🚀 𝗖𝗮𝗻 𝘆𝗼𝘂 𝗲𝘅𝗽𝗹𝗮𝗶𝗻 𝗥𝗣𝗢, 𝗥𝗧𝗢, 𝗪𝗥𝗧, 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗧𝗗 𝗶𝗻 𝗹𝗲𝘀𝘀 𝘁𝗵𝗮𝗻 𝘁𝗵𝗿𝗲𝗲 𝘀𝗲𝗻𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀? 𝘕𝘦𝘪𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘤𝘢𝘯 𝘐. 𝗕𝘂𝘁 𝗮 𝗱𝗶𝗮𝗴𝗿𝗮𝗺 𝗰𝗮𝗻. 👇 📜 The 𝙧𝙚𝙨𝙞𝙡𝙞𝙚𝙣𝙘𝙮 𝙤𝙛 𝙥𝙧𝙤𝙙𝙪𝙘𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙨𝙚𝙧𝙫𝙞𝙘𝙚𝙨 is rooted in the 𝗦𝗟𝗔 (Service Level Agreement), which defines the commitments your services must meet. 📊 The 𝗤𝗼𝗦 (Quality of Service) ensures these commitments are maintained by tracking critical metrics such as 𝗥𝗣𝗢, 𝗥𝗧𝗢, 𝗪𝗥𝗧, and 𝗠𝗧𝗗, which are essential for ensuring resilience and effective recovery from disruptions. 🌟 𝗧𝗵𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘀, 𝗺𝗮𝗱𝗲 𝘀𝗶𝗺𝗽𝗹𝗲: ➡️ 𝗥𝗣𝗢: How much data can you afford to lose? (e.g., backups every 15 minutes = 15 min max data loss) ➡️ 𝗥𝗧𝗢: How long can you afford to be down? (e.g., restore operations within 6 hours) ➡️ 𝗪𝗥𝗧: How long to verify everything is really fixed? (e.g., application, database, and log checks) ➡️ 𝗠𝗧𝗗: The total time you can survive disruption (RTO + WRT = MTD). 💡 𝗚𝗲𝗲𝗸𝘆 𝗮𝗻𝗮𝗹𝗼𝗴𝘆: Think of it like this: - 𝗥𝗣𝗢 is "𝐻𝑜𝑤 𝑓𝑎𝑟 𝑏𝑎𝑐𝑘 𝑖𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑐𝑎𝑛 𝐼 𝑟𝑒𝑤𝑖𝑛𝑑 𝑠𝑎𝑓𝑒𝑙𝑦?" - 𝗥𝗧𝗢 is "𝐻𝑜𝑤 𝑓𝑎𝑠𝑡 𝑐𝑎𝑛 𝐼 𝑟𝑒𝑠𝑢𝑚𝑒 𝑡ℎ𝑒 𝑔𝑎𝑚𝑒 𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟 𝑎 𝑐𝑟𝑎𝑠ℎ?" - 𝗪𝗥𝗧 is "𝐷𝑖𝑑 𝐼 𝑙𝑜𝑎𝑑 𝑡ℎ𝑒 𝑟𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑠𝑎𝑣𝑒 𝑓𝑖𝑙𝑒, 𝑎𝑛𝑑 𝑖𝑠 𝑖𝑡 𝑤𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔?" - 𝗠𝗧𝗗 is "𝐺𝑎𝑚𝑒 𝑜𝑣𝑒𝑟 𝑖𝑓 𝐼 𝑑𝑜𝑛’𝑡 𝑓𝑖𝑥 𝑖𝑡 𝑖𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒." 🎯 𝗖𝗹𝗶𝗰𝗸 𝗼𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗱𝗶𝗮𝗴𝗿𝗮𝗺 𝗳𝗼𝗿 𝗮 𝘀𝗵𝗼𝗿𝘁𝗰𝘂𝘁 𝗯𝗮𝗰𝗸 𝘁𝗼 𝗰𝗹𝗮𝗿𝗶𝘁𝘆. Because let’s face it: sometimes, 𝙖 𝙥𝙞𝙘𝙩𝙪𝙧𝙚 𝙙𝙤𝙚𝙨𝙣’𝙩 𝙟𝙪𝙨𝙩 𝙨𝙥𝙚𝙖𝙠 𝙖 𝙩𝙝𝙤𝙪𝙨𝙖𝙣𝙙 𝙬𝙤𝙧𝙙𝙨—𝙞𝙩 𝙨𝙖𝙫𝙚𝙨 𝙖 𝙩𝙝𝙤𝙪𝙨𝙖𝙣𝙙 𝙝𝙤𝙪𝙧𝙨 𝙤𝙛 𝙙𝙤𝙬𝙣𝙩𝙞𝙢𝙚.

