Agence Kubernetes
Votre cluster Kubernetes est un casse-tête ?
On le reprend en main
Cluster instable, pods qui crashent sans explication, scaling qui ne fonctionne pas, YAML everywhere, facture cloud qui explose ? Nous architecturons, déployons et opérons vos clusters Kubernetes — avec GitOps, Helm, observabilité et FinOps intégrés.
Ils nous font confiance — 150+ projets livrés
L'écosystème Kubernetes qu'on utilise au quotidien
Kubernetes managé sur AWS EKS, Google GKE ou Azure AKS selon le cloud provider du client, avec node auto-scaling (Karpenter ou Cluster Autoscaler). Helm 3 pour le packaging et le templating des déploiements, Kustomize pour les overlays par environnement. ArgoCD pour le GitOps avec sync automatique et rollback, GitHub Actions ou GitLab CI pour les pipelines CI/CD. Terraform pour provisionner les clusters et l'infrastructure réseau (VPC, subnets, IAM). Prometheus + Grafana pour le monitoring et les alertes, Loki pour l'agrégation de logs, Jaeger pour le distributed tracing. Cert-manager pour les certificats TLS, External-DNS pour la gestion DNS automatique, Nginx Ingress ou Traefik pour le load balancing. OPA/Gatekeeper pour les policies de sécurité, Falco pour la détection de menaces runtime. Velero pour les backups et la disaster recovery.
Orchestration
GitOps & CI/CD
Observabilité
Kubernetes
Helm
ArgoCD
Docker
Terraform
GitHub Actions
GitLab CI
Prometheus
Grafana
Datadog
AWS EKS
Google GKE+20 technologies K8s & Cloud maîtrisées
Kubernetes quand c'est justifié, pas quand c'est cool
Chez Yield Studio, on ne déploie pas Kubernetes par défaut. Si un PaaS managé (Cloud Run, ECS Fargate) suffit pour votre charge, on vous le dira. Kubernetes se justifie quand vous avez 10+ services, du multi-cloud, de l'autoscaling granulaire ou des contraintes de compliance spécifiques.
Quand Kubernetes est la bonne réponse, nos ingénieurs SRE le déploient proprement : GitOps avec ArgoCD, Helm charts versionés, network policies, pod security standards, autoscaling HPA/VPA et observabilité native. Un cluster que toute l'équipe comprend, pas un monstre que seul le DevOps senior peut toucher.
Discutons de votre projet Kubernetes →Notre approche Kubernetes en 5 phases
Audit & Évaluation K8s
Évaluation de la pertinence de Kubernetes pour votre cas (vs PaaS), audit de l'existant si cluster déjà en place, cartographie des services à containeriser.
1 à 2 semainesArchitecture & Provisioning
Conception de l'architecture K8s cible, provisioning du cluster en Terraform, configuration du networking, des node pools et des premiers addons (ingress, cert-manager).
2 à 3 semainesMigration & GitOps
Containerisation des applications, création des Helm charts, mise en place d'ArgoCD pour le GitOps et migration progressive des workloads vers le cluster.
4 à 8 semainesObservabilité & Sécurité
Déploiement de la stack d'observabilité (Prometheus, Grafana, Loki), hardening sécurité (network policies, pod security, scan d'images) et documentation des runbooks.
2 à 3 semainesFinOps & Amélioration continue
Optimisation des coûts (rightsizing, spot nodes, cluster autoscaler), amélioration continue des déploiements et accompagnement sur les montées de version K8s.
Les problèmes Kubernetes que nous résolvons
Kubernetes est puissant mais complexe. Voici les situations les plus fréquentes chez nos clients — et comment nous les résolvons.
Le cluster est instable et personne ne sait pourquoi
pods qui crashent en boucle (CrashLoopBackOff), OOMKilled, nodes qui se drainent sans prévenir ? Nous auditons la configuration (resource requests/limits, liveness/readiness probes, pod disruption budgets), corrigeons les anti-patterns et mettons en place un monitoring qui explique chaque incident.
Le déploiement Kubernetes est fait à coups de kubectl apply
manifestes YAML copiés-collés, pas de versioning, pas de rollback possible, configuration qui diffère entre staging et prod ? Nous passons à GitOps (ArgoCD) avec des Helm charts versionés — chaque déploiement est tracé, reviewable en PR et rollbackable en un clic.
