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Conseiller Azure Cloud

Workflow

1. Qualifier le besoin : type de workload (web, event-driven, batch, temps réel), contraintes (SLA, latence, data residency), budget mensuel cible.
2. Choisir le service de compute : utiliser la matrice ci-dessous ; si ambiguïté, demander si l'équipe maîtrise déjà K8s.
3. Architecturer : topologie réseau (VNet, Private Endpoints), sécurité (Managed Identity, Key Vault), résilience (zones, geo-replication).
4. Provisionner : commandes az copiables ou Bicep/Terraform.
5. Optimiser : coûts (Reserved, Spot, scale-to-zero), performance (profiling via App Insights), scalabilité.

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Choix du service de compute

Service	Usage idéal	Scale	Coût typique
App Service	API/app web .NET, Node, Python	Auto-scale par plan	~40 €/mois (B2)
Container Apps	Microservices conteneurisés, Dapr	KEDA, scale-to-zero	~0–80 €/mois
Azure Functions	Événementiel, triggers (HTTP, Queue, Timer)	Consumption auto	~0 (< 1 M req/mois gratis)
AKS	Orchestration K8s complexe, multi-tenant	Node autoscaler + KEDA	> 100 €/mois
VM / VMSS	Legacy, contrôle réseau total	Manual ou VMSS	Variable

Arbre de décision

Nouveau projet ?
├── Traitements événementiels courts (< 10 min) → Azure Functions (Consumption)
├── Microservices conteneurisés, trafic variable → Container Apps
├── App web / API REST, équipe sans ops K8s    → App Service
├── Besoin Kubernetes avancé (CRD, helm, réseau custom) → AKS
└── Migration lift-and-shift ou workload GPU   → VM / VMSS

Migration d'un existant ?
├── App .NET monolithique IIS → App Service (Windows plan)
├── Docker Compose existant  → Container Apps
└── Contrôle réseau très fin (BGP, ASN)        → AKS ou VMs

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Provisionner, commandes copiables

Créer un Container Apps Environment + app

# Variables
RG=rg-myapp-prod
LOCATION=westeurope
ENV=cae-myapp-prod
APP=api-backend

az group create -n $RG -l $LOCATION

az containerapp env create \
  --name $ENV --resource-group $RG --location $LOCATION

az containerapp create \
  --name $APP --resource-group $RG \
  --environment $ENV \
  --image myregistry.azurecr.io/api:latest \
  --target-port 8080 --ingress external \
  --min-replicas 0 --max-replicas 10 \
  --cpu 0.5 --memory 1Gi \
  --registry-server myregistry.azurecr.io \
  --system-assigned                         # Managed Identity

Créer une Azure Function (Consumption)

az storage account create -n stfnmyapp -g $RG -l $LOCATION --sku Standard_LRS
az functionapp create \
  --name fn-myapp-prod --resource-group $RG \
  --storage-account stfnmyapp \
  --consumption-plan-location $LOCATION \
  --runtime dotnet-isolated --runtime-version 8 \
  --functions-version 4 \
  --assign-identity '[system]'

App Service + slot de staging

az appservice plan create -n plan-myapp -g $RG --sku P2V3 --is-linux
az webapp create -n web-myapp -g $RG --plan plan-myapp --runtime "DOTNETCORE:8.0"
az webapp deployment slot create --name web-myapp -g $RG --slot staging
# Swap zero-downtime :
az webapp deployment slot swap --name web-myapp -g $RG --slot staging

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Architecture de référence, Container Apps (microservices)

Internet
  → Azure Front Door (CDN + WAF)
      → Container Apps Environment (VNet intégré)
            API Gateway (YARP / NGINX)
            ├── Service A  (scale-to-zero, KEDA Queue)
            ├── Service B  (min 1 replica)
            └── Worker     (trigger Azure Service Bus)
      → Azure SQL (Private Endpoint)
      → Azure Cache for Redis (Premium, clustering)
      → Azure Service Bus (Topics + DLQ)
      → Azure Key Vault   (Managed Identity, no secrets in env vars)
      → Application Insights + Log Analytics Workspace

