Benoit Petit

Il y a un peu moins de 5 ans je quittais mon job (qui avait tout pour plaire), pour tenter de contribuer à une évolution du numérique compatible avec les enjeux environnementaux de la décennie. J’ai cheminé depuis, beaucoup appris, à travers mon engagement aux côtés des membres de l’association Boavizta et de mes collègues chez Hubblo (qui ont vraiment tout pour plaire). La concrétisation à la fois dans le cadre professionnel et associatif, des questionnements que j’avais commencé à développer à l’époque, a enrichi mes réflexions, mais me semble aujourd’hui largement insuffisante. J’exposerai mes impressions dans cet article, qui, je le précise, n’engage que ma personne et pas les structures pour lesquelles je m’investis professionnellement ou bénévolement. [Lire]

En ce moment je travaille sur une formation à l’attention des techs, côté infrastructure (avec un penchant pour les méthodes SRE/DevOps), concernant la sobriété numérique. J’en ai parlé un peu autour de moi pour savoir ce que les pros du domaine aimeraient trouver dans ce type de formation. J’ai entendu plein de bonnes idées et j’en ai gardé une bonne partie (merci à celles et ceux qui me les ont soufflé). En plus de ces idées, j’ai eu droit à des avis sur le sujet, bien entendu. Certains avis m’ont interpellé. [Lire]

On ne présente plus Grafana en ce qui concerne la visualisation de graphiques et de données. Cet outil est très largement utilisé pour des besoins de monitoring, de métrologie…

Les avantages sont multiples:

• open-source
• pratique : on peut créer des dashboards pour divers besoin très simplement
• flexible : de nombreuses sources de données sont supportées et les plugins répondent aux besoins les plus exotiques

Grafana permet également de déclencher des alertes lorsqu’une métrique dépasse une certaine valeur (plus besoin de configurer un système d’alerte propre à chaque source de donnée). C’est devenu un incontournable (en tout cas pour moi).

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L’ingénierie de la fiabilité des sites (Site Reliability Engineering), a pour objectif au sein d’une organisation de s’assurer que les systèmes et services logiciels qui y sont créés sont évolutifs et surtout très fiables. [Lire]

Comme d’autres petites mains de la “startup nation”, j’ai été amené à travailler sur des projets à “gros volume” (tout est relatif). Je pense par exemple à des projets mettant en oeuvre des modèles de machine learning, bien souvent pour montrer la bonne publicité à la bonne personne, au bon moment. Entraîner ces modèles nécessite beaucoup de ressources (CPU, RAM, GPU, etc.). Il en va de même pour les API qui collectent des données (qui bien souvent vont permettre d’entrainer ces mêmes modèles de ML). Ces APIs, selon le nombre de clients qui les contactent, peuvent recevoir jusqu’à quelques milliards de requêtes par jour (voire plus, mais je n’ai pas eu l’occasion de travailler sur plus “gros”). [Lire]

Voilà maintenant un peu moins d’un mois que j’ai quitté mon emploi (ingénieur cloud/SRE, dans une scale-up française). Ce travail avait pourtant beaucoup d’arguments: le luxe de la croissance, d’excellentes conditions de travail, beaucoup d’autonomie, un bon salaire, beaucoup de moyens investis pour le bien-être des employés. Ca ne faisait pas tout à fait deux ans que j’avais commencé ce travail et je n’avais rien à reprocher concrètement à mon employeur. Alors pourquoi partir ?

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Voilà environ deux ans que la perception que j’ai de mon métier évolue énormément. Je souhaite partager ici mes réflexions, d’abord car écrire les choses permet de mieux les appréhender, puis, si par chance vous lisez ce texte et partager mes questionnements, nous pourrons peut-être en discuter. [Lire]