe)
• Fichiers Docker multi-étapes et le modèle de pipeline de construction, de balisage et de poussée d'images
• Provisionnement de Managed Kubernetes via Terraform et récupération du kubeconfig
• Déploiements, Services, ConfigMaps, Secrets et le modèle d'équilibreur de charge d'ingress provisionné séparément
• Tirage d'images avec imagePullSecrets et débogage sur MKS avec kubectl
• Conception de pipelines CI/CD avec GitHub Actions et GitLab CI, plan Terraform sur PR et apply sur fusion
• Gestion des secrets dans les pipelines, stratégies de déploiement, retour arrière et modules Terraform réutilisables

Module 4 : Intégration des services applicatifs (22 %)

Intégration des services managés IONOS CLOUD dans le code applicatif : connexions aux bases de données et modèles de mise en cache, Object Storage compatible S3, producteurs et consommateurs Kafka, et API d'inférence AI Model Hub.

Durée : ~83 min

Sujets abordés :

• Connexion à PostgreSQL, MariaDB et MongoDB avec TLS obligatoire et regroupement de connexions au niveau applicatif
• Modèles de mise en cache In-Memory DB (Redis) en tant que solution native IONOS CLOUD pour la mise à l'échelle des lectures (aucun réplique de lecture de base de données)
• PITR via API et planification des sauvegardes et restaurations, car Backup Service ne sauvegarde pas les DBaaS managés
• Object Storage compatible S3 avec boto3, authentification par Access Key et Secret Key, et URL pré-signées
• Téléversements multipart, politiques de cycle de vie et pièges de compatibilité S3
• Producteurs et consommateurs Kafka, groupes de consommateurs, gestion des messages en échec, gestion des schémas et optimisation de la fiabilité
• Intégration de l'API d'inférence AI Model Hub, gestion des erreurs, prise en compte des coûts et mise en cache des résultats

Module 5 : Opérations de production (18 %)

Exploitation d'applications en production sur IONOS CLOUD : surveillance et débogage à l'aide des outils d'observabilité de la plateforme, automatisation de la sécurité pour les jetons et l'accès réseau, et GitOps pour les déploiements déclaratifs.

Durée : ~63 min

Sujets abordés :

• Métriques et alertes du Monitoring Service d'IONOS CLOUD, collecte et transfert du Logging Service
• Activity Logs et Flow Logs pour l'audit et le débogage au niveau du réseau
• Le flux de travail de débogage Kubernetes et la contrainte de transfert des journaux du plan de contrôle
• Automatisation du cycle de vie des jetons API avec Token Manager et automatisation IAM via API et Terraform
• Secrets Kubernetes issus des sorties Terraform, automatisation des NSG et SSH Key Manager
• Principes de GitOps, ArgoCD sur MKS, topologie des dépôts et promotion des environnements
• Nettoyage des environnements éphémères et réconciliation de l'infrastructure gérée par Terraform avec les applications gérées par GitOps

Objectifs d'apprentissage

À la fin de ce cours, vous serez en mesure de :

• Authentifier et interagir avec l'API IONOS CLOUD en utilisant le modèle d'approvisionnement asynchrone, les SDK et la CLI ionosctl.
• Approvisionner et gérer des piles d'infrastructure complètes (calcul, réseau, stockage, bases de données) à l'aide de Terraform avec le fournisseur IONOS CLOUD.
• Créer des pipelines d'images de conteneurs avec IONOS CLOUD Container Registry et les déployer sur Managed Kubernetes.
• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines CI/CD qui construisent, testent et déploient sur IONOS CLOUD.
• Intégrer les bases de données managées IONOS CLOUD, Object Storage, Kafka et AI Model Hub dans le code applicatif.
• Surveiller, déboguer et sécuriser les applications exécutées sur IONOS CLOUD à l'aide des outils d'observabilité de la plateforme et d'IAM.
• Appliquer correctement les contraintes et les modèles d'authentification spécifiques à IONOS CLOUD dans les flux de travail automatisés.

Prochaines étapes

Créer un projet de production

• Déployer une application web full-stack avec CI/CD sur IONOS CLOUD Managed Kubernetes.
• Créer un pipeline de traitement de données avec Kafka et des bases de données managées.
• Créer une bibliothèque de modules Terraform pour les modèles courants d'IONOS CLOUD de votre équipe.
• Configurer un flux de travail GitOps avec ArgoCD sur IONOS CLOUD Managed Kubernetes.
• Créer une fonctionnalité basée sur l'IA en utilisant l'API d'IONOS CLOUD AI Model Hub.

Progresser

• Certification IONOS CLOUD Expert pour la stratégie d'architecture et de conception.
• IONOS CLOUD Kubernetes Deep Dive pour l'orchestration avancée de conteneurs.
• IONOS CLOUD AI Specialty pour la création d'applications ML/IA sur IONOS CLOUD.

Rejoindre la communauté des développeurs

• Contribuer aux projets open source du fournisseur Terraform ou du SDK d'IONOS CLOUD.
• Partager vos modèles de déploiement et vos modules IaC.
• Participer aux rencontres et hackathons de développeurs d'IONOS CLOUD.

Ressources