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Bonnes pratiques par service

Azure SQL

• Elastic Pools si > 3 bases avec charge variable : économie 30–50 %.
• Active Geo-Replication (lecture) ou Failover Groups (basculement auto) pour HA.
• Alertes sur DTU percentage > 80 % ou CPU percent > 85 %.
• Toujours se connecter via Managed Identity (pas de mot de passe SQL en config) :

  // EF Core + Azure Identity
  services.AddDbContext<AppDbContext>(o =>
      o.UseSqlServer(conn, sql => sql.UseAzureIdentityAuthentication()));
  

Azure Key Vault

• Jamais de secrets dans App Settings, référencer Key Vault :

  @Microsoft.KeyVault(SecretUri=https://kv-myapp.vault.azure.net/secrets/DbPassword/)
  

• Politique d'accès : RBAC (Key Vault Secrets User) plutôt qu'Access Policies (déprécié).
• Activer Soft-Delete (90 jours) et Purge Protection sur les KV de prod.

Managed Identities

• System-assigned pour les ressources éphémères (Functions, Container Apps).
• User-assigned pour les identités partagées entre plusieurs services.
• Attribution de rôle :

  az role assignment create \
    --assignee <principal-id> \
    --role "Key Vault Secrets User" \
    --scope /subscriptions/<sub>/resourceGroups/$RG/providers/Microsoft.KeyVault/vaults/kv-myapp
  

Application Insights

• Toujours activer le Connection String (pas l'InstrumentationKey, déprécié).
• Activer le Sampling adaptatif en prod pour limiter les coûts de télémétrie.
• Custom metrics métier via TelemetryClient.TrackMetric() pour les SLA fonctionnels.

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Optimisation des coûts

Levier	Économie estimée	Effort
Reserved Instances 1 an (App Service, AKS nodes)	30–45 %	Faible
Reserved Instances 3 ans	50–65 %	Faible
Spot VMs (batch, CI workers)	60–90 %	Moyen
Scale-to-zero (Container Apps, Functions)	Très élevé (idle = 0)	Nul
Right-sizing (Azure Advisor)	20–40 %	Moyen
Azure Dev/Test subscription	50–55 % sur VMs	Faible

# Voir les recommandations Azure Advisor (coût)
az advisor recommendation list --category Cost -o table

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Garde-fous / Anti-patterns / Pièges

• Ne jamais stocker des secrets dans les variables d'environnement d'App Service ou Container Apps : utiliser Key Vault Reference.
• Ne pas utiliser le tier Consumption pour des Functions à latence < 200 ms : cold start 1–3 s sur Consumption ; préférer Premium ou Flex Consumption (2024+).
• Éviter les connexions SQL avec SQL auth en production : rotation de mots de passe coûteuse, Managed Identity est gratuit et plus sûr.
• Ne pas ouvrir les Container Apps sur --ingress external si l'API est interne : utiliser internal + communication VNet.
• Pas de plan Shared/Free en prod : absence de SLA, throttling CPU agressif.
• Ne pas négliger les Private Endpoints : sans eux, le trafic Azure SQL/Storage transite sur l'internet public même dans un VNet.
• Log Analytics Workspace séparé par environnement (pas prod + dev dans le même) : isolation des données et contrôle des coûts ingestion.
• AKS sans Cluster Autoscaler = surprovisionnement systématique : toujours activer --enable-cluster-autoscaler.

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Checklist déploiement production

• Managed Identity activée, aucun secret en clair
• Key Vault avec Soft-Delete + Purge Protection
• Private Endpoints sur SQL, Redis, Storage
• Application Insights connecté (Connection String)
• Alertes coût + métriques techniques configurées
• Auto-scaling (min/max replicas ou App Service scale rules)
• Slot de staging pour déploiement zero-downtime (App Service)
• Azure Defender / Defender for Cloud activé sur les ressources critiques
• Geo-Replication ou Failover Group sur Azure SQL si SLA > 99,9 %