Donald Programmeur

Scaler un système de 0 à 10 millions d’utilisateurs : la plus grande erreur des ingénieurs ?

Vouloir trop bien faire… trop tôt.
On parle souvent de scalabilité, de microservices, de Kubernetes, de multi-région.

La vraie compétence d’un architecte
Ce n’est pas de connaître toutes les technos.

C’est de savoir quand ne PAS les utiliser.
- Mesurer avant d’optimiser.
- Résoudre les vrais goulots. d’étranglement.
- Ajouter de la complexité uniquement quand la charge l’exige.

Mais la vérité terrain est beaucoup plus simple et beaucoup plus dure :

{{ Un système ne se scale pas par anticipation, il se scale par nécessité. }}

Le scaling n’est pas une décision unique, c’est une progression naturelle, par étapes. Exemple:

# 0 → 100 utilisateurs
Un seul serveur. Une seule base. Zéro complexité.
Objectif : valider le produit, pas l’architecture.

# 1 000 → 10 000 utilisateurs
Load balancer, scaling horizontal.
Objectif : éviter le SPOF, pas impressionner.

# 10 000 → 100 000 utilisateurs
Cache, CDN, read replicas.
Objectif : protéger la base de données.

# 100 000+ utilisateurs
Stateless services, auto-scaling, asynchrone.
Objectif : absorber les pics sans paniquer.

# 1 million+ utilisateurs
Sharding, microservices, multi-région.
Objectif : survivre à la complexité.

La majorité des systèmes ne meurent pas d’un manque de scalabilité.
Ils meurent d’une sur-architecture prématurée.

Chaque couche ajoutée trop tôt :
- augmente la dette technique
- ralentit l’équipe
- complique le debug
- réduit la capacité d’évolution


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#ArchitectureLogicielle #SystemDesign
#Scalabilité #Backend #DevOps
#EngineeringLeadership #TechThoughts

2 weeks ago | [YT] | 19

Donald Programmeur

🎉 Certification obtenue : AWS Solutions Architect – Associate (H-Tech) 🎉

Aujourd’hui, j’ai officiellement obtenu ma certification AWS Solutions Architect Associate.




Honnêtement, au début je ne m’intéressais pas particulièrement aux certifications. Je me concentrais surtout sur la pratique, les projets réels, les architectures que je mettais en place et les problèmes concrets que je devais résoudre au quotidien.





Mais avec le temps, j’ai compris une chose essentielle :

👉 La pratique construit les compétences.

👉 La certification valide les compétences.





Ayant déjà passé des mois à pratiquer sur des projets concrets VPC complets, déploiements en production, conteneurisation, CI/CD, observabilité, sécurisation d’infrastructures j’ai finalement décidé de franchir le pas.



Résultat : grâce à cette expérience solide, il ne m’a fallu que 4 jours de préparation pour me concentrer sur les points clés de l’examen… et je l’ai passé avec succès aujourd’hui. 🙏🔥





Cette certification n’est qu’une étape.

Je compte poursuivre sur cette lancée et obtenir d’autres certifications AWS dans les prochains mois. 🚀





Merci à toutes les personnes qui m’inspirent au quotidien et m’encouragent à repousser mes limites. On continue !





lien: www.credly.com/badges/a6ce60e6-9479-4233-8ea4-d8d4…





#AWS #Certification #CloudComputing #DevOps #LearningJourney #NeverStopLearning #SolutionsArchitect #HooYia

3 months ago | [YT] | 28

Donald Programmeur

🚀 Le jour où j’ai compris ces 3 métriques, ma façon de construire des systèmes a complètement changé.

Pendant longtemps, je pensais que “mon API est lente” signifiait “il faut plus de puissance”.
Plus de RAM.
Plus de CPU.
Plus de serveurs.

J’avais tort.

La vraie raison était ailleurs.
Invisible.
Silencieuse.
Mais déterminante.

Trois métriques résumaient toute la situation :
👉 Latence.
👉 Débit (Throughput).
👉 Bande passante (Bandwidth).

Et personne ne m’avait jamais vraiment expliqué la différence.

🛣️ Puis on m’a donné une analogie simple. Une autoroute.

Et soudain, tout est devenu clair.

La bande passante, c’est le nombre de voies.
La latence, c’est le temps pour aller de l’entrée à la sortie.
Le débit, c’est le nombre de voitures qui passent par heure.