Imagine ça : Une petite équipe de 32 personnes… …qui réussit à connecter 2 milliards d’êtres humains et à faire passer 50 milliards de messages chaque jour. Pas une multinationale avec des milliers d’ingénieurs. Pas des moyens illimités. Juste 32 cerveaux déterminés. 👉 Leur secret ? 3 lois invisibles : 1. Tout ce qui n’apporte pas de valeur meurt 2. La simplicité est sacrée. Si ça nécessite plus de 3 clics → c’est déjà un bug 3. Chaque ligne de code doit servir la mission, sinon elle rejoint la zone 404... perdue à jamais Dans un monde où l’on croit souvent que “plus” = “mieux”, WhatsApp a prouvé que 𝐦𝐨𝐢𝐧𝐬 𝐩𝐞𝐮𝐭 ê𝐭𝐫𝐞 𝐢𝐧𝐟𝐢𝐧𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐩𝐥𝐮𝐬. Cette histoire m’a fait réfléchir : → Et si dans nos projets, nos business, nos vies, on supprimait le gras superflu pour se concentrer sur l’essentiel ? Simple is the new Smart Si tu devais écrire ta propre “loi de la simplicité” façon WhatsApp, elle dirait quoi ?

🚀 𝗘𝘃𝗲𝗿 𝘄𝗼𝗻𝗱𝗲𝗿𝗲𝗱 𝗵𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗺𝗮𝗸𝗲 𝘆𝗼𝘂𝗿 𝗱𝗮𝘁𝗮-𝗱𝗿𝗶𝘃𝗲𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁𝘀 𝘀𝗺𝗮𝗿𝘁𝗲𝗿? 𝘚𝘢𝘺 𝘩𝘦𝘭𝘭𝘰 𝘵𝘰 𝘉𝘭𝘰𝘰𝘮 𝘍𝘪𝘭𝘵𝘦𝘳𝘴! 🧐 They might just be the unsung heroes of modern computing! 🌟 𝗪𝗵𝗮𝘁 𝗶𝘀 𝗮 𝗕𝗹𝗼𝗼𝗺 𝗙𝗶𝗹𝘁𝗲𝗿? A 𝘀𝗽𝗮𝗰𝗲-𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁, 𝘱𝘳𝘰𝘣𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤 data structure that can help answer: ➡️ "𝗜𝘀 𝘁𝗵𝗶𝘀 𝗶𝘁𝗲𝗺 𝗶𝗻 𝗺𝘆 𝗱𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁 ?" ➡️ "𝘚𝘩𝘰𝘶𝘭𝘥 𝘐 𝘦𝘷𝘦𝘯 𝘣𝘰𝘵𝘩𝘦𝘳 𝘤𝘩𝘦𝘤𝘬𝘪𝘯𝘨 𝘧𝘶𝘳𝘵𝘩𝘦𝘳?" 𝗛𝗲𝗿𝗲'𝘀 𝗵𝗼𝘄 𝗶𝘁 𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀: 1️⃣ It uses multiple 𝗵𝗮𝘀𝗵 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 to map data into a 𝗯𝗶𝘁 𝗮𝗿𝗿𝗮𝘆. 