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Durée 21 heures
Plan du cours
Architecture GNS3 avancée
- Vue d’ensemble de l’architecture GNS3 pour les déploiements distribués
- Optimisation des performances du serveur GNS3 et de la VM GNS3
- Gestion de plusieurs projets et de flux de travail collaboratifs
Automatisation du réseau avec Python et Ansible
- Introduction à l’automatisation en ingénierie réseau
- Création et déploiement de scripts d’automatisation dans GNS3
- Automatisation de la configuration des routeurs et commutateurs avec des playbooks Ansible
- Test de l’état du réseau et de la conformité avec des vérifications automatisées
Intégration de Docker dans GNS3
- Installation et configuration des conteneurs Docker au sein de GNS3
- Utilisation d’appareils Docker préconstruits (par ex. serveurs web, DNS, services Linux)
- Construction de conteneurs Docker personnalisés pour les tests réseau
- Simulation de microservices et de chaînage de services dans les topologies GNS3
Intégration de laboratoires cloud et hybrides
- Conception d’environnements hybrides à l’aide de GNS3 et de clouds publics
- Connexion de GNS3 à AWS, Azure ou GCP via VPN et tunneling
- Déploiement de points de terminaison cloud et intégration avec les réseaux simulés
- Considérations relatives à la sécurité et à l’accès pour les topologies hybrides
Tests et simulation multi-fabricants
- Exécution et gestion de VM de plusieurs fabricants (par ex. Cisco, Juniper, Palo Alto)
- Utilisation conjointe d’appareils QEMU, IOU/IOL et VirtualBox
- Génération de trafic et émulation d’applications pour les tests d’interopérabilité
CI/CD et automatisation avancée de laboratoire
- Intégration de GNS3 avec Git et les pipelines CI pour le contrôle de version et les tests
- Automatisation du déploiement et de la restauration des topologies
- Utilisation des API REST pour contrôler GNS3 à partir de scripts externes
Cas d’usage et meilleures pratiques
- Conception de laboratoires pour la validation pré-déploiement
- Documentation du comportement réseau et des configurations
- Modèles de laboratoire réutilisables et flux de travail d’équipe
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de la création de topologies GNS3 et de la configuration des appareils
- Connaissances fonctionnelles de Python ou Ansible
- Familiarité avec la conteneurisation et les fondamentaux du cloud
Public cible
- Ingénieurs réseau seniors et professionnels DevNet
- Ingénieurs intégrant GNS3 avec des cadres de travail d’automatisation (par ex. Ansible, Python)
- Professionnels expérimentant des services conteneurisés avec Docker dans des laboratoires virtuels
- Utilisateurs avancés travaillant sur des laboratoires cloud hybrides ou simulant des environnements multi-fabricants
Nos clients témoignent (1)
communication, connaissances issues de l'expérience, résolution de problèmes,
Marcin Walewski - Intel Technology Poland Sp. z o.o.
Formation - OpenStack Bootcamp
Traduction automatique
