Depuis le lancement de Docker en 2013, les conteneurs logiciels sont de plus en plus populaires. Il s’agit de » runtimes » indépendants permettant de lancer des logiciels ou des composants de logiciels de manière isolée. Toutefois, les applications conteneurisées distribuées sont difficiles à coordonner.
Il existe heureusement des plateformes d’orchestration de conteneurs, comme Kubernetes. En permettant de gérer les applications conteneurisées plus facilement, de gérer plusieurs conteneurs simultanément, ces solutions se révèlent incontournables.
Qu'est-ce que l'orchestration de conteneurs ?
Les conteneurs sont similaires aux Machines Virtuelles, puisqu’ils permettent de séparer les logiciels du système d’exploitation d’un ordinateur. Toutefois, ils offrent une flexibilité accrue et leur utilisation est moins complexe.
Les conteneurs ont rapidement gagné en popularité, et ont changé les habitudes de développement, de déploiement et de maintenance de logiciel. Au sein d’une architecture conteneurisée, les différents services constituant une application sont séparés entre différents conteneurs et déployés sur un cluster de machines physiques ou virtuelles.
L’essor des conteneurs a entraîné celui de l’orchestration de conteneurs : des outils permettant d’automatiser le déploiement, la gestion, le scaling, le networking et la disponibilité des applications basées sur les conteneurs.
Qu'est-ce que Kubernetes ?
Parmi les outils d’orchestration de conteneurs les plus populaires, on compte Kubernetes. Ce projet Open Source permet de déployer et de gérer des applications multi-container.
La plupart du temps, Kubernetes est utilisé conjointement avec la plateforme de conteneurisation Docker. Toutefois, ce logiciel peut fonctionner avec n’importe quel système de conteneur conforme avec les standards de l’OCI (Open Container Initiative) pour les formats d’image de conteneurs et les runtimes.
De par son caractère Open Source, Kubernetes peut être utilisé librement par quiconque souhaite exécuter des conteneurs. Et ce logiciel est disponible sur site ou sur le Cloud.
À l’origine, Kubernetes était un projet lancé par Google en interne. Son ancêtre est l’outil de gestion de conteneurs Google Borg. En 2014, Google a décidé de passer Kubernetes en open source. Pour cause, le géant américain est convaincu que l’essor des conteneurs et microservices peut attirer de nouveaux clients vers son Cloud.
Aujourd’hui, Kubernetes est maintenu par la Cloud Native Computing Foundation de la Linux Foundation. Il s’agit de l’un des principaux outils de développement à l’ère du Cloud Computing.
Quels sont les avantages de Kubernetes ?
La popularité croissante de Kubernetes est liée à ses nombreux avantages. Cet outil permet de maintenir le bon fonctionnement d’une application, et d’optimiser la répartition des ressources hardware et d’offrir une flexibilité maximale.
Les développeurs peuvent travailler plus efficacement, en accédant rapidement aux ressources dont ils ont besoin. De plus, cet outil offre une meilleure utilisation des ressources que les Machines Virtuelles, puisque les conteneurs sont très légers et nécessitent moins de mémoire et de puissance de calcul.
Autre avantage : les applications Kubernetes peuvent être exécutées sur un Cloud hybride ou au sein d’environnements multi-cloud. Ceci permet de profiter des avantages offerts par les différents Cloud. Il est compatible avec Google Cloud, Amazon Web Services ou encore Microsoft Azure et peut même fonctionner sur site.
Les fournisseurs de Cloud se chargent d’ailleurs de gérer Kubernetes à la place des utilisateurs. Les services tels que Amazon EKS, Google Cloud Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service, Red Hat OpenShift, IBM Cloud Kubernetes Service permettent de profiter des avantages de Kubernetes en toute simplicité.
Kubernetes et DevOps
Les équipes DevOps utilisent une approche méthodologique permettant de délivrer de nouvelles applications et fonctionnalités rapidement et efficacement. Pour atteindre leurs objectifs, elles s’appuient généralement sur des architectures de microservices.
Or, les conteneurs s’alignent particulièrement bien avec la nature distribuée des architectures de microservices. Ils conviennent idéalement au développement agile, permettant de réduire les cycles de relaxe de logiciels de plusieurs mois à quelques jours.
Les conteneurs incluent tout le nécessaire pour exécuter une application, et sont abstraits de l’infrastructure sous-jacente. Les équipes DevOps peuvent les utiliser pour construire, tester et exécuter de nouvelles applications ou fonctionnalité sans impacter les autres aspects de l’environnement d’une application.
Pour les opérations, Kubernetes et les conteneurs simplifient le cycle de déploiement en éliminant les dépendances du stack de technologie comme les systèmes d’exploitation et middlewares. Cette indépendance de l’infrastructure facilite la gestion et automatise les déploiements, le scaling et l’allocation de ressources.
La flexibilité de Kubernetes simplifie aussi le scaling des applications, et rend les pipelines de développement plus résilients. Ceci permet aux équipes DevOps de profiter des avantages de la conteneurisation, sans être freinées par les défis de gestion.
Kubernetes et Data Engineering
Dans le domaine de la Data, les conteneurs sont aussi devenus un standard pour passer les projets en production. Cette technologie permet de reproduire les pipelines de données et les modèles de Machine Learning, et de les exécuter n’importe où de la même façon.
