Disponibilité
De crashs quotidiens à 99,9 % de disponibilité.
Backend multi-applications stabilisé après intervention en production (énergie / IoT industriel).
Mission · Stabilisation
Intervention en immersion sur un backend Node.js instable en production : identification des causes racines, sécurisation des mises en production et restauration de la fiabilité. Le cadre idéal pour une équipe qui colmate sans pouvoir traiter le fond.
Pour qui
Les mêmes bugs reviennent, les oncalls se multiplient, les astreintes s'épuisent. L'équipe corrige en surface faute de temps pour traiter les causes.
Chaque déploiement est une source d'anxiété. Les rollbacks sont fréquents, la confiance dans la pipeline s'est érodée.
Les métriques de production existent mais personne ne les lit vraiment. Les alertes sonnent trop — ou pas assez. Les incidents sont diagnostiqués à l'instinct.
Approche
Lecture ciblée du code, analyse des incidents récents, revue des dépendances critiques. L'objectif : séparer les symptômes des vraies causes avant d'agir.
Traitement des points de rupture les plus impactants en premier. Chaque correctif est mesuré — avant/après observable en production, pas juste en staging.
Renforcement des tests critiques, mise en place d'alertes pertinentes, documentation des pièges pour éviter que les mêmes causes réapparaissent dans six mois.
Exemples de résultats
Disponibilité
De crashs quotidiens à 99,9 % de disponibilité.
Backend multi-applications stabilisé après intervention en production (énergie / IoT industriel).
Performances
De chargements qui s'étirent à +40 % de performances.
Application de monitoring de centrales photovoltaïques, après revue ciblée.
Stack mobilisé
Node.js · TypeScript · NestJS · MongoDB · PostgreSQL · BullMQ · Docker · Azure · observabilité (logs, métriques, tracing).
FAQ
Entre quelques semaines et quelques mois selon la profondeur du problème. L'audit initial (5 à 7 jours) permet de cadrer précisément la durée nécessaire pour traiter le fond.
Principalement sur le code et l'architecture backend, mais j'ai l'habitude de toucher à l'infra applicative (Docker, pipelines CI, configuration cloud Azure ou équivalent) quand c'est nécessaire pour restaurer la fiabilité.
Toujours en collaboration avec l'équipe en place. L'objectif n'est pas de remplacer les développeurs internes mais de débloquer, transférer la compréhension des problèmes, et laisser derrière moi une équipe mieux outillée pour maintenir le système.
Une partie du diagnostic consiste justement à identifier les dépendances problématiques (librairies instables, services externes lents, bases sous-dimensionnées). Selon les cas on contourne, on remplace, ou on encadre avec du code défensif.
Un premier échange de 30 minutes pour cadrer ton contexte. L'audit reste la porte d'entrée recommandée.