2️⃣ If any bit is 𝗻𝗼𝘁 𝘀𝗲𝘁, the item is definitely not in the set. 3️⃣ If all bits are set, the item is 𝗽𝗼𝘀𝘀𝗶𝗯𝗹𝘆 in the set (but watch out for false positives 👀). 💡 𝗪𝗵𝘆 𝘀𝗵𝗼𝘂𝗹𝗱 𝘆𝗼𝘂 𝗰𝗮𝗿𝗲? Let’s talk caching. 🛠️ Imagine you’re managing a 𝗵𝗶𝗴𝗵-𝘁𝗿𝗮𝗳𝗳𝗶𝗰 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻. Instead of directly querying the cache (𝘢𝘯𝘥 𝘩𝘪𝘵𝘵𝘪𝘯𝘨 𝘢 𝘥𝘦𝘢𝘥 𝘦𝘯𝘥 𝘭𝘪𝘬𝘦 𝘢 𝘣𝘢𝘥 𝘚𝘵𝘢𝘤𝘬 𝘖𝘷𝘦𝘳𝘧𝘭𝘰𝘸 𝘴𝘦𝘢𝘳𝘤𝘩 🔍), a 𝗕𝗹𝗼𝗼𝗺 𝗙𝗶𝗹𝘁𝗲𝗿 steps in: "𝘞𝘢𝘪𝘵! 𝘓𝘦𝘵 𝘮𝘦 𝘤𝘩𝘦𝘤𝘬 𝘧𝘪𝘳𝘴𝘵 𝘪𝘧 𝘵𝘩𝘪𝘴 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘮𝘪𝘨𝘩𝘵 𝘦𝘹𝘪𝘴𝘵." 💥 Boom! No useless cache queries, no wasted milliseconds. It’s like your cache gets its own little 𝗽𝗿𝗲-𝗰𝗼𝗺𝗺𝗶𝘁 𝗵𝗼𝗼𝗸 to avoid bad merges. 🥛 𝗦𝘁𝗶𝗹𝗹 𝗻𝗼𝘁 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗶𝗻𝗰𝗲𝗱? Here’s a 𝘧𝘳𝘪𝘥𝘨𝘦 𝘢𝘯𝘢𝘭𝘰𝘨𝘺 (because, why not?): It’s like asking your fridge if there’s milk without opening the door. 🥛 --> If the fridge says "𝗻𝗼", you skip the trip. --> If it says "𝗺𝗮𝘆𝗯𝗲", you check and confirm. (𝘉𝘶𝘵 𝘪𝘧 𝘺𝘰𝘶𝘳 𝘧𝘳𝘪𝘥𝘨𝘦 𝘪𝘴 𝘭𝘺𝘪𝘯𝘨, 𝘵𝘩𝘢𝘵’𝘴 𝘰𝘯 𝘺𝘰𝘶 𝘧𝘰𝘳 𝘯𝘰𝘵 𝘥𝘦𝘣𝘶𝘨𝘨𝘪𝘯𝘨 𝘺𝘰𝘶𝘳 𝘧𝘰𝘰𝘥 𝘴𝘵𝘰𝘳𝘢𝘨𝘦 𝘴𝘺𝘴𝘵𝘦𝘮. 👀) 🔥 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗶𝗻𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝘆: No more pointless queries that return nothing! Instead, 𝗕𝗹𝗼𝗼𝗺 𝗙𝗶𝗹𝘁𝗲𝗿𝘀 act as your 𝘧𝘪𝘳𝘴𝘵 𝘭𝘪𝘯𝘦 𝘰𝘧 𝘥𝘦𝘧𝘦𝘯𝘴𝘦, optimizing performance and making your systems smarter. 🤔 𝗡𝗼𝘄, 𝘆𝗼𝘂𝗿 𝘁𝘂𝗿𝗻! Have you ever tried Bloom Filters ? 𝘖𝘳 𝘮𝘢𝘺𝘣𝘦 𝘺𝘰𝘶 𝘩𝘢𝘷𝘦 𝘢 𝘉𝘭𝘰𝘰𝘮-𝘪𝘯𝘨 𝘣𝘳𝘪𝘭𝘭𝘪𝘢𝘯𝘵 𝘪𝘥𝘦𝘢 𝘧𝘰𝘳 𝘵𝘩𝘦𝘮? 🌱 👉 Don’t leave me hanging like a false positive—𝘥𝘳𝘰𝘱 𝘺𝘰𝘶𝘳 𝘵𝘩𝘰𝘶𝘨𝘩𝘵𝘴 𝘣𝘦𝘭𝘰𝘸! 😄

L’algèbre cachée derrière SQL ... C’est LE détail invisible qui sépare une requête qui fonctionne de celle qui perform. On l’oublie trop souvent : SQL n’est pas un langage impératif et n’exécute pas les lignes dans l’ordre où on les écrit. Il suit un ordre d'exécution