Devops

“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 “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. ...

Situation réelle “Notre système est résilient.” Vraiment ? L’avez-vous testé ? Cette situation n’est pas une fatalité. Le Chaos Engineering consiste à casser volontairement la prod pour vérifier qu’elle survit. Ce que j’ai observé : beaucoup d’équipes croient que leur système est résilient (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 résilience que pendant incidents). Chaos Engineering n’est pas destruction pour fun. C’est assurance : Tester résilience avant incidents réels, Découvrir faiblesses conditions contrôlées, Build confidence équipe système. Commencer petit : GameDay staging 1 scénario simple, Fixer ce qui casse, Répéter jusqu’à confiance, Progresser vers prod. En 6 mois : Système vraiment résilient. ...

Situation réelle Déployer un vendredi soir ? Avec les Feature Flags, c’est possible. Cette situation n’est pas une fatalité. Les Feature Flags transforment le déploiement : avant (Deploy = stress, Rollback = 15-30min, Testing en prod = impossible), après (Deploy = routine, Rollback = 1 seconde, Testing en prod = safe). Ce que j’ai observé : beaucoup d’équipes ont un 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: deploy n’importe quand, rollback <1 seconde, zero stress. Investissement minimal, impact maximum. ...

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 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. Ce que j’ai observé : il n’y a pas de mauvais choix. Terraform et Pulumi sont tous deux excellents pour faire de l’IaC en 2025. Le vrai critère : votre équipe. Équipe infra/ops → Terraform, Équipe dev → Pulumi, Équipe mixte → Terraform plus facile pour tout le monde. Mon conseil : Faire POC 1 feature simple, Mesurer vitesse dev bugs satisfaction équipe, Décider avec vraie data. ...

Situation réelle Vous en avez marre des merge conflicts monstres ? Des feature branches qui durent 3 semaines ? Des hotfixes qui cassent tout ? Cette situation n’est pas une fatalité. Il existe une alternative plus simple : le Trunk-Based Development. Ce que j’ai observé : beaucoup d’équipes utilisent Git Flow qui ne scale pas. Problèmes réels (Merge hell plus branche vit plus conflicts difficiles, Integration tardive on découvre bugs fin, Complexité develop release hotfix feature 4 types branches, Slow feedback PR mergée après plusieurs jours). Chez un client (Feature branch moyenne 8.5 jours, Merge conflicts 40% PRs, Time to production 2-3 semaines). Trunk-Based Development n’est pas magique, mais les bénéfices sont réels : merge conflicts drastiquement réduits, time to production divisé par 10, qualité améliorée, équipe plus heureuse. ...

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 La cybersécurité n’est plus le domaine exclusif des équipes sécurité. Chaque développeur doit intégrer les pratiques sécuritaires dans son workflow quotidien. Ce que j’ai observé : les équipes qui intègrent la sécurité en amont réduisent drastiquement les coûts de correction et les risques d’incidents. Avec le recul, j’ai constaté que le coût de correction d’une vulnérabilité varie exponentiellement selon la phase où elle est détectée. En phase design, c’est le coût de base. En développement, c’est 6x plus cher. En testing, 15x plus cher. En production, 100x plus cher. Cette réalité mathématique change la façon dont on pense la sécurité. ...

Situation réelle 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. Ce que j’ai observé : la conteneurisation et l’orchestration ne sont plus des luxes mais des nécessités. Commencez simple avec Docker et Compose, puis évoluez progressivement vers Kubernetes selon vos besoins. L’important est de maîtriser les fondamentaux : images optimisées, health checks robustes, gestion sécurisée des secrets, et monitoring efficace. Ces bases solides vous permettront de construire une infrastructure fiable et évolutive. Rappelez-vous : la complexité doit être justifiée par la valeur apportée. Parfois, Docker Compose suffit largement ! ...