Des pratiques de développement plus intelligentes sont essentielles pour éviter les échecs de déploiement
Le déploiement de logiciels est intrinsèquement risqué. Même avec des outils modernes tels que les pipelines CI/CD et l’infrastructure en tant que code, chaque déploiement est un exercice d’équilibre. La vitesse et l’innovation sont excellentes, mais si vous gérez des systèmes critiques, vous ne pouvez pas vous permettre de vous tromper.
Le rapport State of DevOps Report 2023 nous donne quelques points de repère. Les équipes les plus performantes, soit environ 18 % des répondants, déploient à la demande avec des délais inférieurs à un jour. C’est impressionnant, mais elles constatent tout de même un taux d’échec des changements de 5 %. Pour un site web de marketing, il s’agit d’un pari tolérable. Pour les systèmes qui nécessitent un temps de fonctionnement quasi parfait, par exemple une disponibilité de 99,999 %, la moindre erreur peut avoir des répercussions considérables.
Il suffit de regarder le fiasco du déploiement de CrowdStrike. Une mise à jour a introduit un simple bogue, une erreur dans les champs de saisie. Les conséquences ? 8,5 millions d’appareils Windows touchés, près de 10 000 annulations de vols et des dommages financiers et de réputation incalculables. La leçon à tirer ? Si la vitesse est importante, la préparation l’est encore plus. Les outils de pointe sont formidables, mais ils ne vous sauveront pas si vous n’abordez pas chaque déploiement en mettant l’accent sur la préparation.
L’évaluation précoce des risques de déploiement permet d’atténuer les défaillances potentielles
Chaque fonctionnalité, version ou modification de code ne présente pas le même risque. Pourtant, historiquement, de nombreuses équipes se sont fiées à leur instinct ou à une évaluation subjective pour décider de la quantité de tests et d’examens nécessaires à un déploiement. Cette façon de penser est dépassée.
Nous pouvons utiliser l’apprentissage automatique pour générer des scores de risque de manière dynamique. Ces scores analysent la couverture des tests, la complexité des dépendances et le nombre d’utilisateurs concernés. Des boucles de rétroaction les affinent en fonction de ce qui se passe réellement après le déploiement. Le système a-t-il connu une panne ? Y a-t-il eu des problèmes de performance ? Les utilisateurs finaux se sont-ils plaints ? Tout cela alimente le modèle, le rendant plus intelligent au fil du temps.
L’IA a la capacité de découvrir les dépendances cachées et les ambiguïtés avant qu’elles ne deviennent des problèmes. Plus tôt vous détecterez ces problèmes, moins vous aurez de maux de tête par la suite.
La sécurité doit être intégrée dans l’expérience du développeur
La sécurité ne peut pas être une réflexion après coup. Plus elle est intégrée tôt dans le cycle de développement du logiciel, mieux c’est. C’est pourquoi de nombreuses équipes adoptent ce que l’on appelle la « sécurité shift-left », qui consiste à traiter les vulnérabilités le plus tôt possible.
Les cadres tels que OWASP, NIST SSDF et ISO 27034 constituent d’excellents points de départ. Mais les cadres ne suffisent pas à eux seuls à faire le travail. Les développeurs ont besoin d’outils qui s’intègrent dans leurs flux de travail existants, des plateformes automatisées avec des informations basées sur l’IA, par exemple. Ces outils expliquent pourquoi un élément n’est pas sûr et comment le corriger, ce qui permet de gagner du temps et de renforcer la confiance des développeurs.
Il y a aussi la question de la gouvernance des logiciels libres et de la sécurité des données. Une mauvaise surveillance à cet égard est une invitation au désastre. Et n’oubliez pas les tests CI/CD – des outils tels que les tests statiques de sécurité des applications (SAST) et le suivi des dépendances devraient faire partie des pratiques courantes.
Le déploiement continu nécessite des mesures de protection et des stratégies complètes
La livraison continue pour les grands systèmes critiques s’accompagne de son propre lot de défis. Vous avez besoin de tests complets, d’une couverture élevée, de données synthétiques et même de capacités de genAI pour prédire et prévenir les défauts.
Ensuite, il y a le marquage des fonctionnalités. Les développeurs peuvent déployer de nouvelles fonctionnalités auprès de petits groupes d’utilisateurs, recueillir des commentaires et procéder à des ajustements avant le déploiement complet. Les versions Canary vont encore plus loin en permettant aux équipes de tester simultanément plusieurs versions de l’application avec des utilisateurs segmentés. En cas de problème, le rayon d’action est minimal.
Observabilité, surveillance et AIOps
Les outils d’observabilité vous permettent de suivre les performances du système, d’identifier les anomalies et d’intervenir avant que les petits problèmes ne fassent boule de neige. AIOps va plus loin, en utilisant l’apprentissage automatique pour identifier les causes profondes et même déclencher des réponses automatisées telles que des procédures de retour en arrière.
La visibilité est essentielle. Elle permet de raccourcir les délais de reprise et d’assurer le bon fonctionnement des boucles de rétroaction du déploiement. Si vous pouvez anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent, vous aurez toujours une longueur d’avance.
Les playbooks d’incidents simplifient les réponses aux échecs de déploiement
Même avec la meilleure préparation, des échecs peuvent survenir. C’est là qu’intervient le guide de l’incident. Il s’agit d’un guide qui permet à chacun de rester calme, concentré et efficace pendant une crise.
Le cahier des charges doit définir clairement les rôles et les responsabilités. Qui est chargé des communications ? Qui analyse les journaux ? Qui prend la décision de revenir en arrière ? Il doit également inclure des protocoles détaillés pour l’analyse des causes profondes et les mesures correctives.
Les pratiques de gestion des services informatiques (ITSM) peuvent constituer un bon cadre à cet égard. La clé est la préparation. Lorsqu’un échec de déploiement survient, vous voulez que votre équipe fonctionne comme une machine bien huilée, plutôt que de se démener pour savoir ce qu’il faut faire ensuite.
En combinant vitesse et précision, les équipes devops disposent des outils nécessaires pour innover sans crainte. Les équipes les plus intelligentes savent que la préparation, la sécurité et l’observabilité ne sont pas négociables.
