Étude de cas · DevOps / Cloud Engineer
Mettre en code l'infrastructure Azure d'un éditeur de logiciels, du monitoring aux pipelines de données
Un éditeur de logiciels de taille intermédiaire exploite sur Azure une plateforme historique et une plateforme cloud plus récente, sans vue consolidée de leur état ni déploiement reproductible. L'expert Infrastructure as Code et DevOps freelance que nous avons sélectionné a d'abord rendu ces environnements observables, puis les a mis en code avec Terraform, dotés d'une chaîne de livraison sur Kubernetes et ouverts à la data et à l'IA.
Par L'équipe Top Profil · Mis à jour le · 7 min de lecture
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Le contexte
L'éditeur, une ETI, fait tourner ses applications sur deux plateformes Azure : une plateforme historique, qui porte les applications existantes et leurs clients, et une plateforme cloud plus récente, destinée aux services conteneurisés. Les environnements avaient été construits en grande partie à la main. Il n'existait ni référentiel de modules Terraform couvrant l'infrastructure, ni monitoring consolidé de la plateforme historique, ni chaîne de livraison partagée entre les deux mondes.
La commande portait sur cinq axes : un référentiel de modules Terraform couvrant l'infrastructure Azure, la conteneurisation des applications existantes et leur maintien en condition opérationnelle, un plan de conduite du changement (formation, procédures de bascule et de retour arrière, validation des releases), la mise à niveau et la sécurisation des infrastructures, et une expertise Infrastructure as Code pour industrialiser les environnements.
Le client cherchait un profil capable de construire tout en tenant la production, et de documenter pour que l'équipe interne reprenne la main. Nous lui avons présenté un expert IaC et DevOps ayant déjà mené ce type d'industrialisation sur Azure, évalué sur ses réalisations Terraform, sa gestion d'incidents et sa pratique de l'IA.
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Les enjeux
Technique : deux plateformes, deux niveaux de maturité
La plateforme historique n'était pas observable et ne tolérait aucune interruption ; la plateforme cloud devait être outillée avant d'accueillir des charges. Mettre l'infrastructure en code supposait de savoir ce qui tournait avant de le décrire dans Terraform.
Organisationnel : embarquer les équipes de production
Un déploiement automatisé change le quotidien des équipes qui valident et exploitent les releases. La commande prévoyait formation, procédures de bascule et de retour arrière, et communication vers la production.
Continuité : construire sans arrêter le run
Le freelance devait assurer la maintenance opérationnelle des plateformes Azure tout en les transformant. Chaque brique nouvelle devait être testée et documentée avant d'être confiée à l'équipe.
Ouverture : préparer la plateforme pour la data et l'IA
L'éditeur engageait en parallèle des chantiers de modèles prédictifs et de pipelines de données, que l'infrastructure industrialisée devait héberger avec le même niveau de sécurité et d'exploitation.
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La démarche, étape par étape
- 01
Cadrer avant d'outiller
Le freelance a consacré son premier mois à des entretiens avec l'équipe et ses interlocuteurs, appuyés sur un questionnaire structuré. Il en a tiré un rapport d'analyse des besoins, une documentation des processus et un tableau d'exigences priorisées avec recommandations d'implémentation, fil conducteur de toute la suite.
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Rendre la plateforme historique observable
Deuxième et troisième mois : monitoring complet de l'environnement historique, avec métriques critiques agrégées, tableau de bord temps réel des indicateurs de performance et d'incident, puis alertes automatisées à seuils sur la production et procédures de gestion des alertes. Le freelance a livré en parallèle un document d'analyse technique du système, une feuille de route à douze mois pour l'outillage de monitoring et sa documentation d'exploitation.
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Passer les alertes en code avec Terraform
Une fois le monitoring stabilisé, le freelance a développé un module Terraform qui génère les alertes, avec leur documentation. Le code a été livré déployable en production : premier module du référentiel Infrastructure as Code demandé par la commande, et modèle pour les suivants.
- 04
Construire la chaîne de livraison sur Kubernetes
Quatrième et cinquième mois : mise en service d'un cluster Kubernetes managé (AKS) dédié aux runners Azure DevOps, dimensionné, cloisonné et sécurisé, avec scripts d'automatisation et documentation. Le monitoring a été déployé sur la plateforme cloud, puis validé par des tests fonctionnels et de performance. Runners et monitoring ont ensuite été étendus à la plateforme historique et leurs processus CI/CD industrialisés.
