> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.verge.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.verge.io/learn-the-platform/fr/module-10-ateliers-de-scenario/lab-hci.md).

# Atelier : Déploiement HCI

## Objectif

Déployez VergeOS dans des configurations d’infrastructure hyperconvergée (HCI) à l’aide du playground Terraform. Vous provisionnerez à la fois un cluster minimal à 2 nœuds et un cluster étendu à 4 nœuds, puis validerez le stockage, le réseau et l’état général du cluster.

## Prérequis

* Avoir terminé tous les modules précédents (1 à 9)
* Accès au dépôt vergeos-terraform-playground (cloné localement)
* CLI Terraform installée et configurée
* Un environnement ou laboratoire VergeOS qui prend en charge les déploiements imbriqués
* Familiarité avec les bases de Terraform (init, plan, apply)

## Difficulté

**Intermédiaire** -- Nécessite de comprendre l’architecture de VergeOS et l’utilisation de base de Terraform

## Temps estimé

**2 heures**

## Étapes

### Partie 1 : Déploiement HCI à 2 nœuds

Déployez la topologie HCI minimale.

1. Clonez le dépôt vergeos-terraform-playground (si ce n’est pas déjà fait)
2. Examinez le `examples/` répertoire et repérez le HCI à 2 nœuds `.tfvars` fichier
3. Examinez les variables pour comprendre :
   * Le nombre de nœuds et les rôles
   * Configuration réseau (fabric principale, externe)
   * Configuration des niveaux de stockage
4. Exécutez `terraform init` pour initialiser le fournisseur
5. Exécutez `terraform plan -var-file=<2-node-hci>.tfvars` et examinez les ressources prévues
6. Exécutez `terraform apply -var-file=<2-node-hci>.tfvars` pour déployer
7. Connectez-vous à l’interface VergeOS et vérifiez :
   * Les deux nœuds apparaissent en ligne dans le tableau de bord
   * Le réseau de fabric principale est établi
   * Le pool de stockage vSAN est sain et présente la capacité attendue
   * Les rôles de nœud contrôleur sont attribués aux nœuds 1 et 2 (stockage des métadonnées de niveau 0 présent)

### Partie 2 : Déploiement HCI à 4 nœuds

Passez à un cluster HCI à 4 nœuds.

1. Identifiez le HCI à 4 nœuds `.tfvars` fichier dans le répertoire examples
2. Comparez-le à la configuration à 2 nœuds -- notez les différences en :
   * Nombre de nœuds
   * Paramètres de redondance du stockage
   * Toute configuration réseau supplémentaire
3. Déployez la topologie à 4 nœuds en utilisant `terraform plan` et `terraform apply`
4. Dans l’interface VergeOS, vérifiez :
   * Les quatre nœuds sont en ligne et en bon état
   * Le stockage s’est redistribué sur tous les nœuds
   * Le basculement du nœud contrôleur (paire HA sur les nœuds 1 / 2) est sain
   * La connectivité réseau entre tous les nœuds est établie

### Partie 3 : Validation et comparaison

Comparez les deux déploiements et validez leur aptitude à la production.

1. Créez une VM de test sur chaque cluster et vérifiez qu’elle démarre correctement
2. Testez la migration à chaud de la VM entre les nœuds
3. Comparez l’utilisation des ressources entre les déploiements à 2 nœuds et à 4 nœuds
4. Documentez les différences en :
   * Redondance et capacité du stockage
   * Marge de calcul
   * Considérations sur le domaine de défaillance
5. Nettoyez les deux déploiements avec `terraform destroy`

## Vérification

Votre laboratoire de déploiement HCI est terminé lorsque vous pouvez répondre **oui** à tout ce qui suit :

* [ ] Avoir déployé avec succès une topologie HCI à 2 nœuds via Terraform
* [ ] Avoir déployé avec succès une topologie HCI à 4 nœuds via Terraform
* [ ] Avoir vérifié l’état du cluster, les pools de stockage et le réseau dans l’interface VergeOS
* [ ] Avoir créé et migré une VM de test sur au moins un cluster
* [ ] Avoir documenté les principales différences entre les déploiements HCI à 2 nœuds et à 4 nœuds
* [ ] Avoir nettoyé toutes les ressources du laboratoire avec `terraform destroy`


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.verge.io/learn-the-platform/fr/module-10-ateliers-de-scenario/lab-hci.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.