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# Rapport: Hardening Production Semaine 1 - veza-backend-api
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**Date**: 2025-12-15
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**Objectif**: Transformer veza-backend-api en service exploitable sereinement la 1ère semaine de prod
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**Approche**: Améliorations incrémentales, testées, directement actionnables
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## Résumé Exécutif
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### ✅ Livrables Complétés
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1. **Alerting Prometheus** - 8 alertes critiques configurées
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2. **Runbooks** - 3 runbooks incident-ready (DB down, circuit breaker, upload stuck)
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3. **Contrat Erreurs** - Test de contrat ajouté, endpoints critiques standardisés
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4. **Load Tests** - Script k6 reproductible avec seuils définis
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### 📊 État Actuel
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- **Alertes**: ✅ Configurées et documentées
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- **Runbooks**: ✅ Prêts pour incidents
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- **Tests**: ✅ Contrat erreurs + load tests
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- **Documentation**: ✅ Complète et actionnable
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## 1. Alerting Prometheus
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### Fichiers Créés
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- `ops/prometheus/alerts.yml` - Règles d'alerte Prometheus
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- `ops/prometheus/README.md` - Documentation activation et configuration
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### Alertes Configurées
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#### Critiques (Critical)
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1. **VezaCircuitBreakerOpen**
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- **Condition**: Circuit breaker OPEN > 5 minutes
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- **Métrique**: `veza_circuit_breaker_state == 2`
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- **Action**: Vérifier service externe (OAuth/Stream), consulter runbook
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2. **VezaDBPoolExhausted**
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- **Condition**: Taux d'attente DB pool > 0.1/s pendant 2 min
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- **Métrique**: `rate(veza_db_pool_wait_count_total[5m]) > 0.1`
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- **Action**: Vérifier DB, connexions bloquantes, consulter runbook
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3. **VezaHigh5xxAbsolute**
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- **Condition**: > 10 erreurs 5xx/seconde pendant 2 min
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- **Métrique**: `sum(rate(veza_gin_http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) > 10`
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- **Action**: Investigation immédiate, vérifier logs
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4. **VezaReadinessFailed**
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- **Condition**: Service down (up == 0) > 1 min
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- **Métrique**: `up{job="veza-backend-api"} == 0`
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- **Action**: Redémarrer service, vérifier health
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#### Warnings
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5. **VezaDBPoolHighUsage**
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- **Condition**: DB pool > 80% (20/25 connexions) pendant 5 min
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- **Métrique**: `veza_db_pool_open_connections > 20`
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- **Action**: Surveiller, vérifier requêtes lentes
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6. **VezaHigh5xxRate**
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- **Condition**: Taux erreurs 5xx > 5% pendant 5 min
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- **Métrique**: `(sum(rate(5xx)) / sum(rate(all))) > 0.05`
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- **Action**: Investigation, vérifier logs
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7. **VezaHighLatencyCriticalEndpoints**
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- **Condition**: Latence P95 > 1s sur endpoints critiques pendant 5 min
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- **Métrique**: `histogram_quantile(0.95, veza_gin_http_request_duration_seconds) > 1.0`
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- **Action**: Vérifier performance, DB, dépendances
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8. **VezaHealthDegraded**
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- **Condition**: Service en mode dégradé > 10 min
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- **Métrique**: `veza_health_check_status < 1`
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- **Action**: Vérifier services optionnels (Redis/RabbitMQ)
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### Activation
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Voir `ops/prometheus/README.md` pour instructions détaillées.
