1 Contexte

Météo France Sport

• Service technico-commercial sport de Météo France
• Vend presta d’assistance et prévision auprès d’organisateurs d’événements sportifs
  • Tennis : 3 des 4 tournois du Grand Chelem
  • Formule 1
  • Rallyes et courses d’endurance partout dans le monde
  • Voile : assistances voile et routages (Vendée Globe, Transat Jacques Vabre, Tour de France à la Voile…)
  • Football : matches de Ligue 1 et 2

FiA

• Client du client
• Organisateur du championnat de Formule 1 (mais pas que)
• Renouvelle le marché de la p/f de prévision F1 / F2
• P/F utilisée par la FiA et les écuries automobiles

Prestation

• P/F générique pouvant être déclinée sur différents événements sportifs
• Première application = Formule 1

Réaliser une plate-forme web de mise à disposition des prévisions météo à l’attention des clients professionnels de MFS

2 Equipe de départ

eco: tuteur

mda: front
jec: back
afi: webdesign

ebr: consultant

3 Réalisation

Rétroplanning

• Début projet Novembre 2016

 

• 1er GP Australie 25 Mars 2017

 

• 1ers essais à Barcelone en Février 2017

 

• 1ère démo le 21 Novembre 2016

 

• Livraison première version début Décembre 2016

 

• P/F livrable Janvier 2017

Infrastructure

Deux zones de déploiements

 

• On Track = sur le circuit, 2 VMs, sans accès SSH (TeamViewer)

 

 

 

• Off Track = chez OVH, 1 VM, avec accès SSH

Technos

• Backend
  • Django REST Framework
  • PostGreSQL
  • Nginx
  • Swagger
• Frontend
  • React
  • Redux
  • Axios
  • Plotly
  • Leaflet
• Monitoring : New Relic

Qualité

IC / DC

• Déploiement continu de la partie front sur surge.sh avec 2 environnements dev & staging
• Infra préprod° mise à dispo par MFS
• Pas de tests implémentés ni front ni back…

Démo

• Site web
• Suzuka, 06/10 à 15h
• Swagger
• Pipelines gitlab

Forecast by week

Forecast by day

Nowcasting (zoom)

Observations

Pipelines gitlab

Réeloplanning

• Début projet Novembre 2016
• 1er GP Australie 25 Mars 2017
• 1ers essais à Barcelone en Février 2017
• 1ère démo le 21 Novembre 2017
• Livraison première version début Décembre 2017
• P/F livrable Janvier livrée mi Mars 2017
• Problèmes de performances en Avril / Mai / Juin 2017
• Ajout monitoring en Juin 2017
• Stabilisation de la p/f et prise en charge des déploiements en Juin 2017
• Ajout du monitoring sur les 3 p/f et mise en place d’alertes à l’été 2017

4 Leçons

Ce qui n'a pas marché

• Faire confiance à un serveur WMS...
  • des requêtes WMS via du Django qui fait proxy… => proxy nginx
  • une latence du serveur WMS => cache nginx (ou autre)

 

• Utiliser le cache Django avec beaucoup d’utilisateurs => cache nginx

 

• S’arrêter à une prestation de développement dans un contexte aussi sensible que la F1 => prise en charge de la maintenance

 

• Sous estimer la performance => tests de charge

Ce qui a marché

• Etre accompagné sur une nouvelle techno au départ => tutorat indispensable !
• Avoir des maquettes d’Antonio => cap à atteindre
• Etre réactif en cas de coup dur côté client => confiance + prise sur soi
• Mobiliser les expertises Makina => confiance
• Développer la p/f dans un délai court => challenge...
• Ne pas prendre parti avec les formats de données fournis par le client côté backend => pérennité
• Proposer des alternatives à un client à l’écoute => confiance
• Monitorer l’infra et l’application grâce à New Relic => gestion du risque
• Faire participer le client avec la vision du board gitlab
• Documenter l'API via un swagger ou autre

En résumé

• Humainement - client
  • Instaurer la confiance avec le client
  • Etre force de proposition
  • Faire participer le client
• Humainement - makina
  • Accompagner les développeurs par d'autres dévs
  • Mobiliser les expertises Makina
• Techniquement
  • Se méfier de l'archi en place côté client
  • Cacher tout ce qui peut l'être
  • Ne pas négliger la performance
  • Monitorer infra & applicatif

5 Finances

Finances

• Client acceptant avenants et propositions d’évolutions bénéfiques
  • Régularisation du temps d'assistance
  • Bypass WMS
  • New Relic
• Rapport de confiance établi favorable à de nouvelles opportunités

rapport financier

6 Demain

Evolutions

• MFS poursuit le projet avec la FiA, et avec nous !
• Démarche collaborative pour définir l'évolution de la p/f

 

• Evolutions à venir
  • Réduction du temps entre arrivée donnée MFS et affichage à l'utilisateur
  • Critiquer UX & refondre la navigation archive
  • Déployer la p/f sur un autre événement
  • Performer le cache
  • Améliorer la connaissance du comportement utilisateur (piwik / GA)
  • Avoir un rendu 3D du terrain et de l’imagerie radar
  • Avoir une application mobile (PWA?)

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