Temps de réponse API réduits de moitié.
Diagnostic instrumenté et corrections ciblées, sans réécriture.
SRE · Backend · Production systems
Fiabiliser la production. Réduire les coûts. Accélérer ce qui bloque.
J’interviens du backend à l’infrastructure sur des systèmes de production à fort trafic pour diagnostiquer les problèmes, livrer les corrections et rendre l’équipe autonome.
Huit ans à construire et exploiter des systèmes complexes, avec une responsabilité de bout en bout, du diagnostic à la production.
99,99 %Disponibilité sur un anResponsabilité SRE de bout en bout · 30 M de requêtes/jour
÷ 10Latence p99La moyenne ne révélait aucun problème
÷ 3Facture d’infrastructureCalcul migré vers le bare metal · trafic sortant supprimé
Situations
Quand faire appel à Solidnines
Quand un sujet de production demande un responsable, pas une recommandation de plus.
La production est fragile ou imprévisible
Les incidents reviennent, la reprise dépend de quelques personnes ou la fiabilité reste mal mesurée.
La latence ou les échecs augmentent
Les moyennes semblent correctes, mais les utilisateurs, la p99 ou les traitements de fond disent l’inverse.
La facture cloud ou CI dérive
Les coûts progressent plus vite que l’usage et les arbitrages restent difficiles à objectiver.
Une migration devient risquée
Un changement Kubernetes, PostgreSQL ou cloud est bloqué par le risque en production.
Le problème traverse plusieurs couches
Backend, PostgreSQL et infrastructure se renvoient la cause. Je mesure le système de bout en bout et corrige là où se trouve réellement le problème.
La fiabilité manque de cadre
Observabilité, SLO, gestion d’incidents et responsabilités de production restent implicites ou dispersés.
Manière de travailler
Je mesure. Je corrige. Je transmets.
La bonne solution, pas la plus impressionnante.
Mesurer
Établir le signal, le point de départ et la contrainte avant de choisir une solution.
Corriger
Livrer les changements nécessaires, une étape maîtrisée à la fois, puis vérifier le résultat.
Transmettre
Documenter, automatiser et transférer l’exploitation. L’équipe continue sans moi.
Résultats
Autres résultats mesurés
Traitements de fond en échec réduits de 95 %.
CI ramenée de plus de dix minutes à moins de trois.
La facture de CI a aussi été divisée par trois.
Montées de version PostgreSQL et opérations sensibles livrées sans interruption.
Dont pg_repack et évolutions de Row Level Security.
Expertise
Trois domaines, un seul système de production
Le travail part du problème à résoudre, pas d’un catalogue d’outils.
Fiabilité et performance de production
Observabilité, SLO, gestion d’incidents, profilage et analyse de la latence de bout en bout.
Backend et PostgreSQL
APIs et services en Python ou Go, traitements asynchrones, PostgreSQL, performance et migrations sensibles en production.
Infrastructure et livraison
Kubernetes, cloud, bare metal, CI/CD, infrastructure par le code et maîtrise des coûts.
Environnements fréquents — Python, Go, PostgreSQL, Kubernetes, AWS, GCP, OVH bare metal, Terraform/Pulumi, Cloudflare, Datadog.
Point de départ
Commencer par un diagnostic de production
Un format court et cadré pour objectiver un problème de production et déterminer où intervenir avant d’engager des changements plus larges.
Diagnostic objectivé
Les signaux et les contraintes sont mesurés, pas supposés.
Causes et risques
Les causes principales et les risques techniques sont explicités.
Actions priorisées
Les changements sont ordonnés par impact, risque et effort.
Suite claire
Ce qu’il faut faire ensuite, y compris si mon intervention n’est pas nécessaire.
Aucun engagement sur une mission plus longue.
Commencer par un diagnostic de productionUn problème de production à résoudre ?
Décrivez le problème en quelques lignes. Je vous réponds sous deux jours ouvrés et vous dis franchement si je suis la bonne personne.
En parler directement
Trente minutes, sans engagement. Le plus utile si vous avez déjà un chiffre ou un symptôme à examiner.
Parler de votre production — 30 min