📗 Standards de Développement Devops

Guide technique pour les développeurs

Kaeyros Analytics

Table des matières

1. Introduction et objectifs

2. Architecture et environnements

3. Standards de développement

4. CI/CD et déploiements

5. Conteneurisation avec Docker

6. Orchestration Kubernetes

7. Monitoring et observabilité

8. Sécurité et bonnes pratiques

9. Checklist de conformité

10. L’avantage concurrentiel DevOps

1. Introduction et objectifs

Ce document définit les spécifications DevOps obligatoires pour tous les développeurs de Kaeyros Analytics. Il établit les standards, processus et outils nécessaires pour assurer la qualité, la sécurité et l’efficacité de nos déploiements.

1.1 Objectifs principaux

Standardiser les pratiques de développement et déploiement
Automatiser les pipelines CI/CD pour tous les projets
Garantir la sécurité et la conformité des applications
Optimiser les performances et la scalabilité
Faciliter la collaboration entre équipes Dev et Ops

1.2 Domaines d’application

Ces spécifications s’appliquent à tous les projets hébergés sur nos domaines principaux :

kaeyros.org - Plateforme d’analytics principal
Applications d’analyse de données - Solutions analytics
Environnements de développement et test
Cluster Kubernetes homelab

2. Architecture et environnements

2.1 Stack technologique recommandée

Composant	Technologies
Conteneurisation	Docker, Docker Compose
Orchestration	Kubernetes, Helm Charts
CI/CD	GitHub Actions, ArgoCD, GHCR
Sécurité	Trivy, Gitleaks, Checkov, SonarQube
Registry	GitHub Container Registry (GHCR)
DNS	External DNS, Ingress NGINX, Traefik

2.2 Environnements de déploiement

Environnements obligatoires

Development (dev) - Développement local avec Docker Compose
Staging (staging) - Tests d’intégration sur Kubernetes
Production (prod) - Environnement de production haute disponibilité

⚠️ IMPORTANT : Tous les environnements doivent être reproductibles et versionnés via Infrastructure as Code (Helm Charts).

3. Standards de développement

3.1 Structure de projet obligatoire

Chaque projet DOIT respecter la structure suivante :

project-name/

├── .github/

│ └── workflows/ # Pipelines CI/CD

├── docker/

│ ├── Dockerfile # Image de production

│ ├── Dockerfile.dev # Image de développement

│ └── docker-compose.yml # Orchestration locale

├── k8s/

│ ├── charts/ # Helm Charts

│ └── manifests/ # Manifests K8s bruts

├── src/ # Code source

├── tests/ # Tests automatisés

├── docs/ # Documentation

├── .dockerignore

├── .gitignore

├── README.md

└── CHANGELOG.md

3.2 Convention de nommage

Projets et repositories

Format : kebab-case (exemple: user-management-api)
Préfixes : app-, api-, service-, tool-
Suffixes : -frontend, -backend, -database

Branches Git

main - Production
develop - Développement
feature/nom-feature - Nouvelles fonctionnalités
hotfix/nom-fix - Corrections urgentes
release/v1.2.3 - Préparation de release

Images Docker

Registry : ghcr.io (GitHub Container Registry)
Format : ghcr.io/organisation/projet:version
Exemple : ghcr.io/kaeyros-analytics/data-api:v1.2.3

4. CI/CD et déploiements

4.1 Pipeline CI/CD obligatoire

Chaque projet DOIT implémenter le pipeline suivant via GitHub Actions :

Checkout & Setup - Récupération du code et setup de l’environnement
Security Scan - Gitleaks pour les secrets, Trivy pour les vulnérabilités
Code Quality - Linting, tests unitaires, SonarQube
Build & Test - Compilation, tests d’intégration
Docker Build - Construction et scan de l’image
Registry Push - Push vers le registry privé
Deploy - Déploiement via ArgoCD

