Contexte et mission

• Créer un assistant IA visant à transformer la gestion des clusters OpenShift d'une approche réactive vers une optimisation proactive et intelligente.
• Objectifs clés : recommandations de ressources via KRR, interface en langage naturel avec Red Hat Lightspeed, scaling prédictif et simulations d'impact pour projections d'économies.

Stack technologique et outils fournis

• Plateforme : OpenShift Container Platform ; métriques : Prometheus ; IA/ML : Red Hat Lightspeed.
• Développement : Backend en Python/FastAPI et KRR, Frontend en React avec PatternFly ; Automatisation : GitLab CI/CD et ArgoCD.

Responsabilités et fonctionnalités à développer

• Intégration de KRR pour générer des recommandations de dimensionnement et d'allocation de ressources.
• Développement d'une interface en langage naturel exploitable via Red Hat Lightspeed pour interagir avec l'assistant.
• Implémentation d'un scaling prédictif basé sur l'historique des métriques Prometheus et d'un moteur de simulations "what-if" (dry-run).
• Conception d'un tableau de bord interactif d'approbation, rapports automatiques d'optimisation et suivi des coûts en temps réel.
• Déploiements sécurisés en un clic, traçabilité complète des optimisations et analyse d'impact sur les performances.

Livrables attendus

• Prototype fonctionnel de l'assistant IA déployé sur OpenShift avec démonstration de recommandations KRR et scaling prédictif.
• Dashboard interactif pour approbation des optimisations, rapports automatisés et module de simulation d'impact.
• Pipeline CI/CD et workflows ArgoCD pour déploiements reproductibles, documentation technique et guide utilisateur.

Modalités et encadrement

• Durée prévue : 3-4 mois.
• Nombre de stagiaires : 1.
• Travail attendu sur la plateforme OpenShift avec accès aux métriques Prometheus et aux outils GitLab/ArgoCD fournis.

📧 Pour postuler: internship@linsoft.com