Vos déploiements sont manuels, votre infrastructure n'est pas versionnée et vous découvrez les incidents en production via vos clients. Chaque mise en ligne est un risque, chaque incident coûte plusieurs heures d'investigation à l'aveugle.
Cloud & DevOps pour PME, ETI et équipes produit
Déployez vite, déployez souvent, sans jamais stresser une mise en production
Vos déploiements sont manuels, fragiles et chronophages ? Votre équipe découvre les incidents via les clients ? Nos ingénieurs DevOps mettent en place les pipelines CI/CD, la conteneurisation et l'observabilité qui rendent vos livraisons prévisibles et vos incidents détectables avant qu'ils n'impactent vos utilisateurs.
- Pipelines CI/CD GitLab / GitHub Actions — du commit au déploiement sans intervention manuelle
- Infrastructure as Code Terraform — environnements reproductibles, dérives impossibles
- Observabilité Prometheus / Grafana / Loki — incidents détectés avant vos utilisateurs
DevOps opérationnel — livrer, exploiter, monitorer
Des déploiements banals, une production sous contrôle
Dans la plupart des PME et ETI, la mise en production est encore un événement : procédure en plusieurs étapes, présence obligatoire d'un développeur senior, fenêtre de maintenance imposée, et risque non maîtrisé de régression. La conséquence directe est une cadence de livraison réduite, une dette technique qui s'accumule et une équipe qui hésite à pousser des améliorations par peur de casser la production.
Genee installe les pratiques et les outils qui transforment le déploiement en acte quotidien et routinier : pipeline CI/CD automatisé de bout en bout (GitLab CI ou GitHub Actions), conteneurisation Docker avec images versionnées, infrastructure codifiée avec Terraform, et stack d'observabilité complet basé sur Prometheus, Grafana et Loki — les mêmes outils que nous utilisons pour nos propres applications en production. Chaque livrable est documenté et transféré à votre équipe.
Missions depuis Lyon 7e pour les ateliers de cadrage et de formation, puis à distance pour la mise en œuvre. Périmètre géographique : Auvergne-Rhône-Alpes, Île-de-France et toute la France. Livrables : pipeline CI/CD fonctionnel, infrastructure Terraform versionnée, dashboards Grafana opérationnels, runbooks d'incident, documentation de transfert.
CI/CDPipeline automatisé du commit à la production
IaCInfrastructure Terraform versionnée et reproductible
GrafanaObservabilité en production avec alertes SLO
0 downtimeDéploiements blue-green ou rolling sans interruption
Genee met en place les pipelines CI/CD, la conteneurisation Docker, l'infrastructure as code Terraform et l'observabilité Prometheus/Grafana/Loki qui rendent vos livraisons prévisibles, vos environnements reproductibles et vos incidents détectables en quelques minutes.
Ce que les données DORA disent du DevOps
Selon le rapport DORA (State of DevOps), les équipes classées « élite » déploient en production à une fréquence au moins quatre fois supérieure aux équipes peu matures. L'automatisation des pipelines CI/CD est le principal levier identifié : chaque déploiement est validé, testé et tracé, ce qui rend la mise en production aussi banale qu'un commit.
Les organisations qui investissent dans l'observabilité (logs, métriques, tracing) divisent leur temps moyen de restauration (MTTR) par 5 en moyenne, selon DORA. Quand un incident survient, un stack complet Prometheus / Grafana / Loki permet de localiser la cause en minutes, pas en heures.
D'après Puppet State of DevOps Report, près de 60 % des incidents en production sont causés par des changements de configuration non tracés ou appliqués à la main. L'Infrastructure as Code (Terraform) élimine ce risque : chaque état de l'infrastructure est versionné, reviewé et réplicable à l'identique.
Avec une infrastructure correctement codifiée et des images Docker versionées, recréer un environnement de staging ou de production prend moins d'une heure. Sans IaC, la même opération prend en général plusieurs jours et produit des environnements légèrement divergents — source des classiques bugs « ça marche en local ».
Ce que Genee met en place dans votre infrastructure
Chaque composant DevOps répond à un problème opérationnel concret. Nous ne déployons pas des outils pour la forme — nous résolvons des frictions réelles dans vos cycles de livraison et votre capacité à exploiter sereinement une application en production.
Pipelines CI/CD automatisés de bout en bout
Conception et mise en place de pipelines GitLab CI ou GitHub Actions couvrant l'intégralité du cycle : lint, tests unitaires, tests d'intégration, build d'image Docker, scan de sécurité, déploiement sur environnement de staging, smoke tests automatiques, promotion en production. Chaque étape est tracée, les artefacts sont versionnés et les rollbacks se déclenchent en un clic. Vous déployez plusieurs fois par jour en toute confiance, sans procédure manuelle.
Conteneurisation et orchestration avec Docker et Kubernetes
Dockerisation de vos applications et services, rédaction de Dockerfiles optimisés (images légères, multi-stage builds, no root), déploiement sur Kubernetes ou sur des plateformes managées (Clever Cloud, GKE, EKS). Configuration des ressources, des health checks, du rolling update et de la gestion des secrets. Vos applications tournent de façon identique en développement, staging et production, éliminant les divergences d'environnement.
