Formation · Windsurf · Kubernetes & microservices

Windsurf pour les équipes Kubernetes et microservices

Développer avec l’IDE IA Windsurf et son agent Cascade : flows, memories, rules, workflows et usage sécurisé en équipe.

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

« Windsurf 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 Windsurf 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.

Windsurf est un environnement de développement dopé à l’IA, articulé autour de son agent Cascade. Cascade comprend la structure de votre projet, suit vos actions dans l’éditeur et le terminal, et collabore avec vous selon le principe des flows : vous et l’agent avancez à tour de rôle sur la même tâche, sans devoir réexpliquer sans cesse le contexte. En deux jours, vous apprenez à exploiter Cascade pour développer des fonctionnalités, corriger des bugs et refactorer, et à tirer parti de la complétion intelligente au quotidien.

Pour garantir des résultats cohérents en équipe, vous pilotez Cascade avec des rules globales et propres à l’espace de travail, capitalisez la connaissance du projet grâce aux memories et automatisez les tâches récurrentes avec des workflows lancés par commande slash. Vous connectez des outils externes via MCP, encadrez l’exécution des commandes du terminal et décidez des données accessibles à Cascade. Enfin, vous définissez des règles de revue, de sécurité et de protection des données pour un usage responsable de Windsurf en entreprise.

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 travaillez efficacement avec Cascade en mode flow pour développer, déboguer et refactorer.
  • Vous pilotez précisément le contexte de Windsurf tout en protégeant les contenus sensibles.
  • Vous entretenez des memories et des rules qui font respecter vos conventions de projet.
  • Vous automatisez les procédures récurrentes avec des workflows et connectez des outils externes via MCP.
  • 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 Découvrir Windsurf et Cascade
  • Installation, import des réglages d’éditeur existants et configuration de base
  • Cascade en mode code et en mode chat : quand l’agent modifie, quand il conseille
  • Le principe des flows : comment Cascade intègre vos actions dans l’éditeur et le terminal
  • Complétion intelligente et commandes en ligne au quotidien
Module 2 Piloter le contexte
  • Comprendre l’indexation du code et référencer fichiers ou répertoires pertinents
  • Intégrer documentation, sources web et sorties du terminal au contexte
  • Exclure les contenus sensibles grâce aux fichiers d’exclusion
  • Structurer les sessions et repartir de zéro lors d’un changement de sujet
Module 3 Memories et rules pour des résultats cohérents
  • Vérifier et entretenir les memories générées automatiquement ou créées manuellement
  • Créer et versionner des rules globales et d’espace de travail
  • Traduire consignes d’architecture, de style et de tests en rules efficaces
  • Activer les rules de façon ciblée selon les fichiers ou le contexte
Module 4 Workflows et automatisation
  • Définir les procédures récurrentes en workflows lancés par commande slash
  • Construire des workflows pour la préparation des releases, les tests ou la maintenance
  • Connecter des serveurs MCP pour les tickets, les bases de données ou les services internes
  • Encadrer l’exécution des commandes du terminal avec des listes d’autorisation et d’interdiction

Jour 2

Module 5 Qualité, revue et gouvernance
  • Suivre les modifications de Cascade, les accepter en partie ou les annuler
  • S’appuyer sur une approche pilotée par les tests et sur les aperçus pour vérifier
  • Paramètres d’équipe, options de confidentialité et gestion des secrets
  • Définir processus de revue et responsabilités pour le code généré par IA
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 moderne. 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 l’éditeur Windsurf, Git et votre chaîne d’outils habituelle ; un compte Windsurf donnant accès à Cascade est nécessaire.

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.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 9 décembre 2026 – jeu. 10 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 20 janvier 2027 – jeu. 21 janvier 2027 Brême Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 Augsbourg Demander

Questions fréquentes

Que désigne la notion de flows dans Windsurf ?

Les flows désignent la collaboration étroite entre vous et Cascade. L’agent observe ce que vous faites dans l’éditeur et le terminal et en tient compte pour ses étapes suivantes. Vous n’avez donc pas à rappeler sans cesse où vous en êtes, et vous passez naturellement du travail en propre à la délégation à l’agent.

Quelle différence entre memories, rules et workflows ?

Les memories conservent les connaissances que Cascade a accumulées en travaillant ou que vous avez enregistrées explicitement. Les rules sont des consignes que vous rédigez et qui orientent durablement le comportement de l’agent. Les workflows sont des enchaînements d’étapes réutilisables pour les tâches récurrentes, lancés par commande slash. Ensemble, ils assurent la cohérence des résultats en équipe.

Windsurf fonctionne-t-il avec mes projets et langages actuels ?

Oui. Windsurf est indépendant du langage et s’appuie sur votre chaîne d’outils existante : outils de build, gestionnaires de paquets, frameworks de test. Back-end, front-end, traitement de données ou infrastructure as code : l’essentiel est de fournir à Cascade de bonnes rules et un contexte clair. Chaque déclinaison de la formation apporte l’ancrage propre à votre domaine.

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 « Windsurf 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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