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Bases chiantes & gourmandes

Mongo, Postgres + extensions, Cassandra, Elastic… des stacks qui font peur au premier devis DevOps. L’idée bige-ops : les rendre abordables en kickoff — formulaire / prompt / flow — tout en documentant honnêtement ce qui est déjà simple et ce qui reste à travailler en premier.

flowchart LR
  subgraph today [Kickoff aujourd’hui]
    M[Mongo 8]
    P[Postgres]
    W[Weaviate / custom]
  end
  subgraph gap [À durcir — documenté]
    C[Cassandra]
    E[Elastic]
    X[Autres complexes]
  end
  today --> gap
      

Matrice honnête

MongoDB 8 — pas un reseller, un kickoff

Version 8 côté image catalogue (mongo:8) : on démarre moderne, sans package commercial redistribué. Placement : coloc, VM data dédiée, ou pods OKS. Leviers formulaire : sizing Tina, volume, réplicas Deployment, backup → OOS en un geste Visual (edge backup + scripts générés).

Ce que « replicas + backups en un clic » veut dire aujourd’hui : scale pods + fil OOS activé — pas encore un replica-set Mongo multi-primary managé bout-en-bout. Gap #1 à travailler : presets replica-set / arbiter sur multi-vm ou OKS stateful, toujours sans revendiquer une licence.

flowchart TB
  F[Formulaire / Visual] --> S[Simulation mongo:8]
  S --> R[Réplicas pods]
  S --> B[Backup OOS]
  S -.->|gap| RS[Replica-set multi-nœuds]
      

Postgres — config RAG, un prompt

Postgres reste la base relationnelle du starter kit (postgres:16). Le cas qui revient partout : le RAG classique — embeddings + similarité dans la DB (pgvector et amis).

Promesse produit : décrire en un prompt agent (« Postgres + pgvector + OOS backups ») et obtenir extensions, volume, sizing, backup branchés dans la simulation. Aujourd’hui : Postgres + volume + replicas + backup OOS sont là ; le parcours « extensions magiques » doit être figé (templates + agent) pour ne plus improviser à chaque projet. Gap #2 : preset RAG starter (extension + schema hint + estimate disk).

Distribuée — Cassandra finger in the nose

Pourquoi Cassandra (ou équivalent distribué) fait peur : seed nodes, replication factor, disco, JVM, disques gourmands. Pourquoi on le veut simple : beaucoup d’apps « scale » n’ont besoin que d’un cluster minimal correct pour démarrer — pas d’un SRE Cassandra le jour 1.

Comment (cible) : preset Visual / layout « Cassandra 3 nœuds » (ou N) sur VMs privées ou OKS stateful, RF et seeds préremplis, estimate Tina + disk, backup snapshot / OOS documenté. Aujourd’hui : chemin custom image + sizing + replicas — ça passe, mais sans opinionation. Gap #3 : premier preset Cassandra opinionated + schéma mental dans le flow.

flowchart LR
  U[Besoin distribué] --> P[Preset N nœuds]
  P --> E[Estimate gourmand honnête]
  E --> A[Apply sur votre compte]
  A --> H[Vous scalez / tunez ensuite]
      

Elastic — lourd sur les nœuds ?

Oui : heap, disco, replicas shards — Elastic (et OpenSearch) mangent du Tina. L’agent sait déjà poser un custom elasticsearch sur OKS (image officielle, volume data, replicas). L’objectif kickoff : gérer les premiers crans (1–3 nœuds, disk, estimate) avant que votre DevOps n’arrive — pas remplacer le tuning prod.

Gap #4 : presets « Elastic light / medium » avec garde-fous (mémoire min, volume, warning estimate), distincts du YAML custom libre.

Autres bases complexes — garder ça simple

OpenSearch, Meilisearch, Neo4j, ClickHouse… même recette mentale : custom + placement (VM dédiée ou OKS) + volume + réplicas pods + backup OOS si pertinent. La doc et le flow doivent nommer le pattern ; les presets catalogue viennent ensuite. Si ce n’est pas dans la matrice : ouvrez une issue — c’est exactement comme on priorise les faiblesses.

Comment on priorise grâce à cette page

Tout ce qui est marqué gap est un ticket produit en puissance. Le site public assume le manque : pas de théâtre, pas de feature fantôme. Kickoff d’abord ; scale = vous — périmètre. Retour placement / OOS : bases · OOS.