Automatisation et maintenance

Automatisation et maintenance#

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import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import datetime

sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted", font_scale=1.1)

Scripts d’administration#

Bonnes pratiques fondamentales#

Un script d’administration mal écrit est plus dangereux qu’une action manuelle : il peut répliquer une erreur à grande échelle en quelques secondes. Les conventions suivantes sont non-négociables en production.

En-tête de sécurité :

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
IFS=$'\n\t'

  • set -e : quitte immédiatement si une commande échoue.

  • set -u : traite les variables non définies comme des erreurs.

  • set -o pipefail : propage l’échec d’une commande dans un pipeline.

  • IFS=$'\n\t' : évite les surprises lors du découpage de chaînes avec des espaces.

Logging structuré#

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

readonly SCRIPT_NAME="$(basename "$0")"
readonly LOG_FILE="/var/log/admin/${SCRIPT_NAME%.sh}.log"
readonly TIMESTAMP="$(date +%Y-%m-%dT%H:%M:%S)"

log() {
    local level="$1"; shift
    printf '[%s] [%s] [%s] %s\n' \
        "$TIMESTAMP" "$level" "$SCRIPT_NAME" "$*" | tee -a "$LOG_FILE"
}

log INFO  "Démarrage du script"
log WARN  "Espace disque inférieur à 20 %"
log ERROR "Echec de la sauvegarde — abandon"

Lockfiles — éviter les exécutions concurrentes#

readonly LOCK_FILE="/var/run/${SCRIPT_NAME%.sh}.pid"

acquire_lock() {
    if [[ -f "$LOCK_FILE" ]]; then
        local pid
        pid="$(cat "$LOCK_FILE")"
        if kill -0 "$pid" 2>/dev/null; then
            log ERROR "Instance déjà en cours (PID $pid)"
            exit 1
        fi
    fi
    echo $$ > "$LOCK_FILE"
    trap 'rm -f "$LOCK_FILE"' EXIT
}

acquire_lock

Notifications#

notify_slack() {
    local message="$1"
    curl -s -X POST "$SLACK_WEBHOOK_URL" \
        -H 'Content-type: application/json' \
        --data "{\"text\":\"[$HOSTNAME] $message\"}" > /dev/null
}

notify_email() {
    local subject="$1" body="$2"
    echo "$body" | mail -s "[$HOSTNAME] $subject" "$ADMIN_EMAIL"
}

Structure recommandée d’un script de production

  1. En-tête set -euo pipefail

  2. Constantes en readonly et variables d’environnement

  3. Fonctions utilitaires : log, acquire_lock, notify

  4. Vérification des prérequis (droits, espace disque, connectivité)

  5. Logique principale dans des fonctions nommées

  6. Appel de main "$@" en fin de fichier

Mises à jour automatiques#

unattended-upgrades (Debian/Ubuntu)#

# Installation
apt install unattended-upgrades apt-listchanges

# Configuration principale
cat /etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades

// /etc/apt/apt.conf.d/50unattended-upgrades
Unattended-Upgrade::Allowed-Origins {
    "${distro_id}:${distro_codename}-security";
    // Décommenter pour les mises à jour non-sécurité :
    // "${distro_id}:${distro_codename}-updates";
};
Unattended-Upgrade::AutoFixInterruptedDpkg "true";
Unattended-Upgrade::MinimalSteps "true";
Unattended-Upgrade::Remove-Unused-Dependencies "true";
Unattended-Upgrade::Automatic-Reboot "false";
Unattended-Upgrade::Mail "admin@example.com";

# Activer l'exécution automatique
cat /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades
// APT::Periodic::Update-Package-Lists "1";
// APT::Periodic::Unattended-Upgrade "1";

# Tester sans appliquer
unattended-upgrades --dry-run --debug

dnf-automatic (RHEL/Fedora/AlmaLinux)#

dnf install dnf-automatic

# Configuration
cat /etc/dnf/automatic.conf
# [commands]
# apply_updates = yes
# upgrade_type = security

systemctl enable --now dnf-automatic.timer

Stratégies de mise à jour#

Redémarrage automatique

Activer Automatic-Reboot "true" redémarre le serveur en pleine nuit si un noyau ou glibc est mis à jour. En production, préférer une alerte email et planifier les redémarrages dans une fenêtre de maintenance.

