Introduction

Le paysage des solutions digitales B2B est en constante évolution, et les microservices sont devenus le pilier de nombreuses architectures logicielles modernes. Cette approche architecturale, caractérisée par la décomposition d’une application en petits services autonomes et faiblement couplés, promet agilité, scalabilité et résilience. Cependant, leur adoption n’est pas sans embûches. Pour les sociétés de services B2B, une architecture microservices mal conçue peut transformer un avantage concurrentiel en un gouffre de coûts, de complexité et de frustration, sapant les efforts de développement et d’innovation, notamment en matière de erreurs microservices.

L’année 2026 approche à grands pas, et avec elle, de nouvelles exigences en matière de performance, de scalabilité, de sécurité et d’expérience utilisateur. Les entreprises qui opèrent dans le secteur B2B sont particulièrement exposées, car leurs plateformes doivent gérer des volumes de données croissants, des intégrations complexes et des attentes clients toujours plus élevées. Dans ce contexte dynamique, maîtriser les subtilités des microservices est plus qu’un avantage : c’est une nécessité stratégique pour assurer la pérennité et la compétitivité. Quels sont les pièges les plus insidieux que les développeurs et architectes doivent absolument éviter pour garantir le succès de leurs plateformes SaaS et l’optimisation des solutions digitales ? Pour approfondir ce sujet, consultez améliorer erreurs microservices : stratégies efficaces.

Cet article décortique 5 erreurs critiques en matière d’erreurs microservices qui peuvent sérieusement compromettre votre architecture logicielle B2B et freiner votre développement SaaS. Nous explorerons comment ces pièges se manifestent, leurs impacts dévastateurs et, surtout, les solutions concrètes pour les contourner. Préparez-vous à une optimisation solutions digitales proactive, en armant vos équipes des connaissances nécessaires pour construire des systèmes robustes, performants et sécurisés, prêts à relever les défis de demain. Pour approfondir ce sujet, consultez 5 erreurs cruciales en architecture m….

Erreur #1 : Le Couplage Fort Inattendu – Le Monolithe Déguisé

Il est tentant de découper un monolithe en microservices, mais sans une conception rigoureuse et une discipline architecturale, on se retrouve souvent avec un « monolithe distribué ». Cette situation, où les services sont techniquement séparés mais fortement interdépendants, annule tous les avantages des microservices et introduit une complexité supplémentaire. C’est l’une des erreurs microservices les plus insidieuses, car elle masque la véritable nature de l’architecture sous une façade de modernité. Pour approfondir ce sujet, consultez erreurs microservices et architecture logicielle b2b : guide complet.

Absence de frontières claires et de contrats d’API stricts

Explication : Cette erreur survient lorsque les limites des services ne sont pas clairement définies ou que leurs interfaces de communication (APIs) manquent de spécifications rigoureuses. Les développeurs peuvent alors introduire des dépendances implicites entre les services, soit par une connaissance trop approfondie des implémentations internes d’autres services, soit par l’utilisation de modèles de données partagés sans contrôle de version strict. Par exemple, un service de gestion des commandes qui accède directement à la structure interne du service de gestion des stocks, ou qui utilise des champs non documentés dans une réponse API.

Impact :

• Difficulté à déployer indépendamment : La modification d’un service peut nécessiter des modifications coordonnées et des déploiements simultanés d’autres services, annulant l’un des principaux avantages des microservices.
• Propagation des bugs : Une erreur dans un service peut se propager facilement à d’autres services qui dépendent de son comportement implicite ou de sa structure de données interne.
• Maintenance complexe : Comprendre les interactions entre les services devient un casse-tête, rendant la maintenance, le débogage et l’évolution du système coûteux et chronophages.
• Frein à l’innovation : La peur de casser d’autres services ralentit le développement de nouvelles fonctionnalités.

Solution :

• Domain-Driven Design (DDD) : Utiliser le DDD pour identifier les « Bounded Contexts » qui définissent les frontières claires de chaque microservice et leur domaine de responsabilité.
• Contrats d’API stricts et versionnés : Définir des contrats d’API explicites (ex: OpenAPI/Swagger) et les versionner. Chaque service ne doit dépendre que du contrat public des autres services, et non de leur implémentation interne.
• API Gateway : Utiliser une API Gateway pour centraliser la gestion des APIs, l’authentification et l’acheminement des requêtes, renforçant ainsi la séparation des préoccupations.
• Tests contractuels : Mettre en place des tests contractuels (consumer-driven contracts) pour s’assurer que les services respectent les contrats définis par leurs consommateurs.

