Khaled ArsalaneDevOps & Platform Engineer

Actuellement : DevOps & Platform Engineer chez Devoteam

Khaled Arsalane

Je conçois et j’exploite des plateformes Kubernetes multi-cluster, et j’automatise l’infrastructure qui les porte.

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Portrait de Khaled Arsalane

À propos

Je suis DevOps & Platform Engineer chez Devoteam. Mon quotidien, c’est Kubernetes : gérer des workloads répartis sur plusieurs clusters, automatiser le provisioning et la mise à jour de ces clusters, et en faire une plateforme sur laquelle les autres équipes peuvent compter. Côté cloud, je travaille sur Scaleway, et de plus en plus avec Terraform.

En dehors du travail, je fais tourner un homelab k3s de 10 nœuds. Il héberge quelques dizaines de services self-hosted et me sert de terrain de jeu pour préparer des certifications et tester de nouvelles technologies et approches, AIOps compris. Voir comment il est construit

Auparavant, j’ai fait un doctorat à l’IRISA (Université de Rennes) sur le traitement de flux de données scalable en environnements hétérogènes. J’ai développé ScaleHub pour le provisioning de testbeds Kubernetes géo-distribués, optimisé Apache Flink avec des gains jusqu’à 3,5×, et enseigné 168 heures de Cloud, Réseaux et Bases de données.

Avant cela : un Kubernetes operator en Go pour des fonctions réseau à accélération matérielle chez Orange, et le logiciel de vol d’un démonstrateur de fusée réutilisable au CNES.

Stack

Cloud & orchestration
  • Kubernetes
  • Gestion multi-cluster
  • Kubernetes operators
  • Docker
  • Scaleway
  • k3s (homelab de 10 nœuds)
Infrastructure & automatisation
  • Ansible
  • Infrastructure as Code
  • Terraform
  • CI/CD
  • Linux
  • Networking (SR-IOV, VNF)
  • AIOps
Langages
  • Go
  • Python
  • C
  • Bash
Recherche
  • Apache Flink
  • Stream processing
  • Performance analysis
  • Benchmarking
  • Rédaction scientifique
Hors du terminal
  • Photographie
  • Self-hosting
  • Aviation & spatial
  • Échecs
  • Vélo

au quotidien

Parcours

  1. Auj.

    1. Construction d’une plateforme Cluster-as-a-Service en GitOps : des clusters Kubernetes déclarés dans git et provisionnés automatiquement sur plusieurs fournisseurs cloud.

      KubernetesMulti-clusterGitOpsCrossplaneTerraformScalewayPlatform Engineering

      Platform engineering sur une plateforme Cluster-as-a-Service en GitOps. Les équipes déclarent dans git les clusters dont elles ont besoin, et la plateforme les provisionne et les gère avec Crossplane v2 et Terraform, Scaleway faisant partie des fournisseurs cloud cibles. Le travail porte sur la gestion multi-cluster, l’automatisation du cycle de vie des clusters et la fiabilité des opérations day-2.

      Réalisations Clés

      • Construction d’une plateforme Cluster-as-a-Service en GitOps, où les clusters Kubernetes sont déclarés dans git et réconciliés en continu
      • Orchestration du provisioning des clusters avec Crossplane v2 et Terraform sur plusieurs fournisseurs cloud, dont Scaleway
      • Automatisation du cycle de vie des clusters sur l’ensemble de la flotte, du provisioning aux opérations day-2

      Liens

  2. 2025

    1. Développement de ScaleHub, un outil de provisioning d’infrastructure via IaC et Kubernetes pour le benchmarking de systèmes de traitement de flux.

      RechercheSystèmes DistribuésDevOpsCloud ComputingInfrastructure as CodeApache FlinkKubernetesAnsiblePythonEnseignementPrise de Parole

      Voir le projet : ScaleHub

      Recherche sur le passage à l’échelle des moteurs de traitement de flux comme Apache Flink lorsqu’un cluster mélange des matériels et des conditions réseau différents. Les expériences tournaient sur Grid5000 et combinaient des nœuds HPC et des Raspberry Pi répartis sur plusieurs sites, le tout orchestré par Kubernetes. Travaux menés en parallèle d’une charge d’enseignement en Cloud, Réseaux et Bases de Données.

      Réalisations Clés

      • Développement de ScaleHub, un outil open source qui provisionne des bancs d’essai Kubernetes géo-distribués et y exécute des benchmarks reproductibles
      • Optimisation d’Apache Flink sur clusters hétérogènes, avec des gains de performance jusqu’à 3,5×
      • Publications à IC2E 2024 et SAC 2026, et 168 h d’enseignement (Cloud, Réseaux, Bases de Données) pour plus de 200 étudiants

      Liens

  3. 2022

    1. Stage de fin d’études : implémentation d’une VNF de traitement de trafic L2/L3 à la demande avec automatisation Kubernetes et support d’accélération matérielle.

      CloudInfrastructureRéseauVNFKubernetesOperator SDKGoAccélération MatérielleFaucetSR-IOV

      Le stage portait sur l’exécution de fonctions réseau comme workloads Kubernetes plutôt que sur des équipements dédiés : une fonction de traitement de trafic déployable à la demande, configurée automatiquement, et qui exploite l’accélération matérielle de la carte réseau.

      Réalisations Clés

      • Développement d’une VNF de traitement de trafic L2/L3 à la demande, avec Faucet comme contrôleur SDN
      • Écriture d’un Kubernetes operator en Go (Operator SDK) qui déploie et configure la VNF automatiquement
      • Accélération matérielle via SR-IOV sur cartes NVIDIA Mellanox, donnant aux pods de la VNF un accès direct aux fonctions virtuelles de la carte réseau

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  4. 2021

    1. Stages de Licence et de Master sur MINI APTERROS, un démonstrateur de fusée réutilisable : intégration avionique, logiciel de vol en C et IHM sol en Python.

      Ingénierie LogicielleSystèmes EmbarquésCPythonGNCPCBIMUBeagleBoneQt

      MINI APTERROS est un petit démonstrateur de fusée réutilisable développé dans le cadre du programme PERSEUS du CNES. Sur deux stages, travail sur son avionique de bout en bout : connexion de l’ordinateur de vol BeagleBone à ses capteurs et actionneurs, écriture du logiciel qui le fait voler, et conception des outils pour le suivre et le commander en temps réel.

      Réalisations Clés

      • Intégration de l’avionique : IMU, GPS et servomoteurs câblés à l’ordinateur de vol BeagleBone via des PCB soudés à la main
      • Écriture du logiciel de vol en C, dont toute la logique de guidage, navigation et contrôle (GNC) et les boucles PID des servomoteurs
      • Conception d’une IHM sol en Qt/Python pour la télémétrie et la télécommande en temps réel

      Liens