Une infrastructure qui est versionnée, testée et déployée comme du code applicatif — car la fiabilité de votre plateforme dépend de ce qui la sous-tend.

Votre infrastructure est gérée en cliquant à travers les consoles cloud. La dérive d'environnement entre les environnements de staging et de production provoque des problèmes de type "ça marche sur ma machine" au niveau de l'infrastructure. Le scaling nécessite une intervention manuelle, les déploiements impliquent des connexions SSH aux serveurs, et la reprise après sinistre est un Google Doc que personne n'a testé. Vous avez besoin d'une infrastructure reproductible, versionnée, auto-réparatrice et observable — une infrastructure qu'une équipe peut opérer sans connaissances héroïques.
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Nos architectes peuvent vous aider à concevoir et construire des systèmes utilisant ce modèle pour vos besoins spécifiques.
Contactez-nousL'infrastructure Cloud-native traite l'infrastructure comme du code (IaC), exécute des charges de travail dans des conteneurs orchestrés par Kubernetes (ou des équivalents gérés), se déploie via des pipelines GitOps et utilise des services gérés lorsque le compromis opérationnel est favorable. Le modèle couvre le déploiement multi-région pour la disponibilité, l'autoscaling horizontal de pods pour l'élasticité, un service mesh pour la communication inter-services, et une observabilité complète. L'objectif n'est pas de "fonctionner sur le cloud" — c'est de construire une infrastructure automatisée, reproductible et résiliente par défaut.
L'architecture s'étend sur trois plans. Le plan de contrôle gère le provisionnement de l'infrastructure via Terraform/Pulumi, exécute les contrôleurs GitOps (ArgoCD/Flux) et gère les secrets (Vault/AWS Secrets Manager). Le plan de charge de travail exécute des conteneurs d'application dans des clusters Kubernetes (EKS, GKE ou AKS) avec autoscaling de pods, service mesh (Istio/Linkerd) et gestion d'ingress. Le plan d'observabilité collecte les métriques (Prometheus), les logs (Loki/CloudWatch), les traces (Jaeger/Datadog) et les alertes (PagerDuty/OpsGenie).
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System Architecture Overview
| Couche | Technologies |
|---|---|
| Calcul | Kubernetes (EKS, GKE, AKS), ECS Fargate, Cloud Run |
| IaC | Terraform, Pulumi, AWS CDK |
| GitOps | ArgoCD, Flux, GitHub Actions |
| Mise en réseau | Istio, Linkerd, AWS App Mesh, Nginx Ingress, Cert-Manager |
| Observabilité | Prometheus, Grafana, Datadog, Loki, Jaeger, PagerDuty |
| Utiliser Quand | Éviter Quand |
|---|---|
| Vous exécutez plus de 5 services qui nécessitent un scaling et un déploiement indépendants | Vous avez une application unique qui peut fonctionner sur un PaaS (Vercel, Railway, Render) |
| Plusieurs équipes contribuent à une infrastructure partagée | Votre équipe compte moins de 3 ingénieurs — la charge opérationnelle de Kubernetes dominera |
| Vous avez besoin d'un déploiement multi-région pour la disponibilité ou la conformité | Le projet est un MVP qui n'a pas besoin de HA ou d'orchestration complexe |
| La conformité exige une infrastructure reproductible et auditable | L'optimisation des coûts est critique et la charge de travail s'adapte à l'économie serverless |
MW fournit l'infrastructure comme un produit, pas comme une installation unique. Nous proposons des modules Terraform avec des pipelines CI/CD qui planifient, examinent et appliquent les modifications d'infrastructure via des pull requests — le même workflow que vos développeurs utilisent pour le code applicatif. Nos déploiements Kubernetes incluent des configurations par défaut de qualité production : budgets d'interruption de pods, limites de ressources, politiques réseau et rotation automatisée des certificats. Nous livrons avec des runbooks opérationnels, des tableaux de bord Grafana et des politiques d'escalade d'astreinte afin que votre équipe puisse opérer l'infrastructure de manière autonome.
Payez pour ce que vous utilisez, mettez à l'échelle jusqu'à zéro lorsque vous n'en avez pas besoin, et arrêtez complètement de gérer des serveurs — mais sachez quand l'économie cesse d'être avantageuse.
