Toutes les études de cas DevOps / Étude de cas 02 / 05
Halvora Retail
Autoscaling prédictif (AIOps & FinOps)
Des serveurs prêts quinze minutes avant la foule, éteints quand elle part
En clair
Au lieu d’attendre que les serveurs saturent, un modèle prévoit les pics de trafic (ventes flash, soirs de week-end, campagnes) et démarre la capacité nécessaire juste avant, puis la réduit quand le calme revient.
- Client
- Halvora Retail
- Secteur
- E-commerce de mode
- Taille
- 300 collaborateurs, ventes flash chaque semaine
- 15 mind’avance sur les pics de trafic
- −31 %sur la facture d’infrastructure
- −88 %de latence pendant les ventes flash
Le contexte
Les ventes flash de Halvora Retail font passer le trafic de un à dix en quelques minutes. L’autoscaling classique de Kubernetes réagit trop tard : le site ralentit au pire moment. Pour compenser, l’équipe laissait tourner des serveurs en surplus toute la semaine.
Le défi
- 01
L’autoscaling réactif n’ajoute des serveurs qu’après la saturation : les premières minutes sont perdues.
- 02
Surdimensionner en permanence coûte cher, pour quelques heures de pic par semaine.
- 03
Les pics dépendent du calendrier marketing, pas seulement de l’heure.
- 04
Une prévision erronée ne doit jamais faire tomber le site.
Notre approche
Nous entraînons un modèle de prévision (Prophet, avec détection d’anomalies) sur l’historique Prometheus, enrichi du calendrier des campagnes et des jours fériés. Toutes les cinq minutes, il prévoit le trafic du quart d’heure suivant et pilote KEDA pour préchauffer les pods. L’autoscaling réactif reste en filet de sécurité, et chaque économie est mesurée.
La solution, étape par étape
- 01
L’historique et le calendrier
Des mois de métriques, plus les campagnes marketing et les jours fériés.
- 02
Une prévision à 15 minutes
Le modèle anticipe la courbe de trafic du quart d’heure suivant.
- 03
Les serveurs préchauffés
KEDA démarre les pods avant l’arrivée de la foule.
- 04
La vente flash, sans ralentissement
La latence reste stable, là où l’autoscaling réactif décrochait.
- 05
Le calme, et les économies
La capacité redescend aussitôt, et l’économie est chiffrée chaque mois.
Résultats
- −31 %sur la facture d’infrastructure
- 210 msde latence p95 en pleine vente flash, contre 1,8 s
- 15 mind’anticipation moyenne
- 100 %des ventes flash sans incident
Ce que nous livrons
- Pipeline de données (Prometheus, calendrier marketing)
- Modèle de prévision et détection d’anomalies
- Pilotage KEDA et garde-fous de l’autoscaling
- Tableau de bord FinOps des économies
- Rapport mensuel de performance
Technologies
- Kubernetes
- KEDA
- Prometheus
- Python
- Prophet
- scikit-learn
Délai
8 à 12 semaines
Équipe
1 ingénieur DevOps, 1 data scientist
Cas illustratifs : clients et chiffres fictifs, représentatifs des solutions que nous livrons.