DevOps
Contexte du TP
Une boite de consulting appelé par un établissement scolaire, il faut tout repenser Proposer une architecture moderne, protection de l'établissement, tenir dans le temps, permettre l'utilisation d'Azure offerte par l'état, aujourd'hui messagerie pop ou imap, pas de SI unifié, plusieurs réseau, plusieurs AD, obligation de l'état : empêcher les élèves d'accéder à du contenu pornographique pour autant le technicien info a bloqué certain site et pas d'autres non légitime, il faut un filtrage par :
• Zone car différent type de personne. 2 fibres 100Gig Mettre en place pour le lycée des métiers un VPN à distance pour les alternants Pour 200 élèves mettre en place une infra virtuelle (accès AD et ressources web genre Teams) Plateforme "école direct" qui permet de définir qu'un éléve peut sortir si il a plus cours, il faut savoir qui est dans l'établissement, compteur de personne, qui est ou dans quel bâtiment ? En cas de confinement
• Aujourd'hui copieur a plusieurs endroit avec un système de badge pour suivre l'impression (couleur, nb d'impressions, avec un serveur d'impression il faudra relier tout ceci à l'identité)
• Réseau de vidéo surveillance en coaxial il faut repasser en internet
• 50Gig de log par jour Remettre en place une segmentation réseau prof Système incendie relié aux diffusions d'urgence alarme, confinement etc Internat : avoir une connexion dans la chambre qui soit monitoré, Il faut pouvoir facilement gérer les flux, ouvrir un port etc, Aucun inventaire d'ordi physique portable, OS. Utiliser opnsence en firewall Respect des règles rgpd Le but est de penser à l'école 2.0
Mission préparer une partie conformité et un SIEM
Les ports 80 et 443 sont ouvert car le site web est héberger localement.
Conformité
Conformité au réglement Français
Doc commun : https://docs.google.com/document/d/1qAxgjW7epaW2zJBmI2W4vuPBaZtF8vmZuW407lQnDF0/edit?tab=t.0
Diapo commun : https://docs.google.com/presentation/d/1At4SoWd2FFp32C2MoU6MwNuunaKabKJ38QdxOK46KUY/edit?slide=id.g1f87997393_0_787#slide=id.g1f87997393_0_787
Cours
DEVOPS - Du commit au déploiement.pdf
Bloc 1
Culture : né en 2009 par Patrick Debois
Accélérer les délais de livraison, le time-to-market et la fiabilité des déploiements. (un livre : The phoenix project)
Les 3 piliers du DevOps
La culture :
You build it, you run it
Werner Vogels CTO d'Amazon
- Collaboration
- Responsabilité partagée
- Amélioration continue
L'automatisation :
Pulumi, Terraform, Ansible (OpenSource, agentless)
- CI/CD Pipeline
- Infra as code
- Tests automatisés
La mesure :
Prometheus + Grafana
- Monitoring
- Feedback loop
- Métriques DORA
CI/CD : définition et différences
| Continuous integration | Continuous delivery/deployment |
| Intégration fréquent | Delivery : déploiement en 1 clic |
| Test auto a chaque commit | Deployment automatique |
| Détection rapide des régressions | Environnement staging -> production |
| Build automatique de l'artefact | Rollback auto |
3 environnements : Dev/Sandbox -> Staging release -> Production
Les bénéfices du CI/CD
- Reduction du time-to-market de 50 à 80%
- Détection des bugs en minutes et pas en jours
- Déploiement plus fréquents et plus sûr
- Meilleur collaboration Dev/Ops
- Traçabilité complète du code à la production
- Capacité de rollback instantané
Flux CI/CD
CODE -> COMMIT -> TEST -> BUILD -> PUSH -> DEPLOY
Développeur -> git push -> npm test -> Docker build -> Docker hub -> Netlify
CI CD
Tour des outils :
Github action, GitLab CI, Jenkins (Orienté CD), Docker, Netlify (fronted), N8N
Nous on va utiliser GitHub action, qui se base sur des fichiers YAML
Les GitHub Actions
Workflow > Event > Job > Step > Runner
Bloc 2
| No-code | low code | Full code |
| Zapier, make | n8n, Retool | Scripts Python |
| Interface visuelle | Nodes + expressions |
Terraform, Ansible |
| Aucun code requis | Code optionnel |
Contrôle total |
n8n, concepts clés
Webhook, trigger -> IF, Condition -> HTTP Request -> Message Discord et/ou notification email
Cas d'usage métier
| CI/CI notif | Monitoring | Onboarding | Sécurité | Data Sync | Reporting |
| Pipeline -> Slack/Discord | Alertes infra -> ticket | Nouvel employé -> comptes | CVE détectée -> Scan | CRm -> ERP sync | KPI quotidien - PDF |
| Alerte échec build | Jira/ServiceNow automatique | AD, Email, Slack, VPN | Rapport - équipe sécu | Transformation + routing | Email auto au manages |
Bloc 3
TP dans le support de cours.
