Production Troubleshooting : boostez vos skills, une étude de cas

Quand un incident critique survient, la pression monte immédiatement: données incohérentes, comportements imprévisibles, utilisateurs en alerte. Le réflexe naturel ? Chercher un coupable évident, pointer du doigt le dernier changement effectué, ou se laisser guider par l'intuition... sans progresser.
Dans cette session, je vous propose une exploration guidée d'une enquête technique réelle. Spark apparaît dans l'histoire, mais il n'est qu'un prétexte : le vrai sujet, c'est la méthode. Comment diagnostiquer un problème complexe sans s'éparpiller ? Comment éviter le biais de confirmation qui sabote nos investigations ? Comment découper progressivement un incident obscur en hypothèses claires et testables ?

Le cas concret ? Des jobs Spark qui produisent de la data corrompue, avec des lignes en doublon et d'autres manquantes, en pleine migration de datacenter forcément. En revivant cet incident, vous découvrirez comment :

- Construire une investigation pas-à-pas, même en terrain inconnu
- Éliminer les mauvaises pistes
- Vérifier les hypothèses de façon méthodique
- Distinguer corrélation, coïncidence et véritable root cause

...et ce qui s'est vraiment passé !