Partage de bases de données entre microservices

Explication : C’est une tentation courante lors de la transition d’un monolithe : conserver une base de données unique partagée par plusieurs microservices. L’argument est souvent la « simplification » de la gestion des données ou la « continuité » avec l’architecture précédente. Cependant, cela viole le principe fondamental d’autonomie des microservices.

Impact :

• Violation de l’autonomie du service : Chaque service ne possède plus ses données, ce qui empêche les équipes de choisir la technologie de base de données la plus adaptée à leurs besoins spécifiques.
• Goulot d’étranglement : La base de données partagée devient un point de défaillance unique et un goulot d’étranglement potentiel en termes de performance et de scalabilité.
• Migrations complexes : Les modifications de schéma de la base de données affectent potentiellement tous les services, rendant les migrations complexes et risquées, et nécessitant des déploiements coordonnés.
• Difficulté à scaler indépendamment : Un service A qui est très sollicité peut impacter les performances du service B s’ils partagent la même base de données.

Solution :

• Base de données par service : Chaque microservice doit posséder sa propre base de données, gérée de manière autonome. Cela permet de choisir la technologie de persistance la plus appropriée (relationnelle, NoSQL, graphe, etc.) pour chaque service.
• Patterns de synchronisation de données : Pour les cas où des données sont nécessaires à plusieurs services, utiliser des patterns asynchrones pour la synchronisation, tels que :
  • Event Sourcing : Stocker les changements d’état sous forme d’événements immuables.
  • CQRS (Command Query Responsibility Segregation) : Séparer les modèles de lecture et d’écriture pour optimiser les performances et la cohérence.
  • Messagerie asynchrone : Utiliser des brokers de messages (Kafka, RabbitMQ) pour publier les événements de changement de données, permettant aux services intéressés de s’y abonner.

Erreur #2 : Ignorer la Complexité Opérationnelle – Le Cauchemar du Déploiement

Les microservices promettent la scalabilité, l’agilité et la résilience, mais sans les bons outils, les processus et une culture DevOps robuste, ils deviennent un fardeau opérationnel majeur. La gestion d’une multitude de services, chacun potentiellement avec son propre cycle de vie, ses dépendances et ses exigences de scalabilité, peut rapidement transformer l’optimisation des solutions digitales en un cauchemar de déploiement et de maintenance. Cette erreur microservices est particulièrement coûteuse en temps et en ressources.

Manque d’automatisation CI/CD et de déploiement conteneurisé

Explication : Déployer manuellement des dizaines, voire des centaines de microservices est une recette pour la catastrophe. Chaque déploiement manuel est sujet aux erreurs humaines, prend du temps et est difficile à reproduire. Sans des pipelines CI/CD (Intégration Continue/Déploiement Continu) automatisés et une stratégie de conteneurisation, le processus de livraison de nouvelles fonctionnalités ou de correctifs devient un goulot d’étranglement majeur pour le développement SaaS.

Impact :

• Déploiements lents et peu fréquents : La complexité du processus ralentit la mise sur le marché des innovations et des correctifs.
• Erreurs humaines : Les opérations manuelles introduisent inévitablement des erreurs de configuration, de dépendance ou de version.
• Rollback complexes : En cas de problème, revenir à une version stable devient une opération délicate et risquée.
• Frein à l’innovation : La peur du déploiement ralentit le rythme de développement et la capacité à expérimenter.
• Coûts opérationnels élevés : Nécessite une équipe importante pour gérer des tâches répétitives et manuelles.

Solution :

• Pipelines CI/CD robustes : Mettre en place des pipelines entièrement automatisés pour la construction, les tests, le déploiement et la validation de chaque microservice. Des outils comme Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions ou CircleCI sont essentiels.
• Conteneurisation (Docker) : Empaqueter chaque microservice dans un conteneur Docker. Cela garantit un environnement d’exécution cohérent de la phase de développement à la production.
• Orchestration de conteneurs (Kubernetes) : Utiliser Kubernetes pour automatiser le déploiement, la scalabilité, la gestion et la mise à jour des applications conteneurisées. Kubernetes simplifie grandement la gestion de la complexité des microservices.
• GitOps : Adopter les principes GitOps pour la gestion de l’infrastructure et des configurations. Le code est la seule source de vérité, et toutes les modifications sont versionnées et auditables.
• Déploiements Canary et Blue/Green : Implémenter des stratégies de déploiement avancées pour minimiser les risques et les temps d’arrêt, permettant des retours en arrière rapides si nécessaire.

