Les 8 meilleurs projets de cloud computing pour tous les niveaux

Les organisations migrent leurs ressources IT vers le cloud, ce qui accélère le développement du cloud computing. L'objectif est d'exploiter des plateformes comme AWS, GCP et Azure pour concevoir des solutions adaptées aux besoins de l'entreprise. Résultat : la demande pour des profils techniques, comme les ingénieurs cloud, maîtrisant ces environnements, ne cesse d'augmenter.

Développez vos compétences avec ces projets de cloud computing et lancez votre carrière dans le domaine. Si vous débutez, découvrez notre cours Understanding Cloud Computing et consultez notre guide sur comment devenir cloud engineer.

Pourquoi travailler sur des projets de cloud computing ?

Le cloud est un écosystème vaste qui s'appréhende pleinement par la pratique. Rien ne vaut l'expérience concrète pour comprendre le fonctionnement des environnements cloud. D'où l'intérêt de réaliser des projets de cloud computing : vous gagnez en expérience et créez des réalisations à présenter pendant vos recherches d'emploi.

Projets de cloud computing pour débutants

Ces projets pour débuter vous mettront le pied à l'étrier en utilisant une plateforme cloud pour des tâches simples. L'idée est de reproduire dans le cloud des usages traditionnellement on-premise, comme l'hébergement d'un site web statique.

1. Hébergement d'un site statique

Héberger un site web sur une plateforme cloud est un projet fondamental qui démontre votre compréhension de base du cloud. Vous verrez comment le cloud remplace l'infrastructure IT traditionnelle tout en découvrant ses principales fonctionnalités.

Ressources :

Un excellent guide à suivre est la sélection des meilleurs projets AWS sur DataCamp. Si vous êtes novice sur AWS, envisagez d'abord le cours d'introduction à AWS pour vous familiariser avec la plateforme. L'association des deux vous mettra sur la bonne voie pour votre premier projet cloud !

Compétences acquises :

• Utiliser AWS pour l'hébergement web
• Notions de base en HTML et conception de site
• Fondamentaux d'AWS

2. Application e-mail/SMS serverless

Étape suivante : tirer parti du cloud pour interagir avec les utilisateurs. Une fonctionnalité courante consiste à contacter les clients après la soumission d'un formulaire (promotions, confirmations, réservations). Grâce au cloud, tout peut être orchestré via une API. L'objectif : un site statique hébergé dans le cloud qui transmet les informations à d'autres composants cloud, lesquels envoient ensuite l'e-mail ou le SMS correspondant.

Source cloudisfree : schéma de fonctionnement d'une application e-mail/SMS serverless

Ressources :

Un excellent tutoriel à suivre est proposé par cloudisfree, qui vous guide pas à pas pour créer une application d'envoi serverless. Ce projet s'appuie aussi sur Amazon AWS et s'intègre naturellement à votre précédent projet si vous avez déjà créé un site dynamique. C'est également le bon moment pour renforcer vos compétences AWS avec le cours AWS Cloud and Technology services sur DataCamp.

Compétences acquises :

• AWS Lambda
• API Gateway
• AWS Step Functions
• Compétences Python pour créer des fonctions
• HTML et JSON pour l'interactivité du site

Projets de cloud computing intermédiaires

Maintenant que vous maîtrisez les bases, passez à la vitesse supérieure avec des cas d'usage plus concrets. L'objectif : consolider vos fondamentaux. Vous serez en mesure de créer des applications cloud prêtes pour la production, en suivant les architectures modernes.

3. Analyse de données dans le cloud

Une part croissante du cloud est dédiée à l'analytics. Avec l'explosion des volumes, les organisations s'appuient de plus en plus sur des solutions data basées sur le cloud pour répondre à leurs questions. En tant qu'ingénieur cloud, vous pouvez mettre en place des analyses automatisées sur la plateforme. Grâce à sa scalabilité, l'analytics dans le cloud s'adapte facilement à la demande. Dans ce projet, vous pratiquerez le déploiement de bout en bout, du stockage des données à leur analyse, pour comprendre comment les données entrent dans le cloud et se transforment en insights.

Ressources :

Consultez notre guide pour démarrer avec Azure Synapse. Si vous avez peu d'expérience avec Azure, nous vous conseillons d'abord le cours Understanding Microsoft Azure et la lecture d'articles sur Azure, la solution cloud de Microsoft. Sa part de marché progresse et elle pourrait devenir dominante sur certains segments face à AWS et GCP.

Compétences acquises :

• Fondamentaux d'Azure Storage
• Azure Synapse
• Data analytics dans le cloud

4. Application web 3-tiers

Évolution naturelle du site statique, l'architecture 3-tiers vous permet de tirer le meilleur du cloud. Elle sépare les couches web, applicative et données. La couche web gère l'interface utilisateur, la couche applicative le backend, et la couche données le stockage. Avantage : chaque couche peut évoluer indépendamment et bénéficier de politiques de sécurité distinctes.

Construire une application web 3-tiers dans le cloud suppose d'identifier les services cloud les plus adaptés à chaque couche et de les relier au sein d'un même service.

D'après la documentation AWS : schéma d'architecture d'une application web 3-tiers

Ressources :

Assurez-vous de bien maîtriser les fondamentaux du cloud. Suivez ce guide pour concevoir une application web 3-tiers et mener à bien ce projet plus avancé. Si vous n'avez jamais développé d'application web, commencez par ce projet de web app Python avec Bokeh. Essayez de séparer l'UI (couche web) et le traitement des données (couche applicative).

