Questions d’entretien Senior Site Reliability Engineer avec réponses

# Identifier les parcours utilisateurs critiques
user_journeys = {
    'search_product': {
        'steps': ['search_query', 'results_display', 'product_click'],
        'criticality': 'high',
        'expected_latency': '< 500ms'
    },
    'checkout': {
        'steps': ['add_to_cart', 'payment', 'confirmation'],
        'criticality': 'critical',
        'expected_latency': '< 2s'
    },
    'browse_recommendations': {
        'steps': ['load_page', 'fetch_recommendations'],
        'criticality': 'medium',
        'expected_latency': '< 1s'
    }
}

# Spécification des SLI
slis:
  availability:
    description: "Pourcentage de requêtes réussies"
    measurement: "count(http_status < 500) / count(http_requests)"
    
  latency:
    description: "Latence de requête au 95e percentile"
    measurement: "histogram_quantile(0.95, http_request_duration_seconds)"
    
  correctness:
    description: "Pourcentage de requêtes retournant des données correctes"
    measurement: "count(validation_passed) / count(requests)"

def calculate_initial_slo(service_type, criticality):
    """
    Calculer le SLO initial en fonction des caractéristiques du service
    """
    base_slos = {
        'critical': {
            'availability': 0.999,  # 99.9%
            'latency_p95': 1.0,     # 1 seconde
            'latency_p99': 2.0      # 2 secondes
        },
        'high': {
            'availability': 0.995,  # 99.5%
            'latency_p95': 2.0,
            'latency_p99': 5.0
        },
        'medium': {
            'availability': 0.99,   # 99%
            'latency_p95': 5.0,
            'latency_p99': 10.0
        }
    }
    
    return base_slos.get(criticality, base_slos['medium'])

# Exemple
checkout_slo = calculate_initial_slo('payment', 'critical')
print(f"SLO de Checkout : {checkout_slo}")

## Hypothèses des SLO (Initiales)

### Disponibilité : 99,9 %
- Hypothèse : Fiabilité standard de l'infrastructure cloud
- Budget d'erreur : 43 minutes/mois
- Examen : Après 3 mois de données

### Latence (p95) : < 1s
- Hypothèse : Requêtes de base de données < 100ms
- Hypothèse : Pas de calculs complexes
- Examen : Si les schémas de requête changent

### Dépendances
- Disponibilité de l'API externe : 99,95 %
- Disponibilité de la base de données : 99,99 %

class SLOTier:
    def __init__(self, name, availability, latency_p95, latency_p99):
        self.name = name
        self.availability = availability
        self.latency_p95 = latency_p95
        self.latency_p99 = latency_p99
        self.error_budget = 1 - availability

# Définir les niveaux
tiers = {
    'premium': SLOTier(
        name='Premium',
        availability=0.9999,  # 99.99% - 4.3 min/mois
        latency_p95=0.5,
        latency_p99=1.0
    ),
    'standard': SLOTier(
        name='Standard',
        availability=0.999,   # 99.9% - 43 min/mois
        latency_p95=1.0,
        latency_p99=2.0
    ),
    'free': SLOTier(
        name='Free',
        availability=0.99,    # 99% - 7.2 heures/mois
        latency_p95=2.0,
        latency_p99=5.0
    )
}

# Router les requêtes en fonction du niveau
def get_user_tier(user_id):
    # Rechercher le niveau d'abonnement de l'utilisateur
    return user_subscription_tier(user_id)

def apply_slo_policy(user_id, request):
    tier = get_user_tier(user_id)
    slo = tiers[tier]
    
    # Appliquer des politiques spécifiques au niveau
    request.timeout = slo.latency_p99
    request.priority = tier  # Pour la priorisation des files d'attente
    request.retry_budget = calculate_retry_budget(slo.error_budget)
    
    return request

# Exemple Kubernetes : Déploiements séparés par niveau
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-premium
spec:
  replicas: 10
  template:
    spec:
      containers:
      - name: api
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
          limits:
            cpu: "4"
            memory: "8Gi"
      priorityClassName: high-priority
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-standard
spec:
  replicas: 5
  template:
    spec:
      containers:
      - name: api
        resources:
          requests:
            cpu: "1"
            memory: "2Gi"

# Disponibilité par niveau
sum(rate(http_requests_total{status!~"5.."}[5m])) by (tier)
/
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (tier)