La stratégie recommandée en production est la mise à jour des correctifs de sécurité uniquement via unattended-upgrades, et les mises à jour majeures lors d’une fenêtre de maintenance planifiée, après tests en environnement de staging.

Surveillance de l’intégrité#

AIDE — Advanced Intrusion Detection Environment#

AIDE crée une base de référence des hachages et attributs de tous les fichiers critiques. Lors de chaque contrôle, il compare l’état actuel à la référence et signale toute modification.

# Installation
apt install aide

# Initialisation de la base de référence
aideinit
# Génère /var/lib/aide/aide.db.new — le renommer en .db
mv /var/lib/aide/aide.db.new /var/lib/aide/aide.db

# Lancer une vérification
aide --check

# Exemple de sortie (modification détectée)
# File: /etc/passwd
#   Mtime   : 2024-01-10 08:12:34 | 2024-01-15 22:43:01
#   SHA256  : abc123...           | def456...

# Mettre à jour la base après un changement légitime
aide --update && mv /var/lib/aide/aide.db.new /var/lib/aide/aide.db

Intégration avec systemd timer#

# /etc/systemd/system/aide-check.service
[Unit]
Description=Vérification d'intégrité AIDE

[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/bin/aide --check
ExecStartPost=/usr/bin/aide --update
StandardOutput=journal

# /etc/systemd/system/aide-check.timer
[Unit]
Description=Vérification AIDE quotidienne

[Timer]
OnCalendar=*-*-* 03:00:00
Persistent=true

[Install]
WantedBy=timers.target

Checksums manuels#

# Créer une empreinte d'un binaire sensible
sha256sum /usr/bin/sudo > /root/checksums_critiques.sha256

# Vérifier ultérieurement
sha256sum --check /root/checksums_critiques.sha256

Gestion des certificats#

Renouvellement automatique Let’s Encrypt#

# Installer Certbot
apt install certbot python3-certbot-nginx

# Obtenir un certificat
certbot --nginx -d mondomaine.fr -d www.mondomaine.fr

# Le timer systemd de Certbot est créé automatiquement
systemctl status certbot.timer

# Simuler un renouvellement
certbot renew --dry-run

Alerte d’expiration personnalisée#

#!/usr/bin/env bash
# /usr/local/bin/check_certs.sh

set -euo pipefail

DOMAINS=("mondomaine.fr" "api.mondomaine.fr")
SEUIL_JOURS=30

for domain in "${DOMAINS[@]}"; do
    expiry=$(echo | openssl s_client -connect "${domain}:443" -servername "$domain" 2>/dev/null \
        | openssl x509 -noout -enddate 2>/dev/null \
        | cut -d= -f2)
    expiry_epoch=$(date -d "$expiry" +%s)
    now_epoch=$(date +%s)
    jours_restants=$(( (expiry_epoch - now_epoch) / 86400 ))

    if (( jours_restants < SEUIL_JOURS )); then
        echo "ALERTE : certificat $domain expire dans $jours_restants jours ($expiry)"
    fi
done

Sauvegardes automatisées#

BorgBackup + systemd timer#

BorgBackup est un outil de sauvegarde incrémentielle avec déduplication, compression et chiffrement intégrés.

# Installation
apt install borgbackup

# Initialiser le dépôt distant
borg init --encryption=repokey user@backup-server:/mnt/borg/mon-serveur

# Sauvegarder
borg create \
  --compression lz4 \
  --exclude '/var/cache' \
  --exclude '/tmp' \
  user@backup-server:/mnt/borg/mon-serveur::{hostname}-{now:%Y-%m-%d} \
  /etc /home /var/www /var/lib/postgresql

# Lister les archives
borg list user@backup-server:/mnt/borg/mon-serveur

# Restaurer une archive
borg extract user@backup-server:/mnt/borg/mon-serveur::mon-serveur-2024-01-15 \
  etc/nginx/nginx.conf

