Production
9 articles
Articles
Observabilité en production : logs, métriques et traces avec OpenTelemetry
Guide pratique OpenTelemetry : instrumenter logs, métriques et traces. Architecture observabilité avec Prometheus, Grafana et Jaeger pour la production.
Déboguer une Application Spring Boot en Production : Outils et Méthodologie
Guide expert débogage Spring Boot production 2026 : thread dumps, heap dumps, profiling, distributed tracing. Méthodologie complète + outils.
Sécuriser Kubernetes en Production : Checklist 2026 des 15 Erreurs Fatales
82% des clusters Kubernetes en production contiennent au moins une vulnérabilité critique exploitable (Red Hat State of Kubernetes Security 2026). Les attaques ciblant les clusters K8s ont augmenté de +350% en 2025, avec des cryptomineurs exploitant les pods mal configurés et des ransomwares chiffrant les etcd. Kubernetes 1.32-1.35 apporte des améliorations majeures de sécurité : Pod Security Standards (PSS) remplaçant PSP deprecated, Enhanced RBAC avec fine-grained permissions, Image signing n
Edge AI en production : déployer des modèles IA sur Raspberry Pi et IoT
Votre modèle de détection d'objets tourne parfaitement sur votre laptop avec GPU. Maintenant vous devez le déployer sur un Raspberry Pi 4 qui coûte 60€ et consomme 5W. C'est le défi de l'Edge AI en 2026 : faire tourner de l'IA là où il n'y a ni cloud, ni GPU, ni même connexion internet stable. Ce guide vous montre comment y arriver. $2 Les limites du cloud centralisé Envoyer vos données vers le cloud pour l'inférence IA pose trois problèmes critiques : Latence inacceptable : une caméra de
Optimiser les coûts LLM en production : techniques concrètes
Votre POC avec GPT-4 coûtait 50€/mois. En production avec 10,000 utilisateurs, la facture explose à 15,000€/mois. Ce scénario est courant. Voici les techniques pour réduire drastiquement vos coûts LLM sans sacrifier la qualité. Comprendre la structure des coûts Anatomie d'une facture LLM | Composant | Impact | Levier d'optimisation | |-----------|--------|----------------------| | Tokens d'entrée | 30-40% | Compression, cache | | Tokens de sortie | 50-60% | Contraintes, streaming | |
Les erreurs de monitoring qui tuent vos applications en production
Vous avez mis en place Prometheus, Grafana, des dizaines d'alertes. Pourtant, l'incident de production est passé inaperçu pendant deux heures. Le problème n'est pas vos outils, mais comment vous les utilisez. Voici les erreurs classiques qui sabotent votre monitoring. Erreur 1 : Trop d'alertes, zéro attention Le problème Votre canal Slack monitoring reçoit 200 alertes par jour. L'équipe a désactivé les notifications. Quand une vraie alerte critique arrive, personne ne la voit. Symptômes
Observabilité en production : logs, métriques et traces avec OpenTelemetry
Votre application est déployée en production. Mais savez-vous vraiment ce qui s'y passe ? L'observabilité va au-delà du simple monitoring : elle permet de comprendre le comportement interne de votre système à partir de ses outputs. OpenTelemetry standardise cette collecte de données. Les trois piliers de l'observabilité L'observabilité repose sur trois types de données complémentaires : PilierQuestionExempleLogsQue s'est-il passé ?"User 123 logged in at 10:30"MétriquesCombien ? À quelle vi
Feature Store : quand est-ce vraiment indispensable en production IA ?
Le feature store est devenu un buzzword du MLOps. Chaque conférence IA en parle, chaque plateforme ML en propose un. Mais avez-vous vraiment besoin d'un feature store pour votre projet ? La réponse honnête : probablement pas dans la majorité des cas. Cet article analyse objectivement les situations où un feature store est indispensable, et celles où il ajoute de la complexité sans valeur réelle. Ce qu'est réellement un feature store Un feature store est un système centralisé de stockage et d
RAG en 2025 : définition, architecture et cas d'usage en production
Si vous suivez l'actualité de l'IA, vous avez forcément entendu parler de RAG (Retrieval-Augmented Generation). En 2025, cette technique n'est plus un buzzword réservé aux chercheurs : elle s'impose comme le standard de facto pour rendre les LLM vraiment utiles en production. Mais pourquoi un tel engouement ? La réponse est simple : le RAG résout les 3 problèmes majeurs des LLM classiques : * ❌ Hallucinations : GPT-4 invente 23% de ses réponses factuelles sans RAG * ❌ Connaissances obsolètes