Formation · Cursor · Kubernetes & microservices

Cursor pour les équipes Kubernetes et microservices

Développer efficacement avec l’éditeur IA Cursor : mode Agent, rules, contexte de code, complétion Tab, agents en arrière-plan et revue.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Cursor pour les équipes Kubernetes et microservices » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Ingénieurs plateforme et administrateurs Kubernetes, Développeurs exploitant des microservices sur Kubernetes et Ingénieurs SRE responsables de clusters. Vous découvrez Cursor non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Kubernetes & microservices.

Cursor est un éditeur de code dopé à l’IA, construit sur VS Code, qui intègre les modèles de langage au cœur du quotidien des développeurs. Outre une complétion Tab sensible au contexte, il propose un mode Agent capable d’explorer les fichiers, de planifier des modifications à l’échelle du projet, d’exécuter des commandes dans le terminal et de corriger les erreurs par itérations. En deux jours, vous apprenez à choisir le bon mode, à piloter le contexte et à articuler l’IA avec vos pratiques de versionnement, de tests et de revue.

La formation met l’accent sur l’usage en équipe. Grâce aux rules de projet, vous formalisez choix d’architecture, conventions de nommage et stratégie de tests afin que l’agent produise des résultats cohérents. Vous exploitez l’indexation du code, les références ciblées à des fichiers, à la documentation ou à des symboles, ainsi que les intégrations MCP. Vous déléguez aussi des tâches à des agents en arrière-plan, relisez leurs propositions sous forme de pull requests et mettez en place une revue qui tient compte de la qualité, de la sécurité et de la confidentialité.

Kubernetes s’est imposé comme la plateforme de référence des microservices, avec son lot de manifestes YAML, charts Helm, overlays Kustomize, opérateurs, configurations de service mesh et dépôts GitOps. S’y ajoutent des pannes distribuées qui traversent des dizaines de services. Les assistants et agents de codage IA allègent fortement cette complexité : ils génèrent des charts Helm aux valeurs par défaut pertinentes, diagnostiquent les erreurs CrashLoopBackOff et OOMKilled à partir des événements et des logs, rédigent NetworkPolicies et règles RBAC selon le principe du moindre privilège et aident à délimiter les services. Mais un agent disposant d’un accès au cluster doit être strictement encadré. Vous apprendrez à utiliser l’IA pour les manifestes, le dépannage et l’architecture sans perdre la maîtrise de vos clusters.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Ingénieurs plateforme et administrateurs Kubernetes
  • Développeurs exploitant des microservices sur Kubernetes
  • Ingénieurs SRE responsables de clusters
  • Architectes logiciels de systèmes distribués
  • Équipes DevOps qui déploient ou étendent GitOps

Les défis concrets que nous traitons

  • Une masse difficilement lisible de YAML, de valeurs Helm et d’overlays répartis sur de nombreux environnements
  • Un dépannage ardu de problèmes distribués mêlant services, réseau et limites de ressources
  • Des failles dues à des droits RBAC trop larges, à l’absence de NetworkPolicies et à des conteneurs privilégiés
  • Des frontières de services floues et un couplage fort dans des architectures en croissance

Objectifs pédagogiques

  • Vous choisissez pour chaque tâche le mode de Cursor le plus adapté et l’utilisez efficacement.
  • Vous pilotez précisément le contexte du code pour obtenir des propositions plus justes.
  • Vous rédigez des rules de projet qui font respecter les conventions de votre équipe.
  • Vous utilisez le mode Agent et les agents en arrière-plan pour des fonctionnalités et refactorings vérifiables.
  • Créer et contrôler efficacement charts Helm, overlays et politiques avec des agents IA.
  • Diagnostiquer plus vite les problèmes de clusters et de microservices grâce à une assistance IA structurée.
  • Restreindre l’accès des agents aux clusters et imposer durablement les règles de sécurité et d’architecture.

Programme

Jour 1

Module 1 Prendre en main Cursor et ses modes
  • Installation et reprise des paramètres et extensions VS Code
  • Différences entre complétion Tab, édition en ligne, mode Ask et mode Agent
  • Choisir un modèle selon la tâche : rapidité, profondeur et coût
  • Mode confidentialité et paramètres d’organisation
Module 2 Piloter le contexte du code
  • Fonctionnement et limites de l’indexation de la base de code
  • Référencer précisément fichiers, dossiers, symboles, documentation et sources web
  • Exclure les contenus sensibles ou inutiles grâce aux fichiers d’exclusion
  • Éviter les conversations trop longues et repartir d’un contexte propre
Module 3 Des rules pour des résultats cohérents en équipe
  • Créer et versionner des rules de projet, les cibler par motif de fichiers
  • Traduire conventions d’architecture, de style et de tests en rules efficaces
  • Distinguer rules personnelles et rules d’équipe
  • Améliorer les rules à partir des erreurs récurrentes de l’agent
Module 4 Le mode Agent en pratique
  • Développer une fonctionnalité pas à pas : plan, implémentation, tests
  • Mener des refactorings sur de nombreux fichiers en s’appuyant sur les checkpoints
  • Valider les commandes du terminal et renvoyer les messages d’erreur à l’agent
  • Connecter des serveurs MCP pour les tickets, les bases de données ou les tests navigateur

Jour 2

Module 5 Agents en arrière-plan, revue et gouvernance
  • Confier des tâches à des agents en arrière-plan et les traiter en parallèle
  • Relire les résultats sous forme de branche ou de pull request et réorienter si besoin
  • Combiner revue de code assistée par IA et relecture humaine
  • Traiter risques de sécurité, secrets et questions de licences en entreprise
Module 6 Atelier pratique : Kubernetes & microservices
  • Créer charts Helm et overlays Kustomize
  • Déboguer pods et déploiements
  • RBAC et NetworkPolicies
  • Découpage et communication des microservices
  • Mettre en place l’observabilité
  • Maintenir les dépôts GitOps
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Kubeconfigs, jetons de service accounts et secrets ne doivent jamais figurer dans les prompts, et les agents ne devraient opérer qu’avec des droits en lecture ou très restreints sur des clusters hors production. Vérifiez provenance, signatures et vulnérabilités des images et des charts, et tenez compte des exigences de NIS2 et du Cyber Resilience Act sur la chaîne d’approvisionnement et les SBOM.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Créer charts Helm et overlays Kustomize

L’agent génère charts Helm ou overlays Kustomize avec probes, requests de ressources, pod disruption budgets et security contexts, les valide avec helm lint et kubeconform et documente chaque valeur.

