Nos expertises,

nos axes technologiques, nos Labs

Notre vision

NOS EXIGENCES DE QUALITE DE SERVICE

Notre vision des bonnes pratiques en matière d’Architecture et de Design vise essentiellement la maîtrise de la qualité de service. Cette qualité de service de vos applications répond à deux types d’exigences :

a) Des exigences de qualité de service comme la disponibilité, la performance, la fiabilité, la sécurité ou la capacité.

b) Des exigences de qualité de système comme la maintenabilité et évolutivité, l’exploitabilité ou la robustesse.

C’est pourquoi nous avons développé un modèle d’exigences commun aux applications critiques. Ce modèle permet une analyse détaillée et ciblée de chacune de ces exigences.

Cette démarche originale est synthétisée dans un document CWA (CEN Workshop Agreement) intitulé « Best Practices for the Design and Development of Critical Information Systems », issu d’un groupe de travail européen constitué à l’initiative de PROLOGISM sous l’égide du CEN(*) et avec le concours de l’AFNOR. Comme tout document normatif, celui-ci résulte d’un large consensus.

(*) CEN : European Committee for Standardization, Comité Européen de Normalisation, Europäisches Komitee für Normung

« Best Practices for the Design and Development of Critical Information Systems »

DE LA DONNEE AU BIG DATA 

Notre volonté de concevoir et construire des systèmes dans les règles de l’art nous amène à nous concentrer particulièrement sur la donnée et sa mesure. Ainsi, nous avons acquis une solide expérience dans le domaine du « Data Engineering » dans deux principaux types de contexte :

a) Les applications stratégiques centrées sur des bases de données à très forte volumétrie et soumises à des contraintes drastiques de performance.

b) Les dispositifs de monitoring et de métrologie applicative à forte valeur ajoutée basés sur des systèmes de collecte et de stockage massifs de logs et d’évènements.

Dans certains cas, nous avons atteint les limites des technologies traditionnelles qui ne permettent plus de répondre efficacement aux nouvelles demandes des métiers ou de l’IT. 

C’est donc naturellement que nous nous sommes tournés vers les technologies Big Data pour en faire un axe stratégique de développement, toujours avec l’ambition de maîtriser la donnée et la qualité de service des composants qui l’exploitent. 

Nous menons dans ce domaine des actions volontaristes, en vue de consolider notre savoir-faire, d’assurer notre notoriété et de multiplier notre capacité d’intervention :

a) Recrutement de profils experts ingénieurs & Doctorants

b) Formation & Certification de nos experts

c) Développement d’un réseau de partenaires

d) Cross-fertilization (Organisation d’échanges de retours d’expériences  entre nos clients

Big Data : Comment gérer les données semi-structurées », IT-Expert, dec. 2016

VERS UNE DEMARCHE DEVOPS

Notre volonté de contrôler et maîtriser la qualité de service des applications nous a naturellement conduits à nous intéresser à l’industrialisation des déploiements en particulier et aux bonnes pratiques DevOps en général.

Si en général le terme DevOps représente un regroupement et un inventaire de bonnes pratiques identifiées depuis longtemps, il définit également selon nous une démarche voire un état d’esprit.

Cette démarche a deux principaux objectifs :

a) Réduire le Time To Market

b) Améliorer la QoS des applications

Sur le premier point, cette démarche fait suite aux approches Agiles (Scrum, Kanban, …) et Lean qui visent à éliminer les cycles longs, et à privilégier l’efficacité et la valeur. Ces approches agiles réclament toutes le rapprochement des différentes équipes impliquées :

a) La Build et le Run à travers le DevOps

b) Le Business à travers le BizDevOps favorisant une orientation « produit » du projet

c) La sécurité à travers le DevSecOps incluant les exigences de sécurité dans les pratiques à mettre en place

Sur le second point, cette démarche rejoint notre préoccupation première: adresser les exigences de performance, de robustesse, d’exploitabilité, de sécurité, de scalabilité qui concourent à la qualité de service des applications en production.

Nous accompagnons nos clients dans cette démarche en portant une attention particulière à leur identité, à leurs spécificités humaines, techniques et organisationnelles.

Deux Labs,

plateformes industrialisées reposant sur

les technologies de Virtualisation et Cloud (Amazon EC2, S3, EMR)

pour

Former nos consultants sur les use cases rencontrés chez nos clients, mettre en œuvre et tester en permanence les nouvelles stacks logicielles, identifier les patterns et les anti-patterns, réaliser des travaux de R&D internes, démystifier et prouver par l’exemple les principes et les concepts que nous portons, proposer à nos clients et à nos prospects des démonstrations live.

Data Lab, plateforme R&D Big Data industrialisée

Conteneurisations, prototypage R&D,

projets d’extensions SQL++ de HQL,

Use cases clients MapReduce & Spark.

DevOps Lab, plateforme d’industrialisation Cloud

Provisioning, Intégration Continue, Déploiement Continu,

Software Quality, Gestion de configuration,

Tests de performance,Monitoring