Découvrez le projet de fin d'études de Cristina Serrano, qui a remporté un prix lors de la 5e édition des Turing Machine Awards.
L'École supérieure d'informatique (UCLM) a reconnu le projet de fin d'études de Cristina Serrano TrujilloIntitulé Développement d'une solution automatisée de gestion des courriels basée sur des files d'attente, réalisé par José Antonio de la Torre Las Heras et José Luis López-Casero Sánchez-Manjavacas. Dans le cadre de ces prix, le projet a reçu le 1er prix NTT Data Classroom et l' 1er prix Astrokube pour le meilleur projet de fin d'études en infrastructure cloud.
Gestion automatisée des courriels critiques basée sur les files d'attente d'événements
Une solution événementielle qui convertit les e-mails de surveillance en événements JSON, filtre et priorise les incidents, et exécute des actions automatisées pour accélérer la réponse aux pannes.
Quel problème cela résout-il ?
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Architecture en 3 modules
Producteur : Réception de courrier électronique → Événement JSON
Se connecter à la messagerie, extraire les champs clés et publier les événements dans Kafka.
Filtrage : prioriser, dédupliquer et décider
Service Python qui gère l'état et applique des règles en fonction de la criticité et du contexte.
Consommateurs : actions automatiques
Des microservices qui déclenchent des tâches d'automatisation en fonction du type et de l'urgence de l'alerte.
Idée clé : architecture événementielle
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Impact
Moins de doublons et moins d'alertes non pertinentes grâce au filtrage.
Priorisation et actions automatisées pour gagner du temps sur les tâches critiques.
Conception évolutive permettant d'absorber l'augmentation de la charge et des services.
Des événements structurés pour auditer les décisions et les états.
Technologies (résumé)
Messagerie et événements
Kafka · sujets · événements JSON
Cloud et orchestration
Kubernetes · conteneurs · résilience
Automation
Python · filtrage · exécution de tâches
Un vrai problème : les alertes arrivent, mais personne ne les gère à temps.
Dans de nombreuses infrastructures informatiques, les systèmes de surveillance envoient des alertes par courriel (espace disque insuffisant, pannes de service, échecs de sauvegarde, etc.). Si ces alertes ne sont pas traitées rapidement, elles peuvent entraîner des incidents graves, allant de la perte de sauvegardes à l'interruption de service. Le projet de fin d'études de Cristina s'attaque précisément à ce problème avec un objectif clair : automatiser le traitement des courriels critiques afin qu'aucune notification importante ne soit manquée et que chaque message soit géré en fonction de son urgence.
Fonctionnement de la solution (en résumé)
Le système propose une architecture événementielle dans laquelle chaque courriel est transformé en événement et acheminé via un « cœur » de messagerie en temps réel basé sur Kafka, déployé sur Kubernetes, ce qui facilite la scalabilité et la reprise après incident. La solution est divisée en trois modules principaux:
- Producteur d'emails : se connecte à une boîte mail réelle, extrait les messages (généralement générés par des outils de surveillance), les transforme en JSON structuré et les publie sur un sujet général. La connexion utilise EWS, ainsi qu'une authentification moderne via Azure Active Directory et OAuth 2.0.
- Service de filtrage : implémenté en Python avec Faust, il analyse les champs pertinents (hôte, service, état…), conserve une « mémoire » du dernier état connu et décide si une alerte doit être transmise, ignorée ou résolue, en appliquant une logique de priorité (par exemple, ignorer un avertissement s’il existe déjà un avertissement critique actif).
- Consommateurs spécialisés : microservices Python qui transforment les événements en actions et lancent des tâches automatisées via Rundeck. Différents flux sont envisagés selon la criticité, notamment l’attente intelligente (par exemple, les alertes dans un intervalle de temps précis) et la gestion des cas ambigus.
