Automatiser les livraisons
Structurer les pipelines de build, de tests et de déploiement, avec des règles de validation.
Notre intervention
DevOps & Cloud Management : des déploiements maîtrisés
Le DevOps & Cloud Management rend vos livraisons reproductibles et vos incidents plus faciles à diagnostiquer. Nous travaillons sur les environnements, l’automatisation et l’exploitation, pour vos applications comme pour les services IA que vous mettez en production.
Pour qui
Équipes freinées par des déploiements manuels, des environnements divergents ou des incidents opaques
Ce que vous obtenez
Pipelines et configurations, supervision et procédures d’exploitation, y compris pour vos services IA
Technologies
AWS, Azure, GCP ; GitHub Actions, GitLab CI, Terraform, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana
Démarrage
Un audit de l’existant, sans tout reconstruire, puis stabilisation et amélioration continue
Ce que nous réalisons
Un périmètre relié à votre activité.
Des déploiements manuels, des environnements divergents ou des incidents difficiles à diagnostiquer freinent la vie du produit. Nous rapprochons développement et exploitation pour rendre ces opérations reproductibles. Le périmètre peut concerner un service existant ou la préparation de la production d’une nouvelle application.
Organiser le cloud
Standardiser les environnements, les accès, les secrets et la configuration de l’infrastructure.
Observer & améliorer
Relier journaux, métriques et alertes aux besoins d’exploitation, puis suivre les coûts et les incidents.
Pour quels besoins
Pourquoi passer au DevOps & Cloud ?
Mettre en production plus souvent, avec moins de friction
Des livraisons automatisées et vérifiées remplacent les mises en production manuelles et risquées.
Réduire les incidents
Des objectifs de fiabilité explicites, une supervision utile et des retours arrière préparés.
Standardiser les environnements
Développement, préproduction et production construits de la même manière, sans écarts invisibles.
Passer à l’infrastructure as code
Une infrastructure décrite, versionnée et reconstructible, plutôt que configurée à la main.
Sécuriser pipelines et accès
Gestion des identités, des secrets et des règles appliquées automatiquement.
Maîtriser les coûts cloud
Visibilité par service, budgets, alertes et dimensionnement ajusté à l’usage réel.
Notre expertise DevOps & Cloud
Une chaîne DevOps de bout en bout, pensée pour la production.
Nous concevons, mettons en place et exploitons vos pratiques DevOps sur AWS, Azure ou GCP, en partant de vos pratiques actuelles et de votre niveau d’industrialisation.
Audit DevOps & Cloud
Maturité, risques et corrections rapides, souvent dans le cadre d’un audit technique plus large.
Intégration et déploiement continus
Build, tests et déploiements automatisés, avec une stratégie de release et de retour arrière.
Infrastructure as code
Environnements reproductibles, versionnés et cohérents.
Conteneurs & orchestration
Docker, et Kubernetes lorsque le contexte le justifie.
Sécurité cloud
Identités et droits, secrets, durcissement et bonnes pratiques du fournisseur.
Observabilité
Supervision, alertes, journaux centralisés et traces.
Gouvernance des coûts
Étiquetage des ressources, budgets, alertes et optimisation.
Exploitation
Maintien en conditions opérationnelles, procédures d’exploitation, analyses d’incidents et amélioration continue.
Technologies
Les outils DevOps & Cloud que nous mettons en œuvre.
Les outils sont choisis pour sécuriser l’exploitation et automatiser ce qui peut l’être, sans complexité inutile.
Cloud
AWS, Azure et GCP, selon votre système d’information et vos contraintes. Voir nos expertises AWS et Kubernetes.
CI/CD
GitHub Actions, GitLab CI et Jenkins.
Infrastructure as code & conteneurs
Terraform, CloudFormation, Bicep, Docker et Kubernetes.
Observabilité & sécurité
Prometheus et Grafana, OpenTelemetry et ELK, gestion des identités et des secrets, analyses de sécurité intégrées aux pipelines.
DevOps et IA
Mettre en production et exploiter un service IA.
Un assistant ou une fonction IA reste un service à exploiter. Il demande de gérer les clés d’accès aux modèles comme des secrets, de journaliser les échanges dans le respect des données, de suivre les temps de réponse et les erreurs du fournisseur, de rejouer les jeux d’évaluation à chaque changement de modèle ou de consigne, et de surveiller le coût des appels.
