Olivier HUYNH

Consultant Performance Applicative/ SRE • Mise en place des outils d’observabilité & de supervision APM basé sur elasticsearch et opentelemetry. • Création des dashboards sous kibana pour surveiller les performances des applications. • Déploiement des outils de supervisions synthétiques pour surveiller la performance des applications. • Développement d’outils de supervision des SLA en Python, basés sur la stack Elastic (Transforms, Aggregations, dashboard Kibana Lens). • Analyse des métriques sous Grafana, Kibana pour identifier les problèmes de performance et apporter les améliorations possibles. • Mener des campagnes de tests de performances avec JMeter pour évaluer les performances des applications. DBA Elasticsearch • Mise en place de modèles de Machine Learning (ML) pour la détection automatique des incidents. • Mise en place d’une solution de notification des alertes entre Kibana et Jira en utilisant Python et GitLab CI/CD. • Migration du cluster Elasticsearch vers la version 9.x • Automatisation des configurations du cluster avec Terraform, ansible, Python, Gitlab CI/CD • Mise en place de stratégies pour optimiser l’espace disque du cluster. • Création & optimisation des pipelines logstash. • Configuration de filebeat pour envoyer des logs json à l’elasticsearch.

• Configurer Appdynamics ( agents, contrôleur ). • Identifier les problèmes de performances de l’infrastructure. • Faire des analyses et fournir des recommandations pour améliorer l’infrastructure. • Création des modèles de test de performance à partir des données de production. • Création de dashboard, et outil supervision pour kubernetes via prometheus, thanos • Développer des outils devops via jenkins pour appdynamics (création de dashboard, alerts , end user experience). • Création de pipeline concourse CI pour générer automatique des dashboards grafana. • Création de script yalm pour gérer les déployement des pods kubernetes Environnements techniques : Appdynamics, Golang Linux, Aix, Cloud Foundry, Grafana , Prometheus, Kubernetes

• Définir et développer les scénarios de test de performance. • Mise en place des moniteurs des serveurs Linux, Windows, et des serveurs d’applications Tomcat, WebSphere. • Préparation des stratégies de montée en charge et exécuter les tests. • Analyser le résultat de test, et fournir des rapports aux managers. • Développer des scripts en powershell pour automatiser le lancement des tests de performance • Mise en place des moniteurs avec dynatrace, et analyser les problèmes de performance en production.

Développement des outils d’intégration continue avec Docker, Shell Linux, Bamboo. Configurer l’outil CI/CD Bamboo pour réaliser l’automatisation de l'infrastructure de test. Développement et paramétrage des scripts de performance avec LoadRunner & neoload. Exécution des tests de performance dans le Cloud, analyse des résultats, et fournir des rapports.

• Développement et paramétrage des scripts de performance avec LoadRunner & neoload. • Exécution des tests de performance dans le Cloud, analyse des résultats, et fournir des rapports.