L'autoscaling ne fonctionne pas comme prévu
HPA qui ne scale pas assez vite, pods qui saturent avant que le scaling se déclenche, facture qui explose avec des replicas inutiles ? Nous configurons le HPA/VPA avec les bonnes métriques (custom metrics, pas juste le CPU), le cluster autoscaler et des pod topology constraints pour une distribution optimale.
La sécurité du cluster est un angle mort
containers qui tournent en root, pas de network policies, secrets en clair dans les ConfigMaps, images non scannées ? Nous appliquons les pod security standards, les network policies Kubernetes, Trivy pour le scan d'images, Vault pour les secrets et des RBAC granulaires.
Vivez enfin une expérience client 5✦ sans risque et garantie
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Architecture & Déploiement — poser les fondations K8s
Choix du managed K8s — EKS (AWS), GKE (GCP) ou AKS (Azure) selon votre écosystème cloud existant. Sizing initial du cluster, node pools par workload type, et networking (VPC-native, Calico). Infrastructure as Code — cluster provisionné en Terraform, addons gérés par Helm, et configuration GitOps-ready dès le premier jour. Pas de clic dans la console. Packaging applicatif — Helm charts avec values par environnement, Kustomize pour les overlays, et conventions de nommage/labelling cohérentes pour tout le cluster.
GitOps & CI/CD — déployer sans stress
ArgoCD — déploiement GitOps avec sync automatique ou manuelle, rollback en un clic, diff visuel des changements et notifications Slack. Image build — pipeline CI (GitHub Actions, GitLab CI) avec build multi-arch, scan de sécurité (Trivy), push dans un registry privé (ECR, Artifact Registry) et promotion d'image entre environnements. Stratégies de déploiement — blue/green, canary ou rolling update selon le service, avec rollback automatique basé sur les métriques de santé.
Opérations & Observabilité — opérer sereinement
Observabilité — Prometheus + Grafana pour les métriques, Loki pour les logs, Jaeger ou Tempo pour le tracing distribué. Dashboards SRE par service avec SLO/SLI formalisés. Sécurité — pod security standards, network policies, OPA/Gatekeeper pour les policies admission, scan d'images en CI et runtime, et secrets management avec Vault ou Sealed Secrets.
FinOps K8s — rightsizing des resource requests/limits, cluster autoscaler optimisé, spot/preemptible nodes pour les workloads fault-tolerant et reporting des coûts par namespace.
Nos experts à votre service
Questions fréquentes
Kubernetes se justifie quand vous avez 10+ microservices, des besoins d'autoscaling granulaire par service, du multi-cloud ou des contraintes de compliance qui nécessitent un contrôle total sur l'orchestration. Pour 1 à 10 services, un PaaS managé (Cloud Run, ECS Fargate, App Runner) est souvent plus pertinent : moins cher, plus simple à opérer et suffisant pour la plupart des cas. Nous évaluons objectivement si K8s est la bonne réponse avant de le déployer.
GKE est le plus mature et le plus simple à opérer (autopilot mode, auto-upgrade, meilleur networking). EKS s'impose si vous êtes déjà sur AWS (intégration IAM, ALB, CloudWatch). AKS est le choix naturel dans un écosystème Microsoft/Azure. Nous sommes agnostiques — le choix dépend de votre cloud provider principal, pas de nos préférences.
Migration progressive service par service : on containerise une application, on la déploie sur le cluster, on fait tourner l'ancien et le nouveau en parallèle avec un load balancer qui route le trafic progressivement. Quand le service est validé sur K8s, on décommissionne l'ancien. Cette approche garantit zéro downtime et un rollback possible à chaque étape.
Notre checklist sécurité K8s : pod security standards (pas de root, pas de privileged), network policies pour isoler les namespaces, RBAC granulaire, scan des images en CI (Trivy) et runtime (Falco), secrets chiffrés (Sealed Secrets ou Vault), audit logging activé, et admission controllers (OPA/Gatekeeper) pour bloquer les configurations non conformes. Le tout codifié et versionné, pas configuré à la main.
La mise en place d'un cluster Kubernetes production-ready (provisionning Terraform, GitOps ArgoCD, observabilité, sécurité) démarre à 30 000 €. La migration complète de vos workloads se situe entre 50 000 et 120 000 € selon le nombre de services. Les coûts cloud récurrents d'un cluster K8s dépendent de la charge — notre optimisation FinOps (spot nodes, rightsizing, autoscaler) réduit typiquement la facture de 20 à 30 %.
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