Architecture

Pendant plusieurs décennies, l'ingénierie logicielle s'est attachée à optimiser la manière dont les équipes produisaient du code. Demain, elle devra surtout organiser la collaboration entre humains et agents d'intelligence artificielle au sein de véritables systèmes industriels de production.

Un système événementiel qui marche en démo, c'est facile. Un qui tient en prod, c'est une autre histoire. Épisode 4 (et final) de la série EDA : idempotence pour de vrai (avec Redis), observabilité event-driven, alerting sur Mattermost, industrialisation Terraform… et nos vraies galères.

Et si la solution matérielle à votre besoin numérique existait déjà? Pour informatiser un suivi médical, au lieu d’un nouveau service cloud, nous avons détourné l’existant : Mac, Android et enceintes connectées. EROOM, c’est ça : avant de construire, inventoriez. Résultat : une solution frugale, utile, et surtout zéro nouveau matériel acheté.

La présentation traite de la souveraineté numérique sous l'angle de la résilience des organisations. Le message central est que les entreprises ne peuvent plus considérer leur environnement numérique comme stable. Elles doivent désormais gérer leurs dépendances technologiques afin de préserver leur capacité d'action.

Épisode 3 de la série EDA : on suit une candidature de bout en bout, de SmartRecruiters jusqu'à Mattermost, en full AWS. EventBridge, API Gateway, Lambda, SQS, DLQ, CDC… avec du vrai code, des schémas, et même comment brancher un legacy de 13 ans.

Présentation d'un framework de data engineering d'un client d'Octo démontrant des principes intéressants ("Window-aware pipeline") pour faciliter leur gestion et leur monitoring

Deuxième volet de notre série EDA : l'article à la fois chiant et utile. On rentre dans la théorie — patterns (Pub/Sub, Event Sourcing, CQRS), garanties de livraison, gestion des ratés (replay, DLQ) et pièges classiques. Promis, on a essayé de rendre ça digeste.

On parle souvent de dette technique, de code illisible, de tests manquants. Ces diagnostics sont justes, mais partiels. Ce qui se dégrade en premier dans un système legacy, ce n'est pas le code. C'est la mémoire collective de ceux qui l'ont construit. Et sans elle, même un système propre reste difficile à faire évoluer.

C’est dans les vieux pots que l’on fait les meilleures soupes, cet article est un plaidoyer pour ne pas oublier les bonnes pratiques du logiciel mais plutôt les utiliser et les adapter pour maximiser l’impact des agents de code.

Un legacy de 13 ans à bichonner, une vingtaine d'applis à faire causer entre elles, et des SaaS externes à intégrer toujours plus vite. Pour sortir de la spaghetti d'APIs, on a misé sur l'Event-Driven Architecture. Premier article d'une série : on pose les bases, et on raconte comment ça nous a changé la vie côté process de recrutement.