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Ce guide détaille la création de mon projet de construire un Learning Management System (LMS). Vous y trouverez les choix technologiques, la configuration initiale et une structure prête à accueillir des fonctionnalités évolutives comme l’authentification ou des bases de données avancées. L’objectif est de combiner des outils modernes et performants pour construire un LMS robuste et pratique.
Windows Subsystem for Linux (WSL) a considérablement évolué, passant de WSL 1, limité mais révolutionnaire, à WSL 2, offrant un noyau Linux complet et des performances accrues. Avec le support de Systemd, la possibilité de gérer des services Linux directement sous Windows simplifie les workflows. L’ajout de la virtualisation imbriquée permet d’exécuter des environnements comme Incus et de manipuler des images avec libguestfs, facilitant les tests locaux et l’intégration dans les plateformes cloud. Enfin, l’interface WSL Settings et les améliorations réseau, comme le DNS Tunneling, renforcent l’accessibilité et l’efficacité de WSL, le rendant incontournable pour les professionnels travaillant à la croisée de Linux et Windows.
Résumé : Terraform 1.10 introduit la ressource ephemeral_value pour sécuriser les secrets en évitant leur persistance dans les fichiers d’état. Contrairement à OpenTofu, qui mise sur le chiffrement des fichiers d’état, Terraform élimine les secrets dès leur conception, les rendant accessibles uniquement en mémoire pendant l’exécution. Cette approche proactive simplifie la gestion des secrets, améliore la sécurité et répond aux normes de conformité, sans nécessiter de configuration complexe. Ce duel technologique offre désormais aux utilisateurs deux options solides pour sécuriser leurs infrastructures codées.
R2DevOps 2.0 met la sécurité et la conformité au cœur des pipelines CI/CD. Avec des analyses avancées, des politiques personnalisables et une intégration des principes OWASP Top 10, cette plateforme répond aux défis critiques de la sécurisation des chaînes d’approvisionnement logicielles. Idéale pour les secteurs réglementés, elle garantit traçabilité, standardisation et alignement sur les normes, tout en simplifiant la gestion des des audits.
Je vous invite à suivre mon aventure pour créer mon propre LMS from scratch. Ce projet vise à combiner une plateforme de formation personnalisée et un support pédagogique pour vous. Nous utiliserions Python, Terraform, ansible, Kuberntes … pour concevoir un outil pratique et formateur.
L’infrastructure as Code avec Terraform de Julien Wittouck est un ouvrage clair et progressif pour maîtriser Terraform, outil incontournable pour l’automatisation d’infrastructures dans le Cloud. Le livre couvre les bases (concepts, HCL, CLI) jusqu’aux usages avancés (modules, state, intégration CI/CD, tests). Mon avis global est très positif, malgré quelques points perfectibles comme la complémentarité avec les outils de gestion de configuration, l’utilisation hors Cloud et la gestion des secrets. Une ressource idéale pour débutants et confirmés.
Augeas est un outil essentiel pour la gestion des configurations système. Grâce à sa structure en arborescence et à ses lenses, Augeas transforme les fichiers de configuration en nœuds facilement accessibles, permettant des modifications sûres et précises tout en préservant les commentaires et la structure des fichiers. Ce guide couvre son installation, les commandes de base et des utilisations concrètes tels que ceux de GRUB.
Ce billet décrit les bases du projet ImageValidator dédié à la validation d’images de machines virtuelles (VM) avant leur déploiement sur le cloud. Il couvre la mise en place du dépôt GitHub, les choix de bibliothèques, la configuration du pipeline CI/CD et la structure du projet en Python. Le but est de centraliser la gestion du code et de simplifier les contributions grâce à une documentation claire et une organisation rigoureuse. Ce guide est idéal pour quiconque cherche à créer un projet ouvert.
Dans ce billet de blog, je vous propose de mettre en pratique vos apprentissages sur la langage Python avec un projet ambitieux. Automatiser la conformité des images pour un déploiement cloud avec comme objectif de valider vos acquis sur le langage Python.
Les Google Dorks sont des techniques de recherche avancée utilisées pour exploiter la puissance de Google et découvrir des informations spécifiques parfois sensibles. D’abord perçus comme un moyen d’affiner les recherches, ils se sont imposés comme un outil essentiel pour les audits de sécurité et la détection de données exposées. Cependant, leur utilisation nécessite une approche éthique et légale. La sensibilisation des équipes et la vigilance restent des éléments clés pour prévenir les fuites de données et renforcer la sécurité.
