# 📗 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.**

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