Backend, API et bases de données
Des API évolutives, des microservices pilotés par événements et les bases de données qui les soutiennent — la salle des machines derrière tout ce que nous construisons.
Le travail backend, c'est la partie du produit que personne ne remarque jusqu'à ce qu'elle tombe en panne : un schéma qui commence à saturer sous une charge réelle, une API sans stratégie de versionnage, un monolithe incapable de monter en charge au-delà d'une seule instance Postgres. Nous construisons et reconstruisons cette couche — des API REST, GraphQL et gRPC avec une authentification et une limitation de débit correctement mises en place, des schémas indexés et partitionnés selon les schémas de requêtes que vous exécutez réellement, et des services pilotés par événements sur Kafka ou RabbitMQ capables de monter en charge horizontalement plutôt que de s'effondrer sous la pression. Le langage et la base de données s'adaptent à la charge de travail, pas l'inverse : Node.js et Go pour les services à haut débit, Python et Java là où votre équipe ou votre écosystème est déjà installé, PostgreSQL et MySQL comme choix relationnels par défaut, et MongoDB, DynamoDB ou Cassandra lorsque les données ne se prêtent réellement pas à une table.
Ce service s'adresse aux équipes qui ont dépassé le stade du MVP : une startup dont le backend Node.js plie sous un trafic réel, une équipe produit qui a hérité d'une base MySQL que personne ne veut toucher, ou un responsable technique qui a besoin d'ajouter des notifications en temps réel ou des données en direct — WebSockets, fonctions edge — sans réécrire toute la stack. C'est aussi pour les consolidations et migrations, où le coût d'une erreur se mesure en temps d'arrêt ou en données perdues, pas seulement en délai manqué. Lorsque le goulot d'étranglement ne se trouve pas dans la base de données principale elle-même, nous ajoutons Elasticsearch ou ClickHouse à ses côtés pour la recherche et l'analytique, ou une couche de cache Redis devant elle, plutôt que de forcer chaque problème dans le même moule relationnel.
Notre approche est rigoureuse parce que les enjeux le sont : nous concevons les schémas et les contrats d'API avant d'écrire la moindre ligne de code de service, nous exécutons les migrations avec des étapes de vérification et un plan de retour en arrière propre pour qu'elles se déroulent sans perte de données, et nous construisons sur une stack — Node.js, Go, Python, Java, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Kafka, gRPC, Elasticsearch, ClickHouse — choisie pour ce qui tient réellement la route en production, pas pour ce qui est à la mode. Les missions ciblées, comme la construction d'une API ou une passe d'optimisation de requêtes, démarrent à 8 000 $ ; les plateformes backend complètes et les migrations démarrent à 25 000 $+, cadrées selon votre système réel plutôt que sur une estimation générique.
Notre processus
Audit et état des lieux
Nous analysons votre schéma existant, vos index et votre surface d'API sur Postgres, MySQL ou votre base NoSQL, afin d'identifier les véritables goulots d'étranglement et risques de perte de données avant de proposer la moindre modification.
Conception des API et des événements
Nous spécifions les contrats REST, GraphQL ou gRPC avec authentification et limitation de débit, et cartographions les flux d'événements et les topics pour Kafka ou RabbitMQ avant le début de l'implémentation.
Développement et intégration
Nos ingénieurs développent les services en Node.js, Go, Python ou Java, ajoutent la mise en cache Redis, Elasticsearch/ClickHouse ou des stratégies de répliques en lecture, et mettent en place les canaux WebSocket ou fonctions edge pour les fonctionnalités temps réel.
Migration et consolidation
Nous exécutons des bascules sans interruption de service avec des plans de retour en arrière, appliquons le sharding là où c'est nécessaire, et effectuons des tests de charge avant de livrer des points de terminaison documentés et versionnés.
Ce que nous proposons
Développement d'API
Des API REST, GraphQL et gRPC documentées, avec authentification, limitation de débit et gestion des versions
Architecture de bases de données
Conception de schémas, indexation, optimisation des requêtes, sharding et stratégies de répliques en lecture
Bases NoSQL et orientées documents
Modélisation de données MongoDB, DynamoDB et Cassandra pour des schémas flexibles et des charges à forte écriture qui ne se prêtent pas à une table relationnelle
Moteurs de recherche et d'analytique
Elasticsearch et ClickHouse pour la recherche plein texte, l'analyse de logs et des requêtes agrégées à grande échelle en moins d'une seconde
Mise en cache et couches de performance
Stratégies de mise en cache Redis et Memcached, pooling de connexions et optimisation des requêtes pour réduire les temps de réponse sans matériel supplémentaire
Migrations sans interruption de service
Migrations et consolidations sécurisées (par exemple de MySQL vers PostgreSQL, ou du relationnel vers le NoSQL) sans aucune perte de données
Microservices et événements
Systèmes pilotés par événements et files de messages avec Kafka ou RabbitMQ, capables de monter en charge horizontalement
Services temps réel
Messagerie, notifications et données en direct via WebSockets et fonctions edge
Technologies que nous utilisons
Questions fréquentes
Dites-nous ce que
vous voulez construire.
