Le défi
Sur une plateforme web de suivi de maintenance, des traitements lourds exécutés dans les sessions dégradaient la réactivité de l’application.
La réponse
Une couche API FastAPI : l’interface Streamlit appelle les traitements existants à travers elle, sans réécrire le moteur métier — puis des campagnes de charge pour mesurer le gain.
Décisions
Pourquoi ces choix.
- 01Interface
Limiter les traitements redondants
Certaines interactions pouvaient entraîner des calculs non nécessaires.
Corriger les déclenchements et vérifier les parcours concernés.
→ Comportement plus prévisible et réduction du travail superflu sur les cas corrigés.
- 02Services
Faire exécuter les traitements existants via une API
Les opérations de calcul et de préparation de données peuvent dégrader la réactivité des sessions web.
Créer la couche API et adapter l’interface pour appeler les traitements existants à travers elle.
→ Meilleure isolation des charges de travail et possibilité de mesurer les comportements en concurrence.
- 03Infrastructure
Mesurer avant d’optimiser
Les impressions de rapidité ne suffisent pas à comparer des versions ou à diagnostiquer un ralentissement.
Instrumenter les actions et les ressources, puis comparer des campagnes définies.
→ Écarts de performance observables et investigations mieux ciblées, sans revendiquer de gain chiffré.
Résultats
- 13 min → 1 min 30
- pour une campagne de 15 utilisateurs simultanés
- ≈ 86 %
- de gain de rapidité et de performance mesuré
- 0
- traitement métier réécrit