Elyes Naouar

CONTEXTE

MISSION

• Concevoir, exécuter et industrialiser les campagnes de tests de charge de la plateforme.
• Mettre en place l'observabilité côté production pour
• corréler tests synthétiques et comportements réels.

RÉALISATIONS

• Mise en place d'un framework de tests de charge OctoPerf permettant de simuler jusqu'à 5k utilisateurs simultanés.
• Réduction de 45% du temps de réponse d'un module après
• identification d'une fuite mémoire en Prod.
• Mise en place des dashboards Grafana et GCP pour une observabilité complète.
• Troubelshooting d'un incident en prod (pod restart too often) et identification de la cause racine (une sonde qui établie connexion à la base de données à chaque itération)
• Création d'un MCP Server OctoPerf pour analyse et comparatif des résultats de tests avec IA.

STACK

CONTEXTE

MISSION

• Garantir la tenue en charge des applications métiers critiques en pré-production.
• Intervenir en taskforce sur les incidents de performance en production, en exploitant l'observabilité comme levier de diagnostic.

RÉALISATIONS

• Conception et exécution de campagnes de tirs de performance (Neoload, JMeter) sur des environnements de préprod (iso Prod).
• Diagnostic et résolution d'incidents critiques en production via Dynatrace.
• Identification de fuites mémoire JVM, requêtes Oracle non optimisées et points de contention sur Tomcat.
• Tuning JVM et serveurs Tomcat ayant permis une réduction de plus de 50% des temps de réponse sur les flux les plus sollicités avec JMS.
• Analyse et optimisation de requêtes Oracle critiques (plans d'exécution, index, statistiques) avec gain mesuré de 80% sur le temps batch.
• Production de rapports d'aide à la décision pour la DSI et les équipes Dev, incluant plans d'action chiffrés et préconisations techniques ciblées par composants.

STACK

CONTEXTE

MISSION

RÉALISATIONS

• Investigation et rétro-ingénierie d'un incident critique remonté par le DSI, lors de l'authentification simultané des utilisateurs qui touche la base de données MariaDB.
• Définition d'une stratégie de test ciblée et reproduction de l'anomalie en environnement de recette.
• Modélisation et scripting de scénarios de charge complexes sous Neoload permettant de stresser la plateforme sur les fonctionnalités impactées.
• Diagnostic livré sur de la cause racine confirmées (saturation des pools de connexions de la base de données et tuning conf de la base de données pour la gestion de cache des transactions).
• Production d'un rapport final des tests avec les préconisations et recommandations techniques remis aux équipes Dev et DSI.

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