Observabilité insuffisante (logging, monitoring, tracing)

Explication : Dans une architecture microservices, un système distribué est par nature complexe. Identifier la cause racine d’un problème devient un défi majeur face à des dizaines ou des centaines de services interconnectés. Sans une observabilité adéquate (logging, monitoring, tracing), les équipes opèrent à l’aveugle, incapables de comprendre le comportement global du système ou de diagnostiquer rapidement les pannes. C’est un piège courant dans l’architecture logicielle B2B.

Impact :

• Temps de résolution des incidents (MTTR) longs : Les équipes passent un temps considérable à isoler les problèmes, augmentant les temps d’indisponibilité.
• Impact sur l’expérience utilisateur B2B : Les clients sont confrontés à des latences, des erreurs ou des indisponibilités, ce qui dégrade leur confiance et leur satisfaction.
• Manque de visibilité sur la performance : Impossible d’identifier les goulots d’étranglement, d’optimiser les ressources ou de planifier la capacité.
• Difficulté à anticiper les problèmes : Sans alertes proactives basées sur des métriques pertinentes, les problèmes sont souvent découverts par les utilisateurs.

Solution :

• Centralisation des logs : Mettre en place un système de centralisation des logs (ex: ELK Stack – Elasticsearch, Logstash, Kibana; Grafana Loki; Splunk). Tous les services doivent logguer de manière structurée et corrélée (avec des IDs de transaction/requête).
• Monitoring robuste : Utiliser des outils de monitoring pour collecter des métriques sur la performance de chaque service (CPU, mémoire, latence, taux d’erreurs, etc.). Des solutions comme Prometheus avec Grafana, Datadog ou New Relic sont très efficaces. Définir des alertes pertinentes.
• Distributed Tracing : Implémenter le tracing distribué pour suivre le chemin d’une requête à travers tous les microservices qu’elle traverse. Des outils comme Jaeger ou OpenTelemetry permettent de visualiser ces flux et d’identifier les points de latence ou d’échec.
• Dashboards et alertes personnalisés : Créer des tableaux de bord pertinents pour chaque équipe et configurer des alertes proactives pour être informé des anomalies avant qu’elles n’impactent les utilisateurs.

Erreur #3 : Négliger la Gestion des Données Distribuées – La Cohérence Introuvable

La gestion des données dans un environnement distribué est l’un des défis les plus ardus de l’architecture logicielle B2B. Contrairement aux monolithes où les transactions ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) sont gérées par une base de données unique, les microservices nécessitent une approche différente pour maintenir la cohérence et l’intégrité des données à travers des systèmes hétérogènes. Ignorer cette complexité est une erreur microservices qui peut avoir des conséquences désastreuses sur la fiabilité et la confiance en votre plateforme.

Transactions distribuées et leur complexité

Explication : Tenter de reproduire le comportement des transactions ACID d’un monolithe (où une seule transaction englobe plusieurs opérations sur une base de données unique) dans un environnement distribué est une erreur fondamentale. Les transactions distribuées (comme le protocole XA) sont notoirement complexes, lentes et peu fiables dans un contexte de microservices, car elles impliquent des coordinations réseau entre plusieurs bases de données ou services.

Impact :

• Latence élevée : Les transactions distribuées introduisent des délais significatifs en raison des communications réseau et des phases de validation/rollback entre les participants.
• Complexité de mise en œuvre : Leur implémentation est difficile, sujette aux erreurs et nécessite une gestion complexe des états intermédiaires.
• Risque d’incohérence : En cas de panne d’un participant ou du coordinateur, la transaction peut rester bloquée dans un état incertain, menant à des incohérences de données.
• Scalabilité limitée : Le verrouillage des ressources à travers plusieurs services et bases de données freine la scalabilité horizontale.

