Continuous Profiling
Formation : Continuous Profiling – Optimisation des Performances en Temps Réel
Objectifs Généraux de la Formation :
Cette formation vise à fournir aux participants une compréhension approfondie des concepts de Continuous Profiling (profilage continu) et à leur apprendre à intégrer cette méthode dans un environnement de production pour surveiller, diagnostiquer et optimiser les performances des applications. À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts de base et les avantages du profilage continu.
Mettre en œuvre des solutions de profilage dans des environnements cloud et on-premises.
Analyser et interpréter les profils de performance pour identifier les goulots d’étranglement.
Intégrer le profilage continu dans un pipeline DevOps.
Optimiser les ressources utilisées par les applications et réduire les coûts d'infrastructure.
Utiliser des cas d’usage réels d'entreprises ayant mis en place des solutions de Continuous Profiling.
Prérequis :
Connaissances de base en informatique : Compréhension des systèmes d’exploitation (Linux, Windows), des réseaux et des systèmes distribués.
Expérience en développement logiciel : Une bonne maîtrise de langages de programmation tels que Java, Python, Go, Node.js ou C++ est souhaitable.
Connaissance des outils de monitoring : Expérience avec des outils de surveillance de performance (Prometheus, Grafana, etc.).
Notions en optimisation des performances : Des bases en optimisation d’applications, gestion de la mémoire et CPU sont un plus.
Public Cible :
Ingénieurs DevOps cherchant à améliorer la performance des applications à grande échelle.
Développeurs logiciels souhaitant optimiser leur code pour réduire la consommation de ressources.
Administrateurs systèmes et ingénieurs Cloud responsables de l'infrastructure, des performances et des coûts d’exploitation.
Responsables IT et chefs de projet cherchant à optimiser la gestion des ressources dans un environnement de production.
Consultants en performance qui assistent les entreprises dans l'optimisation des systèmes logiciels et l'utilisation des ressources.
Durée :
Durée totale de la formation : 35 heures (5 jours)
Chaque module est conçu pour durer entre 4 à 6 heures, réparties entre cours théoriques, laboratoires pratiques et études de cas.
Plan de Formation :
Module 1 : Introduction au Continuous Profiling
Objectifs : Comprendre les principes fondamentaux du profilage continu et les outils associés.
Contenu théorique :
Qu’est-ce que le Continuous Profiling ?
Avantages du profilage continu par rapport au profilage classique (profiling à la demande).
Concepts clés : consommation CPU, mémoire, latence, contention de ressources, etc.
Outils de Continuous Profiling : Connaissance de base des outils (eBPF, Parca, Pyroscope, Google Cloud Profiler, etc.).
Lab : Installation et configuration de Parca ou Pyroscope pour un projet en local.
Cas d’usage : Analyse des profils de performances dans une entreprise de services cloud, visant à réduire la consommation de CPU.
Module 2 : Mise en Place d’un Environnement de Continuous Profiling
Objectifs : Savoir installer et configurer un environnement de Continuous Profiling dans un environnement de production.
Contenu théorique :
Préparation de l'environnement pour le profilage (serveurs, cloud, conteneurs).
Installation des agents de profilage sur différents types d'infrastructures (serveurs physiques, VM, Kubernetes).
Collecte des métriques et intégration avec des outils de visualisation (Prometheus, Grafana).
Meilleures pratiques pour configurer le profilage avec un impact minimal sur les performances.
Lab : Déploiement d'un agent de profilage dans un environnement Kubernetes avec un cluster Prometheus.
Cas d’usage : Mise en place d’un système de profilage continu dans une grande entreprise de e-commerce pour surveiller l'utilisation des ressources sur les serveurs web.
Module 3 : Analyse des Profils de Performance
Objectifs : Maîtriser l'analyse des profils de performance pour identifier les problèmes liés à l'utilisation des ressources.
Contenu théorique :
Interprétation des profils de CPU, mémoire, latence et I/O.
Identification des "hot spots" dans le code (méthodes consommatrices).
Analyse des fuites de mémoire, contention des threads, et problèmes de performance.
Utilisation des outils de visualisation de profils (Flame Graphs, Call Trees, etc.).
Lab : Analyse des profils CPU d'une application Java avec Flame Graph et identification des points d'amélioration.
