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.

Ce qui est inclus

Audit d’ingestion : cartographie des pipelines (Vector/Fluentd/Alloy), analyse de la cardinalité des labels, repérage des chemins chauds et des pertes silencieuses
Performance des requêtes : profiling des tableaux de bord lents, optimisation LogQL/PromQL, revue de la stratégie d’indexation
Analyse des coûts : matrice rétention/valeur, tiering de stockage, identification de la sur-rétention et des flux de données peu utiles
Qualité des alertes : réduction du bruit, conception d’alertes alignées sur les SLO, suppression des règles instables
Angles morts de couverture : identification des services critiques sans observabilité suffisante
Recording rules : conversion des flux de logs à fort volume en métriques pré-calculées, pour des requêtes plus rapides et moins coûteuses

Livrables

Rapport d’audit avec constats priorisés, estimation de l’impact coût et feuille de route de remédiation à 30/60/90 jours
Configurations Loki/Thanos optimisées, avec benchmarks avant/après
Modèles de tableaux de bord SLO (error budget, burn rate, disponibilité) prêts à importer
Bibliothèque de recording rules pour les motifs courants à fort volume (logs de load-balancer, logs d’accès)
Support de 30 jours pour les correctifs, la formation et les questions d’implémentation

Stack technique

GrafanaLokiThanosVectorElasticsearchPrometheus

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