1. Platform engineering #
Rendre le DevOps soutenable à grande échelle.
Le problème #
« You build it, you run it » demande à chaque équipe de maîtriser Kubernetes, Terraform, la CI, l'observabilité et la sécurité : la charge cognitive explose. Le platform engineering y répond par une équipe qui construit une plateforme interne en libre-service.
La plateforme #
- Golden path : le chemin recommandé et outillé (un modèle de service prêt avec pipeline, tableau de bord et alertes), pas une obligation.
- Libre-service : créer un environnement ou une base sans ticket ni attente.
- Plateforme comme produit : feuille de route, mesure de l'adoption et de la satisfaction des développeurs.
- Outils fréquents : Backstage (portail), Crossplane, Terraform, Argo CD, modèles de dépôts.
2. FinOps #
Le coût est une métrique d'ingénierie.
Principes #
| Phase | Actions |
|---|---|
| Informer | étiquetage systématique (équipe, service, environnement), coûts visibles par équipe |
| Optimiser | dimensionnement, arrêt des environnements hors heures, instances réservées ou spot, stockage froid |
| Opérer | budgets et alertes, revue mensuelle, coût unitaire (par commande, par utilisateur) |
# estimer l'impact financier d'un changement d'infrastructure dans la pull request
infracost breakdown --path infra/
infracost diff --path infra/ --compare-to infracost-base.json3. L'IA dans le cycle DevOps #
Accélérer sans perdre le contrôle.
Usages #
| Usage | Exemples | Garde-fous |
|---|---|---|
| Écrire du code et des tests | assistants de code, génération de tests | revue humaine, tests et analyses du pipeline inchangés |
| Revue de code | résumé de pull request, détection de défauts | la décision reste humaine |
| Pipelines et IaC | génération de workflows, de manifestes | valider avec lint, plan, politiques |
| Exploitation (AIOps) | corrélation d'alertes, détection d'anomalies, aide au diagnostic | actions automatiques limitées et réversibles |
Erreur Courante : Ne copiez jamais de code, de journaux ou de configuration contenant des données personnelles ou des secrets dans un service d'IA public : privilégiez des solutions validées par l'entreprise ou hébergées en interne.
Ce qui ne change pas #
Plus de code produit plus vite rend la CI/CD, les tests automatisés, les petits lots et l'observabilité encore plus importants : ce sont eux qui garantissent que l'accélération ne se paie pas en incidents.
4. Feuille de route #
Par où commencer.
Progression type #
- Versionner tout le code et la configuration, protéger la branche principale.
- Mettre en place l'intégration continue avec des tests automatisés rapides.
- Automatiser le déploiement (livraison continue), avec retour arrière.
- Décrire l'infrastructure en code, adopter GitOps.
- Intégrer la sécurité et l'observabilité au pipeline.
- Mesurer (DORA, SLO) et améliorer en continu.
- Mutualiser dans une plateforme interne quand le nombre d'équipes le justifie.
