Formation CloudNativePG : exploiter PostgreSQL sur Kubernetes

– WAL et streaming replication : mécanismes de journalisation et de réplication au cœur de la haute disponibilité PostgreSQL
– Architecture PostgreSQL de production : instance primaire, standby, archivage et workflow d’exploitation classique
– Pattern opérateur Kubernetes : CRDs et boucle de réconciliation pour automatiser l’exploitation d’une base de données
– GitOps : gérer les opérations dans le langage déclaratif de Kubernetes, avec un état désiré versionné dans Git

– Installation de CloudNativePG : déploiement de l’opérateur et du plugin kubectl `cnpg`
– Gestion des versions PostgreSQL : images de conteneur et catalogues d’images pour maîtriser les versions déployées
– Architecture redondante : instance primaire, hot standby et réplication gérés par l’opérateur
– Scheduling et cycle de vie des pods : placement et anti-affinité, PodDisruptionBudget, probes
– Stockage : volumes CSI et tablespaces pour répartir les I/O sur différents périphériques
– Extensions PostgreSQL : image de conteneur personnalisée ou montage d’extensions en volumes d’image

– Opérations en CLI : plugin kubectl `cnpg`, exec et pod d’administration pour les interventions ponctuelles
– CLI ou GitOps : choisir le bon mode d’intervention et garder Git comme source de vérité
– CRDs CloudNativePG : Cluster, Database, Pooler, Backup et ScheduledBackup
– Configuration PostgreSQL : modification des paramètres et redémarrages pilotés par l’opérateur
– Rôles et authentification : gestion déclarative des utilisateurs, mots de passe et secrets Kubernetes
– Sécurité des connexions : certificats TLS gérés par l’opérateur ou intégrés à cert-manager
– Montées de version PostgreSQL : versions mineures en rolling update, versions majeures par mise à niveau déclarative ou migration logique
– Mise à jour de l’opérateur : procédure et impact sur les clusters en cours d’exécution

– Architecture microservice ou monolithique : un cluster par base ou plusieurs bases par cluster, critères de choix
– Import de données : migration d’une base depuis un cluster PostgreSQL externe
– Développement avec CloudNativePG : intégrer la base au cycle de livraison GitOps de l’application
– Migrations de schéma en GitOps : synchroniser les évolutions de schéma avec les déploiements applicatifs

– Stratégies de sauvegarde : backups physiques et logiques, à chaud et à froid, objectifs de perte de données
– Backup physique PostgreSQL : base backup et archivage continu des WAL
– Barman Cloud Plugin : sauvegarde continue vers un stockage objet via l’interface de plugins CNPG-I
– Snapshots de volumes : sauvegardes basées sur les VolumeSnapshots CSI de Kubernetes
– Planification et rétention : sauvegardes programmées et politiques de conservation
– Restauration : initialisation d’un nouveau cluster depuis un backup et une archive WAL
– Point-in-time recovery (PITR) : restaurer une base à un instant précis après un incident

– Métriques PostgreSQL et opérateur : exporter intégré et collecte par Prometheus
– Alerting : quelles alertes définir (réplication, archivage WAL, stockage, disponibilité)
– Dashboard Grafana CloudNativePG : visualiser l’état et les performances du cluster
– Événements et logs : événements de l’opérateur et centralisation des logs avec Loki

– Failover et switchover : bascule automatique ou planifiée de l’instance primaire
– Connection pooling : PgBouncer via la ressource Pooler pour absorber les bascules côté applications
– RTO et zéro perte de données : réplication synchrone et scénarios de reprise
– Disruption du cluster : perte de nœud, drain et recréation automatique des standby
– Maintenance et récupération : mise en maintenance d’une base et opérations de remise en service
– Chaos testing : tests de défaillance pour valider le comportement du cluster
– Topologies distribuées et cloud hybride : principes et cas d’usage des replica clusters