Apprenez à concevoir et construire une application web qui suit la fiabilité des outils internes avec SLIs/SLOs, workflow d'incident, tableaux de bord, alertes et reporting.
Avant de choisir des métriques ou de construire des tableaux de bord, décidez de ce dont votre application de fiabilité est responsable — et de ce qu'elle n'est pas. Un périmètre clair empêche l'outil de devenir un « portail ops » fourre‑tout que personne ne regarde.
Commencez par lister les outils internes que l'application couvrira (par ex. gestion de tickets, paie, intégrations CRM, pipelines de données) et les équipes qui les possèdent ou en dépendent. Soyez explicite sur les frontières : « site client » peut être hors périmètre, tandis que « console d'admin interne » est dedans.
Les organisations n'emploient pas toujours ce mot de la même façon. Rédigez votre définition opérationnelle en langage clair — généralement un mélange de :
Si les équipes ne sont pas alignées, l'app finira par comparer des pommes et des oranges.
Choisissez 1 à 3 résultats principaux, par exemple :
Ces résultats guideront ensuite ce que vous mesurez et comment vous le présentez.
Listez qui utilisera l'app et quelles décisions ils prennent : ingénieurs investiguant les incidents, support escaladant, managers regardant les tendances, et parties prenantes demandant des statuts. Cela façonnera la terminologie, les permissions et le niveau de détail pour chaque vue.
Le suivi de fiabilité ne fonctionne que si tout le monde s'accorde sur ce que signifie « bon ». Commencez par séparer trois termes proches.
Un SLI (Service Level Indicator) est une mesure : « quel pourcentage de requêtes a réussi ? » ou « combien de temps les pages mettent‑elles à charger ? »
Un SLO (Service Level Objective) est l'objectif pour cette mesure : « 99,9 % de succès sur 30 jours. »
Un SLA (Service Level Agreement) est une promesse avec conséquences, généralement orientée externe (crédits, pénalités). Pour les outils internes, vous définirez souvent des SLOs sans SLAs formels — suffisants pour aligner les attentes sans transformer la fiabilité en contrat.
Gardez‑les comparables entre outils et faciles à expliquer. Une base pratique :
Évitez d'en ajouter tant que vous ne pouvez pas répondre : « Quelle décision cette métrique déclenchera ? »
Utilisez des fenêtres glissantes pour que les scorecards se mettent à jour en continu :
Votre app doit transformer les métriques en actions. Définissez des niveaux de sévérité (par ex. Sev1–Sev3) et des déclencheurs explicites comme :
Ces définitions rendent l'alerte, les timelines d'incident et le suivi du budget d'erreur cohérents entre équipes.
Une application de suivi de fiabilité n'est crédible que si les données le sont. Avant de construire des pipelines d'ingestion, cartographiez chaque signal que vous traiterez comme « vérité » et notez la question à laquelle il répond (disponibilité, latence, erreurs, impact de déploiement, réponse à incident).
La plupart des équipes peuvent couvrir le socle avec un mélange de :
Soyez explicite sur les systèmes faisant foi. Par exemple, votre « SLI d'uptime » peut provenir uniquement des probes synthétiques, pas des logs serveurs.
Définissez la fréquence selon le cas d'usage : les tableaux peuvent se rafraîchir toutes les 1–5 minutes, tandis que les scorecards peuvent être calculées chaque heure ou quotidiennement.
Créez des IDs cohérents pour outils/services, environnements (prod/stage) et propriétaires. Accordez‑vous sur des règles de nommage tôt pour que « Payments-API », « payments_api » et « payments » ne deviennent pas trois entités distinctes.
Planifiez ce que vous conservez et combien de temps (par ex. événements bruts 30–90 jours, agrégats quotidiens 12–24 mois). Évitez d'ingérer des payloads sensibles ; stockez seulement les métadonnées nécessaires à l'analyse de fiabilité (horodatage, codes d'état, buckets de latence, tags d'incident).
Votre schéma doit faciliter deux choses : répondre aux questions courantes (« cet outil est‑il sain ? ») et reconstruire ce qui s'est passé pendant un incident (« quand les symptômes ont‑ils commencé, qui a changé quoi, quelles alertes sont tombées ? »). Commencez par un petit ensemble d'entités cœur et explicitez les relations.
