Architecture

Situation réelle “Qui décide si on migre vers Kubernetes ?” “Qui valide le choix de cette librairie ?” “Est-ce que je peux changer cette architecture sans demander ?” Ces questions révèlent un flou sur qui décide quoi. Ce que j’ai observé : sans cadre clair de décision, soit tout remonte au CTO (bottleneck), soit tout le monde décide en silo (incohérence). Le bon équilibre est un cadre explicite qui donne de l’autonomie sans créer le chaos. ...

Stratégies du livre “Être ou ne pas être CTO”, chapitre “Gérer la dette technique”. Situation réelle “On doit refactoriser tout le code !” Cette injonction revient régulièrement dans les équipes techniques. Elle traduit souvent une frustration légitime face à un code qui ralentit le développement, mais elle masque une question plus fondamentale : qu’est-ce qui est vraiment de la dette technique, et qu’est-ce qui est simplement du code qu’on n’aime pas ? ...

Basé sur “Être ou ne pas être CTO”, chapitre “Définir la stratégie technique”. Situation réelle “Notre vision technique ? Euh… on fait du bon code ?” Cette réponse revient souvent quand on demande à une équipe technique quelle est sa vision. Elle traduit une absence de stratégie claire, mais aussi une difficulté à articuler une vision technique qui guide les décisions au quotidien. Ce que j’ai observé : une vision technique n’est pas une liste de technologies cool à adopter. C’est une stratégie claire qui explique où vous êtes, où vous allez, comment vous y allez, et pourquoi. Sans cette vision, les décisions techniques deviennent réactives plutôt que stratégiques, et l’équipe perd son cap. ...

Situation réelle La notion d’Entreprise Libérée est souvent perçue comme une utopie ou un concept vague, porté par des discours inspirants mais parfois déconnectés des réalités du terrain. Pourtant, derrière les slogans se trouvent des pratiques managériales bien structurées, notamment la gouvernance partagée et l’Holacratie, qui peuvent profondément transformer nos organisations. Ce que j’ai observé : une Entreprise Libérée n’est pas une entreprise sans règles. Elle n’est pas non plus un lieu où « tout le monde fait ce qu’il veut ». Au contraire, il s’agit d’un environnement où les responsabilités sont clarifiées et partagées pour favoriser l’autonomie, la transparence et la prise d’initiative. ...

“Docker ça marche en local, mais en prod…” Les pièges de Docker et Kubernetes en production sont nombreux. Voici les best practices qui évitent les erreurs coûteuses. TL;DR : Pièges à éviter Top 5 erreurs en production : Images trop grosses : +300% temps déploiement Secrets en clair : Risque sécurité critique Ressources non limitées : OOM kills, instabilité Health checks manquants : Détection problèmes tardive Logs non centralisés : Debugging impossible ...

Situation réelle “L’app React est lente.” Classique. Après avoir optimisé des dizaines d’apps React en production, voici les optimisations qui donnent les meilleurs résultats. Ce que j’ai observé : les optimisations React les plus impactantes sont le code splitting (réduit bundle initial -60%), la memoization (évite re-renders inutiles -70%), la virtualization (scalabilité listes -90% DOM nodes), le lazy loading (chargement progressif -80% temps chargement), et le state management optimisé (colocation et contexts optimisés). ...

Situation réelle TypeScript, c’est bien plus que du JavaScript avec des types. Voici les patterns avancés qui transforment vraiment la qualité du code en production. Ce que j’ai observé : les patterns TypeScript avancés les plus impactants sont les discriminated unions (-80% bugs runtime type safety), branded types (-100% erreurs d’ID type safety), utility types (-60% code boilerplate), type guards (-70% assertions runtime), et template literal types (-90% erreurs de format). ...

Situation réelle “La DB est lente.” Classique. Cette situation n’est pas une fatalité. Après avoir optimisé des dizaines de bases PostgreSQL en production, j’ai identifié les optimisations qui donnent les meilleurs résultats. Ce que j’ai observé : les optimisations PostgreSQL les plus impactantes sont souvent les plus simples. Top 5 optimisations par ROI : Index manquants : -80% query time, 5 min de travail VACUUM/ANALYZE : -60% fragmentation, automatisable Connection pooling : -70% overhead connexions (PgBouncer) ...

Situation réelle “On doit changer ce endpoint mais 500 clients l’utilisent.” Cette situation n’est pas une fatalité. Le versioning d’API résout ce problème. Ce que j’ai observé : le problème Breaking changes. Scénario classique (V1 API 1000 clients utilisent ça GET /api/users/123 id 123 name Alice email alice@example.com V2 On veut séparer prénom/nom GET /api/users/123 id 123 firstName Alice Breaking change lastName Smith email alice@example.com Résultat 1000 clients cassés Besoin Faire évoluer API sans casser existant). Versioning d’API n’est pas optionnel. C’est promesse clients : Stabilité, Prévisibilité, Temps migration. Best practices : URL versioning /api/v1 /api/v2, Backward compatible quand possible, Deprecation graduelle 6 mois minimum, Communication proactive, Monitoring usage. Éviter breaking changes : Additive changes only, GraphQL si possible, BFF pattern. ...

Situation réelle “Pourquoi la prod est lente ?” Sans observability, impossible de répondre. Cette situation n’est pas une fatalité. L’observability moderne permet de comprendre le comportement d’un système en production et de diagnostiquer les problèmes rapidement. Ce que j’ai observé : beaucoup d’équipes confondent monitoring et observability. Monitoring approche classique (Savoir QUAND ça casse → Alertes métriques connues → “CPU > 80%” → Alerte, Limite ne répond pas au “Pourquoi ?”). Observability approche moderne (Comprendre POURQUOI ça casse → Investiguer comportements émergents → Corréler métriques + logs + traces, Exemple Alerte API latency increased +200ms Monitoring classique “La latency est haute” Restart service ? Observability Trace montre DB query lente Logs montrent Lock contention Metrics montrent Connexions DB saturées → Root cause Missing index table users). L’observability n’est pas un luxe. C’est une nécessité : réduire MTTR de 90%, comprendre comportements prod, anticiper problèmes. ...