Guide avancé de gestion et optimisation des serveurs

1. Réglage des performances du serveur

Optimisation au niveau du noyau

• Noyaux personnalisés : Linux 6.x avec contrôle de congestion BBR2

• Réglages de la pile TCP :

  # Augmenter les tailles maximales des tampons TCP
  echo 'net.core.rmem_max=4194304' >> /etc/sysctl.conf
  echo 'net.core.wmem_max=4194304' >> /etc/sysctl.conf

• Réglage du swappiness : Défini à 10 pour les serveurs de bases de données

Optimisation des bases de données

• Spécifique à MySQL 8.0+ :

  SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size=12G; -- Pour serveurs avec 16GB RAM
  SET GLOBAL innodb_io_capacity=2000; -- Pour stockage SSD/NVMe

• Réglages PostgreSQL 14+ :

  ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '4GB';
  ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = '12GB';

2. Configurations avancées de sécurité

Mise en œuvre du zero-trust

• Segmentation réseau :

  • Serveurs frontaux en DMZ avec règles d’entrée strictes

  • Serveurs de bases de données en VLAN privé avec IPs en liste blanche uniquement

• Authentification service à service :

  • Mutual TLS (mTLS) pour les communications internes

  • SPIFFE/SPIRE pour la gestion des identités

Protection à l'exécution :

# Installer et configurer Falco pour la sécurité à l'exécution
curl -s https://falco.org/repo/falcosecurity-3672BA8F.asc | apt-key add -
echo "deb https://download.falco.org/packages/deb stable main" | tee -a /etc/apt/sources.list.d/falcosecurity.list
apt-get update && apt-get install -y falco

3. Configuration des conteneurs et orchestration

Optimisation Kubernetes

# Extrait de manifeste Kubernetes prêt pour la production
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
          requests:
            cpu: "1"
            memory: "2Gi"
      topologySpreadConstraints:
      - maxSkew: 1
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
        whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

Configuration du service mesh

# Paramètres optimisés d’Istio
istioctl install --set profile=default \
--set values.global.proxy.resources.limits.cpu=2000m \
--set values.global.proxy.resources.limits.memory=1024Mi

4. Intégration du pipeline CI/CD

Workflow GitOps

// Exemple de Jenkinsfile pour des déploiements sans interruption
pipeline {
    stages {
        stage('Deploy') {
            steps {
                sh 'kubectl apply -f k8s/ --prune -l app=myapp'
                timeout(time: 15, unit: 'MINUTES') {
                    input message: 'Approuver la production ?'
                }
            }
        }
    }
    post {
        failure {
            slackSend channel: '#alerts', message: "Build ${currentBuild.number} a échoué !"
        }
    }
}

5. Déploiement de la pile de surveillance

Suite d'observabilité

# Pile Prometheus + Grafana + Loki
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.40.0
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
  grafana:
    image: grafana/grafana:9.3.2
    ports:
      - "3000:3000"

Collecte de métriques personnalisées

# Exemple d’exportateur Python pour des métriques métier personnalisées
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import random

REQUEST_LATENCY = Gauge('app_request_latency', 'Latence de l\'application en ms')

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        REQUEST_LATENCY.set(random.randint(1, 100))

6. Protocoles de reprise après sinistre

Test automatisé de basculement

# Script d’ingénierie du chaos
#!/bin/bash
# Terminaison aléatoire des nœuds pour tester la résilience
NODES=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}')
TARGET=$(shuf -e -n1 $NODES)
echo "Terminaison du nœud $TARGET"
gcloud compute instances delete $TARGET --zone=us-central1-a

7. Extensions Edge Computing

Règles CDN avancées

// Script Cloudflare Workers pour la logique edge
addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handleRequest(event.request))
})

async function handleRequest(request) {
  const url = new URL(request.url)
  if (url.pathname.startsWith('/api/')) {
    return new Response('Bloqué au niveau edge', { status: 403 })
  }
  return fetch(request)
}

8. Stratégies d’optimisation des coûts

Automatisation des instances Spot

# Configuration AWS Spot Fleet
resource "aws_spot_fleet_request" "workers" {
  iam_fleet_role  = "arn:aws:iam::123456789012:role/spot-fleet"
  target_capacity = 10
  allocation_strategy = "diversified"

  launch_specification {
    instance_type = "m5.large"
    ami           = "ami-123456"
    spot_price    = "0.05"
  }
}