# Latence par niveau
histogram_quantile(0.95,
  rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])
) by (tier)

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

class CapacityPlanner:
    def __init__(self, metrics_data):
        self.data = pd.DataFrame(metrics_data)
    
    def analyze_trends(self, metric_name, days=30):
        """Analyser les tendances historiques"""
        metric_data = self.data[metric_name].tail(days * 24)  # Données horaires
        
        # Calculer le taux de croissance
        start_value = metric_data.iloc[0]
        end_value = metric_data.iloc[-1]
        growth_rate = ((end_value - start_value) / start_value) * 100
        
        # Identifier l'utilisation maximale
        peak_value = metric_data.max()
        peak_time = metric_data.idxmax()
        
        # Calculer les percentiles
        p50 = metric_data.quantile(0.50)
        p95 = metric_data.quantile(0.95)
        p99 = metric_data.quantile(0.99)
        
        return {
            'growth_rate': growth_rate,
            'peak_value': peak_value,
            'peak_time': peak_time,
            'p50': p50,
            'p95': p95,
            'p99': p99
        }
    
    def forecast_capacity(self, metric_name, months_ahead=3):
        """Prévoir les futurs besoins en capacité"""
        # Préparer les données
        df = self.data[[metric_name]].reset_index()
        df['days'] = (df.index / 24).astype(int)  # Convertir les heures en jours
        
        # Entraîner le modèle
        X = df[['days']].values
        y = df[metric_name].values
        
        model = LinearRegression()
        model.fit(X, y)
        
        # Prévoir
        future_days = np.array([[df['days'].max() + (30 * months_ahead)]])
        forecast = model.predict(future_days)[0]
        
        # Ajouter une marge de sécurité (20%)
        forecast_with_margin = forecast * 1.2
        
        return {
            'forecast': forecast,
            'with_margin': forecast_with_margin,
            'current': y[-1],
            'growth_factor': forecast / y[-1]
        }
    
    def calculate_resource_needs(self, requests_per_second, 
                                 requests_per_instance=100,
                                 headroom=0.3):
        """Calculer les instances requises"""
        # Capacité de base
        base_instances = np.ceil(requests_per_second / requests_per_instance)
        
        # Ajouter une marge de manœuvre pour les pics et la maintenance
        total_instances = np.ceil(base_instances * (1 + headroom))
        
        return {
            'base_instances': int(base_instances),
            'total_instances': int(total_instances),
            'headroom_instances': int(total_instances - base_instances)
        }

# Exemple d'utilisation
metrics = {
    'requests_per_second': [100, 105, 110, 115, 120, ...],  # Données historiques
    'cpu_usage': [45, 48, 50, 52, 55, ...],
    'memory_usage': [60, 62, 65, 67, 70, ...]
}

planner = CapacityPlanner(metrics)

# Analyser les tendances
trends = planner.analyze_trends('requests_per_second', days=30)
print(f"Taux de croissance : {trends['growth_rate']:.2f}%")
print(f"RPS maximal : {trends['peak_value']}")

# Prévoir la capacité
forecast = planner.forecast_capacity('requests_per_second', months_ahead=3)
print(f"RPS prévu dans 3 mois : {forecast['forecast']:.0f}")
print(f"Avec marge de sécurité : {forecast['with_margin']:.0f}")

# Calculer les besoins en ressources
resources = planner.calculate_resource_needs(
    requests_per_second=forecast['with_margin'],
    requests_per_instance=100,
    headroom=0.3
)
print(f"Instances requises : {resources['total_instances']}")

def optimize_instance_mix(workload_profile):
    """
    Optimiser les types d'instances pour les coûts
    """
    # Mélange de types d'instances
    instance_types = {
        'on_demand': {
            'cost_per_hour': 0.10,
            'reliability': 1.0,
            'percentage': 0.3  # 30% à la demande pour la ligne de base
        },
        'spot': {
            'cost_per_hour': 0.03,
            'reliability': 0.95,
            'percentage': 0.5  # 50% spot pour les économies de coûts
        },
        'reserved': {
            'cost_per_hour': 0.06,
            'reliability': 1.0,
            'percentage': 0.2  # 20% réservé pour une charge prévisible
        }
    }
    
    total_instances = workload_profile['total_instances']
    
    allocation = {}
    for instance_type, config in instance_types.items():
        count = int(total_instances * config['percentage'])
        allocation[instance_type] = {
            'count': count,
            'monthly_cost': count * config['cost_per_hour'] * 730
        }
    
    return allocation

# Cadre d'expérimentation du chaos
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import random
import time

class ExperimentStatus(Enum):
    PLANNED = "planned"
    RUNNING = "running"
    COMPLETED = "completed"
    ABORTED = "aborted"