Et puis arrive l’embouteillage.
La route n’a pas changé.
Mais tout ralentit.
Et moins de voitures atteignent leur destination.

💡 Exactement ce qui se passe dans nos architectures.
La bande passante reste la même.
Mais la latence explose,
et le débit s'écroule.

C’est souvent là que tout se joue :
pas dans la taille de l’autoroute,
mais dans la manière dont le trafic circule.

🔥 Le vrai problème, c’est que beaucoup d’ingénieurs se trompent de combat.

Ils augmentent la bande passante.
Ils doublent la taille du serveur.
Ils optimisent le hardware.

Alors que le vrai ennemi…
c’est la somme des micro-retards.

Distance physique

Hops réseau

Round trips

Index manquants

Appels API en série

Caches inexistants

Bases de données sous-optimisées

La latence est un monstre.
Invisible, mais dévastateur.

🎯 La victoire appartient à ceux qui maîtrisent la circulation.

Les ingénieurs qui gagnent :

✔ rapprochent les données de l’utilisateur
✔ utilisent le cache intelligemment
✔ réduisent les aller-retours réseau
✔ restructurent leurs requêtes
✔ conçoivent des systèmes qui traitent plus avec moins

Ils pensent comme des architectes.
Pas comme des pompiers.

💬 Maintenant j’ai une question pour vous :

👉 Dans vos projets, laquelle de ces trois métriques vous a fait le plus souffrir ?
Latence ? Débit ? Bande passante ?

Partagez votre expérience, je lis tout 👇🔥

Si ce post vous a appris quelque chose :
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3 months ago | [YT] | 4

Donald Programmeur

🎓 Tu veux apprendre à créer un vrai Chatbot IA comme ChatGPT ?


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#Python #IA #Chatbot #Django #DeepSeek #WebSockets #FormationUdemy #SoutienCréateur

6 months ago | [YT] | 21

Donald Programmeur

🧱 Construire une application Django scalable avec la Clean Architecture

📌 Aujourd’hui, j’aimerais partager avec vous ma démarche dans la structuration d’une application e-commerce Django en utilisant les principes de la Clean Architecture.

🎯 Pourquoi adopter la Clean Architecture ?

Séparation claire des responsabilités : le code est divisé en couches bien distinctes (Domaine, Application, Interface, Infrastructure).

Testabilité accrue : la logique métier reste indépendante du framework Django.

Flexibilité et évolutivité : on peut changer d’outil ou de techno sans impacter le cœur de l’application.

📂 Aperçu de la structure du projet :

Cette architecture comprend :

Couche Domaine : les règles métier principales, les entités.

Couche Application : les cas d’utilisation et les règles métier spécifiques à l’application.

Couche Interface : les vues Django, les API, les adaptateurs d’entrée/sortie.

Couche Infrastructure : les outils (ORM, services externes, etc.).

✅ Les avantages concrets :

🔄 Maintenance facilitée : chaque couche est isolée.

📈 Scalabilité assurée : parfaite pour les projets complexes.

🧪 Tests plus simples : la logique métier peut être testée sans dépendre du framework.


💬 N’hésitez pas à échanger en commentaire : avez-vous déjà structuré vos projets Django de cette manière ? Quels ont été vos défis ou vos réussites ?

#Django #ArchitectureLogicielle #CleanArchitecture #Ecommerce #DéveloppementWeb #Python

8 months ago | [YT] | 24

Donald Programmeur

10 000 abonnés sur YouTube – MERCI à vous !
🎉📈💻

La famille Donald Programmeur vient de franchir une étape importante : plus de 10 000 abonnés sur YouTube !
Lien de la chaîne : youtube.com/@donaldprogrammeur

C’est grâce à votre soutien, votre fidélité et votre soif d’apprendre que cette aventure continue de grandir chaque jour.
Merci pour vos likes, vos partages, vos commentaires, et surtout votre confiance !

Depuis le tout premier tuto jusqu’aux projets avancés en Django, DevOps, IA ou Python, vous avez été là à chaque étape. Et ce n’est que le début !

En 2025, attendez-vous à :
🚀 de nouveaux projets open source,
🎓 des formations encore plus professionnelles,
🤖 plus d’IA, plus de DevOps, plus de Django,
🌍 et une communauté tech africaine plus forte que jamais.

Abonnez-vous si ce n’est pas encore fait et restons connectés. L’avenir s’écrit en code.