# Nettoyer les anciennes archives
borg prune \
  --keep-daily 7 \
  --keep-weekly 4 \
  --keep-monthly 6 \
  user@backup-server:/mnt/borg/mon-serveur

Timer systemd pour les sauvegardes#

# /etc/systemd/system/borg-backup.service
[Unit]
Description=Sauvegarde Borg
After=network-online.target

[Service]
Type=oneshot
User=root
EnvironmentFile=/etc/borg/env
ExecStart=/usr/local/bin/backup.sh
ExecStartPost=/usr/local/bin/check_backup.sh
StandardOutput=journal
OnFailure=notify-backup-failure@%n.service

# /etc/systemd/system/borg-backup.timer
[Unit]
Description=Sauvegarde Borg quotidienne

[Timer]
OnCalendar=*-*-* 02:00:00
RandomizedDelaySec=900
Persistent=true

[Install]
WantedBy=timers.target

Nettoyage automatique#

Journaux anciens#

# Limiter la taille totale des journaux systemd
journalctl --vacuum-size=500M

# Supprimer les journaux de plus de 30 jours
journalctl --vacuum-time=30d

# Configuration permanente dans /etc/systemd/journald.conf
[Journal]
SystemMaxUse=500M
MaxRetentionSec=1month

Paquets orphelins et cache APT#

# Supprimer les paquets orphelins (Debian/Ubuntu)
apt autoremove --purge

# Nettoyer le cache des paquets téléchargés
apt clean          # supprime tout
apt autoclean      # supprime uniquement les versions obsolètes

# Identifier les gros paquets installés
dpkg-query -W -f='${Installed-Size}\t${Package}\n' | sort -rn | head -20

Nettoyage de /tmp et fichiers temporaires#

# systemd-tmpfiles gère /tmp et /var/tmp automatiquement
# Configuration dans /etc/tmpfiles.d/
cat /usr/lib/tmpfiles.d/tmp.conf

# Forcer un nettoyage immédiat
systemd-tmpfiles --clean

# Nettoyage personnalisé : fichiers > 7 jours dans /tmp
find /tmp -type f -mtime +7 -delete

Surveillance des ressources#

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# Script Python de monitoring avec seuils et rapport structuré

sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted", font_scale=1.1)

import random

# Simulation de métriques système sur 24h (toutes les 30 min → 48 points)
np.random.seed(42)
heures = np.linspace(0, 24, 48)

# CPU avec pic de 8h à 10h et 18h-20h
cpu = 15 + 10 * np.sin(heures * np.pi / 12) + np.random.normal(0, 5, 48)
cpu = np.clip(cpu, 0, 100)
cpu[16:20] += 35   # pic matin
cpu[36:40] += 25   # pic soir

# RAM avec montée progressive et plateau
ram = 30 + 0.8 * heures + np.random.normal(0, 3, 48)
ram = np.clip(ram, 0, 100)

# Disque avec montée lente
disque = 58 + 0.05 * heures + np.random.normal(0, 0.5, 48)

fig, axes = plt.subplots(3, 1, figsize=(11, 8), sharex=True)

seuils = {"CPU": 80, "RAM": 85, "Disque": 90}
metriques = {"CPU": cpu, "RAM": ram, "Disque": disque}
couleurs_m = {"CPU": "#4C72B0", "RAM": "#55A868", "Disque": "#C44E52"}

for i, (metrique, valeurs) in enumerate(metriques.items()):
    ax = axes[i]
    ax.plot(heures, valeurs, color=couleurs_m[metrique], linewidth=1.8, label=metrique)
    ax.fill_between(heures, valeurs, alpha=0.15, color=couleurs_m[metrique])
    seuil = seuils[metrique]
    ax.axhline(seuil, color="#E76F51", linestyle="--", linewidth=1.2,
               label=f"Seuil alerte ({seuil} %)")
    # Zones d'alerte
    alertes = valeurs > seuil
    if alertes.any():
        ax.fill_between(heures, 0, 100, where=alertes, alpha=0.12,
                        color="#E76F51", label="Dépassement")
    ax.set_ylabel(f"{metrique} (%)", fontsize=10)
    ax.set_ylim(0, 105)
    ax.legend(fontsize=8, loc="upper left")
    ax.set_yticks([0, 25, 50, 75, 100])