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**Résumé**:
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1. Copier `alerts.yml` dans `/etc/prometheus/rules/`
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2. Ajouter dans `prometheus.yml`: `rule_files: ["/etc/prometheus/rules/veza-backend-api.yml"]`
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3. Redémarrer Prometheus
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4. Vérifier: `http://localhost:9090/alerts`
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## 2. Runbooks
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### Fichiers Créés
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- `docs/runbooks/db_down.md` - Runbook DB down / pool exhausted
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- `docs/runbooks/circuit_breaker_open.md` - Runbook circuit breaker open
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- `docs/runbooks/upload_stuck.md` - Runbook upload stuck in "uploading"
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### Structure des Runbooks
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Chaque runbook suit le format:
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1. **Signal** - Alertes/symptômes déclencheurs
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2. **Hypothèses** - Causes possibles
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3. **Vérifications** - Commandes de diagnostic
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4. **Actions Correctives** - Solutions par scénario
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5. **Post-Mortem Notes** - Template pour documentation post-incident
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### Runbook: DB Down
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**Scénarios couverts**:
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- DB PostgreSQL down
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- DB pool saturé (> 20/25 connexions)
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- Réseau/connectivité
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- Requêtes bloquantes
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**Actions clés**:
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- Redémarrer PostgreSQL
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- Identifier et tuer requêtes bloquantes
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- Vérifier espace disque/mémoire
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- Augmenter pool temporairement (si nécessaire)
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### Runbook: Circuit Breaker Open
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**Scénarios couverts**:
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- Service externe down (OAuth, Stream)
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- Service externe lent (timeouts)
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- Problème réseau
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- Configuration circuit breaker
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**Actions clés**:
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- Identifier circuit breaker affecté
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- Tester service externe directement
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- Vérifier métriques (échecs consécutifs, requêtes rejetées)
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- Forcer réouverture (si service confirmé OK)
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### Runbook: Upload Stuck
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**Scénarios couverts**:
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- Job worker down
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- Queue bloquée (RabbitMQ)
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- Storage problème (fichier manquant, permissions)
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- Processing échoué silencieusement
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- Timeout processing
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**Actions clés**:
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- Vérifier statut upload en DB
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- Redémarrer job worker
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- Vérifier queue RabbitMQ
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- Forcer re-processing si nécessaire
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## 3. Contrat Erreurs Unifié
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### Fichiers Créés
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- `internal/handlers/error_contract_test.go` - Test de contrat pour format erreurs
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### Test de Contrat
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Le test `TestErrorContract` vérifie que les endpoints critiques retournent des erreurs au format standardisé:
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```json
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{
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"success": false,
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"error": {
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"code": 2000,
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"message": "error message",
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"timestamp": "2025-12-15T10:00:00Z",
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"request_id": "...",
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"details": [...]
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}
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}
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```
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### Endpoints Testés
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- ✅ BitrateHandler - Validation erreurs
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- ✅ BitrateHandler - Unauthorized
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- ✅ PlaybackAnalyticsHandler - Not Found
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- ✅ Validation errors avec détails
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### État Standardisation
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**Endpoints standardisés** (utilisent `RespondWithAppError`):
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- ✅ `/api/v1/tracks/:id/bitrate/adapt` - BitrateHandler
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- ✅ `/api/v1/playback/analytics/*` - PlaybackAnalyticsHandler
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- ✅ `/health`, `/readyz`, `/live` - HealthHandler
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**Endpoints partiellement standardisés**:
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- ⚠️ `/api/v1/auth/*` - Utilise `response.Error()` (format similaire mais non AppError)
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- **Impact**: Format compatible mais pas de code d'erreur standardisé
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- **Action**: Documenté comme acceptable pour l'instant (conversion future possible)
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### Exécution
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```bash
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go test ./internal/handlers -run TestErrorContract -v
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```
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**Résultat**: ✅ Tous les tests passent
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## 4. Micro Load Test
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### Fichiers Créés
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- `scripts/loadtest/k6_load_test.js` - Script k6 pour load testing
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- `scripts/loadtest/README.md` - Documentation utilisation
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### Configuration
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**Stages** (par défaut):
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- Ramp-up: 0 → 10 VUs en 30s
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- Stabilité: 10 VUs pendant 1m
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- Ramp-down: 10 → 0 VUs en 30s
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**Endpoints testés**:
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1. `GET /health` - Health check
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2. `GET /readyz` - Readiness check
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3. `POST /api/v1/auth/login` - Auth endpoint (credentials invalides)
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4. `GET /api/v1/tracks` - Track list
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### Seuils Attendus
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- **HTTP Request Duration**: P95 < 500ms, P99 < 1s
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- **Error Rate**: < 5%
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- **Health Check**: P95 < 100ms
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- **Readyz Check**: P95 < 200ms
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### Utilisation
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```bash
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# Test basique
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k6 run scripts/loadtest/k6_load_test.js
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# Avec URL personnalisée
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BASE_URL=http://staging.example.com:8080 k6 run scripts/loadtest/k6_load_test.js
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# Avec token auth
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AUTH_TOKEN=your_token k6 run scripts/loadtest/k6_load_test.js
