Comprendre le contexte du projet — Identifier les besoins métier, les volumes de données attendus et les contraintes de performance ou de conformité
Organiser la hiérarchie des ressources — Structurer les projets GCP, les dossiers et l'organisation avec une stratégie IAM claire et des service accounts dédiés
Sélectionner les services de calcul — Choisir entre Cloud Run (conteneurs serverless), GKE (Kubernetes managé) ou Cloud Functions (event-driven) selon le cas d'usage
Concevoir la couche de données — Déterminer le stockage adapté entre Firestore (NoSQL temps réel), BigQuery (analytique), Cloud SQL ou Cloud Storage selon les patterns d'accès
Configurer le réseau et la sécurité — Mettre en place les VPC, les règles de pare-feu, les interconnexions et les politiques d'accès IAM granulaires
Implémenter le pipeline de données — Construire les flux de données avec Pub/Sub, Dataflow ou Cloud Composer pour l'orchestration des traitements
Déployer avec Infrastructure as Code — Utiliser Terraform ou Deployment Manager pour automatiser le provisionnement et garantir la reproductibilité
Superviser et optimiser — Configurer Cloud Monitoring, Cloud Logging et les alertes, puis analyser les recommandations de coûts via le Cost Management
Règles
Toujours utiliser des service accounts dédiés par application plutôt que des comptes utilisateurs pour l'authentification machine
Activer les logs d'audit (Cloud Audit Logs) sur tous les projets en production
Privilégier les services managés de GCP pour réduire la charge opérationnelle
Partitionner et clustériser les tables BigQuery pour optimiser les performances et les coûts de requêtage