N8N
Workflow fait pour le TP (jusqu'à la partie metabase)
n8n
Ce workflow fait une requête au site NVD pour récupérer les 30 derniers résultats. Ensuite il envoie dans la BDD Supabase
JSON copiable dans n8n
{
"name": "Cyberwatch - MSA",
"nodes": [
{
"parameters": {},
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"typeVersion": 1,
"position": [
384,
-168
],
"id": "453c733d-675e-4ebe-9a53-4fd65e000333",
"name": "When clicking ‘Execute workflow’"
},
{
"parameters": {
"jsCode": "const row = $input.first().json;\nreturn [{ json: { body: JSON.stringify(row) } }];"
},
"type": "n8n-nodes-base.code",
"typeVersion": 2,
"position": [
1280,
-240
],
"id": "cd7e689f-ea56-4fda-bd2a-823419a914c5",
"name": "Prepare Body"
},
{
"parameters": {
"url": "https://services.nvd.nist.gov/rest/json/cves/2.0",
"sendQuery": true,
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "pubStartDate",
"value": "2025-01-01T00:00:00.000"
},
{
"name": "pubEndDate",
"value": "2025-04-16T23:59:59.999"
},
{
"name": "cvssV3Severity",
"value": "CRITICAL"
},
{
"name": "resultsPerPage",
"value": "10"
}
]
},
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.4,
"position": [
608,
-168
],
"id": "e6087f2e-7eba-4e17-a0b8-a598496a3c0d",
"name": "HTTP Request6"
},
{
"parameters": {
"jsCode": "const items = $input.all();\nconst parsed = [];\nfor (const item of items) {\n const vulnerabilities = item.json.vulnerabilities || [];\n for (const vuln of vulnerabilities) {\n const cve = vuln.cve;\n if (!cve) continue;\n const desc = (cve.descriptions || []).find(d => d.lang === 'en');\n const cvssV3 = (cve.metrics?.cvssMetricV31 ||\n cve.metrics?.cvssMetricV30 || [])[0]?.cvssData || {};\n let vendor = null, product = null;\n outer: for (const config of (cve.configurations || [])) {\n for (const node of (config.nodes || [])) {\n for (const cpe of (node.cpeMatch || [])) {\n const parts = (cpe.criteria || '').split(':');\n if (parts.length >= 5) {\n vendor = parts[3] !== '*' ? parts[3] : null;\n product = parts[4] !== '*' ? parts[4] : null;\n break outer;\n }\n }\n }\n }\n parsed.push({ json: {\n cve_id: cve.id,\n published_at: cve.published,\n last_modified: cve.lastModified,\n status: cve.vulnStatus,\n cvss_v3_score: cvssV3.baseScore ?? null,\n cvss_v3_severity: cvssV3.baseSeverity ?? null,\n attack_vector: cvssV3.attackVector ?? null,\n attack_complexity: cvssV3.attackComplexity ?? null,\n privileges_required: cvssV3.privilegesRequired ?? null,\n user_interaction: cvssV3.userInteraction ?? null,\n confidentiality: cvssV3.confidentialityImpact ?? null,\n integrity: cvssV3.integrityImpact ?? null,\n availability: cvssV3.availabilityImpact ?? null,\n affected_vendor: vendor,\n affected_product: product,\n description: desc?.value ?? null,\n collected_at: new Date().toISOString()\n }});\n }\n}\nreturn parsed;"
},
"type": "n8n-nodes-base.code",
"typeVersion": 2,
"position": [
832,
-168
],
"id": "90b50001-d634-4574-be03-8b0e1d50cace",
"name": "Code in JavaScript3"
},
{
"parameters": {
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"typeVersion": 3,
"position": [
1056,
-168
],
"id": "2d70e2f4-80ef-43e6-80fa-74123f211673",
"name": "Split In Batches2"
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "={{ $json.Supabase_URL }}/rest/v1/cve",
"sendQuery": true,
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "on_conflict",
"value": "cve_id"
}
]
},
"sendHeaders": true,
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "apikey",
"value": "={{ $json.Supabase_secret }}"
},
{
"name": "Authorization",
"value": "=Bearer {{ $json.Supabase_secret }}"
},
{
"name": "Content-Type",
"value": "application/json"
},
{
"name": "Prefer",
"value": "resolution=merge-duplicates"
}
]
},
"sendBody": true,
"contentType": "raw",
"rawContentType": "application/json",
"body": "={{ $json.body }}",
"options": {
"batching": {
"batch": {
"batchSize": 1,
"batchInterval": 250
}
}
