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⚡ Pic Latence API Détecté

/api/predict surchargé 14h-16h (1200 req/min vs 600 baseline)

P95 : 120ms (vs 42ms baseline)

📡 Analyse Performance Temps Réel

🔴 Endpoint /api/predict surchargé
1200 req/min entre 14h-16h (vs 600 baseline) • Latence P95 : 120ms • Auto-scaling déclenché
🟠 Cache Redis hit rate 68%
Objectif : >90% • 32% requêtes non cachées • Éviction LRU trop agressive
✅ Database query time excellent
PostgreSQL P95 : 8ms • Index optimisés • Slow queries : 0
✅ CDN CloudFront efficace
Cache hit 94% • Latence P95 : 12ms • 847GB transférés/mois
📊 Auto-scaling réactif
ECS tasks : 8 → 24 instances en 2 min • CPU target 70% respecté

🎯 Plan d'Optimisation Performance

1. Augmenter cache Redis (2GB → 4GB)
Doubler capacité Redis pour améliorer hit rate 68% → 92%. Coût +€48/mois. Latence -40ms estimée.
🎯 Priorité : Critique⏱️ Délai : 24h💰 ROI : -40ms latence
2. Rate limiting /api/predict (800 req/min/IP)
Protéger endpoint predict avec throttling 800 req/min/IP pour éviter surcharge. Nginx limit_req.
🎯 Priorité : Haute⏱️ Délai : 48h
3. Query batching API predict
Permettre batch predict (max 10 items/request) pour réduire overhead HTTP. Latence -30%.
🎯 Priorité : Haute⏱️ Délai : 2 semaines
4. Warm-up Lambda functions
Provisioned concurrency (5 instances) pour éliminer cold starts Lambda. Coût +€72/mois.
🎯 Priorité : Moyenne⏱️ Délai : 1 semaine
5. Monitoring Datadog + alertes P95
Dashboard temps réel + alertes Slack si P95 >80ms. Prévention incidents futurs.
🎯 Priorité : Haute⏱️ Délai : Immédiat