Architecture

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 ? ...

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 10 millions de users, 1TB de data, votre database PostgreSQL rame. Sharding ? Peut-être. Mais avant, explorons toutes les alternatives (plus simples). Ce que j’ai observé : sharding n’est pas premier choix. Alternatives plus simples : Vertical scaling augmenter machine DB actuelle 8 CPU 32GB RAM DB upgradée 32 CPU 256GB RAM Coût $500/mois → $2000/mois Effort 1 heure migration Jusqu’où Machines jusqu’à 128 CPU 4TB RAM existent, Read replicas scaling lecture Master Primary Writes Read replicas R1 R2 R3 Reads Cas usage 90% reads 10% writes Effort 1 semaine, Partitioning même DB tables séparées Partition par date CREATE TABLE orders_2024 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ‘2024-01-01’ TO ‘2025-01-01’ CREATE TABLE orders_2025 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ‘2025-01-01’ TO ‘2026-01-01’ Performance Queries 10x plus rapides partition Effort 1 semaine, Caching agressif Redis cache Requêtes fréquentes Sessions Rate limiting Hit rate 80%+ → Reduce DB load 80%. Quand sharding devient nécessaire : Vertical scaling maxed out Machine biggest available Coût prohibitif >$10k/mois, Write throughput saturé Master CPU >80% Write lag croissant Read replicas suffisent plus, Data size >1TB Backups trop longs >6h Restore impossible RTO Queries lentes malgré index, Geographic distribution Users worldwide Latency critique Data residency laws GDPR. Sharding n’est pas premier choix. Alternatives plus simples : Vertical scaling Read replicas Caching Partitioning. Mais si nécessaire : Choisir bonne stratégie hash range geo, Migration progressive 6-12 mois, Monitoring intensif. Complexité réelle : Cross-shard queries Transactions distribuées Resharding. Commencez simple. Shardez seulement si vraiment requis. ...

Situation réelle “Il faut tout réécrire !” Cette proposition revient régulièrement face à une codebase legacy. Elle semble séduisante : repartir de zéro, faire les choses bien cette fois. Mais la réalité est différente. Les réécritures complètes échouent 80% du temps : 6 mois deviennent 18 mois, le budget triple, les features manquent, les bugs nouveaux apparaissent, parfois le projet est abandonné. Ce que j’ai observé : il est possible d’améliorer progressivement une codebase legacy sans Big Bang rewrite. Le pattern Strangler Fig permet de remplacer progressivement l’ancien système par du nouveau code, fonctionnalité par fonctionnalité. Cette approche progressive évite les risques du Big Bang et permet de continuer à livrer de la valeur pendant la migration. ...

Situation réelle Pourquoi cette décision a été prise ? Qui l’a validée ? La documentation ne le dit pas… ou elle est obsolète. Cette situation n’est pas une fatalité. Les ADR et RFC résolvent ce problème de façon élégante. Ce que j’ai observé : beaucoup d’équipes ont une documentation morte. Symptômes classiques (README.md last updated 2 years ago “We use microservices…” mais personne ne sait pourquoi microservices quelles alternatives considérées qui a décidé). Résultat: décisions refaites plusieurs fois, contexte perdu, nouveaux arrivants perdus. Avec ADR/RFC, documentation vivante : toujours à jour archives immutables, contexte préservé, décisions traçables. Métriques adoption mesurée (Avant ADR/RFC décisions documentées 10% “Pourquoi ?” répondu rarement onboarding nouveau 2 semaines, Après ADR/RFC décisions documentées 95% “Pourquoi ?” dans ADR toujours onboarding nouveau 3 jours). ...

