Migration vers Kubernetes : les signaux qui indiquent qu’il est temps de migrer
Étape importante dans une réflexion stratégique pour la gestion de votre infrastructure et de vos applications à grande échelle.
Dans de nombreuses organisations logicielles modernes, Jenkins est souvent qualifié d’outil « legacy ». Des plateformes plus récentes promettent davantage de simplicité, des approches cloud-native et des workflows prescriptifs mieux alignés avec les pratiques de développement actuelles.
Pourtant, dans les environnements industriels de grande envergure et à forte criticité, notamment ceux impliquant des logiciels embarqués, de la validation matérielle, des builds FPGA ou des systèmes soumis à des exigences de sûreté, Jenkins reste profondément ancré dans la chaîne de livraison.
Dans ces contextes, le CI/CD n’est pas avant tout une question de vitesse. Il s’agit avant tout de confiance, traçabilité, répétabilité et auditabilité.
Lors d’un audit CI/CD à grande échelle mené dans un environnement industriel complexe, un constat s’est imposé rapidement : les principaux défis ne provenaient pas de Jenkins lui-même, mais de l’architecture qui s’était progressivement construite autour de lui.

La plupart des grandes plateformes Jenkins n’ont pas été complexes dès le départ. Elles ont évolué de manière organique, étape par étape, en réponse à des besoins de livraison concrets :
Chaque ajout était localement rationnel : un nouveau job ici, un pipeline nocturne supplémentaire là, un nouvel environnement de test intégré sous pression temporelle.
Au fil des années, Jenkins a cessé d’être un simple « outil de CI » pour devenir une couche de coordination, reliant builds logiciels, tests matériels, génération de documentation et validation des releases.
À ce stade, Jenkins ne se contente plus d’exécuter des pipelines. Il orchestre un système de systèmes.
Or, un système nécessite des décisions architecturales explicites, des décisions qui sont rarement réévaluées tant que tout semble fonctionner.
À grande échelle, l’endroit où l’exécution a lieu devient plus important que la manière dont les pipelines sont écrits.
Un schéma très courant dans les installations Jenkins matures apparaît alors :
À première vue, cette configuration semble saine :
Mais d’un point de vue architectural, ce design introduit une fragilité structurelle. Le contrôleur devient :
Ce point est essentiel : cette situation ne résulte généralement pas d’un manque de compétences. Elle est presque toujours la conséquence d’optimisations à court terme visant à respecter des engagements de livraison.
Avec le temps, ces optimisations accumulent une dette opérationnelle et architecturale.

Un constat frappant issu des audits CI/CD à grande échelle est le suivant :
une part significative des builds en échec n’est ni due à du code défectueux ni à des pipelines incorrects. Les causes sont le plus souvent systémiques :
Du point de vue du développeur, ces échecs paraissent aléatoires et frustrants.
Du point de vue du système, ils sont parfaitement prévisibles : ce sont les conséquences directes d’un couplage architectural excessif.
La logique des pipelines est souvent correcte.
L’environnement dans lequel elle s’exécute, lui, n’est pas conçu pour absorber la variabilité.
Les architectures CI/CD saines partagent quelques principes non négociables :
Concrètement, cela signifie tracer des frontières claires :
Sans ces frontières, même une instance Jenkins bien maintenue dérive lentement vers la fragilité, nécessitant toujours plus d’efforts opérationnels pour rester stable.
L’un des problèmes architecturaux les plus sous-estimés des grandes plateformes CI est l’état partagé. Workspaces communs, caches partagés et contextes d’exécution mutualisés peuvent sembler efficaces au départ, mais ils augmentent drastiquement le couplage entre jobs.
À mesure que la plateforme grandit :
C’est souvent à ce moment-là que la fiabilité du CI commence à se dégrader, lentement, progressivement, sans rupture brutale.