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Tenir le run, étendre la plateforme, former
Le freelance a ensuite assuré la maintenance opérationnelle des plateformes Azure, déployé une plateforme d'emailing et livré un tableau de bord de disponibilité des services. Le mois suivant a été consacré à la transmission : supports de formation en architecture, documentation d'architecture, guide méthodologique par domaine et module de formation interactif.
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Ouvrir la plateforme à la data et à l'IA
Les trois derniers mois ont porté sur les charges nouvelles : déploiement de modèles de classification et de prédiction sur l'environnement du client, pipelines de données automatisés sur Snowflake, architecture hybride IA et data, puis optimisation des requêtes. Il a enfin conçu et animé une formation SRE et DevOps, livré un référentiel de bonnes pratiques avec procédures et scripts, et formalisé la maintenance opérationnelle des environnements.
04 · IA
L'IA dans la mission
L'IA entre dans la mission par la plateforme elle-même : au cours des derniers mois, le freelance a déployé des modèles de classification et de prédiction chez le client, construit sur Snowflake les pipelines de données qui les alimentent, conçu une architecture hybride IA et data autour d'une brique d'intégration IA de l'éditeur, et documenté le tout.
Il a aussi développé une preuve de concept d'outil de génération de code par IA, livrée avec un jeu de scripts et sa documentation, et intégré ces pratiques aux modules de formation SRE remis à l'équipe. L'IA est ainsi traitée comme une charge de production à part entière, avec son architecture et ses procédures d'exploitation.
Avant la mission, nous avions évalué ce profil sur sa pratique réelle de l'IA, critère éliminatoire chez nous : la manière dont il spécifie une tâche confiée à un assistant, relit le code Terraform généré et refuse de l'appliquer sans plan ni revue.
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Ce que l'équipe a obtenu
- Un monitoring complet de la plateforme historique en production : métriques agrégées, alertes à seuils, tableaux de bord temps réel, procédures d'alerte et d'incident, documentation d'exploitation.
- Un module Terraform déployable en production qui génère les alertes avec leur documentation, première brique du référentiel Infrastructure as Code de l'éditeur.
- Un cluster AKS de runners Azure DevOps opérationnel, sécurisé et testé en performance, étendu à la plateforme historique, avec une CI/CD industrialisée et documentée.
- Une plateforme d'emailing déployée sur Azure et un tableau de bord de disponibilité des services, livrés tout en assurant la maintenance opérationnelle.
- Des pipelines de données sur Snowflake et des modèles de classification et de prédiction déployés chez le client, avec leurs guides d'exploitation. L'optimisation des requêtes a réduit le temps de traitement.
- Une documentation d'architecture, un guide méthodologique par domaine, des formations en architecture puis en SRE et DevOps, et un référentiel de bonnes pratiques avec procédures et scripts.
FAQ
Vos questions sur cette mission
Parce qu'il est impossible de décrire en code une infrastructure que personne ne voit. Métriques, alertes et tableaux de bord ont d'abord donné à l'équipe une vue fiable de la plateforme historique, puis servi de filet de sécurité aux déploiements automatisés. Le premier module Terraform de la mission a porté sur les alertes.
Un DevOps ou Cloud Engineer senior, à l'aise avec Terraform, Kubernetes et le cloud concerné, capable de tenir la production pendant qu'il la transforme et de documenter pour transmettre. Un profil SRE convient aussi lorsque l'observabilité et le run dominent. Ici, un seul profil a couvert les deux.
Sur des situations vécues : une industrialisation Terraform déjà menée sur Azure, un incident de production et son traitement, et sa pratique de l'IA, avec une tâche récente confiée à un assistant et ce qu'il a dû corriger. Sans pratique de l'IA démontrée, nous ne donnons pas suite. Nous présentons 1 ou 2 profils évalués, en moins de 48h, avec un cadre contractuel sécurisé et un seul interlocuteur.
Dans ce cas, le cadrage a pris quelques semaines et le monitoring de la plateforme historique était en production au cours du premier trimestre ; la chaîne de livraison sur Kubernetes a suivi au premier semestre. Le rythme dépend de l'état de départ, mais l'ordre cadrer, observer, coder, industrialiser vaut pour la plupart des missions d'infrastructure as code, sur Azure comme sur AWS.
Étude rédigée par L'équipe Top Profil.
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