4.2 Template GitHub Actions

Utilisez ce template pour .github/workflows/ci-cd.yml :

name: CI/CD Pipeline

on:

push:

branches: [ main, develop ]

pull_request:

branches: [ main ]

env:

REGISTRY: ghcr.io

IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}

jobs:

security-scan:

runs-on: ubuntu-latest

steps:

- uses: actions/checkout@v4

with:

fetch-depth: 0

- name: Run Gitleaks

uses: gitleaks/gitleaks-action@v2

4.3 Stratégie de déploiement

GitOps avec ArgoCD

Repository Git = Source de vérité
ArgoCD = Agent de déploiement
Helm Charts = Templates Kubernetes
Déploiement automatique sur commit

💡 BEST PRACTICE : Utilisez des Helm Charts pour toutes les applications Kubernetes. Cela garantit la reproductibilité et facilite la gestion multi-environnements.

5. Conteneurisation avec Docker

5.1 Standards Docker

Images de base recommandées

Node.js : node:18-alpine ou node:20-alpine
Python : python:3.11-slim ou python:3.12-slim
Java : openjdk:17-alpine ou eclipse-temurin:17-alpine
PHP : php:8.2-fpm-alpine
Nginx : nginx:alpine

Dockerfile multi-stage obligatoire

# Dockerfile pour application Node.js/NestJS

# Stage 1: Build

FROM node:18-alpine AS builder

WORKDIR /app

COPY package*.json ./

RUN npm ci –only=production

COPY . .

RUN npm run build

# Stage 2: Production

FROM node:18-alpine AS production

WORKDIR /app

# Créer utilisateur non-root

RUN addgroup -g 1001 -S nodejs

RUN adduser -S nestjs -u 1001

# Variables d’environnement

ENV NODE_ENV=production

ENV PORT=3000

EXPOSE 3000

USER nestjs

CMD [“node”, “dist/main.js”]

5.2 Bonnes pratiques Docker

Multi-stage builds pour optimiser la taille
Images Alpine pour réduire les vulnérabilités
Utilisateur non-root pour la sécurité
Healthchecks pour le monitoring
.dockerignore pour exclure les fichiers inutiles
Labels pour les métadonnées

5.3 Docker Compose pour le développement

version: ‘3.8’

services:

app:

build:

context: .

dockerfile: docker/Dockerfile.dev

ports:

- “3000:3000”

environment:

- NODE_ENV=development

- DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/myapp

volumes:

- ./src:/app/src

- /app/node_modules

depends_on:

- db

- redis

db:

image: postgres:15-alpine

environment:

POSTGRES_DB: myapp

POSTGRES_USER: user

POSTGRES_PASSWORD: pass

ports:

- “5432:5432”

6. Orchestration Kubernetes

6.1 Architecture Kubernetes Propenta

Notre cluster Kubernetes de Kaeyros Analytics utilise l’architecture suivante :

Ingress Controller : NGINX Ingress + Traefik
DNS Automatique : External-DNS
GitOps : ArgoCD
Monitoring : Prometheus + Grafana
Logging : ELK Stack
Registry : Harbor

6.2 Helm Charts obligatoires

Structure de Helm Chart standardisée :

chart-name/

├── Chart.yaml # Métadonnées du chart

├── values.yaml # Valeurs par défaut

├── values-dev.yaml # Valeurs développement

├── values-staging.yaml # Valeurs staging

├── values-prod.yaml # Valeurs production

└── templates/

├── deployment.yaml # Déploiement principal

├── service.yaml # Service ClusterIP

├── ingress.yaml # Exposition externe

├── configmap.yaml # Configuration

├── secret.yaml # Secrets

├── hpa.yaml # Auto-scaling

└── serviceaccount.yaml # Compte de service

Template values.yaml

# values.yaml - Configuration par défaut

replicaCount: 1

image:

repository: ghcr.io/kaeyros-analytics/app

tag: “”

pullPolicy: IfNotPresent

service:

type: ClusterIP

port: 80

targetPort: 3000

ingress:

enabled: true

className: nginx # ou traefik selon configuration

hosts:

- host: app.kaeyros.org

paths:

- path: /

pathType: Prefix

resources:

limits:

cpu: 500m

memory: 512Mi

requests:

cpu: 250m

memory: 256Mi

6.3 Ressources Kubernetes obligatoires

Resource Limits/Requests - Toujours définis
Liveness/Readiness Probes - Pour la haute disponibilité
HPA - Auto-scaling horizontal
NetworkPolicies - Isolation réseau
ServiceAccount - Identité de service
PodSecurityPolicy - Politiques de sécurité

7. Monitoring et observabilité

7.1 Stack de monitoring

Métriques - Prometheus

Endpoint /metrics exposé sur chaque application
Métriques business personnalisées
Labels standardisés (app, version, environment)
SLI/SLO définis et mesurés

Logs - ELK Stack

Format JSON structuré
Correlation ID pour le tracing
Log levels appropriés (ERROR, WARN, INFO, DEBUG)
Centralisation via Filebeat/Fluentd

Tracing - Jaeger

Tracing distribué entre microservices
OpenTelemetry comme standard
Spans personnalisés pour les opérations critiques

7.2 Alertes obligatoires

Alertes infrastructure

CPU > 80% pendant 5 minutes
Mémoire > 85% pendant 5 minutes
Disque > 90% pendant 10 minutes
Pod crashant plus de 3 fois en 10 minutes

Alertes application

Taux d’erreur 5xx > 1% pendant 5 minutes
Latence P99 > 2 secondes pendant 5 minutes
Disponibilité < 99.9% pendant 15 minutes
Échec des health checks

7.3 Dashboards Grafana standardisés

Overview - Vue d’ensemble du cluster
Application - Métriques par service
Infrastructure - Ressources système
Business - KPIs métier

8. Sécurité et bonnes pratiques

8.1 Scan de sécurité automatisé

Outils obligatoires

Outil	Usage	Intégration
Gitleaks	Détection de secrets	Pre-commit hook + GitHub Actions
Trivy	Scan vulnérabilités	Images Docker + dépendances
Checkov	IaC security	Terraform + Kubernetes YAML
SonarQube	Code quality + security	Analyse statique du code

8.2 Gestion des secrets

Stockage sécurisé

Kubernetes Secrets chiffrés au repos
HashiCorp Vault pour les secrets critiques
Sealed Secrets pour GitOps
Rotation automatique des secrets

Bonnes pratiques

JAMAIS de secrets en plain text
Variables d’environnement pour l’injection
Principe du moindre privilège
Audit trails pour tous les accès

8.3 Politiques de sécurité Kubernetes

Pod Security Standards

# Namespace avec politique restrictive

apiVersion: v1

kind: Namespace

metadata:

name: production

labels:

pod-security.kubernetes.io/enforce: restricted

pod-security.kubernetes.io/audit: restricted

pod-security.kubernetes.io/warn: restricted

Network Policies obligatoires

Deny-all par défaut
Allow list pour les communications
Isolation entre namespaces
Monitoring du trafic réseau

9. Checklist de conformité

Cette checklist DOIT être validée pour chaque projet avant mise en production.

9.1 Développement

Integration des routes de health check
Structure de projet conforme
Convention de nommage respectée
Tests unitaires > 80% de couverture
Tests d’intégration présents
Documentation à jour (README, API)

9.2 Conteneurisation

Dockerfile multi-stage
Image basée sur Alpine
Utilisateur non-root
Healthcheck configuré
.dockerignore présent

9.3 Kubernetes

Helm Chart complet
Resource limits/requests définis
Liveness/Readiness probes
HPA configuré
NetworkPolicy définie

9.4 CI/CD

Pipeline GitHub Actions complet
Gitleaks configuré
Trivy scan activé
SonarQube intégré
ArgoCD synchronisation

9.5 Sécurité

Aucun secret en plain text
Pod Security Standards appliqués
HTTPS/TLS obligatoire
Certificats automatiques
Audit logs activés

9.6 Monitoring

/metrics endpoint exposé
Logs structurés JSON
Alertes configurées
Dashboard Grafana
SLI/SLO définis

OBJECTIF : 100% de conformité pour tous les projets en production. Cette checklist est une condition sine qua non pour le déploiement.

