"Aujourd'hui, tout le monde s'enorgueillit de faire du cloud native, mais qui pense vraiment à construire sa sauvegarde et à restaurer ses données partout, et soit vraiment partout ?"

Le D.E.V. de la semaine est Christophe François, Directeur des ventes Europe du Sud chez Veeam, en charge de l'offre de sauvegarde Kasten. Dans cet épisode, nous explorons pourquoi la donnée reste le grand oublié des stratégies multicloud et comment repenser la sauvegarde à l'ère de Kubernetes. Christophe nous explique la différence entre sauvegarder une infrastructure et restaurer un service applicatif complet, namespace par namespace. Une discussion riche sur la portabilité, l'intégrité des données et la confiance nécessaire pour opérer des rollbacks fiables.

00:00:57 : La donnée, grand oubliée

00:02:24 : De l'infra au service

00:04:16 : Restaurer l'application entière

00:05:13 : Mobilité et multicloud

00:06:41 : Déplacer sans casser

00:09:44 : Kubernetes n'est pas Git

00:10:48 : Dépendances applicatives

00:13:03 : Sécurité et immutabilité

00:16:00 : Comprendre le data drift

00:17:27 : Versions et restauration

00:18:34 : RTO et optimisation

00:20:30 : Genèse de Casten

00:22:35 : Devs et DevOps en phase

00:23:44 : Le choc des silos

00:26:30 : Migration vers le cloud

00:28:15 : Kubernetes pour qui ?

00:31:59 : Rollback et vitesse

00:33:39 : Revenir en arrière vite

00:36:21 : Donnée et intelligence artificielle

00:39:16 : Sauvegarde granulaire

00:40:23 : Rejouer les changements

00:42:01 : Plus vite, plus fiable

00:44:24 : L'IA en interne

00:45:51 : Vers plus de robustesse

00:47:31 : Revenir au why

Simon Sinek, Golden Circle

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Pour l'épisode #349 je recevais Sébastien Deleuze. On en débrief avec Salim.

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"C'est plus efficace pour une équipe d'utiliser l'outil standard qu'imaginer de recréer une solution parfaite"

Le D.E.V. de la semaine est Jérémy Cohen, Principal Product Manager chez dbt Labs. Avec plus de huit ans d'expérience chez dbt, Jérémy nous plonge dans l'évolution des pipelines data, de la démocratisation du SQL à l'adoption massive des standards d'ingénierie logicielle côté data. Il revient sur la place centrale donnée à la documentation, au versionning et au testing pour fiabiliser les transformations dans un contexte où l'accessibilité prime. L'épisode explore aussi comment l'émergence des LLM revisite l'automatisation et l'approche self-serve en analytics. Enfin, il souligne le rôle de dbt comme socle structurant, à la fois flexible et désormais incontournable pour les équipes data, quels que soient leur taille ou leur contexte métier.

00:01:00 : Pipelines de données

00:03:23 : De l'ETL à l'ELT

00:09:03 : Bases analytiques en colonne

00:16:04 : SQL au c&oeligur de dbt

00:19:46 : Tests et versioning

00:27:45 : Fiabilité et gouvernance

00:38:32 : Pourquoi dbt s'impose

00:42:56 : L'ère des LLM

00:48:29 : Lectures et tabulations

Les choses une histoire des années 60 de Georges Perec

Pour aller plus loin :

• https://learn.getdbt.com/catalog
• https://www.getdbt.com/community
• https://www.getdbt.com/resources/state-of-analytics-engineering-2026
• https://docs.getdbt.com/blog/dbt-core-v2-is-here

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