Nous intégrons ces contrôles à la chaîne de déploiement et à la supervision existantes, ce qui est souvent l’étape manquante lors de la reprise d’un POC IA. Voir nos solutions IA pour l’entreprise.
Du travail aux livrables
Le déroulement de l’intervention.
Nous décrivons les environnements, les secrets, les droits et les étapes de livraison. Les pipelines exécutent les contrôles et produisent des artefacts identifiables. La supervision suit les signaux utiles à l’exploitation. Les sauvegardes, les restaurations et les retours arrière sont examinés avec les personnes qui auront la responsabilité du service.
Comprendre
Cartographie de l’architecture, des contraintes et des priorités.
Construire
Environnements propres et reproductibles, pipeline de déploiement clair.
Sécuriser
Accès et permissions, gestion des secrets, règles, conformité et gestion des changements.
Exploiter
Tableaux de bord, alertes utiles, procédures d’exploitation et analyses après incident.
Optimiser
Dimensionnement, mise à l’échelle automatique, choix des services et réduction du gaspillage.
Les éléments remis à votre équipe
- Pipelines et configurations
- supervision
- procédures d’exploitation
Les choix qui comptent
Les points à décider avec votre équipe.
Le choix d’un cloud ou d’une orchestration doit correspondre à la charge et à la capacité d’exploitation. Nous examinons le coût des ressources et les dépendances au fournisseur. Le support, les horaires et les délais d’intervention sont définis séparément des outils techniques mis en place.
L’exploitation peut être confiée à une équipe dédiée qui développe et fait tourner le produit, ce qui garde la connaissance du code et de l’infrastructure au même endroit.
Le cadre de collaboration
Préparer le premier échange.
Vous pouvez présenter le fonctionnement actuel, les utilisateurs concernés et les difficultés rencontrées. Les documents, les exemples et les accès nécessaires sont précisés ensuite, selon le périmètre retenu. Le premier objectif est de comprendre le travail à réaliser et les dépendances qui peuvent conditionner son déroulement.
Questions fréquentes
DevOps & Cloud Management : vos questions.
Pouvez-vous intervenir sur une infrastructure existante sans tout reconstruire ?
Oui. L’intervention commence par un audit de l’existant pour identifier les fragilités, les écarts aux bonnes pratiques et les améliorations possibles. Les actions portent ensuite sur la stabilisation, la standardisation et l’amélioration continue, selon vos priorités.
Dans quels cas Kubernetes est-il pertinent ?
Pour des applications distribuées qui demandent une forte capacité de montée en charge, une haute disponibilité ou des déploiements fréquents. Il n’est pas toujours nécessaire pour une architecture simple ou à faible volumétrie, où il ajoute surtout de la complexité d’exploitation.
Comment la sécurité est-elle gérée dans un environnement DevOps & Cloud ?
Dès la conception, par la gestion des identités et des accès, la sécurisation des pipelines, la segmentation des environnements, la gestion des secrets et une surveillance continue. L’objectif est de réduire les risques sans renoncer à l’automatisation.
Comment réduire durablement les coûts d’une infrastructure cloud ?
En analysant l’usage réel des ressources, en ajustant les architectures, en automatisant la mise à l’échelle et en arrêtant les ressources inutilisées. Une gouvernance claire et des indicateurs de suivi évitent ensuite les dérives.
Quand externaliser le DevOps et le Cloud Management ?
Lorsque les enjeux d’infrastructure deviennent critiques ou que l’équipe interne manque de temps ou de compétences spécialisées. Vous vous concentrez sur le produit tout en gardant visibilité et contrôle sur les opérations.
Faut-il un environnement particulier pour un service IA en production ?
Pas une plateforme spécifique, mais des contrôles supplémentaires. Gestion des clés d’accès aux modèles, journalisation respectueuse des données, suivi des coûts et des temps de réponse, et exécution des jeux d’évaluation dans la chaîne de déploiement.
Assurez-vous l’exploitation au quotidien ?
Oui, si vous le souhaitez. Supervision, correctifs, mises à jour et amélioration continue, avec un niveau de support, des horaires et des délais d’intervention définis ensemble.
Parlons de votre production.
Présentez-nous votre architecture, vos déploiements actuels et les difficultés rencontrées. Nous préciserons ensemble le premier périmètre à étudier.