Infrastructure

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 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 Faire du ML en production, c’est 10% de data science et 90% d’infrastructure. Après avoir déployé plusieurs projets ML en prod, voici les vraies métriques qui comptent : combien ça coûte, quelles équipes tu as besoin, et comment justifier le ROI auprès du board. Ce que j’ai observé : le budget ML qui tue. Sur projet recommendation engine 100M users 50K RPS, vrais coûts mensuels Infrastructure Serving AWS Model serving 12x c5.2xlarge $3,600/mois Feature store Redis Cluster $2,400/mois Data pipeline Airflow + workers $1,800/mois Monitoring stack Prometheus Grafana $600/mois Total serving $8,400/mois Training Infrastructure GPU training p3.8xlarge 40h/mois $4,200/mois Data storage S3 500TB $1,200/mois Compute feature engineering $2,100/mois Total training $7,500/mois Équipes nécessaires coûts annuels 2x Data Scientists seniors 140k€ chacun 280k€ 1x ML Engineer 120k€ 120k€ 0.5x Platform Engineer 130k€ 65k€ 0.3x DevOps spécialisé 140k€ 42k€ Total équipes 507k€/an ROI réel +18% click-through rate → +2.3M€ revenus annuels Payback period 8 mois Pas mal mais jamais linéaire. Le ML production c’est 10% data science 90% ingénierie. Si tu veux recherche reste lab. Si tu veux impact business investis infrastructure. ...

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 ! ...