MTTR

Quand votre application décide de faire la sieste prolongée

Le saint Graal de la disponibilité ou comment éviter que vos utilisateurs ne transforment leur clavier en tambourin en martelant la touche F5.

Dans l'univers impitoyable du développement logiciel, il existe un acronyme qui fait frémir même les plus stoïques des ingénieurs : le MTTR. Non, ce n'est pas le nom d'une nouvelle tendance culinaire ou d'un gadget technologique à la mode. Le Mean Time To Recovery (temps moyen de récupération) est le baromètre de votre capacité à remettre en selle une application après qu'elle ait décidé de faire une pause café imprévue.​

Quand le MTTR devient votre boussole en pleine tempête

Imaginez la scène : un vendredi soir, 17h05, vous sirotez votre boisson préférée en rêvant du week-end qui s'annonce. Soudain, votre téléphone vibre frénétiquement. Une alerte production. Votre application phare s'est effondrée plus spectaculairement qu'un château de cartes lors d'un tremblement de terre. Les utilisateurs expriment leur désarroi sur les réseaux sociaux, et votre équipe est plongée dans une course contre la montre pour rétablir la situation. C'est là que le MTTR entre en jeu, mesurant le temps écoulé entre la détection de la panne et le retour à la normale.​

Les dessous cachés des incidents techniques

Derrière chaque incident se cache une myriade de défis techniques que le commun des mortels ne soupçonne pas. Prenons l'exemple d'une erreur 500, ce fameux "Internal Server Error" qui fait grincer des dents. Pour l'utilisateur, c'est une simple page blanche frustrante. Pour l'équipe technique, c'est une plongée dans les abysses du code, à la recherche de la moindre virgule déplacée ou du plugin capricieux qui a décidé de semer la zizanie. Les causes peuvent être multiples : conflits entre plugins, erreurs de configuration du serveur, ou encore bases de données récalcitrantes.

Les astuces de grand-mère pour un MTTR digne d'un sprinteur olympique

Pour éviter que chaque incident ne se transforme en épopée digne d'Homère, voici quelques conseils éprouvés :

• Surveillance proactive : Utilisez des outils de monitoring performants pour détecter les anomalies avant qu'elles ne deviennent critiques. Comme le dit un vieux proverbe d'ingénieur : "Mieux vaut être réveillé par une alerte à 3h du matin que par un directeur furieux à 9h."

• Protocoles d'intervention clairs : Établissez des procédures d'urgence bien définies pour que chaque membre de l'équipe sache quoi faire en cas de pépin. ​

• Automatisation : L'automatisation de certaines tâches de réparation peut réduire considérablement le temps de résolution. ​

• Communication fluide : Une communication claire et fluide entre les équipes est essentielle pour coordonner les efforts de réparation.
  

La psychologie du MTTR : préserver la santé mentale des équipes

Ne sous-estimez jamais l'impact psychologique d'un MTTR élevé. Rien ne transforme plus rapidement une équipe soudée en un groupe de personnes évitant le contact visuel à la machine à café que des heures passées à chercher pourquoi la production est en feu. Des processus inefficaces ou une mauvaise communication peuvent allonger inutilement le MTTR et augmenter le stress des équipes. ​

Lire les logs, c’est bien. Mais les lire à temps, c’est mieux.

Dans la panique d’un incident, une vieille habitude fait souvent la différence : l’art de lire les logs. Ces lignes parfois obscures, écrites dans une langue oubliée des profanes (souvent ponctuée de “null pointer”, “timeout” et autres joyeusetés), sont en réalité les mémoires vives de votre système. Elles murmurent ce qui s’est passé. Parfois, elles hurlent. Encore faut-il écouter.

Mais attention, jeune padawan : plonger dans les logs sans stratégie, c’est comme chercher ses clés dans une décharge à ciel ouvert. Si vous n’avez pas de filtre, d’indexation, de corrélation… vous êtes bon pour y passer la nuit.

Et surtout - tenez-vous bien - trop d’outils de surveillance peuvent... tuer la surveillance.

Oui, vous avez bien lu. Il est arrivé que des outils pensés pour surveiller les systèmes, comme Grafana branché sur un cluster Kubernetes, deviennent les instigateurs du chaos. En cas de fort trafic, une surcharge de requêtes de dashboards peut provoquer un basculement de services en mode read-only. Autrement dit : l’outil censé vous prévenir du naufrage vous pousse doucement mais sûrement dans l’eau.

Comme le dit si bien un ingénieur DevOps sur Reddit ayant vécu cette mésaventure :

“On voulait tout monitorer, mais c’est le monitoring qui nous a monitorés. Résultat : notre site e-commerce est passé en lecture seule pendant 30 minutes. Les paniers restaient désespérément vides. Nos clients aussi.”

Moralité ? Surveiller c’est bien, mais surveiller ses outils de surveillance, c’est mieux. Et, parfois, désactiver quelques métriques non essentielles peut vous sauver d’un joli blackout.

Slack, GitHub, Shopify : ils ont trinqué avant vous

Incident chez Slack :
En février 2019, Slack a subi une panne majeure rendant le service inaccessible pour de nombreux utilisateurs. L'incident a été causé par une défaillance de la base de données principale, entraînant une interruption de plusieurs heures. L'équipe technique a travaillé d'arrache-pied pour restaurer le service, mettant en lumière l'importance d'une stratégie efficace de récupération et de communication transparente avec les utilisateurs.

Incident chez GitHub :
En octobre 2018, GitHub a connu une panne significative due à une erreur dans le système de base de données, entraînant une interruption partielle du service pendant près de 24 heures. L'équipe a publié un rapport détaillé expliquant les causes de l'incident et les mesures prises pour éviter que cela ne se reproduise, soulignant l'importance de l'analyse post-mortem dans l'amélioration continue des systèmes.

Incident chez Shopify :
En mai 2020, Shopify a rencontré une panne liée à une mise à jour défectueuse qui a provoqué des problèmes de performance sur la plateforme. L'incident a été rapidement identifié et résolu, mais il a mis en évidence la nécessité de procédures rigoureuses de déploiement et de surveillance pour minimiser le MTTR.