DGFiP
Outil de modélisation et de gouvernance du patrimoine applicatif : cartographie, documentation, pilotage des besoins SI. Temps de réponse divisés par huit.
Domaine fonctionnel
- Cartographie du SI
- Gouvernance d’architecture
- Urbanisation
- Gestion de la demande
Méthode & pratiques
- Itérations courtes avec les architectes
- Recette continue
- Optimisation guidée par la mesure
Stack technique
- Python
- Django
- DRF
- Angular
- PostgreSQL
- Ansible
- Jenkins
- Linux
L'univers
Une administration fiscale exploite des centaines d'applications dont personne ne détient la carte complète. Sans cette carte, toute décision d'urbanisation se prend à l'aveugle : on ignore qui consomme quoi, ce qu'on peut décommissionner, et ce qui tombera si on touche à une brique. Le portail devait rendre ce patrimoine lisible pour les architectes — et rester utilisable, ce qui n'allait pas de soi sur des graphes de dépendances de cette taille.
Le challenge
Rendre navigable une cartographie applicative de grande taille, avec des temps de réponse compatibles d'un usage quotidien.
Les contraintes
- Volumétrie
- Patrimoine applicatif complet et ses dépendances
- Performance
- 8 secondes de temps de réponse initial — inutilisable en pratique
- Cadre
- SI de l'État, mises en production normées
Les décisions d'architecture
-
Optimiser le modèle de requêtage et le métier avant d'ajouter de la machine
Motif Le coût venait de la façon dont le graphe était interrogé, pas de la puissance disponible.
Conséquence acceptée Un modèle de données plus contraint, moins souple à faire évoluer.
Mon périmètre réel
Ce que j'ai décidé
- Architecture du portail et modèle de cartographie
Ce que j'ai codé
- Outil de modélisation Python / Django
- API REST avec Django REST Framework
- Refactoring, tuning serveur, optimisations métier
- Automatisation des déploiements Ansible
Résultat
- Temps de réponse divisés par huit : 8 s → 1 s
- Patrimoine applicatif cartographié et gouvernable
L'univers étendu
Missions similaires
Ce qu'on m'a demandé sur cette mission
Un exemple concret d'optimisation de performance ?
À la DGFiP, le portail d'architecture SI répondait en 8 secondes — inutilisable pour un architecte qui explore une cartographie. Nous sommes descendus à 1 seconde sans ajouter de machine : le coût venait du modèle de requêtage sur le graphe de dépendances, pas de la puissance. Refactoring, tuning serveur, optimisations métier. Le prix payé : un modèle de données plus contraint, moins souple à faire évoluer.
Un contexte proche du vôtre ?
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