Nos
expertises

“Se montrer à la hauteur de vos projets”

Agilité

Automatisation
des infrastructures et DevOps

L’automatisation de l’infrastructure et le DevOps sont des approches populaires pour les systèmes et les applications dans la plupart des organisations.

L’automatisation de l’infrastructure fait largement référence aux outils de provisionnement, de déploiement et de test automatiques généralement adoptés dans une pratique DevOps.

L’évolution de la virtualisation et en particulier du cloud, a conduit à de nombreux nouveaux concepts dans ce domaine, notamment :

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L’intégration, la livraison, le test et le déploiement continu

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L’infrastructure en tant que code ou jetable

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L’automatisation de la configuration

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La conteneurisation

  • Des réductions de coût
  • Une amélioration de la sécurité
  • Une diminution du temps de déploiement
  • Plus de résilience et de disponibilité

Une fois que l’organisation est prête à accepter DevOps, l’objectif est de faire que l’équipe réussisse. Une intégration continue et une plateforme de livraison continue est un début commun à la pratique. La création de cette plateforme et des pipelines associés peut essentiellement permettre aux développeurs de « s’approprier » la solution jusqu’à la production plutôt que de « passer » aux opérations pour tenter de résoudre les problèmes sur le terrain. Les opérations ont ensuite la capacité de tester et de déployer automatiquement dans une période très court, fournissant ainsi les bases d’une pratique DevOps.

Les tests continus et le déploiement continu sont désormais une évolution naturelle. Ces deux fonctionnalités permettent de tester et de déployer tout au long du pipeline de livraison à différentes étapes, par opposition à des points uniques.

Dans ces phases, le déplacement de la donnée des environnements de production vers les environnements de tests sont souvent nécessaires et demandent une gestion spécifique. La copie complète ou l'échantillonnage sont des pratiques communes afin de diminuer les erreurs et améliorer la qualité du code.

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L'augmentation des cyberattaques et la réglementation toujours plus complexe amènent aussi à revoir les modes de transfert et à gérer plus finement les accès à ces données. Là encore, l'outillage et l'automatisation rendent les déploiements plus aisés.

Data Agility peut vous conseiller sur les choix technologiques et la mise en œuvre de l'automatisation de votre infrastructure. Nous remettons continuellement en question nos compétences et nos partenariats avec les meilleurs acteurs du marché afin de vous apporter le plus de bénéfice.

« Des gains multiples sur l'agilité, la performance et la réduction de coût »

Use Case

Data privacy

« Nous réalisons des missions
d’accompagnement de bout en bout pour la gouvernance de vos données et la gestion des risques »

Un accompagnement de la conception à la mise en œuvre de l'Anonymisation / Pseudonymisation

  •  
    01.
    Atelier d'éclairage Data Privacy et retours d'expérience

    Partager les principes, les différents concepts et les exigences de Data Privacy en lien avec le RGPD

    Echanger sur des retours d'expérience de projets de mise en œuvre d'Anonymisation

  •  
    02.
    Mise en oeuvre de l'Anonymisation

    Audit et préconisation, choix et intégration de solution, cadrage et mise en œuvre du processus d’anonymisation

  •  
    03.
    Projets mise en conformité RGPD

    Etat des lieux, audit flash IT, plan de remédiation, registre des traitements, accompagnement à l’élaboration des DPIA

  •  
    04.
    Projets de transformation IT

    Nous intervenons essentiellement sur le cycle des données : Tests Data Management, Copy Data Management

« Du concept à la mise en œuvre »

Use Case

  • 1.
    Gouvernance des données
    • Ré appropriation des modèles de données, flux... (cartographie).
    • Référentiel des données « sensibles »
  • 2.
    Conformité, gestion des risques

    Anonymisation/pseudoanymisation de l'ensemble des données sensibles du SI pour les utilisations hors finalités et hors délai légal de conservation

  • 3.
    Partage de données avec un tiers dans le respect des réglementations
    • Open Data
    • Echanges avec un sous-traitant, un éditeur, etc.
  • 4.
    Phase de qualification des applications

    Augmentation de la productivité et de la qualité de tests :

    • Amélioration de la qualité des applications
    • Introduction et automatisation des TNR dans la démarche de test
    • Mise en oeuvre d'une procédure de « debug à chaud » incluant la protection des données
    • Diminution du delai et de la charge de résolution
  • 5.
    Rationalisation des environnements hors production