À grande échelle, l’architecture CI/CD n’est plus une simple question technique. Elle impacte directement :
Une plateforme CI monolithique pousse les équipes vers le mode « pompier ».
Une architecture bien pensée permet des opérations calmes, prévisibles et une récupération rapide lorsque les choses tournent mal.
C’est pourquoi les décisions d’architecture CI doivent impliquer non seulement les équipes DevOps, mais aussi le leadership technique.
Pour aller plus loin : IA DevOps : quand l’IA transforme la chaîne CI/CD de bout en bout
Lorsqu’on parle de fiabilité du CI, la discussion se focalise presque toujours sur les tests instables. Suites de tests non déterministes, résultats fluctuants et problèmes de timing sont des douleurs bien connues des équipes d’ingénierie.
Pourtant, dans les environnements CI/CD à grande échelle, les tests instables sont rarement le problème principal.
Le problème fondamental est l’invisibilité.
Lors des audits CI/CD à grande échelle, un même schéma revient systématiquement : les équipes réagissent rapidement aux échecs, mais peinent à expliquer pourquoi ces échecs se produisent.
Le système est bruyant. Les signaux sont faibles. La fiabilité devient réactive au lieu d’être conçue.

Les grandes plateformes CI semblent souvent en bonne santé en surface :
Cela crée une illusion dangereuse : celle que les problèmes de fiabilité sont rares et isolés.
En réalité, de nombreux systèmes CI fonctionnent en permanence à la limite de leurs capacités :
Les défaillances n’apparaissent pas soudainement. Elles émergent progressivement, lorsque plusieurs contraintes mineures s’alignent. Le problème n’est pas l’instabilité. Le problème est l’absence de signaux précoces.
Une caractéristique clé des problèmes de fiabilité du CI est le décalage temporel. La cause et le symptôme sont souvent éloignés :
Lorsque la panne survient enfin, elle semble sans rapport avec sa cause réelle. Vue de l’extérieur, elle paraît aléatoire. Vue de l’intérieur, elle était inévitable.
La plupart des plateformes CI sont surveillées. L’utilisation CPU, la mémoire et la disponibilité basique sont mesurées. Mais la supervision ne répond qu’à une seule question : « Le système est-il opérationnel ? »
La fiabilité exige une autre question : « Le système se comporte-t-il comme prévu dans le temps ? »
C’est là qu’intervient l’observabilité.
Dans les environnements CI/CD, l’observabilité permet de répondre à des questions telles que :
Sans ces réponses, les équipes avancent à l’aveugle.
Les grands systèmes CI génèrent une quantité massive de données :
Paradoxalement, plus il y a de données, plus il devient difficile d’en extraire des signaux exploitables. Les symptômes classiques d’une faible qualité de signal incluent :
À ce stade, la fiabilité repose davantage sur l’expérience individuelle que sur la conception du système. Cela ne passe pas à l’échelle.
Un changement fondamental s’opère lorsque les équipes cessent de considérer la fiabilité comme un problème de pipeline.
Les systèmes CI fiables présentent des caractéristiques communes :
Ces propriétés n’émergent pas du code des pipelines. Elles résultent de décisions de conception au niveau système. Comme dans les systèmes distribués, la fiabilité du CI/CD est une propriété architecturale.
Une faible observabilité engendre des coûts croissants :
Avec le temps, le CI cesse d’être un filet de sécurité pour devenir une source de friction.
Ironiquement, plus la plateforme CI devient critique, plus il est difficile de la faire évoluer, car les équipes craignent de casser un système qu’elles ne comprennent pas complètement. C’est ainsi que les systèmes fragiles s’enracinent.
Améliorer la fiabilité du CI ne commence pas par de nouveaux outils. Cela commence par un changement de perspective :
Les plateformes CI fiables ne sont pas silencieuses. Elles s’expliquent en permanence. Elles rendent les contraintes visibles. Elles exposent les tendances précocement. Elles réduisent les surprises.
