Devops

“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 : ...

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. Le problème qu’un Service Mesh résout Sans Service Mesh Service A ──HTTP──> Service B │ ├─ Retry logic dans le code ├─ Circuit breaker dans le code ├─ Metrics dans le code ├─ mTLS dans le code └─ Load balancing dans le code // Résultat : Logique dupliquée partout Avec Service Mesh Service A ──> Sidecar Proxy ──> Sidecar Proxy ──> Service B │ │ └─ Toute la logique réseau ici Promesse : Abstraire networking, sécurité, observabilité. ...

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 : ...

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. Le problème : DevOps n’a pas tenu ses promesses La promesse initiale “You build it, you run it” — Werner Vogels, Amazon CTO La réalité 5 ans après Développeurs noyés dans Kubernetes, Terraform, CI/CD Copier-coller de config entre projets 10 façons différentes de déployer Onboarding nouveau dev : 2 semaines d’infra Constat : Chaque équipe réinvente la roue. ...

La cybersécurité n’est plus le domaine exclusif des équipes sécurité. Chaque développeur doit intégrer les pratiques sécuritaires dans son workflow quotidien. Comment penser sécurité défensive sans ralentir le développement ? Voici un guide pratique pour développer des applications sécurisées by design. Security by Design : intégrer la sécurité dès la conception Shift-Left Security : sécuriser en amont Le principe fondamental : plus tôt on détecte une faille, moins elle coûte à corriger ...

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. ...