axes[2].set_xlabel("Heure de la journée", fontsize=10)
axes[2].set_xticks(range(0, 25, 2))
axes[2].set_xticklabels([f"{h:02d}h" for h in range(0, 25, 2)], fontsize=9)
axes[0].set_title("Métriques système sur 24h — monitoring automatisé", fontsize=13,
                  fontweight="bold", pad=12)

plt.savefig("21_monitoring_metriques.png", dpi=100, bbox_inches="tight")
plt.show()
_images/d0956a604d39b7c04240251d16127cac364af752521d8518030ab1639ce67dce.png

Script Python de monitoring avec alertes#

#!/usr/bin/env python3
"""Monitoring système minimal avec alertes webhook."""

import json
import os
import subprocess
import urllib.request
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

SLACK_WEBHOOK = os.environ.get("SLACK_WEBHOOK", "")
SEUILS = {"cpu_percent": 80, "ram_percent": 85, "disk_percent": 90}

@dataclass
class Metrique:
    nom: str
    valeur: float
    unite: str
    seuil: float

    @property
    def en_alerte(self) -> bool:
        return self.valeur >= self.seuil

def lire_cpu() -> float:
    """Lecture du CPU via /proc/stat sur 1 seconde."""
    import time
    def lire_stat():
        with open("/proc/stat") as f:
            ligne = f.readline().split()
        return int(ligne[1]), sum(int(v) for v in ligne[1:])

    idle1, total1 = lire_stat()
    time.sleep(1)
    idle2, total2 = lire_stat()
    return round(100 * (1 - (idle2 - idle1) / (total2 - total1)), 1)

def lire_ram() -> float:
    info = {}
    with open("/proc/meminfo") as f:
        for ligne in f:
            k, v = ligne.split(":")
            info[k.strip()] = int(v.split()[0])
    total = info["MemTotal"]
    disponible = info["MemAvailable"]
    return round(100 * (1 - disponible / total), 1)

def envoyer_alerte(metriques: list[Metrique]) -> None:
    if not SLACK_WEBHOOK:
        return
    alertes = [m for m in metriques if m.en_alerte]
    if not alertes:
        return
    texte = f":warning: *Alerte monitoring* `{os.uname().nodename}`\n"
    for m in alertes:
        texte += f"  • {m.nom}: {m.valeur}{m.unite} (seuil {m.seuil}{m.unite})\n"
    data = json.dumps({"text": texte}).encode()
    req = urllib.request.Request(SLACK_WEBHOOK, data=data,
                                  headers={"Content-Type": "application/json"})
    urllib.request.urlopen(req, timeout=5)

if __name__ == "__main__":
    ts = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    metriques = [
        Metrique("CPU", lire_cpu(), "%", SEUILS["cpu_percent"]),
        Metrique("RAM", lire_ram(), "%", SEUILS["ram_percent"]),
    ]
    for m in metriques:
        etat = "ALERTE" if m.en_alerte else "OK"
        print(f"[{ts}] [{etat}] {m.nom}: {m.valeur}{m.unite}")
    envoyer_alerte(metriques)

Runbooks#

Définition et structure#

Un runbook est une procédure documentée et actionnable pour répondre à un événement opérationnel. Il peut s’agir d’une procédure de reprise après panne, d’ajout d’un nœud, ou de réponse à une alerte.

