Public concerné
Ingénieurs en automatisation réseau, ingénieurs réseau ayant une expérience en programmation, ingénieurs DevOps travaillant sur l'infrastructure réseau, ingénieurs système, ingénieurs de fiabilité site réseau (SRE) ou toute personne souhaitant obtenir la certification CCNP Automation.
Prérequis
Avoir suivi la formation CCNAAUTO "Automating Networks Using Cisco Platforms" ou avoir des connaissances similaires telles que la compréhension de l'utilisation des API, la connaissance des API des équipements réseau telles que NETCONF et RESTCONF et la compréhension des bases du contrôle de version avec Git. Il est également recommandé d'avoir une familiarité avec les plateformes GitLab et GitHub, une aisance avec le shell Linux, SSH, les fichiers et les environnements virtuels, une connaissance de Docker et de la conteneurisation ainsi que des connaissances de base en Intelligence Artificielle (IA) et en modèle de langage (LLM). Avoir une expérience pratique avec un langage de programmation (notamment Python), une expérience avec les conceptions et configurations réseau courantes et avoir suivi la formation "Intermediate Python for Network Engineers" (IPYNE) est un plus.
Objectifs de formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Evaluer divers outils et approches d'automatisation réseau
- Mettre en pratique Python pour l'automatisation réseau basée sur CLI
- Intégrer les API REST dans les flux de travail d'automatisation réseau
- Automatiser la configuration des appareils à l'aide de requêtes RESTCONF basées sur les modèles de données YANG
- Créer des solutions d'automatisation réseau avec Ansible
- Concevoir des solutions d'automatisation réseau avec Terraform
- Mettre en oeuvre l'approche Infrastructure as Code pour la gestion réseau
- Mettre en place Git pour suivre les changements réseau
- Concevoir et construire des pipelines GitLab CI pour l'automatisation réseau
- Intégrer les topologies CML dans les flux de travail automatisés
- Créer des outils de validation réseau avec pyATS et les inclure dans les flux de travail automatisés
- Configurer des flux de télémétrie pilotés par modèle pour collecter des données opérationnelles en temps réel depuis les appareils Cisco
- Diagnostiquer les échecs d'automatisation courants à l'aide de logs bien structurés provenant des intégrations Python, Ansible et RESTCONF
- Sécuriser le code d'automatisation réseau en validant les entrées, en protégeant les identifiants et en nettoyant les sorties
- Construire et exécuter des environnements multi-services Docker Compose pour l'automatisation réseau
- Générer, signer et mettre en place des certificats pour sécuriser les interfaces Web et les API utilisées par les outils d'automatisation réseau
- Décrire le rôle, la valeur et les risques de l'IA Générative dans la création de scripts d'automatisation réseau
- Concevoir des agents d'Intelligence Artificielle (IA) pour l'automatisation réseau
- Intégrer les LLM avec des capacités externes à l'aide de serveurs MCP.
Certification
350-901 (+ 576€)Les + de la formation
Le support de cours et les labs sont en anglais.
Programme
Boîtes à outils d'automatisation réseau
Automatisation des tâches réseau avec Python
Utilisation des API REST dans l'automatisation réseau
Automatisation réseau avec Ansible
Automatisation réseau avec Terraform
Mise en oeuvre de l'Infrastructure as Code
Suivi des changements réseau avec Git
Déploiement des changements de configuration avec les pipelines CI
Intégration de Cisco Modeling Labs pour les environnements de test réseau
Validation de l'état du réseau avec pyATS
Télémétrie pilotée par modèle pour la surveillance réseau
Dépannage des solutions d'automatisation réseau
Pratiques de codage sécurisé pour l'automatisation réseau
Conteneurisation de l'environnement d'automatisation réseau avec Docker Compose
Déploiement de certificats TLS de confiance pour une communication sécurisée
IA Générative pour l'automatisation réseau
Agents d'Intelligence Artificielle (IA) pour l'automatisation réseau
Intégration des LLM et des serveurs MCP
Labs :
- Utiliser Python pour automatiser les tâches réseau courantes
- Explorer la documentation des API REST
- Automatiser les appels API avec Python Requests
- Construire et envoyer des requêtes RESTCONF
- Automatiser la configuration des appareils avec RESTCONF
- Créer une solution d'automatisation réseau avec Ansible
- Automatiser l'infrastructure réseau avec Terraform
- Gérer les interfaces de routeur en tant que code
- Commencer à suivre l'état de votre réseau avec GitLab
- Construire un pipeline CI GitLab pour la configuration réseau
- Créer un environnement de test réseau avec Cisco Modeling Labs
- Créer un script Python pour lancer des topologies de test dans Cisco Modeling Labs
- Intégrer les topologies Cisco Modeling Labs dans un pipeline CI
- Créer un outil de validation de configuration avec pyATS
- Intégrer les tests pyATS dans les pipelines automatisés
- Configurer la télémétrie pilotée par modèle (MDT) sur un routeur Cisco avec YANG Suite
- Dépanner un script d'automatisation
- Sécuriser un script d'automatisation
- Conteneuriser les composants d'automatisation
- Ajouter un certificat de confiance à Cisco ISE
- Configurer un LLM local avec Ollama
- Construire un outil d'automatisation réseau avec Python et Ollama
- Construire et lancer un serveur FastMCP
Certification (en option)
- Prévoir l'achat de la certification en supplément
- Le passage de l'examen se fera (ultérieurement) dans un centre agréé Pearson Vue
- L'examen (en anglais) s'effectue en ligne, et durera en moyenne 2h00
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).
Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :
- Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
- Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
- Supports de cours et exercices
En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
* nous consulter pour la faisabilité en distanciel
** ratio variable selon le cours suivi
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des évaluations formatives, à travers des travaux pratiques réalisés sur les labs (à l'issue de chaque module)
- Et/ou, en fin de formation, par une certification (proposée en option)
Accessibilité de la formation
Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap : les détails de l'accueil des personnes sont consultables sur la page Accueil Handicap
Modalités et délais d’accès à la formation
Les formations M2i sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 12 jours ouvrés.