Cas d’usage : Optimisation des performances d’une application bancaire critique en analysant les profils de latence et de consommation mémoire.
Module 4 : Optimisation des Applications Basée sur les Profils
Objectifs : Apprendre à optimiser le code et les architectures systèmes en fonction des profils de performance.
Contenu théorique :
Bonnes pratiques de développement pour l'optimisation des ressources.
Optimisation de la gestion de la mémoire, des accès disque et des opérations réseau.
Tuning des applications pour améliorer l'efficacité CPU et réduire les coûts.
Optimisation des conteneurs et des microservices dans des environnements Docker/Kubernetes.
Lab : Optimisation du code Python d'une application de traitement de données en fonction des profils obtenus.
Cas d’usage : Réduction des coûts d'infrastructure dans une entreprise SaaS grâce à l’optimisation des applications à forte consommation de ressources.
Module 5 : Continuous Profiling dans un Pipeline DevOps
Objectifs : Intégrer le Continuous Profiling dans un pipeline DevOps pour une surveillance continue et une optimisation automatique.
Contenu théorique :
Intégration du Continuous Profiling avec des outils CI/CD (Jenkins, GitLab CI, etc.).
Automatisation des tests de performance dans les phases de développement et de déploiement.
Utilisation de profils pour définir des seuils de performance et automatiser les alertes.
Feedback en temps réel sur les changements de performance après chaque déploiement.
Lab : Intégration d’un outil de Continuous Profiling dans un pipeline CI/CD Jenkins pour surveiller les changements de performance après chaque build.
Cas d’usage : Mise en place d’un pipeline DevOps complet dans une entreprise technologique pour surveiller l'impact des déploiements sur les performances d’une application.
Module 6 : Continuous Profiling et Optimisation des Coûts dans le Cloud
Objectifs : Optimiser les coûts d'infrastructure dans des environnements cloud à l'aide de profils continus.
Contenu théorique :
Profilage continu dans des environnements cloud (AWS, Azure, GCP).
Identification des ressources sur-utilisées et sous-utilisées.
Optimisation des ressources cloud : scalabilité et élasticité.
Réduction des coûts d’exploitation grâce à l’optimisation des workloads.
Lab : Profilage d’une application déployée sur AWS et optimisation des coûts en ajustant les ressources EC2 et Lambda.
Cas d’usage : Réduction des coûts de cloud computing dans une entreprise de services en ligne grâce à la mise en place d'une stratégie de profilage continu et de scaling automatique.
Module 7 : Sécurisation et Conformité dans le Profilage Continu
Objectifs : Assurer la sécurité des données et respecter les réglementations lors de l'implémentation de solutions de profilage continu.
Contenu théorique :
Problématiques de sécurité dans le Continuous Profiling (accès aux données, protection des profils).
Conformité aux réglementations (GDPR, PCI-DSS, etc.).
Sécurisation des agents de profilage et des données collectées.
Lab : Mise en place de politiques de sécurité et de conformité pour les données de profilage dans un environnement cloud.
Cas d’usage : Profilage continu d’une application dans une banque tout en assurant la conformité avec les normes de sécurité et de confidentialité (ex. GDPR).
Module 8 : Études de Cas Complets et Stratégie Globale de Continuous Profiling
Objectifs : Consolider les compétences acquises et développer une stratégie complète de profilage continu pour une entreprise.
Contenu théorique :
Élaboration d'une stratégie de profilage continu à l'échelle de l'entreprise.
Priorisation des efforts d’optimisation en fonction des profils.
Définition des KPIs métiers et techniques pour le suivi des performances.
Retours d’expérience et bonnes pratiques dans l'implémentation de solutions à grande échelle.
Lab : Déploiement d’une solution complète de Continuous Profiling pour une application critique, avec collecte de profils, analyse et optimisations.
Cas d’usage : Mise en place d'une stratégie de Continuous Profiling dans une grande entreprise technologique, intégrant des microservices et des applications cloud.
Modalités pédagogiques :
Formation en présentiel ou distanciel avec accès à des laboratoires pratiques hébergés en cloud.
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Support de cours** détaillé et accès aux ressources supplémentaires pour la pratique.
Évaluations sous forme de QCM et de projets pratiques après chaque module.
Accès à une instance de Continuous Profiling dédiée pour des tests réels.
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