Solution :

• Sagas : Adopter le pattern Saga pour gérer la cohérence transactionnelle à travers plusieurs services. Une saga est une séquence de transactions locales, où chaque transaction locale met à jour les données dans un service et publie un événement qui déclenche la prochaine étape de la saga. En cas d’échec, des transactions de compensation sont exécutées pour annuler les modifications précédentes.
  • Saga chorégraphique : Les services communiquent directement par événements.
  • Saga orchestrée : Un orchestrateur central gère le flux de la saga.
• Cohérence éventuelle : Accepter que la cohérence des données ne soit pas immédiate mais qu’elle finisse par être atteinte. C’est un compromis essentiel dans les systèmes distribués. Les utilisateurs doivent être informés de cette latence potentielle.
• Utilisation de la compensation : Prévoir des mécanismes pour annuler ou corriger les opérations qui ont déjà été effectuées, en cas d’échec d’une étape ultérieure d’un processus métier.

Problèmes de cohérence des données et de synchronisation

Explication : Lorsque chaque service possède sa propre base de données, la question se pose de savoir comment assurer que tous les services disposent des données à jour et cohérentes, surtout quand une information est requise par plusieurs d’entre eux. Si un service met à jour une donnée sans en informer les autres, des incohérences peuvent apparaître rapidement, impactant la fiabilité de votre développement SaaS. Pour approfondir, consultez documentation technique officielle.

Impact :

• Expérience utilisateur dégradée : Les utilisateurs peuvent voir des informations obsolètes ou contradictoires selon le service qu’ils interrogent.
• Données erronées : Des décisions métier basées sur des données inconsistantes peuvent entraîner des erreurs coûteuses.
• Problèmes légaux ou de conformité : Dans certains secteurs, la cohérence des données est une exigence réglementaire stricte.
• Difficulté à générer des rapports agrégés : Compiler des vues globales des données devient complexe et potentiellement inexact.

Solution :

• Architectures orientées événements (Event-Driven Architecture – EDA) : C’est la solution privilégiée. Les services publient des événements chaque fois qu’un changement d’état significatif se produit. D’autres services intéressés s’abonnent à ces événements et mettent à jour leurs propres copies de données (matérialisées views) en conséquence.
  • Messagerie asynchrone : Utiliser des brokers de messages robustes comme Apache Kafka, RabbitMQ ou Azure Service Bus pour la publication et la consommation d’événements.
  • Evénements riches et autonomes : Les événements doivent contenir toutes les informations nécessaires pour que les consommateurs puissent agir sans avoir à interroger le service émetteur.
• Vue matérialisée : Chaque service peut maintenir sa propre vue matérialisée des données dont il a besoin, agrégée à partir d’événements provenant d’autres services.
• Requêtes agrégées via API Gateway : Pour des cas de lecture spécifiques, l’API Gateway peut orchestrer des appels à plusieurs services et agréger les résultats, bien que cela puisse introduire de la latence.
• Base de données de lecture dédiée (CQRS) : Pour des besoins complexes de lecture, un service peut avoir une base de données optimisée pour la lecture, alimentée par les événements des autres services.

Erreur #4 : Sous-estimer le Coût de la Communication Inter-Services – Le Réseau est Lent

Dans une architecture microservices, la communication inter-services est omniprésente. Chaque appel réseau a un coût non négligeable en termes de latence, de bande passante et de fiabilité. Ignorer ou sous-estimer ce coût est une erreur microservices fondamentale qui peut dégrader la performance globale de votre développement SaaS, même si chaque service pris individuellement est performant. Le réseau n’est jamais parfait, et le supposer fiable et rapide est une illusion dangereuse. Pour approfondir, consultez ressources développement.

Trop de communication synchrone et appels « chatty »

Explication : Cette erreur se manifeste lorsque des services appellent d’autres services de manière excessivement synchrone et « chatty » (trop de petits appels pour obtenir une information complète). Chaque requête réseau introduit une latence, et si un service doit faire de nombreux appels séquentiels à d’autres services pour répondre à une seule requête client, la latence cumulée peut devenir inacceptable. Par exemple, un service de panier qui appelle séquentiellement un service de produit, un service de stock, un service de prix, puis un service de promotion pour afficher un article. Pour approfondir, consultez ressources développement.

Impact :

• Latence accrue : La somme des latences individuelles des appels réseau peut rendre l’application lente et peu réactive pour l’utilisateur final.
• Goulots d’étranglement : Un service très sollicité par d’autres services peut devenir un point de défaillance unique ou un goulot d’étranglement, même s’il est bien dimensionné.
• Augmentation des coûts d’infrastructure : Plus d’appels réseau signifie plus de trafic, plus de ressources CPU/mémoire pour gérer les connexions, et potentiellement des coûts d’hébergement plus élevés.
• Complexité du débogage : Suivre le flux d’une requête à travers une cascade d’appels synchrones est difficile.