Situation réelle Un Service Mesh résout des problèmes réels de microservices. Mais il en crée aussi de nouveaux. Voici quand l’adopter (ou pas) après l’avoir utilisé en prod sur 3 projets différents. Ce que j’ai observé : le problème qu’un Service Mesh résout. Sans Service Mesh (Service A HTTP Service B Retry logic dans code Circuit breaker dans code Metrics dans code mTLS dans code Load balancing dans code Résultat Logique dupliquée partout). Avec Service Mesh (Service A → Sidecar Proxy → Sidecar Proxy → Service B Toute logique réseau ici Promesse Abstraire networking sécurité observabilité). Un Service Mesh n’est pas silver bullet. C’est trade-off : Gain Networking abstrait sécurité observability, Coût Complexité overhead expertise requise. Mon conseil : Commencer sans K8s Ingress + SDK libraries, Identifier pain points réels, Tester Service Mesh 1 namespace, Mesurer impact vs effort, Décider avec data. Pour 80% projets : Commencez par Linkerd si Service Mesh requis. Simple rapide fiable. ...

Situation réelle Le Platform Engineering est LA tendance qui transforme le DevOps en 2025. Mais au-delà du buzzword, qu’est-ce qui change vraiment ? Retour d’expérience après avoir construit une plateforme interne pour 50+ développeurs. Ce que j’ai observé : le problème DevOps n’a pas tenu promesses. La promesse initiale (“You build it, you run it” — Werner Vogels Amazon CTO). La réalité 5 ans après (Développeurs noyés Kubernetes Terraform CI/CD Copier-coller config entre projets 10 façons différentes déployer Onboarding nouveau dev 2 semaines infra Constat Chaque équipe réinvente roue). Platform Engineering n’est pas juste DevOps rebrandé. C’est changement mindset : De “Donner accès infra” À “Construire produit développeurs”. Les bénéfices sont réels : Productivité développeur ↑ Time to market ↓ Satisfaction équipes ↑ Coûts infra optimisés. Commencez petit : Identifier 1 pain point critique, Construire 1 capability simple, Mesurer impact, Itérer. ...

Situation réelle GraphQL fait beaucoup parler depuis quelques années, présenté comme le successeur de REST. Mais est-ce vraiment le cas ? Après avoir implémenté les deux approches en production, voici un guide pragmatique pour faire le bon choix. Ce que j’ai observé : la promesse GraphQL vs la réalité terrain. Ce qu’on vous vend (“Plus d’overfetching/underfetching”, “Un seul endpoint pour tout”, “Les clients demandent exactement ce dont ils ont besoin”). La réalité en production (Complexité mise en cache accrue, N+1 queries si pas bien géré, Courbe apprentissage équipe, Coût monitoring debugging plus élevé). La vérité : REST n’est pas mort, GraphQL n’est pas solution miracle, L’hybride souvent meilleure approche. Mon conseil : Commencez simple REST, Identifiez pain points réels, Introduisez GraphQL progressivement si besoin, Mesurez impact métriques métier. En 2025, le débat REST vs GraphQL est dépassé. La vraie question est : quelle combinaison résout mieux vos problèmes spécifiques ? ...

Situation réelle L’edge computing transforme notre approche des applications distribuées. Au lieu de centraliser dans des data centers distants, nous rapprochons le traitement des utilisateurs finaux. Réduction de latence, résilience accrue, conformité locale : comment architecturer et déployer efficacement sur l’edge ? Ce que j’ai observé : comprendre Edge Computing moderne. Du Cloud centralisé Edge distribué (L’évolution historique architectures calcul faite vagues successives chacune répondant nouveaux besoins 1960-1980 L’ère mainframe Architecture centralisée terminaux passifs Latence 100-1000ms acceptable batch processing Scaling vertical uniquement Use cases traitement lots transactions simples 1980-2000 Client-serveur Distribution logique clients intelligents Latence réduite 10-100ms Premiers pas horizontal scaling Use cases applications entreprise bases données distribuées 2000-2010 Web cloud centralisé Navigateur client universel Latence acceptable 50-500ms Scaling horizontal massif cloud Use cases sites web SaaS e-commerce 2010-2020 Mobile-first cloud backend Applications mobiles backends cloud Latence optimisée 20-200ms Auto-scaling microservices Use cases apps mobiles APIs services distribués 2020+ Edge computing Traitement plus près utilisateurs Ultra-faible latence 1-20ms Scaling horizontal ET géographique Use cases IoT AR/VR gaming analytics temps réel). Les exigences latence déterminent architecture selon cas usage (Navigation web <100ms acceptable Streaming vidéo <50ms éviter buffering Gaming <20ms expérience utilisateur AR/VR <10ms éviter motion sickness Véhicules autonomes <1ms sécurité dépend IoT industriel <5ms processus critiques Trading financier <0.1ms chaque milliseconde compte). L’Edge Computing transforme fondamentalement approche applications distribuées. En rapprochant traitement utilisateurs, obtenons : Bénéfices concrets Latence ultra-faible <10ms cas usage critiques Résilience accrue fonctionnement même panne cloud Conformité locale données traitées réglementations régionales Coûts optimisés réduction bande passante cloud. L’Edge Computing n’est plus R&D, c’est nécessité applications modernes. Gaming AR/VR véhicules autonomes IoT industriel : tous cas usage exigent proximité seul edge peut offrir. Commencez identifier use cases sensibles latence, expérimentez CDN Edge Functions, puis évoluez architectures edge-native complètes. L’avenir computing distribué. L’edge c’est maintenant ! ...

