Illustration de l'étude de cas : Étude de Cas : Cluster PostgreSQL Haute Disponibilité

Étude de Cas : Cluster PostgreSQL Haute Disponibilité

Infrastructure de Bases de Données

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

Stack Technique

PostgreSQL
Patroni
HAProxy
etcd

Objectif du Projet

Assurer haute disponibilité et protection des données transactionnelles critiques.

Défis du Projet

  • Configurer une réplication fiable
  • Tester la résistance aux pannes réseau
  • Assurer l’automatisation de la bascule

Contraintes du Projet

1.

Tolérance zéro perte de données

2.

Temps de failover < 30 secondes

3.

Gestion de charges transactionnelles élevées

Préparation

Préparation : Dans un cadre fintech, il fallait renforcer la fiabilité de la base de données pour gérer des transactions volumineuses. Un risque majeur de panne menaçait la réputation et les finances, car aucune solution de bascule rapide n’existait. On a donc établi un cahier des charges imposant un temps de failover de 30 secondes max et une tolérance zéro perte de données.

Installation

Mise en place : L’utilisation de Patroni, HAProxy et etcd a permis d’orchestrer la réplication et la découverte de nœuds. Des tests de charge et de coupure réseau ont été menés en staging pour éprouver la solidité du cluster. Un système de monitoring unifié (Grafana/Prometheus) assure le suivi des nœuds, la latence de réplique et la disponibilité globale.

Résultats

Résultats : En production, le cluster a maintenu une disponibilité de 99,99 % sur six mois, sans perte de données, même lors de pannes simulées. Le temps de bascule moyen tourne autour de 15 secondes, minimisant les interruptions sur les applications critiques. Les équipes métiers ont trouvé une meilleure assurance vis-à-vis des partenaires et clients.

Conclusion

Conclusion : Cette architecture a consolidé la confiance dans la plateforme et a soutenu la croissance des volumes transactionnels. Les mécanismes de failover automatisés et le monitoring centralisé confèrent désormais à l’entreprise une meilleure résilience face aux aléas techniques, préservant l’intégrité des données.

Résultats du Projet

Haute Disponibilité

99,99 % de disponibilité confirmée sur 6 mois consécutifs.

Protection des Données

Aucune perte de données, restauration point-in-time opérationnelle.

Métriques Clés

99.99%

Disponibilité Système

15s

Temps Moyen de Bascule

Témoignage Client

Le cluster a tenu toutes ses promesses. Nous avons gagné en fiabilité et préservons des milliers de transactions critiques par seconde.

Anonyme
Responsable Base de Données

Études de Cas Similaires

Étude de Cas : Classification Automatique des Transactions Bancaires
FinTech

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 fr...

En Savoir Plus
Étude de Cas : Création d’une Architecture Kubernetes Agnostique au Cloud
Infrastructures Cloud

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 coû...

En Savoir Plus
Étude de Cas : Extensions Personnalisées pour Keycloak
Gestion des Identités et des Accès

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 perform...

En Savoir Plus