Solution :

• Agrégation de données côté client (BFF – Backend For Frontend) : Créer des services d’agrégation spécifiques pour les besoins des interfaces utilisateur (web, mobile). Ces BFFs peuvent orchestrer les appels à plusieurs microservices en parallèle et agréger les données avant de les retourner au client, réduisant ainsi le nombre d’appels côté client.
• Appels asynchrones et Event-Driven : Privilégier la communication asynchrone via des événements lorsque la réponse immédiate n’est pas nécessaire. Un service peut publier un événement, et d’autres services intéressés réagissent en temps voulu, sans bloquer le service initial.
• Batching des requêtes : Si plusieurs informations sont nécessaires, regrouper les appels pour obtenir toutes les données en une seule requête plutôt que de multiples petites requêtes. Graphql est une solution intéressante pour ce type de problématique.
• Optimisation des charges utiles : Minimiser la taille des messages échangés entre services en ne transmettant que les données strictement nécessaires.
• Mise en cache : Utiliser des caches distribués (ex: Redis, Memcached) pour stocker les données fréquemment demandées et réduire la nécessité d’appels répétés à d’autres services ou bases de données.

Manque de résilience et de gestion des pannes du réseau

Explication : Le réseau est par nature imprévisible. Il peut y avoir des latences, des pertes de paquets, des serveurs indisponibles ou des défaillances partielles. Supposer que le réseau est toujours fiable et rapide est une erreur naïve qui mène à des systèmes fragiles. Une petite défaillance dans un service peut se propager en cascade à travers tout le système, provoquant une panne générale. C’est un aspect crucial pour la performance SaaS.

Impact :

• Cascades de pannes : La défaillance d’un microservice peut entraîner la défaillance d’autres services qui en dépendent, et ainsi de suite, jusqu’à rendre l’application entière indisponible.
• Indisponibilité du service : Les utilisateurs ne peuvent plus accéder à l’application ou à certaines fonctionnalités.
• Mauvaise expérience utilisateur : Les utilisateurs sont confrontés à des erreurs, des temps de chargement infinis ou des fonctionnalités cassées.
• Difficulté à isoler les problèmes : Les pannes en cascade rendent le diagnostic et la résolution des problèmes beaucoup plus complexes.

Solution :

• Circuit Breakers : Implémenter des « Circuit Breakers » (disjoncteurs) pour empêcher un service d’appeler continuellement un service défaillant. Après un certain nombre d’échecs, le disjoncteur s’ouvre, redirigeant les requêtes vers une logique de fallback ou retournant une erreur rapide, protégeant ainsi le service appelant et permettant au service défaillant de se rétablir.
• Retries (Réessais) : Mettre en place des mécanismes de réessai avec des stratégies d’exponentiel backoff pour les appels réseau qui peuvent échouer temporairement. Il est crucial d’éviter les boucles de réessais infinies qui peuvent surcharger un service défaillant.
• Timeouts (Délais d’attente) : Définir des délais d’attente stricts pour toutes les communications inter-services. Un service ne doit pas attendre indéfiniment la réponse d’un autre service, pour éviter de bloquer ses propres ressources.
• Bulkheads (Cloisons) : Isoler les ressources (pools de threads, connexions réseau) pour différents types d’appels ou de services. Si un type d’appel sature ses ressources, cela n’affectera pas les autres.
• Service Mesh (Maillage de services) : Utiliser un Service Mesh (ex: Istio, Linkerd) pour gérer la communication inter-services de manière centralisée. Un Service Mesh fournit des fonctionnalités intégrées de circuit breaking, retries, timeouts, routage de trafic, gestion des pannes et observabilité, sans que les développeurs aient à les implémenter dans chaque service.
• Dégradabilité gracieuse : Concevoir les services pour qu’ils puissent fonctionner en mode dégradé si certaines dépendances ne sont pas disponibles. Par exemple, afficher des informations en cache ou une version simplifiée de la page.

Erreur #5 : Ignorer la Sécurité Dès la Conception – La Vulnérabilité Silencieuse

La sécurité n’est pas une fonctionnalité à ajouter en fin de projet ; elle doit être intégrée dès la conception de l’architecture. Dans un environnement microservices, la surface d’attaque est considérablement élargie par rapport à un monolithe. Chaque microservice est un point d’entrée potentiel, et une négligence en matière de sécurité peut transformer votre optimisation solutions digitales en un cauchemar de vulnérabilités. C’est l’une des erreurs microservices les plus dangereuses, car ses conséquences peuvent être dévastatrices.

