Server-side & Data Engineering · L'Opinion & L'Agefi

Pipeline serverless de monitoring de performance web

J'ai construit un pipeline data 100 % serverless et auto-déployé en Infrastructure-as-Code qui mesure 3× par jour la performance technique de deux sites médias à fort trafic, de la collecte API jusqu'à la restitution analytique dans BigQuery.

Presse à fort trafic

Résultat-clé

100 % serverless, déployé en Infrastructure-as-Code

Situation

La vitesse de chargement des deux sites impacte directement le SEO, le taux de rebond et les revenus (publicité + abonnement). Sans monitoring continu, une régression de performance peut pénaliser l'audience pendant des semaines avant d'être détectée.

Tâche

Mettre en place une surveillance automatisée, fiable et reproductible de la performance, croisant données labo et données terrain (vrais utilisateurs), sur un large périmètre de pages et d'appareils — sans serveur à maintenir.

Action

Mesurer 3×/jour, 30 pages × 2 appareils, en croisant PageSpeed Insights (labo) et CrUX (terrain, P75).
Charger les résultats dans une table BigQuery partitionnée par jour et clusterisée, avec enrichissement métier (is_slow, performance_bucket, page_type).
Provisionner toute l'infra GCP en IaC (Pulumi/TypeScript), avec versionnement par hash de source (déploiement zero-touch).
Cloud Functions Gen2 (Python), appels API parallélisés avec retry/backoff, Cloud Scheduler (cron OIDC), IAM least-privilege, clé API masquée dans les logs.

Résultat

Monitoring continu et autonome de la performance des deux sites, sans infrastructure à opérer.
Détection des régressions de Core Web Vitals avant qu'elles ne pénalisent l'audience et les revenus.
Une infra entièrement reproductible (un déploiement = un hash de source), résiliente au réseau et conforme aux bonnes pratiques de sécurité cloud.

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