10. L’avantage concurrentiel DevOps

10.1 Pourquoi le DevOps fait la différence

Dans l’écosystème technologique actuel, la capacité à délivrer rapidement et de manière fiable des solutions logicielles n’est plus un luxe, mais une nécessité absolue. Chez Kaeyros Analytics, notre expertise DevOps constitue le pilier fondamental qui distingue nos solutions d’analytics des approches traditionnelles.

Accélération du Time-to-Market

Nos pipelines CI/CD automatisés et notre infrastructure as code permettent de réduire les cycles de déploiement de semaines à quelques heures. Cette agilité technique se traduit directement par une capacité d’innovation et d’adaptation aux besoins métier incomparable sur le marché de l’analytics.

Fiabilité et disponibilité maximales

Notre approche DevOps garantit une disponibilité de service de 99.9% grâce à l’auto-scaling, aux déploiements blue-green, et à notre monitoring proactif. Pour des solutions d’analytics critiques où chaque minute d’indisponibilité peut coûter des milliers d’euros en insights manqués, cette fiabilité est inestimable.

10.2 Notre valeur ajoutée technique

Sécurité intégrée par design

Contrairement aux approches traditionnelles où la sécurité est ajoutée a posteriori, notre approche DevSecOps intègre la sécurité dès la conception. Chaque ligne de code est scannée, chaque container vérifié, chaque déploiement audité. Cette approche proactive élimine 95% des vulnérabilités avant même qu’elles n’atteignent la production.

Scalabilité sans effort

Notre architecture cloud-native sur Kubernetes permet une montée en charge transparente. Que vous analysiez 1 GB ou 1 TB de données, nos systèmes s’adaptent automatiquement sans intervention manuelle, garantissant des performances constantes même lors de pics d’utilisation imprévisibles.

10.3 ROI et impact business

Réduction des coûts opérationnels

Automatisation complète : -70% de temps d’intervention manuelle
Détection précoce des incidents : -85% de temps de résolution
Optimisation des ressources : -40% de coûts infrastructure
Rollbacks instantanés : Zéro perte de données en cas de problème

Avantage concurrentiel quantifiable

Nos clients bénéficient d’un avantage concurrentiel mesurable : déploiements 10x plus rapides que la moyenne du secteur, taux d’erreur 50x plus faible, et capacité d’innovation continue grâce à la libération des équipes techniques des tâches répétitives.

10.4 L’expertise qui fait la différence

RÉALITÉ TECHNIQUE : Sans une maîtrise complète des pratiques DevOps modernes, les organisations restent prisonnières de cycles de développement lents, de déploiements risqués, et d’une capacité d’innovation limitée. Chez Kaeyros Analytics, nous ne nous contentons pas de développer des solutions d’analytics - nous révolutionnons la façon dont elles sont conçues, déployées et maintenues.

Notre expertise DevOps n’est pas simplement un ensemble d’outils et de processus. C’est une philosophie d’excellence opérationnelle qui garantit que chaque solution que nous délivrons soit non seulement performante aujourd’hui, mais également évolutive et maintenable demain.

Partnership technologique stratégique

En choisissant Kaeyros Analytics, vous ne sélectionnez pas uniquement un prestataire technique. Vous vous associez à une équipe qui comprend que l’excellence en analytics ne peut être atteinte qu’avec une infrastructure et des processus de déploiement de niveau entreprise. Notre approche DevOps mature vous permet de vous concentrer sur votre cœur de métier tandis que nous garantissons la performance, la sécurité et la disponibilité de vos solutions critiques.

VISION : Transformer la complexité technique en avantage concurrentiel - tel est l’engagement de Kaeyros Analytics envers chacun de nos partenaires.