Infrastructure as Code avec Terraform
Codification de toute votre infrastructure cloud (réseaux VPC, serveurs, bases de données, load balancers, stockage objet S3/MinIO, règles pare-feu) en fichiers Terraform versionnés dans Git. Chaque modification d'infrastructure passe par une pull request avec plan d'impact visible avant application. Vos environnements sont reproductibles à l'identique, les dérives de configuration sont impossibles, et un nouvel environnement se crée en quelques minutes.
Observabilité complète : métriques, logs, alerting
Mise en place du stack d'observabilité que Genee utilise en production pour ses propres applications : Prometheus pour les métriques, Grafana pour les dashboards, Loki pour la centralisation des logs. Configuration des alertes sur les SLI/SLO critiques (latence P95, taux d'erreur, saturation), intégration avec vos outils de notification (Slack, PagerDuty). Quand un incident survient, vous savez en quelques minutes ce qui se passe et dans quel composant.
Déploiements sans interruption et stratégies de rollback
Configuration des stratégies de déploiement adaptées à votre contexte : blue-green pour basculer instantanément entre deux versions, rolling update pour les services Kubernetes, canary release pour exposer progressivement une nouvelle version à un sous-ensemble d'utilisateurs. Chaque déploiement inclut un mécanisme de rollback automatique déclenché par les health checks. Vos utilisateurs ne voient jamais une page d'erreur en plein déploiement.
Gestion des secrets et sécurité des pipelines
Aucun secret (clé API, mot de passe base de données, certificat) ne transite en clair dans vos pipelines ou vos dépôts Git. Intégration de gestionnaires de secrets (Vault, AWS Secrets Manager, variables CI protégées), scan automatique des dépendances (Trivy, Dependabot), politique de mise à jour des images de base. La sécurité est intégrée au pipeline dès le départ, pas ajoutée après.
Cloud & DevOps selon votre contexte
De l'équipe qui déploie encore à la main à l'application en production sans aucune visibilité — découvrez comment une mise en place DevOps progressive change concrètement la façon de livrer et d'opérer.
Problème
Une PME SaaS de 8 développeurs déployait en production via SSH et copie de fichiers manuels. Chaque mise en ligne prenait 2 heures, nécessitait la présence d'un développeur senior et entraînait une interruption de service de 10 à 20 minutes. Les environnements de staging et de production divergeaient progressivement, provoquant des régressions impossibles à reproduire en local. L'équipe ne pouvait pas se permettre de livrer plus d'une fois par semaine.
Solution
Mise en place d'un pipeline GitLab CI complet : build Docker multi-stage, suite de tests automatisés, déploiement sur staging avec tests de fumée, promotion en production via rolling update Kubernetes avec health checks. Infrastructure Terraform versionnée pour staging et production. Déploiement du stack Prometheus / Grafana / Loki avec alertes sur les SLO métier.
Résultat
Déploiements quotidiens sans interruption de service, temps de mise en production réduit de 2 heures à 8 minutes, staging et production à parité garantie par l'IaC, et premier incident détecté et résolu en 12 minutes grâce à l'observabilité en place — contre plusieurs heures auparavant.
Problème
Une ETI industrielle hébergeait son ERP interne sur un serveur dédié physique vieillissant. Les sauvegardes étaient manuelles, aucune redondance n'existait, et la mise à jour de l'OS avait été repoussée de trois ans faute de procédure sûre. Un incident matériel aurait signifié plusieurs jours d'indisponibilité et une perte potentielle de données. L'équipe IT ne maîtrisait pas Docker ni les outils cloud.
Solution
Audit de l'existant, conteneurisation de l'application et de sa base de données, migration vers Clever Cloud avec configuration Terraform, mise en place des sauvegardes automatisées vers MinIO, pipeline CI/CD GitHub Actions avec tests avant chaque déploiement. Formation de l'équipe IT interne sur les fondamentaux Docker et la lecture des dashboards Grafana.
Résultat
Infrastructure reproductible et sauvegardée automatiquement toutes les 6 heures, temps de restauration théorique d'un environnement complet passé de plusieurs jours à moins d'une heure, et mise à jour de l'OS désormais effectuée via pipeline en moins de 30 minutes sans interruption de service.
Problème
Une scale-up e-commerce gérait une application Nuxt/Node en production sans aucune observabilité : pas de logs centralisés, pas de métriques, pas d'alertes. Les incidents étaient découverts via les signalements clients ou les réseaux sociaux. L'équipe tech passait plusieurs heures à reconstituer la chronologie d'un incident sur la base de logs épars dans les fichiers des serveurs. Impossible de prouver les SLA aux clients B2B.
Solution
Déploiement du stack Prometheus, Grafana et Loki sur l'infrastructure existante, instrumentation des services Node avec les clients Prometheus officiels, création de dashboards métriques par service (latence P50/P95/P99, taux d'erreur, saturation CPU/mémoire), configuration des alertes critiques avec runbooks associés, mise en place de la rétention de logs sur 30 jours.
Résultat
Premier incident post-déploiement détecté par alerte automatique avant signalement client, cause identifiée en 7 minutes via corrélation logs/métriques Grafana, temps de résolution divisé par 4 sur les 3 incidents suivants, et reporting SLA mensuel généré automatiquement depuis Grafana pour les clients B2B.
Exemple illustratif — ces scénarios sont fictifs et présentés à titre d'illustration.
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