Déploiements
Automatiser les étapes qui ralentissent vos mises en production.
DevOps & DataOps
Livrer. Apprendre. Avancer.
CI/CD, conteneurs, observabilité et DataOps : nous vous aidons à rendre les déploiements répétables et les incidents plus faciles à diagnostiquer.
Quand faire appel à nous ?
Les situations dans lesquelles nos clients nous appellent le plus souvent sur ce sujet.
Environnements
Retrouver des configurations cohérentes du développement à la production.
Observabilité
Donner à vos équipes les moyens de comprendre les incidents.
DataOps & MLOps
Tester et suivre les changements de vos traitements data et de vos modèles.
Ce que nous livrons
Et si la mise en production devenait une habitude sereine ?
Nous rapprochons développement et exploitation pour fiabiliser le passage en production. Moins d’opérations manuelles, plus de visibilité et des équipes qui gardent la maîtrise.
- Chaîne de livraison automatisée
- Contrôles et stratégie de retour arrière
- Observabilité et transfert aux équipes
- En parler avec nous
Les outils que nous utilisons
On choisit avec vous, selon ce que votre équipe sait déjà faire tourner. Pas de technologie imposée.
Livrer et déployer
- GitLab CI/CD
- GitHub Actions
- Docker
- Kubernetes
Suivre les données et les modèles
- Apache Airflow
- MLflow
- DataOps
- MLOps
Observer les services
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
Questions fréquentes
Les questions techniques qu’on nous pose en premier rendez-vous, avec nos réponses franches.
Avons-nous vraiment besoin de Kubernetes ?
Pas systématiquement. En dessous d’une dizaine de services, ou sans équipe pour l’exploiter, un service managé (ECS Fargate, Cloud Run, Container Apps) offre les mêmes déploiements continus pour une fraction de la charge d’exploitation. Kubernetes se justifie par le nombre de services, un besoin de portabilité ou des charges particulières (GPU, batch massif). Nous posons la question « qui l’exploite à trois heures du matin ? » avant celle de l’outil.
À quoi ressemble une chaîne CI/CD pour des pipelines data ?
À celle d’une application, avec deux ajouts. Chaque modification de transformation (dbt, Spark, SQL) passe par une revue, des tests de code et des tests de données sur un environnement isolé cloné depuis la production ; seuls les modèles modifiés et leurs dépendants sont reconstruits. Le déploiement suit le schéma écrire, auditer, publier : la donnée n’est exposée qu’après avoir passé les contrôles. Notre article sur le DataOps détaille cette approche.
Comment mettre en place l’observabilité sans tout réécrire ?
En instrumentant d’abord les entrées et les sorties (requêtes, jobs, pipelines) avec OpenTelemetry, en centralisant logs, métriques et traces dans un outil que l’équipe lit déjà (Grafana, Datadog, CloudWatch), puis en définissant trois ou quatre indicateurs de service par application et les alertes qui les protègent. Pour la data : fraîcheur, volume, schéma, qualité. Vingt alertes utiles valent mieux que mille génériques.
MLOps : quelle différence avec le DevOps classique ?
Les mêmes principes (versionner, tester, déployer automatiquement, observer) appliqués à trois objets au lieu d’un : le code, les données et le modèle. Cela ajoute le suivi des jeux d’entraînement et d’évaluation, un registre de modèles, des tests de performance avant promotion et une surveillance de la dérive en production. Pour l’IA générative, le modèle est souvent externe, mais prompts, jeux d’évaluation et index se versionnent de la même façon.
Combien de déploiements par semaine faut-il viser ?
La fréquence n’est pas un objectif, c’est le résultat de petits changements, de tests automatiques et d’un retour arrière simple. Les équipes que nous accompagnons passent souvent d’une mise en production mensuelle redoutée à plusieurs par semaine en quelques mois, sans incident supplémentaire, parce que chaque livraison est devenue petite et observée.
On en parle ?
Un projet, une question, un doute sur une architecture : écrivez-nous ou réservez un créneau. Le premier échange sert à comprendre, pas à vendre.