Ainsi, Kubernetes permet de relever les défis liés à la gestion des conteneurs. Il simplifie aussi la collaboration entre les Data Engineers et les équipes DevOps pour le déploiement et la surveillance des Data Pipelines. De même, les conteneurs facilitent le partage de code et la collaboration entre les Data Engineers, les Data Scientists et les analystes de données.
En cas d’erreur d’un Data Pipeline sur un cluster Kubernetes lié à un manque de mémoire, Kubernetes permet de résoudre le problème très facilement. Autre avantage de la conteneurisation : toutes les modifications apportées au code sont documentées, et il est toujours possible de revenir à une version précédente en cas de problème.
À mesure que le volume de données augmente, Kubernetes permet d’étendre les workloads à de multiples noeuds. Il est très facile d’installer Dask ou Spark sur un cluster de calcul et de distribuer le traitement de données entre de multiples noeuds. La plupart des fournisseurs Cloud proposent des services d’autoscaling.
Les workloads conteneurisés simplifient aussi la transition entre l’environnement de développement et la production. Par ailleurs, les itérations peuvent être effectuées plus rapidement afin d’améliorer les produits Data progressivement.
Pourquoi suivre une formation Kubernetes ?
Au fil des dernières années, grâce à l’essor des conteneurs dans le domaine du développement logiciel, Kubernetes a été adopté massivement en entreprise. Selon le sondage annuel de la Cloud Native Computing Foundation mené en 2020, 92% des entreprises utilisent des conteneurs et 83% utilisent Kubernetes comme outil d’orchestration.
Pour cette raison, suivre une formation Kubernetes est un choix très pertinent pour votre carrière. Le Cloud est de plus en plus adopté, et Kubernetes y joue un rôle majeur.
Apprendre à manier Kubernetes peut vous permettre d’obtenir un premier emploi dans le domaine de la technologie, d’accéder à un nouveau poste ou de vous reconvertir. Même si une certification Kubernetes seule ne permet pas de décrocher un job, elle est indispensable pour de nombreux postes.
Outre la programmation et le développement de logiciel, Kubernetes est aussi essentiel pour les ingénieurs DevOps et les Data Engineers. Aux États-Unis, 95% des professionnels DevOps ont gagné plus de 75 000 dollars en 2020. En Europe, 71% d’entre eux ont gagné plus de 50 000 dollars en 2020.
Qu'est-ce qu'une certification Kubernetes ?
Depuis 2017, la Cloud Native Computing Foundation et la Linux Foundation proposent trois certifications principales pour Kubernetes. Une quatrième certification de niveau associé destinée aux débutants est également en développement.
La certification CKAD de développeur d’applications démontre qu’un ingénieur est capable de concevoir, de créer, de configurer et d’exposer des applications » cloud-native » pour Kubernetes.
La certification CKA d’administrateur Kubernetes indique que son détenteur est capable d’installer, de configurer ou de gérer des clusters Kubernetes. La certification CKS de spécialiste de sécurité Kubernetes démontre les compétences requises pour sécuriser les applications conteneurisées et les plateformes Kubernetes.
Les examens à passer pour obtenir ces certifications sont difficiles, et requièrent une bonne préparation. Sachez que le taux de réussie oscille entre 30% et 40%.
L’épreuve se déroule en ligne. Les candidats doivent effectuer une liste de tâches d’administration Kubernetes dans un délai de deux heures en utilisant une ligne de commande. Le coût de l’examen seul est de 375 dollars.
Comment suivre une formation Kubernetes ?
Pour apprendre à maîtriser Kubernetes, vous pouvez choisir DataScientest. Notre formation Data Engineer couvre Kubernetes au sein du module Automatisation et Déploiement, aux côtés de Docker, Apache Airflow, et des différentes APIs.
Les autres modules de cette formation abordent la programmation en Python, les bases de données, la Data Science, le Big Data et le CI/CD. À l’issue du parcours, vous aurez toutes les compétences requises pour devenir Data Engineer.
Vous serez capable de comprendre les besoins d’une organisation en architecture de stockage et de calcul, de construire des pipelines d’acquisition et de traitement automatique des données, de déployer et d’adapter des modèles de Machine Learning sur des serveurs de production, et de définir une stratégie Data globale.
Cette formation est accessible avec un bac+3 en mathématiques ou un bac+5 en sciences. Elle s’effectue entièrement à distance. Notre approche Blended Learning concilie le coaching individuel sur notre plateforme en ligne, et les Masterclass collectives.
Vous pouvez suivre le cursus en Formation Continue, ou en mode bootcamp intensif. À l’issue du parcours, vous recevrez un certificat délivré par MINES ParisTech / PSL Executive Education dans le cadre de notre partenariat. Reconnues par l’état et par l’industrie, nos formations ont permis à 80% des alumnis de trouver un emploi immédiatement.
Pour aller plus loin, DataScientest propose aussi des cursus expert. Si vous êtes déjà Data Scientist, vous pouvez suivre la formation continue Machine Learning Engineer d’une durée de quatre mois pour apprendre à mettre en production les modèles de Machine Learning. Le module » Collaborer » couvre Kubernetes, Docker et Flask.
De même, la formation d’approfondissement en Engineering permet aux Data Scientists d’acquérir des notions avancées en programmation en Python, d’être indépendant dans le déploiement et la mise en production des modèles, et de devenir expert en automatisation des tâches.
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