Un socle pratique :
Cette structure prend en charge les tableaux de bord (« outil → statut courant → incidents récents ») et le drill‑down (« incident → events → checks et métriques associés »).
Ajoutez des champs d'audit partout où vous avez besoin de responsabilité et d'historique :
created_by, created_at, updated_atstatus plus suivi des changements de statut (soit dans la table Event, soit dans une table d'historique dédiée)Enfin, incluez des tags flexibles pour filtrer et reporter (par ex. équipe, criticité, système, conformité). Une table de jointure tool_tags (tool_id, key, value) garde le tagging cohérent et facilite les scorecards et rollups plus tard.
Votre tracker de fiabilité doit être « ennuyeux » dans le meilleur sens : facile à exécuter, à modifier et à maintenir. La stack « correcte » est souvent celle que votre équipe peut supporter sans exploits héroïques.
Choisissez un framework web mainstream que l'équipe maîtrise — Node/Express, Django ou Rails sont de bons choix. Priorisez :
Si vous intégrez des systèmes internes (SSO, ticketing, chat), choisissez l'écosystème où ces intégrations sont les plus simples.
Si vous voulez accélérer la première itération, une plateforme de vibe‑coding comme Koder.ai peut être un point de départ pratique : vous décrivez vos entités (tools, checks, SLOs, incidents), workflows (alerte → incident → postmortem) et tableaux, puis générez rapidement un scaffold d'app web. Koder.ai cible souvent React côté frontend et Go + PostgreSQL côté backend, ce qui correspond bien à la stack par défaut « ennuyeuse et maintenable » que beaucoup d'équipes préfèrent — et vous pouvez exporter le code source si vous migrez ensuite vers un pipeline entièrement manuel.
Pour la plupart des applications internes, PostgreSQL est le bon défaut : il gère bien le reporting relationnel, les requêtes temporelles et l'audit.
Ajoutez des composants supplémentaires seulement s'ils résolvent un vrai problème :
Décidez entre :
Quelle que soit l'option, standardisez dev/staging/prod et automatisez les déploiements (CI/CD), pour que des changements ne modifient pas silencieusement les chiffres de fiabilité. Si vous utilisez une plateforme (y compris Koder.ai), recherchez des fonctionnalités comme séparation d'environnements, déploiement/hébergement et rollback rapide (snapshots) pour itérer en sécurité sans casser le tracker lui‑même.
Documentez la configuration en un seul endroit : variables d'environnement, secrets et feature flags. Gardez un guide « comment lancer en local » et un runbook minimal (quoi faire si l'ingestion s'arrête, si la queue s'accumule ou si la DB atteint ses limites). Une page courte dans /docs suffit souvent.
Une application de suivi de fiabilité réussit quand les gens peuvent répondre en quelques secondes à deux questions : « Sommes‑nous OK ? » et « Que dois‑je faire ensuite ? » Concevez les écrans autour de ces décisions, avec une navigation claire Aperçu → Outil spécifique → Incident spécifique.
Faites de la page d'accueil un centre de commande compact. Mettez en avant un résumé de santé global (p. ex. nombre d'outils respectant les SLOs, incidents actifs, plus gros risques actuels), puis affichez incidents et alertes récentes avec badges de statut.
Gardez la vue par défaut calme : n'affichez que ce qui requiert de l'attention. Donnez à chaque tuile un drill‑down direct vers l'outil ou l'incident affecté.
Chaque page d'outil doit répondre à « Cet outil est‑il suffisamment fiable ? » et « Pourquoi / pourquoi pas ? » Incluez :
Concevez les graphiques pour des non‑experts : étiquetez les unités, marquez les seuils SLO et ajoutez de petites explications (tooltips) plutôt que des contrôles techniques denses.
Une page d'incident est un document vivant. Incluez une timeline (événements capturés automatiquement comme alerte déclenchée, acquittée, atténuée), les mises à jour humaines, les utilisateurs impactés et les actions prises.
Simplifiez la publication des mises à jour : une zone de texte unique, statuts prédéfinis (Investigating/Identified/Monitoring/Resolved) et notes internes optionnelles. À la clôture, une action « Démarrer postmortem » devrait préremplir les faits depuis la timeline.