Un bon runbook contient :

  1. Contexte : quel système, quelle alerte déclenchée, quelle criticité.

  2. Diagnostic : commandes à exécuter pour confirmer le problème.

  3. Actions de remédiation : étapes numérotées et précises.

  4. Vérification : comment confirmer que le problème est résolu.

  5. Escalade : qui contacter si la procédure échoue.

Exemple — reprise après disque plein#

# Runbook : Espace disque critique (>95 %)

## Déclencheur
Alerte Prometheus/Nagios : `node_filesystem_avail_bytes` < 5 %

## Diagnostic
```bash
df -h                              # Identifier la partition concernée
du -sh /var/log/* | sort -rh | head -10  # Top 10 répertoires
journalctl --disk-usage            # Taille des journaux systemd

Remédiation immédiate#

journalctl --vacuum-size=200M      # Libérer espace journaux
apt clean                          # Vider cache APT
find /tmp -mtime +3 -delete        # Purger fichiers temporaires anciens

Remédiation durable#

  • Identifier la source de croissance (logs applicatifs non rotatifs ?)

  • Configurer logrotate pour l’application concernée

  • Étendre le volume LVM si nécessaire (voir Runbook LVM-extend)

Vérification#

df -h   # Confirmer espace libéré > seuil


```{code-cell} python
:tags: [hide-input]

# Calendrier de maintenance mensuel

sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted", font_scale=1.1)

import calendar

annee, mois = 2024, 3
cal = calendar.monthcalendar(annee, mois)

taches = {
    4:  ("Maj sécurité", "#C44E52"),
    7:  ("Backup test", "#55A868"),
    11: ("Maj sécurité", "#C44E52"),
    14: ("Audit logs", "#4C72B0"),
    18: ("Maj sécurité", "#C44E52"),
    20: ("Rotation clés", "#8172B2"),
    21: ("Backup test", "#55A868"),
    25: ("Maj sécurité", "#C44E52"),
    28: ("Rapport mensuel", "#CCB974"),
}

jours_semaine = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 5.5))
ax.set_xlim(0, 7)
ax.set_ylim(0, len(cal) + 1)
ax.axis("off")
ax.set_title(f"Calendrier de maintenance — {calendar.month_name[mois]} {annee}",
             fontsize=13, fontweight="bold", pad=14)

# En-têtes
for j, jour in enumerate(jours_semaine):
    ax.text(j + 0.5, len(cal) + 0.6, jour, ha="center", va="center",
            fontsize=10, fontweight="bold", color="#555555")

for semaine_idx, semaine in enumerate(cal):
    ligne = len(cal) - semaine_idx - 1
    for jour_idx, jour in enumerate(semaine):
        x, y = jour_idx, ligne
        if jour == 0:
            continue
        couleur_fond = "#F5F5F5"
        if jour in taches:
            _, couleur_fond = taches[jour]
        rect = patches.FancyBboxPatch(
            (x + 0.04, y + 0.04), 0.92, 0.92,
            boxstyle="round,pad=0.04", linewidth=0.8,
            edgecolor="#CCCCCC", facecolor=couleur_fond, alpha=0.85
        )
        ax.add_patch(rect)
        ax.text(x + 0.5, y + 0.72, str(jour), ha="center", va="center",
                fontsize=9, fontweight="bold",
                color="white" if jour in taches else "#333333")
        if jour in taches:
            label, _ = taches[jour]
            ax.text(x + 0.5, y + 0.3, label, ha="center", va="center",
                    fontsize=6.5, color="white", multialignment="center")

legende = [
    mpatches.Patch(color="#C44E52", label="Mise à jour sécurité"),
    mpatches.Patch(color="#55A868", label="Test de sauvegarde"),
    mpatches.Patch(color="#4C72B0", label="Audit journaux"),
    mpatches.Patch(color="#8172B2", label="Rotation clés"),
    mpatches.Patch(color="#CCB974", label="Rapport"),
]
ax.legend(handles=legende, loc="lower right", fontsize=8, ncol=2)
plt.savefig("21_calendrier_maintenance.png", dpi=100, bbox_inches="tight")
plt.show()

