Contexte : Mission de refactorisation d'un module Terraform DynamoDBResponsabilités :
Mise à jour du module DynamoDB pour prendre en charge la fonctionnalité AWS warm_throughput et plus de 40 variables de configuration, améliorant ainsi les performances et la scalabilité de la base de données. Migration de 7 tables DynamoDB de production à travers les environnements UAT et PROD, passant d'une gestion manuelle à une Infrastructure as Code (IaC) Terraform, améliorant l'efficacité et réduisant les erreurs manuelles. Simplification de la configuration de chiffrement, passant d'une configuration à double variable à une approche à variable unique avec chiffrement automatique géré par AWS, renforçant ainsi la sécurité des données. Mise en œuvre de la récupération à un point dans le temps (PITR) avec une politique de rétention de 35 jours sur toutes les tables, assurant une protection et des capacités de récupération des données robustes. Identification et résolution des disparités de schéma entre les environnements UAT et PROD, en se concentrant sur les types d'attributs, les clés de plage et les configurations GSI, améliorant ainsi l'intégrité des données. Mise à jour de la documentation exhaustive.
Conception et déploiement d'une infrastructure entièrement serverless pour l'ingestion et la restauration automatisées de sauvegardes SQL Server depuis S3 dans une architecture AWS multi-comptes. Le système orchestre des workflows Step Functions déclenchés par des événements EventBridge à l'upload des fichiers de sauvegarde, avec un routage intelligent basé sur des configurations DynamoDB. La solution gère les restaurations FULL et DIFFERENTIAL pour des instances RDS SQL Server (via des procédures stockées natives) et des instances EC2 auto-hébergées (via SSM SendCommand + T-SQL RESTORE FROM URL).
Développement de 7 fonctions Lambda Python (recherche de configuration, exécution de restauration, surveillance de l'état) avec accès inter-comptes via IAM AssumeRole.
Mise en place d'une surveillance en temps réel via SNS et gestion sécurisée des identifiants à l'aide du SSM Parameter Store (SecureString). L'ensemble de l'infrastructure est codifié en Terraform (modules réutilisables pour Lambda, Step Functions, DynamoDB, EventBridge, IAM) et intégré dans une pipeline CI/CD GitLab.
Technologies & Services AWS Utilisés:
Calcul & Orchestration:
AWS Lambda (Python 3.11)
Step Functions (ASL)- Règles
EventBridgeStockage & Données:
S3 (notifications d'événements)
DynamoDB (GSI)
SSM Parameter Store (SecureString)
Bases de Données:
RDS SQL Server (procédures de restauration natives)
EC2 SQL Server (T-SQL RESTORE FROM URL)
Réseau & Sécurité:
IAM (AssumeRole inter -comptes, politiques de moindre privilège)
Intégré au sein d'un CDS dans une équipe DevOPS, je travail à l'automatisation et l'intégration de nouvelles stacks technologiques sur une infrastructure existante.
