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Comment Gérer les Projets d'Optimisation de Performance
L'optimisation de performance nécessite une mesure systématique, une priorisation basée sur l'impact et un suivi minutieux des améliorations. Le suivi d'effort, les fonctionnalités de jalons et la visualisation des métriques de GitScrum aident les équipes à organiser le travail d'optimisation, mesurer les progrès par rapport aux baselines et communiquer les victoires aux parties prenantes efficacement.
Phases Projet Performance
| Phase | Activités | Livrables |
|---|---|---|
| Baseline | Mesurer état actuel | Dashboard performance |
| Analyse | Profiler, identifier goulots | Liste améliorations priorisée |
| Gains Rapides | Fixes faible effort, haut impact | Améliorations immédiates |
| Systématique | Améliorations architecturales | Gains performance durables |
| Monitoring | Suivi continu | Alertes régression performance |
Structure Projet Performance
EPIC OPTIMISATION PERFORMANCE
Epic: Amélioration Performance API Q1
Phase 1: Baseline & Analyse
├── Établir baseline performance
│ └── Documenter latences P50, P95, P99 actuelles
├── Mettre en place monitoring performance
│ └── Intégration APM, dashboards
├── Profiler charge production
│ └── Identifier top 10 endpoints lents
└── Créer backlog améliorations priorisé
Phase 2: Gains Rapides (Semaine 1-2)
├── Ajouter index database manquants
├── Optimiser patterns N+1 queries
├── Activer compression réponses
├── Ajouter headers cache HTTP
└── Configurer connection pooling
Phase 3: Améliorations Systématiques (Semaine 3-6)
├── Implémenter cache résultats requêtes
├── Optimiser requêtes rapports lentes
├── Ajouter traitement jobs background
├── Implémenter pagination grands datasets
└── Optimisation requêtes database
Phase 4: Monitoring & Prévention
├── Configurer budgets performance
├── Ajouter tests régression performance
├── Configurer seuils alerting
└── Documenter bonnes pratiques performance
Priorisation des Goulots
PRIORISATION AMÉLIORATION PERFORMANCE
MATRICE IMPACT × EFFORT
Haut Impact
│
Gains │ Investissements
Rapides │ Stratégiques
★★★★★ │ ★★★★
Faire d'abord │ Planifier Soigneusement
│
─────────────────────────────────────
│
Peut-être │ Éviter
Plus Tard │ (pour l'instant)
★★ │ ★
│
Bas Impact
SCORE CHAQUE AMÉLIORATION:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Amélioration Impact Effort Priorité │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ Ajouter index order_id 5 1 5 ★★★★★ │
│ Fix N+1 dans users 4 2 4 ★★★★ │
│ Implémenter cache 5 4 3 ★★★ │
│ Optimiser rapports 3 5 2 ★★ │
│ Réécrire recherche 4 5 2 ★★ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Facteurs Impact:
• Volume requêtes affecté
• Latence actuelle (P95)
• User-facing vs interne
• Impact revenu
Template Tâche Performance
TÂCHE AMÉLIORATION PERFORMANCE
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Titre: Optimiser endpoint API liste users │
│ Labels: [performance] [database] [api] │
│ │
│ ÉTAT ACTUEL: │
│ Endpoint: GET /api/users │
│ P50: 450ms | P95: 1200ms | P99: 3500ms │
│ Requêtes/jour: 45,000 │
│ │
│ CAUSE RACINE: │
│ • Requête N+1 chargeant préférences users │
│ • Index manquant sur organization_id │
│ • Pas de pagination, charge tous les users │
│ │
│ SOLUTION PROPOSÉE: │
│ 1. Ajouter eager loading pour préférences │
│ 2. Ajouter index sur organization_id │
│ 3. Implémenter pagination cursor │
│ │
│ ÉTAT CIBLE: │
│ P50: <100ms | P95: <300ms | P99: <500ms │
│ │
│ VALIDATION: │
│ • Exécuter test charge avant/après │
│ • Comparer métriques production 24h post-deploy│
│ • Vérifier pas de régression autres endpoints │
│ │
│ RÉSULTAT: (rempli après complétion) │
│ P50: 85ms | P95: 210ms | P99: 380ms │
│ Amélioration: 82% au P95 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Budget Performance
SUIVI BUDGET PERFORMANCE
BUDGET LATENCE API:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Métrique Budget Actuel Statut │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ P50 réponse 100ms 85ms ✓ Bon │
│ P95 réponse 500ms 420ms ✓ Bon │
│ P99 réponse 1000ms 980ms ⚠ Warning │
│ Taux erreur 0.1% 0.08% ✓ Bon │
└─────────────────────────────────────────────────┘
BUDGET FRONTEND:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Métrique Budget Actuel Statut │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ LCP 2.5s 2.1s ✓ Bon │
│ FID 100ms 75ms ✓ Bon │
│ CLS 0.1 0.08 ✓ Bon │
│ Taille bundle 500KB 480KB ✓ Bon │
│ Time to interactive 3.5s 3.2s ✓ Bon │
└─────────────────────────────────────────────────┘
RÈGLES ALERTING:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Warning: Métrique > 80% du budget │
│ Critical: Métrique > 100% du budget │
│ │
│ Action: Bloquer déploiement si critique │
│ Investiguer si warning │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Bonnes Pratiques
- Mesurer avant d'optimiser avec vraies baselines
- Profiler en production ou environnement similaire
- Tracker avant/après pour chaque changement
- Commencer par gains rapides pour construire élan
- Définir budgets performance avec alertes
- Ajouter au CI/CD pour prévention régression
- Documenter améliorations pour partage connaissances
- Célébrer victoires avec visibilité métriques
Anti-Patterns
✗ Optimiser sans mesurer
✗ Optimisation prématurée de non-goulots
✗ Une grosse optimisation vs incrémental
✗ Pas de validation après changements
✗ Ignorer P95/P99 (regarder seulement moyennes)
✗ Pas de monitoring continu post-projet