logique précis. Et comprendre son ordre d’exécution est le premier super-pouvoir d’un dev data. Voici le flux logique que tout dev devrait connaître par cœur : 1. FROM / JOIN  2. WHERE  3. GROUP BY  4. HAVING  5. SELECT  6. DISTINCT  7. ORDER BY  8. LIMIT / OFFSET J’ai résumé le flux complet d’exécution et les règles d’or d’optimisation dans le carrousel ci-dessous. 👉 un like = un dev junior qui évite un SELECT * Et sérieusement… tu les connaissais déjà, ces 8 étapes ? 👀

𝑺𝒉𝒐𝒕 𝒅𝒆 𝑫𝒆𝒗 #01 – 𝑪𝒍𝒂𝒓𝒕𝒆́ + 𝑭𝒐𝒄𝒖𝒔 > 𝑪𝒐𝒎𝒑𝒍𝒆𝒙𝒊𝒕𝒆́ Le job de dev repose surtout sur ces 2 lois universelles ... Deux lois à graver sur ton écran : → 𝐋𝐨𝐢 𝐝𝐞 𝐊𝐢𝐝𝐥𝐢𝐧 : un problème bien formulé est déjà à moitié réglé → 𝐋𝐨𝐢 𝐝𝐞 𝐏𝐚𝐫𝐞𝐭𝐨 : 80 % de valeur / résultats sort de 20 % du code, des features ou des correctifs Les projets qui cartonnent font deux choses simples : ✅ Ils 𝐩𝐨𝐬𝐞𝐧𝐭 𝐥𝐞 𝐩𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞̀𝐦𝐞 𝐞𝐧 𝐥𝐚𝐧𝐠𝐚𝐠𝐞 𝐜𝐥𝐚𝐢𝐫. Tout le monde le comprend : devs, PO, ops, métier ✅ Ils 𝐦𝐢𝐬𝐞𝐧𝐭 𝐭𝐨𝐮𝐭 𝐬𝐮𝐫 𝐥𝐞 𝐛𝐨𝐧 𝟐𝟎 %. La vraie feature business, le bug racine, le goulot de perf Tout le reste ? C’est du bruit. Des optimisations prématurées, des features “fun” qui ne déplacent pas le curseur, des heures cramées pour un effet quasi nul. Courir plus vite ne sert à rien si tu fonces dans la mauvaise rue. Si ton équipe rame sur la vélocité, demande-toi plutôt : 👉 Le problème est-il vraiment compris / posé noir sur blanc ? 👉 Est-ce qu’on ne court pas après le mauvais 20 % ? Et n’oublie pas : 𝐥𝐞 𝐝𝐞𝐫𝐧𝐢𝐞𝐫 𝟐𝟎 % 𝐜𝐨𝐮̂𝐭𝐞 𝐬𝐨𝐮𝐯𝐞𝐧𝐭 𝟏𝟎× 𝐩𝐥𝐮𝐬 𝐜𝐡𝐞𝐫. Livrer le bon 80 % tout de suite vaut mieux que polir des détails invisibles. Être dev, ce n’est pas seulement écrire du code. C’est résoudre les bons problèmes, le plus simplement possible !