Études de cas
Server-side & Data Engineering · L'Opinion & L'Agefi

Pipeline serverless de monitoring de performance web

Un site qui ralentit, c'est du SEO, de l'audience et des revenus qui s'érodent, souvent sans qu'on le remarque avant des semaines. J'ai mis en place une surveillance automatique de la performance de deux gros sites médias, qui repère la moindre régression sans aucune infrastructure à maintenir.

Presse à fort trafic
Résultat-clé
24/7 performance surveillée en continu : SEO et revenus à l'abri des ralentissements

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.
  • Restituer la donnée dans un dashboard décisionnel (Looker Studio) : vue d'ensemble (score, distribution rapide/moyen/lent, évolution) et vue Core Web Vitals croisant labo (Lighthouse) et terrain (CrUX), filtrable par type de page, appareil, site et période.

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.
  • La chaîne complète, du besoin métier (SEO & revenus) à la data quality : enjeu business → infra-as-code → pipeline serverless → donnée enrichie et fiable → dashboard décisionnel exploité par les équipes. L'exemple le plus représentatif de ce que je fais de mieux.
Restitution · Dashboard Données client anonymisées

Le dashboard de restitution alimenté par le pipeline : vue d'ensemble (score, distribution, évolution) et vue Core Web Vitals croisant données labo (Lighthouse) et terrain (CrUX, P75).

Pipeline serverless de monitoring de performance web · dashboard 1
Pipeline serverless de monitoring de performance web · dashboard 2
Diagnostic gratuit

Votre donnée mérite mieux qu'une approximation.

20 minutes pour regarder votre collecte et votre data : je vous dis où ça fuit, ce qui est fiable, et par quoi commencer. Sans engagement.