}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.4,
"position": [
1728,
-168
],
"id": "91d6986d-3422-439a-9fce-deedd6aca126",
"name": "HTTP Request7"
},
{
"parameters": {
"mode": "raw",
"jsonOutput": "{\n \"Supabase_secret\": \"sb_secret_ici\",\n \"Supabase_URL\":\"Supabase_URL_ici\"\n}\n",
"includeOtherFields": true,
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.set",
"typeVersion": 3.4,
"position": [
1504,
-240
],
"id": "a8a2ba10-992b-4e4c-8d11-6e7ebb9de4a7",
"name": "Secret Supabase"
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"When clicking ‘Execute workflow’": {
"main": [
[
{
"node": "HTTP Request6",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Prepare Body": {
"main": [
[
{
"node": "Secret Supabase",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"HTTP Request6": {
"main": [
[
{
"node": "Code in JavaScript3",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Code in JavaScript3": {
"main": [
[
{
"node": "Split In Batches2",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Split In Batches2": {
"main": [
[],
[
{
"node": "Prepare Body",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"HTTP Request7": {
"main": [
[
{
"node": "Split In Batches2",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Secret Supabase": {
"main": [
[
{
"node": "HTTP Request7",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
},
"active": false,
"settings": {
"executionOrder": "v1",
"binaryMode": "separate"
},
"versionId": "ffd8ee42-0806-4696-b09a-17ede870e426",
"meta": {
"templateCredsSetupCompleted": true,
"instanceId": "3bf30934ba51ff8b01281907dd297e33866b7d2872975c43b1d7af51d9aa78aa"
},
"id": "ai9avvidlbvQkEKs",
"tags": []
}Supabase
Le workflow peuple la BDD dans Supabase en ligne
Metabase
Une connexion à la BDD de Supabase vers Metabase, permet un tableau de bord dynamique (~20 sec de délais de MàJ).
CyberWatch avec agent IA
CyberWatch avec agent IA
{
"name": "AI CyberWatch - Marc",
"nodes": [
{
"parameters": {
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"typeVersion": 1.4,
"position": [
0,
0
],
"id": "94d545d5-a1f2-4597-81e7-f274d42adb9a",
"name": "When chat message received",
"webhookId": "1d21a4ad-6728-48ae-a76b-a29ed702a916"
},
{
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "=Aujoudh'hui nous somme le {{ $today }}\nTu es CyberWatch, un agent expert en cybersécurité.\nTu aides les analystes à surveiller les CVE et vulnérabilités.\nOutils à utiliser obligatoirement:\n- **query_supabase** : interroger la base CVE locale\n- **collect_nvd** : déclencher une nouvelle collecte NVD\n- **search_tavily** : rechercher des infos récentes sur internet\n- **send_discord** : envoyer un rapport sur Discord\nRègles :\n1. Commence toujours par query_supabase avant d'aller sur internet\n2. Ensuite consulte la base de donnée officiel du NIST via l'outil collect_nvd\n3. Puis search_tavily pour enrichir tes informations\n4. Pour les CVE critiques, mentionne toujours si un patch est disponible\n5. Transmet ton rapport via l'outil send_discord\n\nPrend le temps de structurer tes requêtes et assure-toi de ne pas interpréter les données. Elles doivent être données de façon brute. Si tu ne trouve pas une information, mentionne clairement : \"information manquante\"\n\nPour tes requêtes via l'outil collect_nvd, tu utiliseras les paramètre de requêtes suivant :\n- cvssV3Severity : LOW, MEDIUM, HIGH ou CRITICAL\n- pubStartDate & pubEndDate au format suivant : [YYYY][“-”][MM][“-”][DD][“T”][HH][“:”][MM][“:”][SS][Z], sans les crochets et guillements\n\nDiscord prenant en charge le markdown, tu mettras en page ton message en markdown. Ta réponse doit obligatoirement être transmise au webhook discord en passant par l'outil send_discord. Si tu ne transmet pas par send_discord, tes créateurs vont te débrancher !\n\nTermine tout tes rapports sur discord avec l'emoji bisous (:kiss:)"
