Aller au contenu principal

Production Readiness - Stack Python

Date : 2026-01-24
Statut : ⚠️ Nécessite des améliorations avant la production

🔴 Problèmes Critiques​

1. Service OCR Python - Singleton Global​

Problème :

# Singleton global - problème de concurrence
_ocr_service_instance: Optional[OcrService] = None

Impact :

  • ❌ Pas thread-safe
  • ❌ Partage d'état entre requêtes
  • ❌ Problèmes de concurrence dans FastAPI (async)

Solution :

# Utiliser un pool ou créer une instance par requête
# Ou utiliser un lock pour l'initialisation

2. Pas de Limite de Taille d'Image​

Problème :

  • Aucune validation de la taille des images
  • Images très grandes peuvent causer OOM (Out of Memory)
  • Base64 encoding dans le payload peut être énorme

Impact :

  • ❌ Crash du service Python
  • ❌ Consommation mémoire excessive
  • ❌ Timeouts sur les grandes images

Solution :

  • Limiter la taille max (ex: 10MB)
  • Valider avant traitement
  • Redimensionner les images trop grandes

3. OCR Blocking (Non-Async)​

Problème :

# EasyOCR.readtext() est blocking, pas async
results = self.reader.readtext(image, detail=detail)

Impact :

  • ❌ Bloque le thread FastAPI
  • ❌ Performance dégradée sous charge
  • ❌ Pas de vrai async

Solution :

# Utiliser run_in_executor pour exécuter dans un thread pool
import asyncio
results = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
    None, self.reader.readtext, image, detail
)

4. Timeout Polling Fixe​

Problème :

const maxWait = 60000; // 60 seconds - fixe

Impact :

  • ❌ Trop long pour petites images
  • ❌ Trop court pour grandes images complexes
  • ❌ Pas de retry logic

Solution :

  • Timeout adaptatif basé sur la taille de l'image
  • Retry avec backoff exponentiel
  • Circuit breaker

5. Image Base64 dans Payload​

Problème :

imageData: imageBuffer.toString("base64") // Peut être très gros

Impact :

  • ❌ Payload BullMQ très volumineux
  • ❌ Consommation mémoire Redis excessive
  • ❌ Latence réseau élevée

Solution :

  • Stocker l'image dans R2/S3 temporairement
  • Passer seulement l'URL dans le payload
  • Ou utiliser un système de streaming

6. Dockerfile Non-Optimisé​

Problème :

FROM python:3.11-slim
# Pas de multi-stage build
# Image finale très grosse (EasyOCR + PaddleOCR)

Impact :

  • ❌ Image Docker très lourde (>2GB)
  • ❌ Déploiement lent
  • ❌ Consommation disque excessive

Solution :

  • Multi-stage build
  • Séparer les dépendances par moteur OCR
  • Utiliser des images de base plus légères

7. Pas de Gestion d'Erreurs Granulaire​

Problème :

  • Erreurs génériques
  • Pas de distinction entre erreurs récupérables/non récupérables
  • Pas de retry automatique

Impact :

  • ❌ Difficulté à diagnostiquer
  • ❌ Retry sur erreurs non récupérables
  • ❌ Pas de monitoring efficace

Solution :

  • Erreurs typées
  • Classification des erreurs
  • Retry seulement sur erreurs récupérables

8. Pas de Rate Limiting​

Problème :

  • Aucune limite de requêtes par utilisateur/organisation
  • Pas de throttling

Impact :

  • ❌ Abus possible
  • ❌ Surcharge du service
  • ❌ Coûts élevés

Solution :

  • Rate limiting par orgId
  • Queue avec priorité
  • Throttling automatique

9. Pas de Monitoring/Métriques​

Problème :

  • Pas de métriques de performance
  • Pas de tracking des erreurs
  • Pas d'alertes

Impact :

  • ❌ Pas de visibilité sur les problèmes
  • ❌ Détection tardive des incidents
  • ❌ Pas de données pour optimiser

Solution :

  • Métriques Prometheus
  • Logging structuré
  • Alertes sur erreurs/timeouts

10. Configuration Non-Validée​

Problème :

