Évaluation Technique Docker DevOps - Baptiste

Synthèse de l’évaluation

L’évaluation porte sur 5 exercices techniques de complexité progressive, permettant d’analyser les compétences Docker et DevOps du candidat dans un contexte d’infrastructure containerisée.

Résultats obtenus :

• Exercices complétés : 5/5
• Score global : 73.3/85 points (86.2%)
• Niveau technique démontré : Junior confirmé avec tendance intermédiaire

Détail des exercices et scoring

Exercice	Complexité	Coefficient	Statut	Performance	Points obtenus	Maximum
WordPress+MySQL	Fondamental	x1.0	Réalisé	86%	8.6/10	10
Nextcloud+PostgreSQL	Fondamental	x1.0	Réalisé	94%	9.4/10	10
Mattermost+PostgreSQL	Intermédiaire	x1.5	Réalisé	86%	12.9/15	15
Stack ELK	Complexe	x2.0	Réalisé	95%	19.0/20	20
Kong Gateway	Expert	x3.0	Réalisé	78%	23.4/30	30

Total : 73.3/85 points possibles

Analyse technique détaillée

Exercice 1 : WordPress + MySQL

Score : 8.6/10

Corrections techniques identifiées :

• Résolution du problème MYSQL_ROOT_PASSWORD manquant
• Configuration des variables d’environnement cohérentes entre services
• Mise en place du réseau backend avec driver bridge approprié

Bonnes pratiques mises en œuvre :

• Externalisation des variables sensibles via fichier .env
• Configuration des volumes persistants pour wordpress_data et mysql_data
• Utilisation de depends_on pour gérer l’ordre de démarrage

Points d’amélioration observés :

• Exposition du port MySQL pourrait être évitée pour des raisons de sécurité
• Absence de health checks (acceptable pour ce niveau d’exercice)

Exercice 2 : Nextcloud + PostgreSQL + Redis

Score : 9.4/10

Implémentation technique :

• Ajout correct du volume postgres_data pour PostgreSQL
• Configuration Redis avec persistence locale
• Implémentation des health checks sur l’ensemble des services :
  • pg_isready pour PostgreSQL
  • redis-cli ping pour Redis
  • Vérification HTTP pour Nextcloud via /status.php

Architecture réseau :

• Création d’un réseau dédié cloud pour isolation
• Sécurisation en évitant l’exposition PostgreSQL vers l’extérieur
• Configuration appropriée des variables REDIS_HOST et POSTGRES_HOST

Valeur ajoutée :

• Intégration Redis non explicitement demandée mais pertinente
• Documentation technique fournie avec commandes de test

Exercice 3 : Mattermost + PostgreSQL

Score : 12.9/15

Résolution de problèmes complexes :

• Correction de la chaîne de connexion PostgreSQL avec paramètres SSL et timeout
• Alignement des variables d’environnement entre PostgreSQL et Mattermost
• Configuration SSL désactivée via sslmode=disable

Architecture réseau avancée :

• Réseau database dédié pour isoler PostgreSQL
• Réseau default pour communication externe
• Séparation appropriée des services sensibles

Configuration sécurité :

• Application de security_opt: no-new-privileges:true
• Utilisation de tmpfs pour données temporaires
• Configuration restart: unless-stopped pour la disponibilité

Exercice 4 : Stack ELK

Score : 19.0/20

Configuration technique avancée :

• Optimisation JVM Elasticsearch avec heap configuré à 1GB
• Mise en place SSL/TLS complète avec certificats auto-générés
• Health checks sophistiqués avec conditions service_healthy
• Intégration monitoring avec Metricbeat, Filebeat et pipeline Logstash

Configuration production :

• Paramètres mem_limit et ulimits pour Elasticsearch
• Service setup pour génération automatique des certificats
• Gestion des dépendances complexes via depends_on: condition: service_healthy

Architecture distribuée :

• Volumes dédiés pour chaque composant
• Réseau elastic isolé
• Configuration beats avec montage Docker socket

Exercice 5 : Kong Gateway

Score : 23.4/30

Architecture microservices :

• Configuration kong-migration avec bootstrap pré-service
• Implémentation de 3 services backend (user-service, product-service, order-service)
• Health checks pour Kong et services via endpoints dédiés
• Script automatisé setup-kong.sh pour configuration routes et services