Un grand merci à vous tous !
— Donald Programmeur
youtube.com/@donaldprogrammeur

#10KAbonnés #Merci #DonaldProgrammeur #YouTubeDev #Python #Django #DevOps #AI #TechAfrique

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9 months ago | [YT] | 39

Donald Programmeur

✨ Bonne année 2025 à tous mes abonnés ! 🎉

Merci de faire partie de cette belle aventure sur Donald Programmeur. Votre soutien, vos likes, vos commentaires et vos partages m’inspirent chaque jour à créer du contenu de qualité et à partager ma passion pour la programmation.

Que cette nouvelle année soit remplie de réussites, d’opportunités et de succès dans vos projets, qu’ils soient personnels ou professionnels. Continuons à apprendre, à innover et à grandir ensemble en 2025 ! 🚀

Ensemble, faisons de 2025 une année mémorable. ❤️
#BonneAnnée2025 #DonaldProgrammeur #Programmation #Inspiration

1 year ago | [YT] | 25

Donald Programmeur

Comment faire les Subquery en django? Voici

1 year ago | [YT] | 26

Donald Programmeur

🚀 REST vs GraphQL : La Grande Bataille des APIs 🥊



Dans le monde du développement, les APIs sont comme des ponts 🛤️ reliant les applications aux données. Mais quel type de pont choisir ? REST ou GraphQL ? 🤔 Voici une comparaison fun et professionnelle pour vous aider à trancher !



REST : Le Vétéran Traditionnel 🎩



REST (Representational State Transfer) existe depuis un bon moment et fonctionne comme un bon vieux menu de restaurant 📝.



📜 Caractéristiques principales :



Endpoints fixes : Chaque ressource a une URL dédiée. Ex : /users, /users/1/posts.



Méthodes HTTP : GET, POST, PUT, DELETE… On s'y sent comme chez soi ! 🏡

Overfetching ou Underfetching : Vous voulez un nom et une photo ? Vous recevez tout le CV. 🎓



Exemple :

Imaginez que vous commandez une pizza 🍕 (GET /menu/pizza), mais le serveur vous apporte toute la carte du restaurant... y compris la recette de la soupe d’hier. Merci, mais non merci ! 😂



GraphQL : Le Jeune Ambitieux 🤓✨



GraphQL, créé par Facebook, est comme un serveur télépathe 🧠. Vous dites exactement ce que vous voulez, et il vous l'apporte. Rien de plus, rien de moins.



🛠️ Caractéristiques principales :



Une seule endpoint : /graphql pour tout gérer. Simple, propre. 🧼

Requêtes personnalisées : Besoin du nom et de l’image ? Pas de problème. On coupe le superflu. ✂️

Schéma strict : Il vous dit exactement ce qui est possible ou non. Pas de surprise ! 🎁



Exemple:

C'est comme aller dans un buffet 🍽️ et demander un plat précis : "Je veux juste des nuggets et des frites, merci." Et on vous donne exactement ça. Pas de salade 🥗 non demandée sur le plateau ! 😎





Quand Choisir l’un ou l’autre ? 🤷‍♂️



REST :

Vous travaillez sur une petite application ? 🐣

Les fonctionnalités sont déjà bien définies ? ✔️

Vous aimez les standards éprouvés ? ✅



GraphQL :

Votre app est complexe avec beaucoup de relations ? 🌐

Vous détestez les données inutiles ou manquantes ? 🙅‍♂️

Vos frontends changent constamment ? 🏗️



🎯 En Conclusion : REST ou GraphQL ?



Ce n'est pas une guerre ⚔️, mais plutôt une question de contexte. REST est comme ce collègue fiable toujours prêt à aider 🛠️, tandis que GraphQL est ce prodige technologique prêt à optimiser votre flux de travail 🌟.



Et vous, quel est votre favori pour vos projets ? Partagez vos expériences en commentaire ! 💬👇



💡 Pro Tip : Besoin d’aide pour implémenter REST ou GraphQL dans votre projet ? Contactez-moi, et transformons vos idées en APIs performantes ! 🚀

Rejoint mon channel WhatsApp: whatsapp.com/channel/0029VaCRL5xI7BeB5HzL7W1z

1 year ago | [YT] | 27

Donald Programmeur

Quiz Django Avancé ! 💻🔥

Lors de la configuration d'une application Django avec plusieurs bases de données, laquelle des options suivantes est correcte pour spécifier dans quel base de données enregistrer un modèle spécifique ? 🤔

1 year ago | [YT] | 15