@dataclass
class ChaosExperiment:
    name: str
    hypothesis: str
    blast_radius: float  # Pourcentage du trafic affecté
    duration_seconds: int
    rollback_criteria: dict
    
    def __post_init__(self):
        self.status = ExperimentStatus.PLANNED
        self.metrics_before = {}
        self.metrics_during = {}
        self.metrics_after = {}

class ChaosRunner:
    def __init__(self, monitoring_client):
        self.monitoring = monitoring_client
        self.experiments = []
    
    def run_experiment(self, experiment: ChaosExperiment):
        """Exécuter une expérience de chaos avec des contrôles de sécurité"""
        print(f"Démarrage de l'expérience : {experiment.name}")
        
        # 1. Mesurer la ligne de base
        experiment.metrics_before = self.measure_metrics()
        print(f"Métriques de référence : {experiment.metrics_before}")
        
        # 2. Vérifier que le système est sain
        if not self.is_system_healthy(experiment.metrics_before):
            print("Système non sain, abandon de l'expérience")
            return False
        
        # 3. Injecter une défaillance
        experiment.status = ExperimentStatus.RUNNING
        failure_injection = self.inject_failure(experiment)
        
        try:
            # 4. Surveiller pendant l'expérience
            start_time = time.time()
            while time.time() - start_time < experiment.duration_seconds:
                experiment.metrics_during = self.measure_metrics()
                
                # Vérifier les critères de restauration
                if self.should_rollback(experiment):
                    print("Critères de restauration remplis, arrêt de l'expérience")
                    self.rollback(failure_injection)
                    experiment.status = ExperimentStatus.ABORTED
                    return False
                
                time.sleep(10)  # Vérifier toutes les 10 secondes
            
            # 5. Restaurer l'injection de défaillance
            self.rollback(failure_injection)
            
            # 6. Mesurer la récupération
            time.sleep(60)  # Attendre que le système se stabilise
            experiment.metrics_after = self.measure_metrics()
            
            # 7. Analyser les résultats
            experiment.status = ExperimentStatus.COMPLETED
            return self.analyze_results(experiment)
            
        except Exception as e:
            print(f"L'expérience a échoué : {e}")
            self.rollback(failure_injection)
            experiment.status = ExperimentStatus.ABORTED
            return False
    
    def inject_failure(self, experiment):
        """Injecter un type de défaillance spécifique"""
        # L'implémentation dépend du type de défaillance
        pass
    
    def measure_metrics(self):
        """Mesurer les métriques clés du système"""
        return {
            'error_rate': self.monitoring.get_error_rate(),
            'latency_p95': self.monitoring.get_latency_p95(),
            'requests_per_second': self.monitoring.get_rps(),
            'availability': self.monitoring.get_availability()
        }
    
    def is_system_healthy(self, metrics):
        """Vérifier si le système respecte les SLO"""
        return (
            metrics['error_rate'] < 0.01 and  # < 1% d'erreurs
            metrics['latency_p95'] < 1.0 and  # < 1s de latence
            metrics['availability'] > 0.999   # > 99.9% de disponibilité
        )
    
    def should_rollback(self, experiment):
        """Vérifier si l'expérience doit être abandonnée"""
        current = experiment.metrics_during
        criteria = experiment.rollback_criteria
        
        return (
            current['error_rate'] > criteria.get('max_error_rate', 0.05) or
            current['latency_p95'] > criteria.get('max_latency', 5.0) or
            current['availability'] < criteria.get('min_availability', 0.99)
        )
    
    def rollback(self, failure_injection):
        """Supprimer l'injection de défaillance"""
        print("Restauration de l'injection de défaillance")
        # L'implémentation dépend du type de défaillance
    
    def analyze_results(self, experiment):
        """Analyser les résultats de l'expérience"""
        before = experiment.metrics_before
        during = experiment.metrics_during
        after = experiment.metrics_after
        
        print(f"\nRésultats de l'expérience : {experiment.name}")
        print(f"Hypothèse : {experiment.hypothesis}")
        print(f"\nMétriques :")
        print(f"  Avant : {before}")
        print(f"  Pendant : {during}")
        print(f"  Après : {after}")
        
