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Plan du cours

Architecture avancée de GNS3

  • Vue d'ensemble de l'architecture GNS3 pour les déploiements distribués
  • Optimisation des performances du serveur GNS3 et de la machine virtuelle GNS3
  • Gestion de plusieurs projets et flux de travail collaboratifs

Automatisation 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
  • Tests de l'état réseau et conformité avec des vérifications automatisées

Intégration Docker dans GNS3

  • Installation et configuration des conteneurs Docker au sein de GNS3
  • Utilisation d'appliances Docker prêtes à l'emploi (par exemple, serveurs web, DNS, services Linux)
  • Construction de conteneurs Docker personnalisés pour les tests réseau
  • Simulation de microservices et enchaînements de services dans les topologies GNS3

Intégration cloud et laboratoire hybride

  • Conception d'environnements hybrides en utilisant GNS3 et des clouds publics
  • Connexion de GNS3 à AWS, Azure ou GCP via VPN et tunneling
  • Déploiement de points de terminaison basés sur le cloud et intégration avec des réseaux simulés
  • Considérations de sécurité et d'accès pour les topologies hybrides

Tests et simulation multi-fournisseurs

  • Exécution et gestion de plusieurs machines virtuelles de fournisseurs (par exemple, Cisco, Juniper, Palo Alto)
  • Utilisation conjointe des appliances QEMU, IOU/IOL et VirtualBox
  • Génération de trafic et émulation d'applications pour les tests d'interopérabilité

CI/CD et automatisation avancée des laboratoires

  • Intégration de GNS3 avec Git et les pipelines CI pour le contrôle de version et les tests
  • Automatisation du déploiement et du retour en arrière des topologies
  • Utilisation des API REST pour contrôler GNS3 à partir de scripts externes

Cas d'utilisation et bonnes pratiques

  • Conception de laboratoires pour la validation avant déploiement
  • Documentation du comportement réseau et des configurations
  • Modèles de laboratoires 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 pratiques de Python ou Ansible
  • Familiarité avec les principes de base de la conteneurisation et du cloud

Public cible

  • Ingénieurs réseau senior et professionnels DevNet
  • Ingénieurs intégrant GNS3 avec des frameworks d'automatisation (par exemple, Ansible, Python)
  • Professionnels expérimentant des services conteneurisés dans des laboratoires virtuels
  • Utilisateurs avancés travaillant sur des laboratoires cloud hybrides ou simulant des environnements multi-fournisseurs
 21 Heures

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