Les admins ont besoin d'écrans simples pour gérer outils, checks, cibles SLO et owners. Optimisez pour la justesse : valeurs par défaut sensées, validations et avertissements quand une modification impacte le reporting. Ajoutez une trace visible « dernière modification » pour que les gens fassent confiance aux chiffres.
Les données de fiabilité restent utiles tant que les gens y font confiance. Cela implique d'associer chaque changement à une identité, de limiter qui peut faire des modifications à fort impact et de garder un historique clair pour les revues.
Pour un outil interne, par défaut utilisez SSO (SAML) ou OAuth/OIDC via votre fournisseur d'identité (Okta, Azure AD, Google Workspace). Cela réduit la gestion des mots de passe et automatise onboarding/offboarding.
Détails pratiques :
Commencez par des rôles simples et ajoutez des règles plus fines seulement si nécessaire :
Protégez les actions modifiant les résultats de fiabilité ou le récit du reporting :
Loggez chaque édition d'SLOs, checks et champs d'incident avec :
Rendez ces logs consultables et visibles depuis les pages détaillées (p. ex. la page d'incident affiche toute son histoire de changements). Cela rend les revues factuelles et réduit les débats pendant les postmortems.
Le monitoring est la « couche capteur » de votre app : il transforme le comportement réel en données fiables. Pour les outils internes, les checks synthétiques sont souvent la voie la plus rapide car vous contrôlez la définition de « healthy ».
Commencez par un petit ensemble de types de checks couvrant la plupart des apps internes :
Gardez les validations déterministes. Si une validation peut échouer à cause d'un contenu changeant, vous génèrerez du bruit et perdrez la confiance.
Pour chaque exécution de check, capturez :
Stockez soit comme événements séries temporelles (une ligne par exécution de check), soit comme rollups agrégés (ex. rollups par minute avec comptes et p95 de latence). Les données événementielles aident au débogage ; les rollups accélèrent les tableaux de bord. Beaucoup d'équipes font les deux : garder les événements bruts 7–30 jours et les rollups pour le reporting à long terme.
Un résultat de check manquant ne devrait pas signifier automatiquement « down ». Ajoutez un état unknown pour les cas comme :
Cela évite de gonfler le temps d'arrêt et rend les « lacunes de monitoring » visibles comme leur propre problème opérationnel.
Utilisez des workers (planning type cron, queues) pour exécuter les checks à intervalles fixes (p. ex. toutes les 30–60 secondes pour les outils critiques). Intégrez timeouts, retries avec backoff et limites de concurrence pour que vos checkers ne saturent pas les services internes. Persistez chaque résultat d'exécution — mêmes les échecs — pour que le dashboard d'uptime montre l'historique fiable et l'état courant.
Les alertes sont le point où le suivi de fiabilité devient action. L'objectif est simple : notifier les bonnes personnes, avec le bon contexte, au bon moment — sans les inonder.
Définissez des règles d'alerte liées directement à vos SLIs/SLOs. Deux motifs pratiques :
Pour chaque règle, stockez le « pourquoi » avec le « quoi » : quel SLO est impacté, la fenêtre d'évaluation et la sévérité prévue.
Envoyez les notifications via les canaux où les équipes vivent déjà (email, Slack, Microsoft Teams). Chaque message doit contenir :
/services/payments?window=1h)/incidents/123)Évitez de balancer des métriques brutes. Fournissez une courte « prochaine étape » comme « Vérifier les déploiements récents » ou « Ouvrir les logs ».
Implémentez :
Même en interne, les gens ont besoin de contrôle. Ajoutez une escalade manuelle (bouton sur la page d'alerte/incident) et intégrez‑vous à l'outil on‑call si disponible (PagerDuty/Opsgenie ou équivalents), ou au minimum une rotation configurable stockée dans votre app.
La gestion d'incidents transforme « on a reçu une alerte » en réponse partagée et traçable. Intégrez‑la dans l'app pour que les équipes passent du signal à la coordination sans sauter entre outils.
Permettez de créer un incident directement depuis une alerte, une page de service ou un graphique d'uptime. Préremplissez les champs clés (service, environnement, source de l'alerte, première apparition) et assignez un ID d'incident unique.