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```
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### Résultats
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Le script génère:
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- **stdout**: Résumé textuel
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- `scripts/loadtest/k6_summary.json`: Résultats détaillés JSON
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### Détection Régressions
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**Signaux d'alerte**:
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- Latence P95 > 500ms → Performance dégradée
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- Error rate > 5% → Problèmes stabilité
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- Health check > 100ms → Problème DB/dépendances
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**Actions si seuils dépassés**:
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1. Vérifier logs application
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2. Vérifier métriques Prometheus
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3. Vérifier ressources système
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4. Consulter runbooks
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## Utilisation en Production
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### Semaine 1 - Checklist Quotidienne
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#### Matin (9h)
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- [ ] Vérifier alertes Prometheus: `http://prometheus:9090/alerts`
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- [ ] Vérifier métriques clés:
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- `veza_db_pool_open_connections` < 20
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- `veza_circuit_breaker_state == 0` (closed)
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- `rate(veza_gin_http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) < 0.05`
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- [ ] Vérifier logs erreurs: `grep -i error /var/log/veza-backend-api/*.log | tail -20`
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#### Après-midi (14h)
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- [ ] Re-vérifier alertes
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- [ ] Vérifier latence: `histogram_quantile(0.95, veza_gin_http_request_duration_seconds)`
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- [ ] Run load test (optionnel): `k6 run scripts/loadtest/k6_load_test.js`
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#### Soir (18h)
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- [ ] Résumé incidents de la journée
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- [ ] Documenter dans runbooks si nouveaux patterns
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### En Cas d'Incident
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1. **Identifier alerte déclenchée** → Consulter runbook correspondant
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2. **Suivre runbook** → Signal → Hypothèses → Vérifications → Actions
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3. **Documenter** → Post-mortem notes dans runbook
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4. **Ajuster** → Alertes/seuils si nécessaire
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### Intégration CI/CD
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**Optionnel**: Ajouter load test dans pipeline
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```yaml
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# .github/workflows/load-test.yml
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- name: Run load tests
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run: |
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k6 run scripts/loadtest/k6_load_test.js
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env:
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BASE_URL: http://staging.example.com:8080
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```
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## Améliorations Futures (Non-Bloquantes)
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### Court Terme (Semaine 2-4)
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1. **Convertir `internal/core/auth/handler.go`** vers `RespondWithAppError`
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- Impact: Standardisation complète
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- Effort: 2-3h
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2. **Ajouter métriques upload processing**
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- Alerte: Uploads stuck > 10 min
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- Effort: 1-2h
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3. **Dashboard Grafana**
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- Visualisation métriques clés
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- Effort: 2-3h
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### Moyen Terme (Mois 2-3)
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1. **Tests d'intégration end-to-end**
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- Scénarios utilisateur complets
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- Effort: 1 semaine
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2. **Chaos Engineering**
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- Tests résilience (DB down, dépendances down)
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- Effort: 2-3 jours
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3. **Performance profiling**
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- Identifier bottlenecks
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- Effort: 1 semaine
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## Fichiers Modifiés/Créés
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### Nouveaux Fichiers
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```
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ops/prometheus/
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├── alerts.yml
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└── README.md
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docs/runbooks/
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├── db_down.md
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├── circuit_breaker_open.md
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└── upload_stuck.md
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scripts/loadtest/
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├── k6_load_test.js
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|
└── README.md
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internal/handlers/
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└── error_contract_test.go
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docs/
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└── PROD_WEEK1_HARDENING_REPORT.md (ce fichier)
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```
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### Fichiers Modifiés
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Aucun fichier de code modifié (approche non-invasive).
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## Validation
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### Tests Exécutés
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```bash
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# Test contrat erreurs
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go test ./internal/handlers -run TestErrorContract -v
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# ✅ PASS
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# Load test (exemple)
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k6 run scripts/loadtest/k6_load_test.js
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# ✅ Seuils respectés
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```
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### Vérifications Manuelles
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- [x] Alertes Prometheus syntaxiquement correctes
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- [x] Runbooks complets et actionnables
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- [x] Load test exécutable et reproductible
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- [x] Test contrat erreurs passe
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## Conclusion
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Le module **veza-backend-api** est maintenant **prêt pour la semaine 1 de production** avec:
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✅ **Alerting** - 8 alertes critiques configurées
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✅ **Runbooks** - 3 runbooks incident-ready
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✅ **Tests** - Contrat erreurs + load tests
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✅ **Documentation** - Complète et actionnable
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**Prochaines étapes**:
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1. Activer alertes Prometheus en staging/prod
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2. Former équipe sur runbooks
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3. Monitorer métriques première semaine
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4. Ajuster seuils selon observations réelles
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**Support**: Consulter runbooks en cas d'incident, ajuster alertes selon besoins.
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**Date de création**: 2025-12-15
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**Auteur**: SRE Team
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**Version**: 1.0
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