Cloud-native signifie concevoir des applications spécifiquement pour exploiter les capacités du cloud telles que l'elastic scaling, les managed services et l'architecture distribuée, plutôt que de simplement déplacer des applications sur site dans des virtual machines dans le cloud. MicrocosmWorks construit des systèmes cloud-native en utilisant la containerization, l'infrastructure-as-code déclarative, les service meshes et l'automatisation CI/CD qui traitent l'infrastructure comme éphémère et remplaçable plutôt que précieuse et pérenne. La différence pratique est qu'une application cloud-native peut s'adapter automatiquement de 10 à 10 000 utilisateurs, se rétablir des pannes d'infrastructure sans intervention humaine, et déployer des mises à jour des dizaines de fois par jour.
MicrocosmWorks recommande Kubernetes pour les organisations exécutant plus de 10 microservices qui ont besoin de fonctionnalités d'orchestration avancées comme l'auto-scaling, les rolling deployments, le service discovery et la multi-environment consistency, tandis que des plateformes plus simples comme AWS ECS, Google Cloud Run ou Azure Container Apps sont mieux adaptées aux équipes avec moins de services ou une expertise Kubernetes limitée. Nous avons vu de nombreuses équipes adopter Kubernetes prématurément et passer plus de temps à gérer le cluster qu'à développer des fonctionnalités, c'est pourquoi nous évaluons la complexité réelle de votre workload et la maturité de votre équipe avant de recommander la couche d'orchestration. Notre évaluation comprend une analyse du TCO comparant Kubernetes managé, les conteneurs serverless et les options de platform-as-a-service pour votre échelle spécifique.
MicrocosmWorks s'appuie de manière standardisée sur Terraform pour le provisionnement d'infrastructure multi-cloud et sur Pulumi pour les équipes qui préfèrent utiliser des langages de programmation comme TypeScript ou Python au lieu de HCL, toutes les définitions d'infrastructure étant stockées dans Git et déployées via le même pipeline CI/CD que le code applicatif. Nous structurons les dépôts IaC en modules réutilisables pour le réseau, le calcul, les bases de données et l'observabilité, qui peuvent être combinés en configurations spécifiques à l'environnement, garantissant ainsi la cohérence entre le développement, le staging et la production. Chaque modification d'infrastructure passe par une revue de pull request avec des aperçus de plan automatisés qui montrent exactement quelles ressources seront créées, modifiées ou détruites avant l'application de tout changement.
MicrocosmWorks conçoit des architectures cloud-native avec une couche d'abstraction qui isole les dépendances spécifiques au cloud derrière des interfaces bien définies, rendant possible l'échange de fournisseurs pour des services individuels sans réécrire toute l'application. Nous utilisons des technologies portables comme Kubernetes, PostgreSQL, Redis et OpenTelemetry partout où c'est possible, et encapsulons des services spécifiques au cloud comme DynamoDB ou Cloud Spanner dans des couches d'adaptateurs qui peuvent être réimplémentées pour d'autres fournisseurs. Cette approche ajoute un surcoût minimal lors du développement initial mais permet d'économiser des mois d'effort de migration si vous devez ensuite déplacer des charges de travail vers un fournisseur différent ou adopter une stratégie multi-cloud pour des raisons de conformité ou de résilience.
Un engagement typique d'infrastructure cloud-native commence par une évaluation de 2 semaines où MicrocosmWorks évalue votre architecture actuelle, vos workloads et les capacités de votre équipe, suivi d'une construction de plateforme de 4 à 8 semaines qui fournit l'infrastructure fondamentale, y compris l'orchestration de conteneurs, les pipelines CI/CD, l'observabilité et les contrôles de sécurité. Nous effectuons ensuite une phase de migration d'applications de 4 à 6 semaines où nous containerize et déployons vos 2 à 3 premiers services sur la nouvelle plateforme, avec votre engineering team intégrée à la nôtre pour un hands-on knowledge transfer. Nos tarifs de consulting cloud-native varient de 10 à 40 $ de l'heure, et l'engagement complet, de l'évaluation à la production readiness, s'étend généralement sur 10 à 16 semaines.