Déboguer pods et déploiements

À partir des sorties kubectl, des événements et des logs de conteneurs, l’IA circonscrit les causes de CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff ou de readiness probes en échec et propose des corrections concrètes.

RBAC et NetworkPolicies

L’IA analyse les rôles et flux existants, formule des règles RBAC selon le moindre privilège et crée des NetworkPolicies n’autorisant que le trafic réellement nécessaire entre services.

Découpage et communication des microservices

L’assistant aide à définir les frontières de services selon les domaines métier, à arbitrer entre communication synchrone et asynchrone et à mettre en œuvre proprement des patterns comme outbox, circuit breaker ou saga.

Mettre en place l’observabilité

Les services reçoivent instrumentation OpenTelemetry, métriques Prometheus, ServiceMonitors et règles d’alerte, ainsi que des tableaux de bord rendant visibles latence, taux d’erreur et saturation. Les alertes s’alignent sur les objectifs de niveau de service.

Maintenir les dépôts GitOps

L’IA structure les dépôts pour Argo CD ou Flux, sépare proprement les environnements, automatise la mise à jour des images et explique les erreurs de synchronisation à l’aide des statuts et des diffs.

Projets pratiques possibles

Linter de manifestes avec règles

Un outil qui contrôle les manifestes Kubernetes – limites, probes, labels manquants, réglages risqués – et produit un rapport pour les pull requests.

Démo microservices avec tracing

Deux ou trois petits services instrumentés avec OpenTelemetry, déployés via Helm sur un cluster local, avec un tableau de bord de traces distribuées.

Rapport d’hygiène du cluster

Une CLI qui repère les ConfigMaps inutilisées, les PersistentVolumes orphelins et les déploiements sans ressources déclarées, puis suggère des actions de nettoyage.

Prérequis

Vous programmez régulièrement dans au moins un langage et connaissez Git ainsi qu’un IDE comme VS Code. Une pratique des conteneurs, de kubectl et des objets Kubernetes de base, ainsi que des notions de Helm, de YAML et de Git.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec Cursor, Git et votre environnement de développement habituel ; un compte Cursor donnant accès aux fonctions d’agent est recommandé.

Protection des données & conformité

Kubeconfigs, jetons de service accounts et secrets ne doivent jamais figurer dans les prompts, et les agents ne devraient opérer qu’avec des droits en lecture ou très restreints sur des clusters hors production. Vérifiez provenance, signatures et vulnérabilités des images et des charts, et tenez compte des exigences de NIS2 et du Cyber Resilience Act sur la chaîne d’approvisionnement et les SBOM.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 – ven. 29 janvier 2027 Berlin Demander
  • jeu. 11 février 2027 – ven. 12 février 2027 En ligne Demander
  • jeu. 18 février 2027 – ven. 19 février 2027 Munich Demander

Questions fréquentes

Faut-il connaître VS Code pour utiliser Cursor ?

C’est un atout, sans être indispensable. Cursor repose sur VS Code : l’interface, les raccourcis et les extensions paraissent familiers, et vos paramètres peuvent être importés. Si vous travaillez aujourd’hui avec un IDE JetBrains ou un autre éditeur, une courte prise en main pendant la formation suffit pour vous concentrer ensuite sur les fonctions d’IA.

Comment éviter que du code confidentiel ne sorte de l’entreprise ?

Cursor propose un mode confidentialité et des paramètres d’organisation qui limitent la conservation du code par le fournisseur. Les fichiers d’exclusion permettent en outre de retirer les zones sensibles de l’indexation et du contexte. Nous voyons ensemble comment aligner ces réglages sur vos politiques internes, vos exigences de protection des données et la gestion des secrets.

Qu’apportent les rules par rapport à de bons prompts ?

Un prompt ne vaut que pour une requête, tandis que les rules s’appliquent durablement à toute l’équipe. Elles décrivent choix d’architecture, bibliothèques privilégiées, stratégie de tests et conventions de style. Personne n’a plus besoin de répéter ces informations, et l’agent produit un code adapté à votre base. Les rules sont versionnées avec le projet et évoluent avec lui.

Un agent IA doit-il avoir un accès direct à mon cluster ?

Seulement de manière encadrée. Pour l’analyse et le dépannage, des droits en lecture sur quelques namespaces suffisent généralement ; les modifications passent par les dépôts GitOps et les revues. Pendant la formation, vous mettez en place des service accounts dédiés, des clusters de test locaux et des circuits de validation pour que l’agent soit utile sans exposer la production.

La formation aborde-t-elle aussi l’architecture microservices ?

Oui. Au-delà des manifestes et de l’exploitation, nous voyons comment l’IA peut aider à délimiter les services, à comparer les modes de communication et à évaluer des variantes d’architecture. L’IA apporte des options et des arguments ; la décision revient à l’équipe et fait l’objet d’une documentation claire.

Combien coûte la formation « Cursor pour les équipes Kubernetes et microservices » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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