Apportez-nous ce que tout le monde a jugé trop compliqué. Réponse gratuite et sans engagement sous un jour ouvré — accord de confidentialité (NDA) sur demande.
Backend, API et bases de données
Le développement backend désigne l'ingénierie de la couche serveur d'un produit : les API, les services et les bases de données qui stockent les données, appliquent les règles métier et répondent à chaque requête d'un site web ou d'une application. Prixelo conçoit et refond cette couche pour des équipes qui ont dépassé le stade du MVP : une startup dont le backend peine sous un trafic réel, une équipe produit qui a hérité d'une base de données que personne ne veut toucher, ou un responsable technique qui a besoin de fonctionnalités temps réel sans tout réécrire. Les livrables comprennent des API REST, GraphQL ou gRPC documentées, avec authentification, limitation de débit et versionnage ; des schémas indexés pour les requêtes réellement exécutées ; des services événementiels sur Kafka ou RabbitMQ ; des couches de cache, de recherche et d'analytique ; et des migrations sans interruption de service avec un plan de retour arrière. Le travail se déroule en quatre étapes : audit, conception des API et des événements, développement, puis migration et consolidation. Les missions ciblées, comme la création d'une API ou une passe d'optimisation des requêtes, démarrent à 8 000 $ ; les plateformes backend complètes et les migrations démarrent à 25 000 $.
Questions fréquentes
Que comprend le développement backend ?
Le développement backend couvre tout ce qui se trouve derrière l'interface : conception et réalisation d'API, schéma et indexation de la base de données, logique métier, tâches en arrière-plan, cache et intégrations avec d'autres systèmes. Chez Prixelo, cela signifie des API REST, GraphQL ou gRPC avec authentification et limitation de débit, des modèles de données relationnels ou NoSQL, du cache Redis, des flux d'événements Kafka ou RabbitMQ, Elasticsearch ou ClickHouse pour la recherche et l'analytique, et des canaux WebSocket pour le temps réel.
Faut-il choisir REST, GraphQL ou gRPC pour mon API ?
Tout dépend de qui appelle l'API. REST est le choix le plus simple pour les API publiques ou partenaires et s'accorde bien avec le cache HTTP. GraphQL convient aux frontends qui ont besoin de requêtes flexibles sur de nombreuses ressources liées sans multiplier les allers-retours. gRPC est adapté au trafic interne entre services, lorsque la faible latence et des contrats stricts comptent. Beaucoup de systèmes en combinent plusieurs, par exemple gRPC en interne et REST ou GraphQL en périphérie.
Quand est-il pertinent de passer d'un monolithe à des microservices ?
En général, uniquement lorsque la base de code unique est le véritable goulot d'étranglement : les équipes se bloquent mutuellement lors des déploiements, une partie du système doit évoluer à une échelle très différente du reste, ou une panne dans une zone fait tomber l'ensemble. Les microservices ajoutent des appels réseau, des données distribuées et une charge d'exploitation ; un monolithe bien structuré est donc souvent le meilleur choix pour les petites équipes. Nous découpons les services lorsque les faits le justifient, pas par défaut.
Comment identifiez-vous la cause de la lenteur d'un backend ou d'une base de données ?
Nous commençons par mesurer plutôt que deviner : profilage des endpoints les plus lents, lecture des plans d'exécution, vérification des index manquants ou inutilisés, examen du pool de connexions et de la contention des verrous, et revue de la mise en cache des données. Le résultat est une courte liste de goulots d'étranglement classés par impact, afin que chaque correctif, qu'il s'agisse d'un index, d'une couche de cache ou d'un réplica en lecture, soit appliqué là où il améliore réellement les temps de réponse.
Que recevons-nous à la fin d'un projet backend ?
Vous recevez des services opérationnels ainsi que tout ce dont votre équipe a besoin pour les exploiter : des endpoints d'API documentés et versionnés, les scripts de schéma et de migration, des cartes des événements et des topics pour les files de messages, et les résultats des tests de charge réalisés avant la livraison. Les migrations sont accompagnées des étapes de vérification et du plan de retour arrière utilisés lors de la bascule, pour que vos ingénieurs puissent comprendre, exploiter et faire évoluer le système sans dépendre de nous.