        # Déterminer si l'hypothèse a été validée
        hypothesis_validated = (
            during['availability'] >= experiment.rollback_criteria['min_availability']
        )
        
        return hypothesis_validated

# Exemple d'expérience
experiment = ChaosExperiment(
    name="Test de basculement de la base de données",
    hypothesis="Le système reste disponible pendant le basculement de la base de données",
    blast_radius=0.1,  # 10% du trafic
    duration_seconds=300,  # 5 minutes
    rollback_criteria={
        'max_error_rate': 0.05,
        'max_latency': 5.0,
        'min_availability': 0.99
    }
)

# Utilisation de tc (traffic control) pour ajouter de la latence
tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms 20ms

# Restauration
tc qdisc del dev eth0 root

# Tuer des pods aléatoires
kubectl delete pod -l app=myapp --random=1

# Utilisation de Chaos Mesh
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
kind: PodChaos
metadata:
  name: pod-failure
spec:
  action: pod-failure
  mode: one
  selector:
    namespaces:
      - production
    labelSelectors:
      app: myapp
  duration: "30s"
EOF

# Stress du CPU
stress-ng --cpu 4 --timeout 60s

# Stress de la mémoire
stress-ng --vm 2 --vm-bytes 2G --timeout 60s

## Liste de Contrôle du Commandant d'Incident

### Actions Immédiates
- [ ] Accuser réception de l'incident
- [ ] Évaluer la gravité (SEV-1, SEV-2, SEV-3)
- [ ] Créer un canal d'incident (#incident-AAAA-MM-JJ-NNN)
- [ ] Envoyer un message aux équipes appropriées
- [ ] Désigner les rôles :
  - [ ] Responsable Technique
  - [ ] Responsable des Communications
  - [ ] Scribe (documenter la chronologie)

### Évaluation de la Gravité
**SEV-1 (Critique) :**
- Panne complète du service
- Perte de données
- Violation de sécurité
- > 50 % des utilisateurs affectés

**SEV-2 (Élevée) :**
- Panne partielle
- Performance dégradée
- 10-50 % des utilisateurs affectés

**SEV-3 (Moyenne) :**
- Dégradation mineure
- < 10 % des utilisateurs affectés
- Solution de contournement disponible

class IncidentCommander:
    def __init__(self, incident_id):
        self.incident_id = incident_id
        self.timeline = []
        self.status_updates = []
        self.action_items = []
    
    def coordinate_investigation(self):
        """Coordonner l'investigation technique"""
        # Pistes d'investigation parallèles
        tracks = {
            'recent_changes': self.check_recent_deployments(),
            'infrastructure': self.check_infrastructure_health(),
            'dependencies': self.check_external_dependencies(),
            'metrics': self.analyze_metrics_anomalies()
        }
        
        return tracks
    
    def make_decision(self, options, deadline_minutes=5):
        """Prendre une décision dans un délai imparti"""
        print(f"Décision nécessaire dans les {deadline_minutes} minutes")
        print(f"Options : {options}")
        
        # Recueillir les commentaires des responsables techniques
        # Prendre une décision basée sur :
        # - L'impact sur l'utilisateur
        # - Le risque de chaque option
        # - Le temps de mise en œuvre
        # - La réversibilité
        
        return selected_option
    
    def communicate_status(self, interval_minutes=15):
        """Mises à jour régulières de l'état"""
        update = {
            'timestamp': datetime.now(),
            'status': self.get_current_status(),
            'impact': self.assess_user_impact(),
            'eta': self.estimate_resolution_time(),
            'next_update': datetime.now() + timedelta(minutes=interval_minutes)
        }
        
        # Envoyer aux parties prenantes
        self.send_status_update(update)
        self.status_updates.append(update)
    
    def log_timeline_event(self, event, timestamp=None):
        """Documenter la chronologie de l'incident"""
        self.timeline.append({
            'timestamp': timestamp or datetime.now(),
            'event': event,
            'logged_by': self.get_current_user()
        })

def evaluate_mitigation_options():
    """Évaluer et prioriser les options d'atténuation"""
    options = [
        {
            'action': 'Annuler le déploiement',
            'time_to_implement': 5,  # minutes
            'risk': 'low',
            'effectiveness': 'high',
            'reversible': True
        },
        {
            'action': 'Augmenter les ressources',
            'time_to_implement': 2,
            'risk': 'low',
            'effectiveness': 'medium',
            'reversible': True
        },
        {
            'action': 'Désactiver un drapeau de fonctionnalité',
            'time_to_implement': 1,
            'risk': 'low',
            'effectiveness': 'high',
            'reversible': True
        },
        {
            'action': 'Basculement de la base de données',
            'time_to_implement': 10,
            'risk': 'medium',
            'effectiveness': 'high',
            'reversible': False
        }
    ]
    
