About Arthur
Je suis consultant DevOps indépendant. J'aide les équipes à migrer vers Kubernetes,
réduire leurs coûts cloud, et mettre en place une infrastructure qui tient en production.
Ce que je fais concrètement :
- Migration d'applications vers Kubernetes (Scaleway, AWS, on-premise)
- Réduction des coûts d'infrastructure (jusqu'à -72% sur des cas réels)
- Mise en place d'IaC, CI/CD, monitoring, alerting
- Formation et coaching d'équipes sur Kubernetes, Helm, GitOps
Un exemple récent : un client avait commencé sa migration Kubernetes seul. Pods qui redémarraient en boucle, 300 000 lignes d'IaC, équipes perdues. En 6 mois, j'ai ramené l'IaC à 8 000 lignes, stabilisé la prod, et formé les équipes aux bonnes pratiques.
10 ans d'expérience. Des clusters de 3 à 500 nodes. Du startup au grand compte.
Besoin d'un regard externe sur votre infra ? Écrivez-moi.
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- Conservatoire AugmentéResponsable infrastructureEDUCATION AND E-LEARNINGJuly 2025 - Today (11 months)Lyon, FranceMission : conception et déploiement de l'infrastructure cloud d'un LMS pour le Conservatoire de Paris.Prise en charge complète de l'infrastructure d'une plateforme e-learning (LMS) pour un conservatoire de musique, du cadrage technique à la mise en production.Ce que j'ai livré :
- Infrastructure as Code : conception intégrale avec OpenTofu sur Scaleway — cluster Kubernetes multi-zones, VPC avec gateway privée, autoscaling jusqu'à 30 nœuds
- Architecture applicative : conteneurisation d'un WordPress avec Docker, déploiement via ArgoCD en mode GitOps, cache Valkey, stockage NFS pour les uploads
- Authentification centralisée : mise en place de Keycloak (SSO/OIDC) pour unifier les accès entre les services
- Bases de données haute disponibilité : migration des bases MySQL vers des clusters Percona XtraDB (PXC) avec réplication synchrone, backups automatisés et validation de l'intégrité des données
- Optimisation des coûts : infrastructure complète maintenue en dessous de 1 000 €/mois grâce au dimensionnement des instances sur les ratios CPU/RAM réels et à la migration des bases managées vers des clusters PXC hébergés sur le cluster Kubernetes
- Performance : sélection d'instances à haut ratio CPU/RAM (HC), mise en cache applicatif avec Valkey, bases de données en réplication synchrone pour minimiser la latence de lecture
- Monitoring & alerting : stack VictoriaMetrics avec rétention 1 an, dashboards Grafana (MySQL, Galera, cluster), alertes via webhook Microsoft Teams et Uptime Kuma
- Sécurité : chiffrement des secrets avec SOPS/age, Scaleway Secret Manager, External Secrets Operator pour la synchronisation automatique dans le cluster
- Multi-environnements : dev, staging et production — chaque environnement isolé et reproductible
Stack : Kubernetes (Scaleway Kapsule) · OpenTofu · ArgoCD · Docker · WordPress · Keycloak · Percona XtraDB · Valkey · NFS · VictoriaMetrics · Grafana · SOPS · External Secrets Operator - Exxact RoboticsFreelance DevOps Cloud AWSTECHFebruary 2025 - Today (1 year and 4 months)Lyon, FranceMission : Reverse engineering complet et migration d'une plateforme IoT de robotique agricole sur AWSExxact Robotics (groupe EXEL Industries), une plateforme de pilotage de robots agricoles autonomes, de planification de missions et de gestion de flotte. L'infrastructure existante, déployée sans documentation, nécessitait un reverse engineering complet avant migration.Ce que j'ai livré :
- Reverse engineering : audit et cartographie complète d'une infrastructure AWS en production sans documentation — inventaire de 27+ services, dépendances, flux de données et configurations
- Migration multi-comptes AWS : réplication complète vers un nouveau compte Exxact – 18 Lambda (.NET/Python/Node.js), API Gateway, Cognito, Aurora MySQL Serverless v2, DynamoDB, ElastiCache Redis, S3, CloudFront
- Refonte multi-comptes & résilience : restructuration de l'architecture pour supporter un modèle multi-comptes AWS, renforcement de la résilience applicative et infrastructure
- Infrastructure as Code : création de code pour l'ensemble en modules OpenTofu avec workspaces pour isoler 3 environnements (prod, rc, beta) sur plusieurs comptes AWS
- CI/CD : création des pipelines de déploiement pour automatiser le provisioning infrastructure et le déploiement applicatif
- IoT : mise en place d'AWS IoT Core — MQTT, certificats X.509, policies, gestion des Things pour la connectivité machine-cloud de 40+ robots
- Conteneurisation : Docker multi-architecture (ARM64 pour les robots, x86 pour le cloud), configuration systemd pour le déploiement dual-service sur le matériel embarqué
- Migration de données : transfert RDS entre comptes, synchronisation DynamoDB/IoT/RDS, diagnostic de conflits réseau pour le déploiement multiservices sur robots
Stack : AWS (Lambda · API Gateway · Aurora MySQL · IoT Core · Cognito · DynamoDB · ElastiCache · S3 · CloudFront · SNS · EventBridge · Route53) · OpenTofu · Docker · Azure DevOps · .NET 6 · MQTT - Enedis - LyonExpert KubernetesENERGY AND UTILITIESDecember 2023 - November 2025 (1 year and 11 months)Lyon, FranceMission : Expertise Kubernetes et fiabilisation de la plateforme conteneurisée interne d'Enedis.Enedis, opérateur du réseau de distribution d'électricité français, exploite une offre Kubernetes mutualisée à destination de ses projets métiers internes. Mission d'expertise pour fiabiliser la production, accompagner les équipes applicatives et contribuer à la conception de la prochaine génération de l'offre.Ce que j'ai livré :
- Refonte de l'alerting et de la réponse à incident : repenser le pipeline d'alertes (règles, routage, sévérités) et les processus de réponse pour réduire le bruit et accélérer la résolution
- Autoremédiation : mise en place d'un logiciel d'autoremédiation déclenché sur alertes Prometheus, pour résoudre automatiquement les incidents récurrents sans intervention humaine
- Retrait de la "cloche" d'allocation des ressources : suppression d'un script Python custom qui bloquait les rolling updates tant que les requests pod n'étaient pas à 95% de la consommation réelle. Cette contrainte poussait les projets à déclarer des requests absurdement basses pour passer le contrôle, ce qui dégradait les performances applicatives et la résilience des nœuds. Le retrait a permis de rétablir un dimensionnement sain et de débloquer les déploiements.
- Accompagnement projets : coaching des équipes applicatives — onboarding Kubernetes, bonnes pratiques de déploiement, résolution des problèmes rencontrés en production
- Architecture : proposition de refonte de l'architecture d'infrastructure pour lever les limites identifiées
- Observabilité : création de dashboards Grafana de qualité production pour le suivi de la plateforme et des workloads métiers
- Évolution de l'offre : contribution aux réflexions et challenges techniques sur la V2 de l'offre Kubernetes de l'équipe (architecture, modèle de service, parcours utilisateur)
Stack : Kubernetes · Rancher · VictoriaMetrics · Grafana · Traefik · GitLab CI
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- Ingénieur en Informatique, Technologies de l''informationexia.CESI : Ecole d'Ingénieurs Informatique2018Ingénieur en Informatique, Technologies de l''information
Certifications
- Certified Kubernetes AdministratorLinux Foundation2021
- Certified Kubernetes Security SpecialistLinux Foundation2022