Configuration API Gateway :

• Ports Kong complets (8000 proxy, 8001 admin, 8443/8444 SSL)
• Gestion des migrations avec depends_on: condition: service_completed_successfully
• Services Nginx avec endpoints API structurés

Automation et discovery :

• Script setup avec boucle pour services multiples
• Configuration routes via Kong Admin API
• Architecture réseau kong-net

Points d’amélioration identifiés :

• Documentation README limitée (exercice en cours de finalisation)
• Variables d’environnement .env.local partiellement configurées
• Configuration load balancing avancée non implémentée

Compétences techniques validées

Compétences démontrées

• Documentation technique : Utilisation appropriée des documentations Docker Hub
• Debugging avancé : Analyse et résolution d’erreurs SSL, JVM, migrations PostgreSQL
• Gestion configuration : Variables d’environnement et fichiers .env
• Orchestration multi-services : Maîtrise des depends_on et health checks
• Réseaux Docker : Isolation et bridge networks dédiés
• Applications métier : Configuration Nextcloud, Mattermost, Stack ELK
• Bases de données : Chaînes de connexion PostgreSQL avec options SSL
• Optimisation JVM : Configuration heap Elasticsearch et ulimits
• Sécurité SSL/TLS : Certificats auto-générés et configuration complète
• Monitoring : Health checks et stack ELK
• Microservices basiques : Kong Gateway et routing API
• Migrations DB : Bootstrap Kong avec gestion des dépendances
• Automation : Scripts de configuration automatique

Compétences partielles

• Documentation projet : Documentation Kong Gateway incomplète
• Architecture ARM64 : Problèmes de compatibilité platform détectés

Analyse de la stratégie d’évaluation

Performance sur exercices à fort coefficient

L’approche du candidat montre une compréhension de l’impact des coefficients :

• Exercice Expert (Kong) : 23.4 points (32% du score total)
• Exercice Complexe (ELK) : 19.0 points (26% du score total)
• 58% du score provient des exercices complexes (coeff x2.0/x3.0)

Cette stratégie révèle une capacité à prioriser les tâches à haute valeur ajoutée.

Progression technique observée

• Montée en compétence visible : Base (86%→94%) → Inter (86%) → Complexe (95%)
• Prise de risque calculée en tentant tous les exercices, y compris Expert
• Spécialisation émergente sur l’infrastructure de monitoring

Positionnement technique

Niveau atteint : Junior confirmé

Score : 86.2/100

Le candidat démontre des compétences solides pour un profil junior :

• Maîtrise des concepts Docker fondamentaux
• Capacité à résoudre des problèmes techniques intermédiaires
• Compréhension des architectures distribuées basiques
• Approche méthodique du debugging

Capacités opérationnelles

• Configuration et maintenance d’infrastructures Docker multi-services
• Résolution de problèmes techniques sur applications conteneurisées
• Mise en œuvre de bonnes pratiques de sécurité et monitoring
• Support technique sur architectures microservices simples

Axes de développement recommandés

1. Approfondissement Kubernetes : Migration Docker Compose vers orchestration K8s
2. Pipelines CI/CD : Automatisation avec GitLab/Jenkins/GitHub Actions
3. Infrastructure as Code : Terraform et Ansible pour provisioning
4. Plateformes Cloud : Services managés AWS/Azure/GCP
5. Documentation technique : Amélioration de la documentation projet

Conclusion

Baptiste présente un profil technique solide de junior confirmé avec des aptitudes prometteuses en DevOps. Sa capacité à aborder des exercices de complexité variable et sa progression constante à travers l’évaluation démontrent un potentiel d’évolution vers des responsabilités intermédiaires.

Forces identifiées :

• Progression méthodique à travers les niveaux de difficulté
• Maîtrise technique sur infrastructures de monitoring
• Vision architecture émergente avec Kong Gateway
• Application systématique des bonnes pratiques de sécurité

Profil recommandé : Junior confirmé en DevOps, approprié pour des projets d’infrastructure supervisés avec perspective d’évolution vers des responsabilités intermédiaires.

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Signature numérique: [SHA256_PLACEHOLDER]