Histoires de Réussite en DevOps, Cloud et IA

Découvrez comment nous avons révolutionné les infrastructures, optimisé les processus et fourni des solutions de pointe en informatique cloud, automatisation DevOps et implémentation d'IA à travers différents secteurs.

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Découvrez comment CTN Solutions a propulsé des entreprises vers le succès grâce à des infrastructures cloud modernes, des optimisations en DevOps, et la puissance de l’IA. Chaque étude de cas illustre des défis concrets, des solutions, et des résultats remarquables, vous permettant d’imaginer un nouveau niveau de performance technologique pour votre propre organisation.

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Résultats tangibles, résumés en quelques métriques clés. Filtrez par secteur d'activité, technologies, ou recherchez directement une étude pour voir comment nous avons relevé des défis concrets.

Étude de Cas : Création d’une Architecture Kubernetes Agnostique au Cloud

Mise en place d’une infrastructure Kubernetes capable de se déployer uniformément sur plusieurs fournisseurs cloud, réduisant considérablement les coûts et les délais de provisionnement.

Infrastructures Cloud

Kubernetes

Terraform

75%Réduction du Temps de Provisionnement

30%Baisse des Coûts

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Étude de Cas : Extensions Personnalisées pour Keycloak

Développement de plug-ins Keycloak pour gérer des workflows d’authentification complexes et fédérer plusieurs fournisseurs d’identité avec une performance accrue.

Gestion des Identités et des Accès

Keycloak

Java

400msTemps Moyen de Connexion

50%Réduction des Incidents Auth

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Étude de Cas : Cluster PostgreSQL Haute Disponibilité

Architecture d’un cluster PostgreSQL conçu pour tolérer les pannes et assurer la continuité des services financiers critiques, avec zéro perte de données.

Infrastructure de Bases de Données

PostgreSQL

Patroni

99.99%Disponibilité Système

15sTemps Moyen de Bascule

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Étude de Cas : Automatisation des Environnements de Prévisualisation Kubernetes

Création d’un workflow CI/CD générant un environnement Kubernetes isolé pour chaque pull request, accélérant la validation et réduisant les régressions.

DevOps

Kubernetes

GitHub Actions

80%Réduction du Temps de Déploiement

30%Diminution des Régressions

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Étude de Cas : Mise en Place d’un Système Serverless de Suivi d’Annonces

Conception d’une plateforme entièrement serverless pour traiter des millions d’impressions publicitaires en temps réel, avec une latence maîtrisée.

AdTech

AWS Lambda

DynamoDB

50msTemps de Réponse Moyen

45%Réduction des Coûts

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Étude de Cas : Optimisation de l’Infrastructure Cloud

Refonte de l’architecture existante pour réduire les coûts et améliorer les performances, en préservant une haute disponibilité et la sécurité.

Infrastructures Cloud

AWS

Terraform

40%Réduction des Coûts

60%Incidents de Surcharge

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Étude de Cas : Migration d’une Application PHP vers le Serverless

Transformation d’une application PHP monolithique en architecture serverless via AWS Lambda et Bref, pour réduire la maintenance et mieux gérer les pics de trafic.

Développement Web

PHP

AWS Lambda

30%Baisse du Temps de Chargement

40%Économies Réalisées

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Étude de Cas : Conception d’un Pipeline ETL pour des Données Financières

Mise en place d’un pipeline ETL pour traiter rapidement de gros volumes de données issues de multiples sources, avec une latence réduite à 15 minutes.

FinTech

Apache Airflow

Python

65%Réduction du Temps de Traitement

15minIntervalle d’Actualisation

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Étude de Cas : Système Distribué de Génération de PDF

Déploiement d’une architecture distribuée pour produire simultanément des milliers de documents PDF, maintenant un taux d’échec très bas et une mise en page constante.

Traitement de Documents

Node.js

Puppeteer

70%Réduction du Temps de Génération

2%Taux d’Échec de Rendu

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Étude de Cas : Classification Automatique des Transactions Bancaires

Développement d’un moteur IA pour catégoriser en temps réel de larges volumes de transactions bancaires, améliorant les analyses et la détection de fraudes.

20000+Transactions par Minute

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Étude de Cas : Solution ETL Évolutive pour Données Financières

Mise en place d’une architecture ETL adaptée à de larges volumes de données boursières, assurant une mise à jour quasi temps réel et une fiabilité renforcée.

70%Réduction d’Erreurs

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Étude de Cas : Déploiement d’une Application Next.js sur AWS

Migration d’une application Next.js vers AWS Lambda, CloudFront et S3 pour réduire les coûts, améliorer les performances et automatiser les déploiements.

Technologie

Next.js

AWS Lambda

50%Réduction de la Latence

35%Diminution des Coûts

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