Déploiement sécurisé et optimisé d’une plateforme data multi-cloud

——– SECTEUR ENERGIE ——–

Garantir la fiabilité, la sécurité et la scalabilité de la plateforme data dans un environnement cloud hybride. Optimiser l’observabilité, la conformité et les coûts pour accompagner la croissance des usages data internes.

Déploiement sécurisé et optimisé d’une plateforme data multi-cloud

SECTEUR ENERGIE

Garantir la fiabilité, la sécurité et la scalabilité de la plateforme data dans un environnement cloud hybride. Optimiser l’observabilité, la conformité et les coûts pour accompagner la croissance des usages data internes.

Description de la mission

Mise en place et maintien d’infrastructures cloud (AWS, Azure) avec Kubernetes, Terraform et Helm, incluant l’industrialisation de clusters Databricks. Implémentation de contrôles de sécurité, de dispositifs de monitoring (Prometheus, Grafana) et de bonnes pratiques FinOps sur l’ensemble de la plateforme.

Contribution du consultant :
– Déploiement, configuration et sécurisation de clusters Databricks dans un environnement cloud hybride.
– Mise en place d’une infrastructure cloud scalable pour la plateforme Data, en garantissant sécurité, observabilité et optimisation des coûts.
– Industrialisation des flux de données et accompagnement des équipes internes sur les bonnes pratiques DevSecOps et FinOps.

Démarche appliquée :
– Approche itérative basée sur les besoins d’usage et les exigences de conformité.
– Collaboration étroite avec les équipes data, sécurité et infrastructure pour intégrer Databricks dans les workflows Kubernetes existants.
– Surveillance continue et adaptation des ressources pour allier performance, coût et sécurité.

Organisation de la mission :
– Intervention au sein de la squad infrastructure de la plateforme Data
– Interfaces multiples avec les équipes Data Engineering, Sécurité et FinOps.
– Participation aux rituels agiles de la DSI (daily, sprint reviews, plannings).

Description de la mission

Mise en place et maintien d’infrastructures cloud (AWS, Azure) avec Kubernetes, Terraform et Helm, incluant l’industrialisation de clusters Databricks. Implémentation de contrôles de sécurité, de dispositifs de monitoring (Prometheus, Grafana) et de bonnes pratiques FinOps sur l’ensemble de la plateforme.

Contribution du consultant :
– Déploiement, configuration et sécurisation de clusters Databricks dans un environnement cloud hybride.
– Mise en place d’une infrastructure cloud scalable pour la plateforme Data, en garantissant sécurité, observabilité et optimisation des coûts.
– Industrialisation des flux de données et accompagnement des équipes internes sur les bonnes pratiques DevSecOps et FinOps.

Démarche appliquée :
– Approche itérative basée sur les besoins d’usage et les exigences de conformité.
– Collaboration étroite avec les équipes data, sécurité et infrastructure pour intégrer Databricks dans les workflows Kubernetes existants.
– Surveillance continue et adaptation des ressources pour allier performance, coût et sécurité.

Organisation de la mission :
– Intervention au sein de la squad infrastructure de la plateforme Data
– Interfaces multiples avec les équipes Data Engineering, Sécurité et FinOps.
– Participation aux rituels agiles de la DSI (daily, sprint reviews, plannings).

Périmètre technique

– Cloud : AWS (EC2, S3, IAM), Azure.
– Orchestration & IaC : Kubernetes, Terraform, Helm, Docker.
– Data : Databricks (Spark, Delta Lake), intégration dans les flux DataOps.
– Observabilité : Prometheus, Grafana, CloudWatch.
– Sécurité : RBAC, chiffrement, secrets management.
– SI concerné : Plateforme data transverse “One Data Platform”, utilisée par les équipes Data Science, Data Engineering et Reporting.

Périmètre technique

– Cloud : AWS (EC2, S3, IAM), Azure.
– Orchestration & IaC : Kubernetes, Terraform, Helm, Docker.
– Data : Databricks (Spark, Delta Lake), intégration dans les flux DataOps.
– Observabilité : Prometheus, Grafana, CloudWatch.
– Sécurité : RBAC, chiffrement, secrets management.
– SI concerné : Plateforme data transverse “One Data Platform”, utilisée par les équipes Data Science, Data Engineering et Reporting.

Méthodes et outils utilisés

– Infrastructure as Code avec Terraform et Helm pour déployer Databricks et les composants Kubernetes.
– Observabilité assurée via Prometheus, Grafana, CloudWatch.
– Suivi des coûts via outils FinOps intégrés aux environnements cloud.
– Sécurité renforcée par contrôle d’accès RBAC, chiffrement des données et gestion des secrets.

Méthodes et outils utilisés

– Infrastructure as Code avec Terraform et Helm pour déployer Databricks et les composants Kubernetes.
– Observabilité assurée via Prometheus, Grafana, CloudWatch.
– Suivi des coûts via outils FinOps intégrés aux environnements cloud.
– Sécurité renforcée par contrôle d’accès RBAC, chiffrement des données et gestion des secrets.

Livrables réalisés

– Infrastructure Databricks sécurisée et opérationnelle (multi-environnements).
– Dashboards de monitoring pour les clusters et les pipelines de données.
– Documentation technique (architecture, sécurité, exploitation).
– Recommandations FinOps et plan d’optimisation des ressources cloud.

Livrables réalisés

– Infrastructure Databricks sécurisée et opérationnelle (multi-environnements).
– Dashboards de monitoring pour les clusters et les pipelines de données.
– Documentation technique (architecture, sécurité, exploitation).
– Recommandations FinOps et plan d’optimisation des ressources cloud.

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