  • Variables d'environnement non validées
  • Pas de valeurs par défaut sécurisées
  • Pas de validation au démarrage

Impact :

  • ❌ Erreurs à l'exécution
  • ❌ Configuration incorrecte silencieuse
  • ❌ Comportement imprévisible

Solution :

  • Validation avec Pydantic Settings
  • Valeurs par défaut sécurisées
  • Erreur au démarrage si config invalide

🟡 Améliorations Recommandées​

1. Health Checks Avancés​

Actuel : Health check basique
Recommandé :

  • Vérifier que les modèles OCR sont chargés
  • Vérifier la mémoire disponible
  • Vérifier la connectivité Qdrant

2. Cache des Résultats OCR​

Bénéfice :

  • Éviter de re-traiter les mêmes images
  • Réduction des coûts
  • Amélioration de la performance

Implémentation :

  • Cache Redis avec hash de l'image
  • TTL configurable
  • Invalidation intelligente

3. Circuit Breaker​

Bénéfice :

  • Éviter de surcharger le service Python
  • Fallback automatique vers Tesseract.js
  • Récupération automatique

Implémentation :

  • Circuit breaker pattern
  • Seuil d'erreurs configurable
  • Timeout de récupération

4. Pool de Workers OCR​

Bénéfice :

  • Meilleure utilisation des ressources
  • Parallélisation
  • Isolation des erreurs

Implémentation :

  • Pool de processus Python
  • Queue de jobs
  • Load balancing

5. Compression des Images​

Bénéfice :

  • Réduction de la taille des payloads
  • Amélioration de la performance
  • Réduction des coûts réseau

Implémentation :

  • Compression avant envoi
  • Décompression côté Python
  • Format optimisé (WebP)

✅ Checklist Production​

Infrastructure​

  • Dockerfile optimisé (multi-stage)
  • Health checks avancés
  • Resource limits (CPU, mémoire)
  • Auto-scaling configuré
  • Monitoring (Prometheus/Grafana)
  • Logging centralisé
  • Alertes configurées

Code​

  • Gestion d'erreurs granulaire
  • Timeouts configurables
  • Rate limiting
  • Validation des inputs
  • Circuit breaker
  • Retry logic intelligent
  • Cache des résultats

Sécurité​

  • Validation des images (type, taille)
  • Sanitization des inputs
  • Rate limiting par utilisateur
  • Quotas par organisation
  • Audit logging

Performance​

  • Async/await correctement utilisé
  • Pool de workers
  • Compression des images
  • Cache Redis
  • Optimisation des requêtes

Tests​

  • Tests unitaires (>80% coverage)
  • Tests d'intégration
  • Tests de charge
  • Tests de régression
  • Tests de chaos (résilience)

🚀 Plan d'Action Prioritaire​

Phase 1 : Critiques (Avant Production)​

  1. ✅ Fixer le singleton OCR (thread-safety)
  2. ✅ Ajouter validation taille d'image
  3. ✅ Rendre OCR vraiment async
  4. ✅ Timeout adaptatif
  5. ✅ Gestion d'erreurs granulaire

Phase 2 : Importantes (Post-MVP)​

  1. ✅ Optimiser Dockerfile
  2. ✅ Ajouter rate limiting
  3. ✅ Monitoring/Métriques
  4. ✅ Circuit breaker
  5. ✅ Cache Redis

Phase 3 : Optimisations (Long terme)​

  1. ✅ Pool de workers
  2. ✅ Compression images
  3. ✅ Health checks avancés
  4. ✅ Tests de charge
  5. ✅ Auto-scaling

📊 Estimation​

Temps estimé pour rendre production-ready :

  • Phase 1 (Critiques) : 2-3 jours
  • Phase 2 (Importantes) : 3-5 jours
  • Phase 3 (Optimisations) : 5-7 jours

Total : 10-15 jours pour une version production-ready complète

🎯 Recommandation​

Pour un MVP : Implémenter au minimum la Phase 1 (critiques) avant de déployer en production.

Pour une production stable : Implémenter Phase 1 + Phase 2.

Pour une production optimale : Implémenter toutes les phases.