Gestion de fonds commun à risque
Une application critique de gestion de fonds commun de placements à risque, industrialisée par une chaîne CI/CD complète : tests automatisés, déploiements traçables, rollback sécurisé.
Le point de départ.
Une application de gestion de fonds à risque exige une fiabilité absolue : la moindre régression en production peut avoir des conséquences financières et réglementaires lourdes.
Il fallait industrialiser la livraison pour gagner en fréquence de mise en production sans sacrifier la traçabilité ni la sécurité.
Le défi
Livrer vite et sûr.
Construire une chaîne CI/CD pour une application critique : automatiser les tests, rendre chaque déploiement auditable, et permettre un rollback sécurisé en cas d’incident.
Comment nous avons procédé.
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Étape 1 : Audit de l’existant
Analyse de la chaîne de livraison et identification des risques en production.
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Étape 2 : Pipeline CI/CD
Mise en place de tests automatisés et de déploiements traçables.
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Étape 3 : Sécurisation
Gestion des secrets et rollback automatisé pour limiter le rayon d’impact.
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Étape 4 : Observabilité
Métriques et alerting pour détecter et réagir rapidement.
Ce que ça a changé.
- Une fréquence de mise en production multipliée
- Des incidents en production réduits
- Chaque déploiement tracé et audité
- Un rollback automatisé et des secrets gérés
Notre stack.
Environnement technique
- 01GitLab CI
- 02Jenkins
- 03Docker
- 04Kubernetes
- 05Vault
- 06Prometheus
Une usine logicielle qui transforme une contrainte réglementaire en avantage opérationnel.
D’autres réalisations.
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Banque · Finance · Assurance
Rétro-modélisation de gisements de données
Récupération du sens métier et reconstruction des modèles à partir d’un existant fragmenté.
Expertise mobilisée : IA & R&D
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Défense
Référentiel de données pour la décision opérationnelle
Base de capitalisation et de production fournissant des éléments de décision aux opérationnels.
Expertise mobilisée : Bases de données
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Défense
Cartographie d’influence
Référentiel de données fournissant une base de connaissance et de capitalisation pour une cartographie d’influence.
Expertise mobilisée : Modélisation
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