02.1
Dashboard-as-Code
Intact·DataLab·2026·Mise en production
Remplacer la création manuelle des tableaux de bord et des alertes de surveillance par un déploiement déclaratif, versionné et identique sur les trois environnements.
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- Contexte
- Le DataLab supervise des pipelines critiques sur Databricks. Tableaux de bord Lakeview et SQL Alerts étaient créés à la main, environnement par environnement, par les ingénieurs eux-mêmes.
- Problème
- La traçabilité existait, mais elle n’était ni normalisée ni facile à exploiter : analyser un changement demandait de reconstituer l’historique à la main. S’y ajoutaient une dérive progressive entre développement, test et production, et plusieurs jours d’ingénieur pour chaque nouvelle surveillance. Les sources d’audit, hétérogènes, ne partageaient aucun schéma commun.
- Approche
- Un moteur Python lit une configuration déclarative en YAML et génère les tableaux de bord et les alertes correspondants. Terraform Cloud et les Databricks Asset Bundles provisionnent la cible ; GitHub Actions déploie sur les trois environnements depuis une source de vérité unique. Un module d’alertes autonome applique des règles d’affaires et des seuils de sévérité configurables par les utilisateurs métier. Les sources d’audit sont normalisées par un contrat de données matérialisé en vues SQL.
- Résultat
- Framework livré en production. Un autre ingénieur a intégré un nouveau pipeline en autonomie à partir de la seule documentation. Bascule réalisée sans interruption de service ni duplication de données.
- Stack
- Python · YAML · Terraform Cloud · Databricks (Lakeview, SQL Alerts, Unity Catalog, Asset Bundles) · GitHub Actions · SQL