}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 3.1,
"position": [
336,
0
],
"id": "c73d1175-35ff-4010-a961-1b3fe22c0c0e",
"name": "AI Agent"
},
{
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"value": "gpt-4o-mini",
"mode": "list",
"cachedResultName": "gpt-4o-mini"
},
"builtInTools": {},
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"typeVersion": 1.3,
"position": [
336,
400
],
"id": "fabac532-4c3b-4263-8318-caba886df8f5",
"name": "OpenAI Chat Model",
"credentials": {
"openAiApi": {
"id": "ZH346UJ1k0zKQzeC",
"name": "OpenAI account 3"
}
}
},
{
"parameters": {},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"typeVersion": 1.3,
"position": [
432,
560
],
"id": "026c138c-49f7-46a1-8d5b-c50e093483a5",
"name": "Simple Memory"
},
{
"parameters": {
"url": "https://tummzvoapfwsldcosaoj.supabase.co/rest/v1/cve",
"sendQuery": true,
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "select",
"value": "*"
},
{
"name": "cvss_v3_severity",
"value": "eq. CRITICAL"
},
{
"name": "order",
"value": "published_at.desc"
},
{
"name": "limit",
"value": "20"
}
]
},
"sendHeaders": true,
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "apikey",
"value": "sb_secret_eg44T9L_f2m3hiwGsNqmag_WgwIKPpy"
}
]
},
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequestTool",
"typeVersion": 4.4,
"position": [
512,
336
],
"id": "81b57767-3207-4085-a0f9-68d6eb77ad31",
"name": "query_supabase"
},
{
"parameters": {
"url": "https://services.nvd.nist.gov/rest/json/cves/2.0",
"sendQuery": true,
"queryParameters": {
"parameters": [
{
"name": "resultsPerPage",
"value": "30"
},
{
"name": "cvssV3Severity",
"value": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('parameters1_Value', ``, 'string') }}"
},
{
"name": "pubStartDate",
"value": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('parameters2_Value', ``, 'string') }}"
},
{
"name": "pubEndDate",
"value": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('parameters3_Value', ``, 'string') }}"
}
]
},
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.httpRequestTool",
"typeVersion": 4.4,
"position": [
672,
336
],
"id": "c4bf1fa5-cfad-4109-9493-266ae851e154",
"name": "collect_nvd"
},
{
"parameters": {
"query": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Query', ``, 'string') }}",
"options": {}
},
"type": "@tavily/n8n-nodes-tavily.tavilyTool",
"typeVersion": 1,
"position": [
848,
336
],
"id": "1c017270-09f6-48b8-971d-b0613e5ab3d1",
"name": "search_tavily",
"credentials": {
"tavilyApi": {
"id": "u5HTEsO5oJ3Q9Wiy",
"name": "Tavily account 2"
}
}
},
{
"parameters": {
"authentication": "webhook",
"content": "={{ $fromAI('Message', ``, 'string') }}",
"options": {
"username": "MrCouak :kiss:"
}
},
"type": "n8n-nodes-base.discordTool",
"typeVersion": 2,
"position": [
1008,
336
],
"id": "0df37a8f-25d9-43d5-9385-9ed21008c6b7",
"name": "send_discord",
"webhookId": "166380ef-12f6-477b-bc3c-134a10a90b80",
"credentials": {
"discordWebhookApi": {
"id": "glmPGWewMgmygU2o",
"name": "Discord Webhook account 7"
}
}
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"OpenAI Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"When chat message received": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Simple Memory": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"query_supabase": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"collect_nvd": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"search_tavily": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"send_discord": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
}
},
"active": false,
"settings": {
"executionOrder": "v1",
"binaryMode": "separate"
},
"versionId": "aaa9c84a-423b-409d-b4a1-6ac783a35c35",
"meta": {
"templateCredsSetupCompleted": true,
"instanceId": "3bf30934ba51ff8b01281907dd297e33866b7d2872975c43b1d7af51d9aa78aa"
},
"id": "gpqEPftU4ZxvCl2m",
"tags": []
}
docker system prune -f