Developpement

“Lisez la doc.” Mais quelle doc ? Celle écrite il y a 2 ans et obsolète depuis 18 mois ? Voici comment créer une documentation que les développeurs vont réellement lire et maintenir. Le problème : Doc obsolète ou inexistante Symptômes classiques # README.md (Last updated: 2021) ## Setup Run `npm install` (Mais le projet utilise pnpm depuis 2023) Ou pire : // Fichier: user.service.ts (500 lignes) // Commentaire: Aucun // README: "Le code se documente lui-même" Résultat : ...

“Pourquoi la prod est lente ?” Sans observability, impossible de répondre. Voici comment implémenter les 3 piliers pour debug efficace en production. Monitoring vs Observability Monitoring (approche classique) Savoir QUAND ça casse → Alertes sur 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 sur table users Les 3 piliers 1. Métriques (Metrics) Qu’est-ce que c’est ? ...

“Notre système est résilient.” Vraiment ? L’avez-vous testé ? Le Chaos Engineering consiste à casser volontairement la prod pour vérifier qu’elle survit. Retour d’expérience après 1 an de pratique. Le problème : Fausse résilience Ce qu’on croit ✅ Redondance serveurs ✅ Auto-scaling configuré ✅ Health checks en place ✅ Backups automatiques → "Le système est résilient !" La réalité Premier incident critique : - Auto-scaling ne scale pas (config obsolète) - Health checks passent mais app bugue - Backup restore : jamais testé, ne marche pas - Cascading failure : tout tombe → Downtime 4 heures Problème : On ne teste la résilience que pendant les incidents. ...

Déployer un vendredi soir ? Avec les Feature Flags, c’est possible. Voici comment nous avons éliminé 90% du stress de déploiement. Le problème traditionnel Déploiement = Release git push → CI/CD → Deploy prod → 🤞 Si bug : rollback complet → redéploy entier → 15-30 minutes downtime Résultat : Déploiements le mardi matin uniquement Freeze 2 jours avant weekend Stress maximum Avec Feature Flags git push → CI/CD → Deploy prod (feature OFF) → Test interne (feature ON pour admins) → Rollout 5% users → 100% users Si bug : Toggle flag OFF (instantané) Résultat : ...

Terraform domine le marché IaC depuis des années. Pulumi arrive avec la promesse d’utiliser de vrais langages de programmation. Après avoir utilisé les deux en production, voici mon retour sans bullshit. TL;DR : Le verdict Utilisez Terraform si : Équipe majoritairement Ops/infra Multi-cloud complexe Écosystème de modules mature requis Compétences HCL déjà présentes Utilisez Pulumi si : Équipe développeurs forte Infra complexe avec logique métier Besoin de tests unitaires poussés TypeScript/Python/Go déjà mastered Terraform : Le standard de facto Forces 1. Écosystème mature ...

Vous en avez marre des merge conflicts monstres ? Des feature branches qui durent 3 semaines ? Des hotfixes qui cassent tout ? Il existe une alternative plus simple : le Trunk-Based Development. Le problème avec Git Flow Git Flow : Le standard qui ne scale pas ┌─────────┐ │ master │──────────────────────────── └─────────┘ merge merge │ ┌────▼────┐ │ develop │─────────────────── └─────────┘ merge merge │ ┌────▼────────┐ │ feature/123 │───────── └─────────────┘ Problèmes réels : ...

L’informatique quantique n’est plus de la science-fiction. Avec des plateformes comme IBM Quantum, Google Cirq, et Microsoft Q#, les développeurs peuvent maintenant expérimenter avec de vrais ordinateurs quantiques. Voici une introduction pratique pour comprendre et implémenter vos premiers algorithmes quantiques. Concepts fondamentaux : au-delà des bits classiques Qubits, superposition et intrication L’informatique quantique repose sur des concepts contre-intuitifs qu’il faut maîtriser pour comprendre son potentiel révolutionnaire. Le qubit : au-delà du bit classique ...

La conteneurisation a révolutionné notre façon de déployer et gérer les applications. Mais entre écrire un Dockerfile et orchestrer une infrastructure de production, il y a un monde. Voici un guide pratique pour naviguer sereinement de Docker aux plateformes d’orchestration. Docker Production - ROI et Business Impact Containerization Impact Measured : Cas concret - E-commerce Migration : Before : Monolithe sur serveurs dédiés, 6h deployment window After : Microservices conteneurisés, 15min rolling deployments Business Impact : +€234k/year (less downtime + faster features) Docker Optimization Strategy : ...

Introduction “Deploy vendredi 17h, what could go wrong?” Cette blague m’a coûté un weekend entier quand notre pipeline CI/CD s’est crashé sur une migration critique. 6 heures de rollback manual, équipe support mobilisée, -$45k de revenue. Après plusieurs années à concevoir des pipelines - de la startup avec 1 deploy/semaine à l’enterprise avec 50+ deploys/jour - j’ai mesuré le vrai coût de la complexité excessive vs celui de la simplicité fragile. Spoiler: les deux sont chers, mais pas au même moment. ...

Introduction “Le site est rapide sur ma machine !” Cette phrase, tout développeur l’a prononcée face à un utilisateur qui se plaint de lenteur. La performance web ne se résume pas à des chiffres dans Lighthouse ou des temps de réponse serveur. Elle se mesure à l’expérience ressentie par l’utilisateur final. Avec l’évolution des Core Web Vitals et leur impact sur le SEO, comprendre la performance centrée utilisateur n’est plus optionnel. Explorons comment mesurer et optimiser ce qui compte vraiment. ...