Situation réelle Au-delà du battage médiatique des cryptomonnaies, la blockchain trouve des applications concrètes en entreprise. Supply chain, identité numérique, audit trails : quels sont les cas d’usage qui marchent vraiment ? Analyse technique et retours d’expérience sur les implémentations blockchain d’entreprise. Ce que j’ai observé : démystifier blockchain entreprise. Blockchain publique vs privée comprendre trade-offs (La blockchain entreprise diffère fondamentalement réseaux publics Bitcoin Ethereum Le choix architecture détermine 80% succès projet blockchain Blockchain publique décentralisation maximale Performance 7-15 TPS Bitcoin 15-45 TPS Ethereum Consensus Proof of Work / Proof of Stake Avantages sécurité maximale résistance censure accessibilité globale Inconvénients consommation énergétique élevée throughput faible coûts volatils Fit entreprise limité uniquement besoins vérification publique Blockchain privée contrôle performance Performance 1,000-10,000+ TPS Consensus PBFT Proof of Authority consensus custom Avantages haute performance coûts prévisibles compliance friendly contrôle vie privée Inconvénients moins décentralisée gouvernance complexe points défaillance possibles Fit entreprise élevé conçue exigences business Blockchain consortium équilibre optimal Performance 500-5,000 TPS Consensus consensus multi-parties Avantages décentralisation équilibrée coûts gouvernance partagés compliance industrielle Inconvénients gouvernance complexe défis coordination Fit entreprise très élevé idéale consortiums industriels Matrice décision architecturale Performance >1000 TPS requis → Privée Consortium Contraintes réglementaires fortes → Privée Multiples parties externes 5-50 → Consortium Privacy critiques → Privée Consortium Trust maximum requis → Publique Exemple concret consortium bancaire trade finance 12 banques participantes → Consortium Performance requise 2000 TPS → OK Réglementation stricte → gérable consortium Privacy transactions → contrôlée Résultat architecture consortium recommandée). La blockchain entreprise sort phase expérimentale devenir outil transformation digitale concret. Les cas usage marchent partagent caractéristiques communes : Facteurs succès Multi-parties Besoin confiance organisations ne font pas naturellement confiance Audit trail critique Traçabilité immuabilité apportent valeur business claire Processus automatisables Smart contracts remplacent intermédiaires coûteux Compliance forte Réglementations exigeant transparence auditabilité. Applications fonctionnent bien Supply chain enjeux traçabilité pharma alimentaire luxe Identité numérique credentials professionnelles Contrats escrow automatisés Audit trails systèmes financiers. Ce qui marche pas encore Applications nécessitant haute performance >10k TPS Cas usage base données suffit Projets sans gouvernance claire multi-parties. L’investissement blockchain justifie bénéfices désintermédiation automatisation confiance dépassent coûts complexité technique gouvernance. La blockchain entreprise n’est plus science-fiction. C’est ingénierie, contraintes trade-offs ROI calculables ! ...