Un jeu de champs par défaut léger garde l'action simple : sévérité, impact client (équipes internes affectées), propriétaire courant et liens vers l'alerte déclenchante.
Utilisez un cycle simple correspondant au travail réel :
Chaque changement de statut doit capturer qui l'a fait et quand. Ajoutez des mises à jour timeline (notes courtes horodatées), et supportez pièces jointes et liens vers runbooks et tickets (ex. /runbooks/payments-retries ou /tickets/INC-1234). Cela devient le fil unique « ce qui s'est passé et ce que nous avons fait ».
Les postmortems doivent être rapides à démarrer et cohérents à revoir. Fournissez des modèles avec :
Reliez les actions au ticket d'incident, suivez leur achèvement et affichez les éléments en retard sur les tableaux d'équipe. Si vous supportez des « learning reviews », proposez un mode non‑blâmant axé sur le système et les processus plutôt que sur les erreurs individuelles.
Le reporting transforme le suivi en prise de décision. Les tableaux aident les opérateurs ; les scorecards aident les dirigeants à voir si les outils internes s'améliorent, quelles zones nécessitent des investissements et ce que signifie « bon ».
Construisez une vue cohérente par outil (et éventuellement par équipe) qui répond rapidement :
Ajoutez, lorsque possible, un contexte léger : « SLO manqué dû à 2 déploiements » ou « plupart des indisponibilités causées par la dépendance X », sans transformer le rapport en revue d'incident complète.
Les dirigeants veulent rarement « tout ». Ajoutez des filtres par équipe, criticité de l'outil (ex. Tier 0–3) et fenêtre temporelle. Assurez‑vous qu'un même outil peut apparaître dans plusieurs rollups (équipe plateforme le possède, finance y dépend).
Fournissez des résumés hebdomadaires et mensuels partageables :
Gardez la narration cohérente (« Qu'est‑ce qui a changé depuis la période précédente ? » « Où sommes‑nous en dépassement de budget ? »). Si nécessaire, liez un guide court comme /blog/sli-slo-basics pour les parties prenantes.
Le tracker devient rapidement une source de vérité. Traitez‑le comme un système de production : sécurisé par défaut, résistant aux mauvaises données et facile à restaurer quand quelque chose casse.
Verrouillez chaque endpoint — même ceux « internes » :
Gardez les credentials hors du code et des logs.
Stockez les secrets dans un gestionnaire de secrets et faites‑les tourner. Donnez à l'app un accès DB au moindre privilège : rôles lecture/écriture séparés, restreindre l'accès aux seules tables nécessaires et utiliser des credentials short‑lived si possible. Chiffrez les données en transit (TLS) entre navigateur↔app et app↔base.
Les métriques de fiabilité ne sont utiles que si les événements sous‑jacents sont fiables.
Ajoutez des vérifications serveur sur les timestamps (décalage/clock skew), champs requis et clés d'idempotence pour dédupliquer les retries. Suivez les erreurs d'ingestion dans une dead‑letter queue ou une table de « quarantaine » pour que les événements corrompus n'empoisonnent pas les dashboards.
Automatisez les migrations DB et testez les rollbacks. Planifiez des backups, restaurez‑les régulièrement en test, et documentez un plan de reprise minimal (qui, quoi, combien de temps).
Enfin, rendez l'application elle‑même fiable : ajoutez des health checks, du monitoring de lag de queue et de latence DB, et alertez quand l'ingestion tombe silencieusement à zéro.
Une application de suivi de fiabilité réussit quand les gens lui font confiance et l'utilisent réellement. Traitez la première release comme une boucle d'apprentissage, pas comme un lancement « big bang ».
Choisissez 2–3 outils internes largement utilisés et avec des propriétaires clairs. Implémentez un petit ensemble de checks (par ex. : disponibilité de la page d'accueil, succès de login, endpoint API clé) et publiez un tableau répondant : « Est‑ce que c'est up ? Si non, qu'est‑ce qui a changé et qui en est responsable ? »
Gardez le pilote visible mais contenu : une équipe ou un petit groupe d'utilisateurs avancés suffit pour valider le flux.