La fiabilité n’est pas l’absence d’échec. C’est la capacité à échouer de manière prévisible et à se rétablir sereinement.
Le cloud hybride est souvent présenté comme une étape transitoire, un passage obligé vers une adoption complète du cloud.
Dans de nombreux environnements CI/CD européens, cette lecture ne correspond pas à la réalité. Les architectures hybrides ne traduisent ni une hésitation, ni un manque d’ambition.
Elles sont le résultat de contraintes structurelles bien réelles.
Dépendances matérielles, systèmes de validation de longue durée, exigences réglementaires, localisation des données, politiques de sécurité : dans de nombreux contextes, un CI/CD entièrement cloud-native est tout simplement irréaliste.
Le cloud hybride n’est donc pas une destination. C’est une réponse de conception.
Lorsque les plateformes CI commencent à montrer leurs limites, le problème n’est généralement pas où elles s’exécutent, mais quand elles manquent de capacité. La charge CI n’est jamais constante :
Les infrastructures on-premise sont dimensionnées pour un régime stable, rarement pour les pics. À mesure que la demande augmente, les équipes compensent :
Progressivement, le CI perd sa capacité à absorber le changement.
Le cloud hybride permet de réintroduire de l’élasticité là où elle est réellement utile : dans l’exécution, pas dans le contrôle.
L’un des leviers les plus efficaces pour améliorer la fiabilité et la scalabilité du CI consiste à repenser la gestion des environnements d’exécution.
Les agents de build persistants accumulent inévitablement de l’état :
Ces problèmes sont rarement visibles immédiatement, mais ils dégradent progressivement la fiabilité. L’exécution éphémère change le modèle :
Le cloud facilite cette approche, mais le principe est indépendant de l’infrastructure. L’éphémérité n’est pas une fonctionnalité cloud. C’est un choix d’architecture.
Une confusion fréquente dans les projets de modernisation CI consiste à vouloir tout déplacer en même temps.
En réalité, les grandes plateformes CI gagnent à séparer clairement :
Dans de nombreux contextes européens, conserver le plan de contrôle on-premise est pertinent :
C’est sur le plan d’exécution que l’élasticité apporte le plus de valeur.
Le cloud hybride permet d’associer contrôle local et exécution élastique, sans sacrifier l’un à l’autre.
Hybride ne signifie pas « à moitié migré ».
Les architectures CI les plus fragiles sont souvent celles qui mélangent les environnements sans frontières claires :
Ces hybrides accidentels augmentent la complexité sans apporter de réelle élasticité.
Un CI hybride robuste est intentionnel :
Le cloud hybride n’est pas une juxtaposition de technologies. C’est une structuration des rôles.
Le CI hybride n’est pas uniquement une décision technique. Il est souvent le résultat de :
Dans de nombreuses organisations européennes, ces contraintes ne sont pas négociables. Les ignorer conduit à des transformations bloquées et à des systèmes fragiles.
Le cloud hybride fonctionne parce qu’il aligne la conception technique avec la réalité organisationnelle. Ce n’est pas l’architecture idéale en théorie.
C’est la plus soutenable dans la durée.
Le cloud hybride est parfois perçu comme un manque de clarté. Dans le CI/CD à grande échelle, il traduit le plus souvent l’inverse. Il repose sur une compréhension fine :
Le CI hybride n’est pas une posture de modernité.
C’est une manière de rester opérationnel, adaptable et fiable dans le temps.
Lorsque le CI devient critique, le cloud hybride n’est pas un compromis. C’est une stratégie de stabilité.
Articles similaires
Étape importante dans une réflexion stratégique pour la gestion de votre infrastructure et de vos applications à grande échelle.
Introduction Longtemps perçue comme une fonction purement technique, l’observabilité est en train de devenir un pilier stratégique de la gouvernance...
Retour sur le DevOps REX 2025 : migration depuis AWS vers un cloud souverain, IA réellement mise en production et...