Missions on RetakeData

Audit de stack d'observabilité

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Nous examinons la circulation de la télémétrie dans votre plateforme, ce que vos tableaux de bord montrent vraiment, quelles alertes méritent votre attention et où les coûts ou le bruit se sont installés.

Vous repartez avec un plan de remédiation opérationnel : quoi corriger en premier, quoi retirer, quoi mesurer et quels SLO doivent guider la suite.

Quand cette mission n’est PAS adaptée

Votre trafic de production ou l’ownership des services est encore trop limité pour donner du sens aux SLO et au réglage des alertes.
Le problème principal relève de la justesse du code applicatif, pas de la qualité de la télémétrie, du coût des pipelines ou du signal opérationnel.
Votre équipe n’est pas prête à faire évoluer les tableaux de bord, les règles de rétention, les labels ou l’ownership des alertes après l’audit.
La stack va être remplacée à très court terme, ce qui limiterait trop la valeur des constats.

Modes de défaillance courants que nous avons rencontrés

La cardinalité des labels augmente discrètement, jusqu’à ce que Prometheus, Loki ou Elasticsearch passent plus de temps à indexer des métadonnées qu’à servir des requêtes utiles.
Les tableaux de bord paraissent complets, mais reposent sur des logs en best effort, des cibles de scrape manquantes ou des métriques disparues silencieusement pendant un déploiement.
Les alertes réveillent l’équipe sur des symptômes sans contexte de service, si bien que les 20 premières minutes servent surtout à identifier le système réellement en panne.
La rétention est définie globalement au lieu de l’être par valeur, ce qui conserve pendant des mois des flux de debug peu utilisés alors que les données critiques d’incident restent difficiles à retrouver.

Usine de migration de VM

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Cette mission transforme la gestion des VM en workflow répétable : demander, provisionner, configurer, enregistrer, superviser et router le trafic.

Elle convient aux migrations, aux changements de provider ou aux équipes qui exécutent encore des charges importantes hors Kubernetes et veulent la même rigueur : changements relisibles, inventaire fiable et aucune étape manuelle cachée.

Quand cette mission n’est PAS adaptée

Vous ne créez que quelques VM éphémères par an et le provisioning manuel est déjà documenté, relu et peu risqué.
La plateforme cible, le plan IP, la convention de nommage ou le modèle d’ownership ne sont pas encore décidés.
Les workloads existants ne tolèrent ni bascule planifiée, ni changement DNS, ni fenêtre d’enregistrement dans le load-balancer.
L’organisation cherche un lift-and-shift ponctuel sans exploiter ensuite l’automatisation comme un produit à maintenir.

Modes de défaillance courants que nous avons rencontrés

Terraform crée la VM, mais l’inventaire, le DNS, la supervision, la politique de sauvegarde et l’enregistrement dans le load-balancer nécessitent encore des tickets et des modifications manuelles.
Les golden images divergent des rôles Ansible : le premier démarrage réussit, mais le patching, les utilisateurs, les agents et le durcissement varient selon le provider.
NetBox ou Consul est traité comme un registre secondaire plutôt que comme la source de vérité, ce qui casse l’automatisation pendant les migrations.
Les plans de bascule oublient le drainage des connexions, les health checks ou les déclencheurs de rollback, provoquant des incidents évitables lors de déplacements pourtant simples.

Plateforme HA Proxmox / Ceph

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Proxmox donne de très bons résultats quand tout ce qui l’entoure est correctement conçu : stockage, quorum, réseau, sauvegardes, mises à niveau et gestion des pannes.

Cette mission couvre les nouveaux clusters, les migrations depuis vSphere ou des plateformes plus anciennes, ainsi que les revues d’environnements Proxmox/Ceph existants avant qu’ils ne deviennent critiques en production.

Quand cette mission n’est PAS adaptée

Vous avez besoin d’un service d’hyperviseur entièrement managé et ne souhaitez pas exploiter en interne le stockage, le quorum, les sauvegardes et le cycle de vie matériel.
Le réseau disponible ne peut pas fournir des chemins prévisibles et à faible latence pour Corosync, le trafic de migration et la réplication Ceph.
Le parc matériel est trop hétérogène pour fiabiliser la planification de capacité, les domaines de panne ou les baselines de performance.
Vous ne disposez ni d’une fenêtre de maintenance ni d’un environnement de test pour valider les procédures de failover, de restauration et de remplacement de nœud.

Modes de défaillance courants que nous avons rencontrés

Corosync partage des réseaux de production congestionnés, ce qui crée de l’instabilité de quorum et un risque de split-brain lors d’incidents ordinaires de switch ou d’hôte.
Ceph est dimensionné à partir de la capacité disque brute plutôt qu’à partir de la capacité utile, de la bande passante de recovery, de la mémoire OSD et des domaines de panne.
La HA est activée avant que le fencing, les sauvegardes et les tests de restauration soient prouvés, si bien qu’un redémarrage automatique peut aggraver un incident de stockage ou de réseau.
Les mises à niveau de cluster sont traitées comme de simples mises à jour de packages, au lieu d’être pilotées comme des changements de plateforme avec migration, rollback et règles de placement des workloads.

IA on-prem pour les opérations

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Certaines données opérationnelles doivent rester dans votre réseau : logs, incidents, runbooks, documentation interne et contexte de plateforme.

Cette mission met en place des systèmes d’IA locale ou de RAG avec les mêmes règles d’exploitation que le reste de votre plateforme : RBAC, journaux d’audit, observabilité, sauvegardes et ownership clair.

Quand cette mission n’est PAS adaptée

Vos données peuvent être confiées en toute sécurité à un service IA cloud managé, et la latence, le coût ou la conformité ne justifient pas une exploitation locale.
Les runbooks, notes d’incident et documentations de services sont trop obsolètes ou fragmentés pour permettre une récupération utile.
Aucune équipe n’est prête à prendre en charge les mises à jour de modèles, les revues d’accès, les changements de prompts et la capacité GPU après le déploiement initial.
Le cas d’usage attendu exige des réponses garanties ou une remédiation autonome sans revue humaine.

Modes de défaillance courants que nous avons rencontrés

Les équipes déploient d’abord un endpoint de modèle, puis découvrent que personne n’a défini le contrôle d’accès, les journaux d’audit, la rétention ou la gestion d’incident pour les usages IA.
La qualité RAG paraît bonne en démonstration mais échoue pendant les incidents, car les documents sont dupliqués, obsolètes ou dépourvus de métadonnées d’ownership de service.
Le dimensionnement GPU se limite au fait que le modèle rentre en mémoire, sans tenir compte des utilisateurs concurrents, de la longueur de contexte, du comportement en batch et de la latence acceptable.
Les agents opérationnels reçoivent des identifiants larges plutôt qu’un accès limité et en lecture seule, transformant un outil pratique en risque de production.