Pendant les 1–2 premières semaines, collectez activement du feedback sur :
Transformez le feedback en éléments concrets de backlog. Un simple bouton « Signaler un problème sur cette métrique » sur chaque graphique fait souvent remonter les insights les plus rapides.
Ajoutez de la valeur par couches : connectez votre outil de chat pour les notifications, puis votre outil d'incident pour la création automatique de tickets, puis le CI/CD pour les marqueurs de déploiement. Chaque intégration doit réduire le travail manuel ou raccourcir le temps de diagnostic — sinon ce n'est que de la complexité.
Si vous prototypez rapidement, envisagez le mode planning de Koder.ai pour cartographier le périmètre initial (entités, rôles, workflows) avant de générer la première build. C'est un moyen simple de garder le MVP serré — et comme vous pouvez snapshotter et rollback, vous pouvez itérer sur les tableaux et l'ingestion en sécurité au fur et à mesure que les équipes affinent les définitions.
Avant d'étendre à d'autres équipes, définissez des métriques de succès comme utilisateurs hebdomadaires sur le dashboard, réduction du temps de détection, moins d'alertes en double ou revues SLO régulières. Publiez une feuille de route légère dans /blog/reliability-tracking-roadmap et étendez outil par outil avec des propriétaires clairs et des sessions de formation.
Commencez par définir la périmètre (quels outils et environnements sont inclus) et votre définition opérationnelle de la fiabilité (disponibilité, latence, erreurs). Ensuite, choisissez 1 à 3 résultats à améliorer (par ex. détection plus rapide, rapports plus clairs) et concevez les premières écrans autour des décisions clés que doivent prendre les utilisateurs : « Sommes‑nous OK ? » et « Que faire ensuite ? »
Un SLI est ce que vous mesurez (par ex. % de requêtes réussies, p95 de latence). Un SLO est l'objectif pour cette mesure (par ex. 99,9 % sur 30 jours). Un SLA est une promesse formelle avec conséquences (souvent destinée à l'externe). Pour les outils internes, les SLOs servent généralement d'alignement sans l'overhead juridique des SLAs.
Utilisez un petit ensemble de métriques de base, comparables entre outils :
Ajoutez d'autres métriques uniquement si vous pouvez expliquer la décision qu'elles doivent déclencher (alerte, priorisation, travaux de capacité, etc.).
Les fenêtres glissantes gardent les scorecards à jour en continu :
Choisissez des fenêtres qui correspondent aux revues de performance de votre organisation pour que les chiffres soient intuitifs et utilisés.
Définissez des déclencheurs explicites de sévérité liés à l'impact utilisateur et à la durée, par exemple :
Documentez ces règles dans l'application pour que l'alerte, les timelines d'incident et les rapports soient cohérents entre équipes.
Commencez par cartographier quel système est la « source de vérité » pour chaque question :
Soyez explicite (par ex. « l'SLI d'uptime vient uniquement des probes »), sinon les équipes se disputeront sur les chiffres à retenir.
Utilisez pull pour les systèmes que vous pouvez interroger périodiquement (APIs de monitoring, APIs de ticketing). Utilisez push (webhooks/événements) pour les événements à fort volume ou en quasi‑temps réel (déploiements, alertes, mises à jour d'incident). Un découpage courant : tableaux se rafraîchissent toutes les 1–5 minutes, tandis que les scorecards sont recalculées toutes les heures ou quotidiennement.
Vous aurez typiquement besoin de :
Enregistrez chaque modification importante avec qui, quand, ce qui a changé (avant/après) et d'où elle provient (UI/API/automation). Combinez cela avec un contrôle d'accès basé sur les rôles :
Ces garde‑fous évitent des changements silencieux qui saperaient la confiance dans vos chiffres de fiabilité.
Traitez les résultats manquants de vérification comme un état distinct inconnu, pas comme une indisponibilité automatique. Les données manquantes peuvent provenir de :
Rendre « inconnu » visible évite d'augmenter artificiellement le downtime et met en lumière les lacunes de monitoring en tant que problème opérationnel à part entière.
Rendez les relations explicites (tool → checks → metrics ; incident → events) pour que les requêtes « aperçu → exploration » restent simples.