    # Trier par : faible risque, haute efficacité, mise en œuvre rapide
    sorted_options = sorted(
        options,
        key=lambda x: (
            x['risk'] == 'low',
            x['effectiveness'] == 'high',
            -x['time_to_implement']
        ),
        reverse=True
    )
    
    return sorted_options

# Post-Mortem de l'Incident : Panne de l'API

**Date :** 2024-11-25
**Durée :** 45 minutes
**Gravité :** SEV-1
**Commandant d'Incident :** Alice
**Responsable Technique :** Bob

## Résumé Exécutif
Panne complète de l'API affectant tous les utilisateurs en raison de l'épuisement du pool de connexions à la base de données.

## Impact
- **Utilisateurs affectés :** 100 % (tous les utilisateurs)
- **Durée :** 45 minutes
- **Impact sur les revenus :** ~50 000 $
- **Impact sur les SLO :** Consommation de 75 % du budget d'erreur mensuel

## Cause Racine
Le pool de connexions à la base de données a été épuisé en raison d'une fuite de connexion dans une nouvelle fonctionnalité déployée 2 heures avant l'incident.

## Chronologie
| Heure | Événement |
|------|-------|
| 14:00 | Déploiement de la v2.5.0 |
| 15:45 | Premières alertes pour une latence accrue |
| 15:50 | Panne complète de l'API |
| 15:52 | Incident déclaré (SEV-1) |
| 15:55 | Identification de la base de données comme goulot d'étranglement |
| 16:05 | Décision d'annuler le déploiement |
| 16:15 | Annulation terminée |
| 16:20 | Service en cours de récupération |
| 16:35 | Récupération complète confirmée |

## Ce Qui S'est Bien Passé
- Détection rapide (5 minutes après le premier symptôme)
- Structure de commandement d'incident claire
- Décision rapide d'annuler le déploiement
- Bonne communication avec les parties prenantes

## Ce Qui S'est Mal Passé
- Fuite de connexion non détectée lors des tests
- Absence de surveillance du pool de connexions
- Déploiement pendant les heures de pointe

## Actions à Entreprendre
| Action | Propriétaire | Date d'Échéance | État |
|--------|-------|----------|--------|
| Ajouter la surveillance du pool de connexions | Alice | 2024-12-01 | Ouvert |
| Implémenter la détection des fuites de connexion dans les tests | Bob | 2024-12-05 | Ouvert |
| Mettre à jour la politique de déploiement (éviter les heures de pointe) | Charlie | 2024-11-30 | Ouvert |
| Ajouter un coupe-circuit pour les connexions à la base de données | David | 2024-12-10 | Ouvert |

## Leçons Apprises
- Les lacunes de surveillance peuvent masquer des problèmes critiques
- Le moment du déploiement est important
- Nécessité de meilleurs tests d'intégration pour les fuites de ressources

# Exemple Istio : Coupe-circuit et nouvelles tentatives
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: api-service
spec:
  host: api-service
  trafficPolicy:
    connectionPool:
      tcp:
        maxConnections: 100
      http:
        http1MaxPendingRequests: 50
        http2MaxRequests: 100
        maxRequestsPerConnection: 2
    outlierDetection:
      consecutiveErrors: 5
      interval: 30s
      baseEjectionTime: 30s
      maxEjectionPercent: 50
      minHealthPercent: 40
    loadBalancer:
      simple: LEAST_REQUEST
---
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: api-service
spec:
  hosts:
  - api-service
  http:
  - retries:
      attempts: 3
      perTryTimeout: 2s
      retryOn: 5xx,reset,connect-failure,refused-stream
    timeout: 10s
    route:
    - destination:
        host: api-service

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.jaeger.thrift import JaegerExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.instrumentation.requests import RequestsInstrumentor

# Configurer le traçage
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
jaeger_exporter = JaegerExporter(
    agent_host_name="jaeger",
    agent_port