Plateforme conteneurisée de traitement de données capteurs pour une coopérative cacaoyère
Aperçu
En quoi consiste ce défi.
Déployez une plateforme conteneurisée sur Kubernetes avec 3 microservices pour ingérer des données IoT et exécuter des alertes. Certificat vérifiable.
Le brief
Ce que vous ferez, et ce que vous démontrerez.
La collecte hebdomadaire manuelle des données de capteurs empêche la détection rapide des dérives de fermentation, causant jusqu'à 15 % de pertes de qualité et compromettant la traçabilité exigée par les acheteurs européens.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Concevoir une architecture en microservices conteneurisés et l'orchestrer avec Kubernetes sur une plateforme cloud managée
- Implémenter un système d'ingestion de données IoT résilient capable de gérer des connexions réseau intermittentes
- Configurer des règles de mise à l'échelle automatique (autoscaling) d'un cluster Kubernetes en fonction de la charge de données entrante
- Intégrer une base de données de séries temporelles dans un pipeline de traitement cloud pour stocker et interroger efficacement des données de capteurs
- Rédiger des manifestes Kubernetes déclaratifs respectant les bonnes pratiques (séparation des préoccupations, gestion des secrets, sondes de santé)
Adéquation au programme
Où cela s'inscrit dans votre cursus.
Renforce les mêmes compétences que celles attendues par votre diplôme.
Cursus associés bientôt disponibles.
Compétences
Les compétences que vous démontrerez.
Chacune apparaît sur votre certificat vérifié.
Débouchés
Les métiers auxquels ce défi vous prépare.
De vrais intitulés. De vraies passerelles de compétences. Choisissez celui qui se rapproche le plus de votre trajectoire.
Les parcours de carrière que ce défi construit
Métiers de référenceIngénieur DevOps
Ce défi exige la conteneurisation de microservices, l'écriture de manifestes Kubernetes et l'automatisation du déploiement — compétences quotidiennes de l'ingénieur DevOps qui maintient les plateformes de production conteneurisées.
Ce défi renforce
- container-orchestration
- infrastructure-as-code
- cloud-data-pipelines
Ingénieur Cloud
La conception d'une plateforme cloud résiliente avec mise à l'échelle automatique et gestion de la connectivité intermittente prépare au rôle d'ingénieur cloud qui dimensionne et opère les infrastructures cloud d'entreprise.
Ce défi renforce
- cloud-data-pipelines
- container-orchestration
- analytical-reasoning
Ingénieur MLOps
L'orchestration de pipelines de données conteneurisés et l'Infrastructure as Code constituent le socle technique du MLOps, qui étend ces pratiques au déploiement et au suivi de modèles de Machine Learning en production.
Ce défi renforce
- container-orchestration
- infrastructure-as-code
- anomaly-detection
Architecte de Données
La modélisation du flux de données de bout en bout, le choix de la base de séries temporelles et la conception des interfaces entre microservices développent la vision d'ensemble propre à l'architecte de données.
Ce défi renforce
- cloud-data-pipelines
- analytical-reasoning
- anomaly-detection