Agent de supervision cloud-native
Un agent de supervision qui corrèle les métriques d'un cluster Kubernetes et propose un diagnostic en langage naturel avant l'escalade humaine.
01 / Problème
Les alertes brutes noyaient les équipes d'astreinte sous du bruit, retardant la détection des incidents réellement critiques sur l'infrastructure cloud.
02 / Approche
Développement d'un agent qui agrège les signaux Kubernetes/OCI, les corrèle temporellement et génère un résumé de diagnostic priorisé, avec une boucle de retour humain pour affiner les seuils.
03 / Process
Mise en place d'un jeu de tests d'incidents historiques pour évaluer objectivement la précision de détection avant tout déploiement en production.
04 / Résultats
- Détection d'incidents critiques 5x plus rapide qu'avec les seuils statiques
- Réduction de 60% des fausses alertes envoyées à l'astreinte
- Adopté comme couche de tri avant escalade humaine
05 / Apprentissages
“Un agent utile n'automatise pas la décision finale — il rend la décision humaine plus rapide et mieux informée.”
Stack technique
Résultat
Incidents détectés 5x plus tôt, sans faux positifs excessifs