Hide code cell source

 
# Simulation d'alertes déclenchées sur 30 jours (timeline)

sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted", font_scale=1.1)

np.random.seed(12)
debut = datetime.datetime(2024, 3, 1)

evenements = []
types = [
    ("CPU > 80%", "#C44E52"),
    ("RAM > 85%", "#E76F51"),
    ("Disque > 90%", "#F4A261"),
    ("Cert expiration", "#8172B2"),
    ("Backup échoué", "#4C72B0"),
    ("Service down", "#C44E52"),
]

for jour in range(30):
    n = np.random.poisson(1.2)
    for _ in range(n):
        heure = np.random.uniform(0, 24)
        dt = debut + datetime.timedelta(days=jour, hours=heure)
        type_evt, couleur = types[np.random.randint(0, len(types))]
        evenements.append((dt, type_evt, couleur))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(13, 5))

types_uniques = list(dict.fromkeys(e[1] for e in evenements))
y_map = {t: i for i, t in enumerate(types_uniques)}

for dt, type_evt, couleur in evenements:
    y = y_map[type_evt]
    ax.scatter(dt, y + np.random.uniform(-0.15, 0.15),
               color=couleur, s=45, alpha=0.75, zorder=3)

ax.set_yticks(range(len(types_uniques)))
ax.set_yticklabels(types_uniques, fontsize=9)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d/%m"))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=3))
ax.set_xlabel("Date (mars 2024)", fontsize=10)
ax.set_title("Alertes déclenchées sur 30 jours", fontsize=13,
             fontweight="bold", pad=12)
ax.tick_params(axis="x", rotation=30)

plt.savefig("21_alertes_timeline.png", dpi=100, bbox_inches="tight")
plt.show()
_images/295d73ae4f20c5dbc67548cf3b47a918fda424a3f70541d01f791ccbb1475f2e.png

Hide code cell source

 
# Analyse des délais de patch sécurité — courbe de couverture dans le temps

sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted", font_scale=1.1)

jours = np.arange(0, 31)

# Stratégie A : unattended-upgrades (sécurité uniquement)
couverture_auto = 100 * (1 - np.exp(-0.5 * jours))

# Stratégie B : mise à jour manuelle hebdomadaire
couverture_hebdo = np.zeros(31)
for j in jours:
    semaine = j // 7
    couverture_hebdo[j] = min(100, semaine * 30 + min(j % 7, 1) * 25)

# Stratégie C : mise à jour mensuelle
couverture_mensuel = np.where(jours >= 28, 95, jours / 28 * 20)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.plot(jours, couverture_auto, label="Automatique (unattended-upgrades)",
        color="#55A868", linewidth=2.2)
ax.plot(jours, couverture_hebdo, label="Manuelle hebdomadaire",
        color="#4C72B0", linewidth=2.2, linestyle="--")
ax.plot(jours, couverture_mensuel, label="Manuelle mensuelle",
        color="#C44E52", linewidth=2.2, linestyle=":")

ax.axhline(90, color="#888888", linestyle="--", linewidth=1, label="Seuil 90 %")
ax.fill_between(jours, 0, couverture_auto, alpha=0.08, color="#55A868")

ax.set_xlabel("Jours après publication d'une CVE", fontsize=10)
ax.set_ylabel("Couverture des correctifs (%)", fontsize=10)
ax.set_ylim(0, 105)
ax.set_title("Couverture des correctifs de sécurité selon la stratégie de mise à jour",
             fontsize=12, fontweight="bold", pad=12)
ax.legend(fontsize=9)

plt.savefig("21_delais_patch.png", dpi=100, bbox_inches="tight")
plt.show()
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Résumé#

L’automatisation de la maintenance réduit la charge cognitive de l’administrateur et rend les opérations répétables. Les piliers sont :

Domaine

Outil clé

Fréquence

Mises à jour sécurité

unattended-upgrades / dnf-automatic

Quotidienne

Sauvegardes

BorgBackup + systemd timer

Quotidienne

Intégrité fichiers

AIDE

Quotidienne

Certificats TLS

Certbot timer

2× par jour

Nettoyage journaux

journalctl --vacuum

Hebdomadaire

Monitoring

Script Python / Prometheus

Continu

Un bon script de maintenance est idempotent, journalisé, notifiant et protégé par un lockfile. Les runbooks transforment l’expérience informelle de l’équipe en procédures partagées et testables.

Prochaine étape

Le dernier chapitre synthétise les bonnes pratiques opérationnelles : documentation, gestion des changements, post-mortems blameless, sécurité des secrets, et pistes d’approfondissement (CI/CD pour l’infra, certifications, veille CVE).

Contenu