Backend, API et bases de données

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.