Production

“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. ...

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. Le budget ML qui tue Coûts infrastructure réels Sur un projet de recommendation engine (100M de users, 50K RPS), voici les vrais coûts mensuels : Infrastructure Serving (AWS) : ...

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 : ...