Compétences acquises :

• Applications web en Python
• Application web 3-tiers
• Développement web dans le cloud

Projets de cloud computing avancés

Ces projets avancés visent à exploiter tout le potentiel du cloud. Le focus est mis sur des produits finis et des démonstrations techniques poussées avec des services cloud.

5. Machine learning serverless

L'une des grandes forces du cloud est d'avoir démocratisé le machine learning en entreprise. L'apprentissage automatique exige une puissance de calcul importante, qui impliquerait de nombreux serveurs on-premise. Toutes les entreprises n'ont ni l'espace ni les moyens pour une telle infrastructure.

Grâce au cloud, elles peuvent réaliser du machine learning serverless avec des services comme AWS Lambda ou GCS BigQuery. Construire un projet de ML serverless démontre votre maîtrise des tendances modernes et des usages avancés du cloud.

Ressources :

Assurez-vous de bien comprendre l'architecture cloud pour la data science et le machine learning. Vous pouvez ensuite démarrer avec le guide AWS sur le traitement d'images serverless. Ce projet met notamment en œuvre Amazon Rekognition pour l'analyse d'images (reconnaissance faciale). Testez aussi ce tutoriel sur AWS Step Functions, très utilisées ici. En y ajoutant AWS Lambda, DynamoDB et EventBridge, vous obtiendrez un projet complet de reconnaissance d'images !

Compétences acquises :

• Machine learning serverless
• AWS Rekognition
• AWS Lambda
• AWS Step Functions
• AWS DynamoDB
• AWS EventBridge

6. Chatbot dans le cloud

Avec la généralisation des usages en ligne (achat, banque, etc.), le service client web est plus crucial que jamais. Les entreprises misent sur des chatbots d'IA pour réduire les coûts et traiter les questions simples. Grâce à leur capacité à monter en charge rapidement, les délais d'attente côté client sont minimisés. Les équipes support sont ainsi allégées et les temps d'attente réduits. Avec des solutions prêtes à l'emploi comme Amazon Lex, vous avez de nombreuses options pour vous entraîner.

Ressources :

Assurez-vous de bien comprendre l'architecture cloud pour la data science et le machine learning et ses bénéfices pour l'IA. Amazon propose un guide clair pour démarrer rapidement avec Amazon Lex. Pour simplifier le déploiement, ce projet s'appuie sur Amazon CloudFormation et un template web. La mise en place devrait être fluide, en réutilisant de nombreuses compétences acquises avec le projet de ML serverless ci-dessus.

Compétences acquises :

• Chatbot dans le cloud
• IA dans le cloud
• Amazon Lex

Projets open source de cloud computing

Pour finir, voici des projets centrés sur le cloud open source. Ils vous permettent de construire un environnement cloud quasiment depuis zéro, de façon plus personnalisable. Vous montrerez ainsi que vous maîtrisez la construction d'un système cloud, du serveur et de la sécurité jusqu'à la connexion utilisateur.

7. OpenStack

OpenStack est l'une des principales plateformes cloud open source. Elle permet de bâtir des piles cloud entièrement sur mesure avec des composants libres. Open source ne rime pas avec limité : de grands acteurs comme Rakuten, T-Mobile ou Target utilisent des briques OpenStack pour leurs opérations. Maîtriser cette stack peut s'avérer extrêmement précieux.

Ressources :

Les ressources sur OpenStack sont nombreuses. Commencez par consulter la documentation OpenStack pour l'installation et la formation. Regardez des vidéos YouTube et des guides de démarrage. Profitez-en pour réviser le cours Cloud Computing sur DataCamp afin de consolider les bases d'infrastructure du cloud.

Compétences acquises :

• Construire un cloud depuis zéro
• Projets de cloud open source
• Utilisation d'OpenStack

8. OpenNebula

Alternative à OpenStack, OpenNebula s'appuie davantage sur une architecture monolithique à serveur unique pour gérer machines virtuelles et conteneurs. C'est une voie plus simple pour déployer un cloud personnalisé, avec mise en service rapide et configuration intuitive. Si vous souhaitez fonder votre cloud sur des hyperviseurs et des conteneurs, OpenNebula est un excellent choix.

Ressources :

OpenNebula est un peu moins répandu qu'OpenStack, les ressources peuvent donc être plus rares. La documentation OpenNebula est un très bon point de départ pour être opérationnel rapidement tout en apprenant les fondamentaux. Enchaînez avec un cours sur Docker et vous serez prêt à créer une infrastructure cloud basée sur les conteneurs.

Compétences acquises :

• Construire un cloud centré sur la virtualisation
• Pratique du cloud open source
• Utilisation d'OpenNebula
• Docker

Récapitulatif

Voici un aperçu de tous les projets abordés et de la manière dont ils peuvent s'intégrer à votre parcours d'apprentissage.

Conclusion

Comme vous l'avez vu, il existe de nombreux projets pour vous lancer dans le cloud computing. Tous constituent d'excellentes bases pour bâtir un portfolio solide. Assurez-vous de comprendre chaque projet en profondeur et d'en parler avec assurance pour démontrer votre expertise. Continuez à renforcer vos fondamentaux et à envisager des certifications. Voici quelques ressources pour démarrer :

• 5 meilleures certifications cloud
• Google Cloud Certification
• Top 12 projets AWS