Wahbi Dhafer

• - Conception et construction de pipelines CI/CD utilisant GitLab CI pour automatiser l'ensemble du cycle de vie applicatif : build, test, publish et deploy.

• - Création et configuration de GitLab Runners avec Docker pour les exécuter de manière isolée, avec préparation des runners contenant tous les prérequis applicatifs nécessaires (Java, .NET, Angular, Node.js…).

• - Configuration avancée des Runners GitLab, respectant les contraintes d'environnement et de sécurité, avec gestion centralisée des registres, caches, et accès réseau.

• - Intégration d'Ansible Automation Platform (AAP) dans les pipelines CI/CD, avec déclenchement conditionnel des workflows AAP selon le stage (environnement DEV, REC, PROD…).

• - Développement d'un catalogue de rôles Ansible mutualisables entre projets, servant de référence groupe pour les déploiements applicatifs automatisés.

• - Mise en œuvre d'une gestion sécurisée des secrets avec Vault, avec injection dynamique dans les pipelines CI/CD selon les besoins du contexte (environnement, utilisateur, tâche).

• - Développement de scripts de migration GitLab, incluant l'utilisation de SHA-256 pour le traçage sécurisé, ainsi que des scripts pour le dépôt automatisé des dépendances (librairies Java, .NET, Angular, etc.).

• - Fourniture d'un support technique de proximité aux équipes de production sur les outils GitLab, Ansible et Vault, contribuant à la montée en compétence collective.

• - Promotion de la culture DevOps et Cloud, en sensibilisant les développeurs aux bonnes pratiques d'intégration, de monitoring, de sécurité et d'automatisation.

• - Environnement technique

Remédiations automatiques avec Ansible : Développement de solutions automatisées pour traiter efficacement les alertes système, réduisant significativement les temps de réponse aux incidents et optimisant la résolution proactive des problèmes.

Playbooks Ansible avec Molecule : Conception et validation de playbooks intégrant des tests automatisés via Molecule, garantissant la qualité et la fiabilité des déploiements en production.

Gestion d'inventaire en Python : Restructuration complète de l'inventaire infrastructure avec Python, optimisant l'organisation des ressources et améliorant l'efficience opérationnelle.

Déploiement Dynatrace : Pilotage de l'implémentation et configuration de Dynatrace pour une supervision proactive, améliorant la surveillance des performances applicatives et garantissant la haute disponibilité des services.

Sécurisation avec CyberArk : Mise en place de coffres-forts CyberArk pour la gestion sécurisée des credentials et informations sensibles, renforçant considérablement la posture de sécurité.

Migration Tower vers AAP : Conduite de la migration d'Ansible Tower vers Ansible Automation Platform, modernisant l'infrastructure d'automatisation et améliorant les capacités de gestion des configurations.

Configuration AAP : Création et optimisation des ressources sur l'Ansible Automation Platform, structurant les workflows d'automatisation et rationalisant les processus de déploiement.

AAP sur Kubernetes : Déploiement de l'Ansible Automation Platform sur clusters Kubernetes, assurant scalabilité et intégration harmonieuse avec l'écosystème conteneurisé existant.

CI/CD avec GitLab : Développement de pipelines GitLab CI pour le Continuous Deployment, automatisant les cycles de livraison et garantissant l'intégration et le déploiement continus des applications.

Environnement Technique : Ansible Tower, Ansible Automation Platform (AAP), Kubernetes, OpenShift, Ansible, Molecule, Python, Dynatrace, CyberArk, GitLab CI/CD

• - Mise en place de la gouvernance FinOps : Définition du cadre méthodologique et des KPIs, en cohérence avec la stratégie Cloud TCO du groupe LVMH, pour piloter la consommation multicloud (GCP, Azure, Alibaba, AWS).

• - Optimisation des coûts GCP avec le modèle de costing LVMH : Application des remises groupe (jusqu'à 76 % via CUDs et réductions supplémentaires) et utilisation d'outils comme le GCP Cost Calculator pour estimer, simuler et optimiser la dépense.

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• - Mise en œuvre des bonnes pratiques d'optimisation : Droitsizing des VM, suppression des ressources orphelines, automatisation de l'arrêt des environnements DEV/TEST, utilisation de VM préemptibles et adoption des CUD/Flex CUD.

• - Amélioration de la visibilité et du reporting : Intégration des coûts en quasi temps réel dans BigQuery, mise en place de tableaux de bord Power BI connectés aux comptes Cloud, et implémentation de la stratégie de labellisation (tags) pour un suivi par centre de coûts et environnement.

• - Formation et sensibilisation des équipes : Présentation de l'initiative FinOps aux équipes techniques, accompagnement dans l'adoption des outils et méthodologies, et mise en place d'alertes de coûts basées sur des seuils définis.

• - Résultats : Identification de leviers de réduction de coûts représentant jusqu'à 20 % d'économies potentielles sur certaines régions Cloud, avec des gains mesurables dès les premières semaines.

• - Environnement technique : GCP, Azure, Alibaba Cloud, AWS, BigQuery, Power BI, GCP Cost Calculator, CUD/Flex CUD, VM préemptibles, CoreStack (POC), outils internes LVMH.