Nous déployons, avec des briques open source, la chaîne complète qui permet de mesurer, d'observer et de dimensionner vos plateformes Cloud — de l'instrumentation à chaud jusqu'au modèle de scalabilité.
Quatre étapes, dans cet ordre : on n'observe pas ce qu'on n'a pas instrumenté, on ne teste pas ce qu'on n'observe pas, on ne dimensionne pas ce qu'on n'a pas testé.
Déploiement d'agents Java (Elastic APM Agent) par attach à chaud sur des JVM déjà démarrées : aucune modification du code applicatif, de sa configuration, ni de ses scripts de lancement. L'instrumentation est réversible et n'introduit aucun redémarrage de l'application cible.
Mise en place d'une chaîne de collecte et d'analyse basée sur Elasticsearch, Kibana et APM Server, pour centraliser métriques applicatives, traces distribuées et données d'infrastructure sur un socle unique, exploitable par les équipes d'exploitation.
Orchestration de campagnes de tests de performance en architecture distribuée maître/esclaves, avec Apache JMeter ou Faban Harness (SPEC), pour générer une charge représentative depuis plusieurs nœuds d'injection et monter en volumétrie sans goulot côté outillage.
Exploitation des données de charge selon le modèle Universal Scalability Law pour quantifier la contention et la perte de cohérence du système, projeter le point de saturation, et dimensionner infrastructure et logiciel sur la base de données mesurées plutôt que d'hypothèses.
Aucune boîte noire propriétaire dans la chaîne de mesure : chaque composant est un logiciel open source reconnu, que nous déployons, configurons et exploitons pour votre contexte.
La Universal Scalability Law (Gunther) modélise le débit d'un système en fonction de la concurrence, à partir de deux coefficients mesurés : σ, le coût de la contention, et κ, le coût de la cohérence entre nœuds.
Le modèle donne un point de saturation théorique N* : au-delà, ajouter de la charge ou des ressources dégrade le débit au lieu de l'améliorer. C'est cette valeur, mesurée sur vos propres tirs, qui sert de base au dimensionnement de l'infrastructure et du logiciel — plutôt qu'une marge de sécurité arbitraire.
Au-delà des outils, ce qui fait la différence sur un tir de performance, c'est l'expérience de ceux qui le pilotent et la rigueur avec laquelle chaque étape est documentée et suivie.
Plus de dix années d'expertise dans la conduite de campagnes de tests de performance, tous secteurs et toutes volumétries confondus.
Une expérience accrue dans l'analyse de logs de production, pour construire des modèles de charge représentatifs des usages réels plutôt que des scénarios théoriques.
Une documentation complète à chaque étape : cahier des charges des tests, rapport d'analyse, propositions d'optimisation, et suivi jusqu'à la mise en œuvre des préconisations.
Un papier de recherche sur l'adaptation du modèle USL à des données issues de la production : absence de régime permanent, charge mixte (mixed workload).
Leadwire édite et distribue Critical Moment, sa solution propriétaire d'analyse des comportements de bases de données — la même exigence de mesure, appliquée en continu à vos environnements de production.
Décrivez-nous votre plateforme cible et vos contraintes de production : nous revenons vers vous avec une approche d'instrumentation et un plan de tir adaptés.