Gestion fragmentée de l’authentification et de l’autorisation

Explication : Sans une stratégie centralisée et cohérente, chaque microservice peut être tenté d’implémenter sa propre logique d’authentification et d’autorisation. Cela conduit à des incohérences, des failles de sécurité et une complexité de gestion accrue. Par exemple, un service peut accepter un jeton d’authentification qu’un autre service refuse, ou un service peut accorder des permissions trop larges par défaut.

Impact :

• Failles de sécurité : Des implémentations incohérentes ou incomplètes peuvent créer des brèches permettant un accès non autorisé.
• Expérience utilisateur dégradée : Les utilisateurs peuvent être obligés de s’authentifier plusieurs fois ou rencontrer des problèmes d’accès inattendus.
• Complexité de développement et de maintenance : Chaque équipe doit réimplémenter ou maintenir la logique de sécurité, ce qui est coûteux et source d’erreurs.
• Difficulté d’audit : Suivre qui a accédé à quoi et quand devient un défi majeur.

Solution :

• Authentification centralisée : Utiliser un fournisseur d’identité (IdP) centralisé (ex: OAuth 2.0, OpenID Connect avec Keycloak, Auth0, Okta) pour gérer l’authentification des utilisateurs. Les microservices reçoivent des jetons (JWT) signés et vérifiés.
• API Gateway pour la validation initiale : La validation des jetons et une première couche d’autorisation basique doivent être effectuées au niveau de l’API Gateway, déchargeant ainsi les microservices de cette tâche.
• Autorisation fine grainée par service : Chaque microservice est responsable de son propre niveau d’autorisation, vérifiant que l’utilisateur ou le service appelant a les droits nécessaires pour effectuer l’opération demandée sur ses propres ressources. Les informations de rôle/permission peuvent être incluses dans le jeton JWT.
• Service-to-Service Authentication : Mettre en place des mécanismes pour que les microservices puissent s’authentifier entre eux de manière sécurisée (ex: mTLS – mutual TLS, jetons d’accès spécifiques aux services).
• Principe du moindre privilège : Chaque service ne doit avoir que les permissions minimales nécessaires pour fonctionner.

Négligence de la protection des secrets et des données sensibles

Explication : Les microservices manipulent souvent des secrets (clés API, mots de passe de bases de données, certificats) et des données sensibles (informations personnelles, données financières). Stocker ces éléments directement dans le code, dans des fichiers de configuration non chiffrés ou dans des variables d’environnement non sécurisées est une erreur majeure qui expose l’ensemble du système à des attaques. Cette négligence est une source fréquente de vulnérabilité dans le développement SaaS.

Impact :

• Compromission des données : Accès non autorisé aux bases de données, aux systèmes tiers ou aux informations sensibles des utilisateurs.
• Vol d’identité ou fraude : Utilisation abusive des secrets pour usurper l’identité de services ou d’utilisateurs.
• Atteinte à la réputation : Perte de confiance des clients et dommages irréparables à l’image de l’entreprise.
• Amendes réglementaires : Non-conformité aux réglementations sur la protection des données (GDPR, HIPAA, etc.).

Solution :

• Gestion centralisée des secrets : Utiliser des gestionnaires de secrets dédiés (ex: HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, Kubernetes Secrets avec chiffrement) pour stocker et distribuer les secrets de manière sécurisée. Les services accèdent aux secrets via une API sécurisée, sans les stocker localement.
• Chiffrement des données au repos et en transit : Toutes les données sensibles doivent être chiffrées lorsqu’elles sont stockées (au repos) et lorsqu’elles sont échangées entre services ou avec des clients (en transit via TLS/SSL).
• Rotation régulière des secrets : Mettre en place des processus automatisés pour la rotation régulière des clés API, des mots de passe et des certificats.
• Scan de vulnérabilités et tests d’intrusion : Effectuer régulièrement des scans de sécurité sur le code et l’infrastructure, ainsi que des tests d’intrusion par des experts externes pour identifier et corriger les vulnérabilités.
• Politiques de sécurité strictes : Définir et appliquer des politiques de sécurité strictes pour le développement, le déploiement et l’exploitation des microservices.
• Journalisation des accès : Enregistrer tous les accès aux données sensibles et aux secrets pour des raisons d’audit et de détection des anomalies.