SRE pour laptops Windows : Boot <45 s et télémétrie fiable

1. Objectif : postes Windows bootant en < 45 s

Ce guide adresse l’application des principes SRE aux postes de travail Windows en entreprise. Vous apprendrez à :

Définir des SLO clairs (T_boot<45 s, CPU<70 %, RAM<80 %, latence disque<20 ms).
Instrumenter le démarrage (Event ID 100 de Windows Diagnostics-Performance ou un hook de startup) pour un T_boot exact.
Collecter la télémétrie via un agent natif (Azure Monitor Agent / Log Analytics) ou un script PowerShell optimisé.
Centraliser et sécuriser les données (chiffrement TLS, anonymisation UPN, hachage des identifiants).
Construire dashboards SLO et scorer le ROI pour prioriser SSD/RAM upgrades.
Installer une boucle d’amélioration continue avec error budget et alerting SRE.

2. Prérequis techniques et organisationnels

Environnement : Windows 10/11 Pro ou Enterprise, AD ou Intune géré.
Accès :
- Droits de déploiement (GPO, Intune, RMM/EDR).
- Droits pour créer un workspace Log Analytics ou équivalent SIEM.
Backend : Azure Monitor + Log Analytics ou Elastic/Splunk/Loki.
Compétences : PowerShell, SLO/Error budget, Kusto/KQL ou langage de votre outil.
Sécurité & conformité :
- Chiffrement TLS pour l’ingestion, authentification par token.
- Anonymisation ou hachage systématique des UPN pour éviter la PII.
- Politique de rétention conforme (ex. 90 jours).

3. Mise en œuvre

Étape 1 – Définir des SLO poste de travail

SLO T_boot : <45 s pour 95 % des démarrages (30 jours).
SLO CPU : moyenne <70 % sur plage 9h-18h.
SLO RAM : <80 % utilisée 95 % du temps.
SLO stockage : latence disque médiane <20 ms.

Adapter par profil (bureautique, dev, créa…). Ex. 40 % des postes ont <8 Go de RAM, 30 % restent sur HDD.

Étape 2 – Préparer le backend de télémétrie

Azure Log Analytics :

Créer un workspace, noter Workspace ID et clé primaire.
Activer Azure Monitor Agent (AMA) pour centraliser avec batch, compression et retry.

Autres stacks :

Endpoint HTTP(s) avec authentification token.
Schéma minimal : DeviceId, Timestamp, T_boot_s, CPU_pct, RAM_pct, DiskType.

Étape 3 – Collecte via PowerShell ou agent

Script optimisé :

# Mesure T_boot via Event ID 100
$bootRecord = Get-WinEvent -FilterHashtable @{
  LogName='Microsoft-Windows-Diagnostics-Performance/Operational';
  ID=100 } -MaxEvents 1 | Select-Object -ExpandProperty Properties
$Tboot = $bootRecord[1].Value / 1000  # en secondes

# CPU sampling léger
$cpuPct = (Get-Counter '\Processor(_Total)\% Processor Time' -SampleInterval 5 -MaxSamples 1).CounterSamples.CookedValue

# RAM
$mem = Get-CimInstance Win32_OperatingSystem
$ramPct = [math]::Round((($mem.TotalVisibleMemorySize - $mem.FreePhysicalMemory)/$mem.TotalVisibleMemorySize)*100,2)

# Type de disque fiable
$disk = Get-PhysicalDisk | Where-Object CanPool -Eq $false | Select-Object -First 1 MediaType

# Payload JSON
$payload = [pscustomobject]@{
  DeviceId   = $env:COMPUTERNAME
  Timestamp  = (Get-Date).ToUniversalTime().ToString('o')
  T_boot_s   = [math]::Round($Tboot,0)
  CPU_pct    = [math]::Round($cpuPct,2)
  RAM_pct    = $ramPct
  DiskType   = $disk
} | ConvertTo-Json -Compress

# Envoi batché ou via agent
Invoke-RestMethod -Uri $endpoint -Method Post -Body $payload -Headers $hdr -TimeoutSec 10

Signer le script, ExecutionPolicy restreinte.
Limiter durée de sampling, éviter scan disque complet.
Loguer erreurs via Write-EventLog.

Étape 4 – Ingestion et modélisation

Dans Log Analytics, mappez chaque champ à un type (string, datetime, real). Créez une table personnalisée EndpointSLO_CL.

Exemple KQL :

EndpointSLO_CL
| summarize avgBoot=avg(T_boot_s_d), p95Boot=percentile(T_boot_s_d,95)

Étape 5 – Dashboards SLO & scoring ROI

Power BI / Grafana : visualiser moyenne, médiane, p95 et heatmaps CPU/RAM.

Calcul ROI dans KQL ou Transform :

let CostSSD=100;
EndpointSLO_CL
| extend GainBoot=max(T_boot_s_d-40,0)
| extend ScoreROI=GainBoot/CostSSD
| top 50 by ScoreROI desc

Étape 6 – Boucle SRE : alertes et revues

Error budget : ex. 5 % de boots >45 s/mois.
Alertes Azure Monitor : p95Boot >45 s sur 7 jours, RAM>90 % sur X machines.
Revue trimestrielle : ajuster seuils, planifier upgrades ou désactiver apps au démarrage.

4. Validation de l’implémentation

Sur endpoint : test manuel du script, CPU consommé <2 %.
Sur backend : vérifier ingestion régulière, typage correct des colonnes.
SLO : calculer p95(T_boot) et vérifier conformité, répartitions SSD/RAM cohérentes.

Critère de succès : pouvoir, en quelques requêtes, répondre à « Quelle part de mes laptops dépasse 45 s au boot ? » et « Combien sont CPU-bound ? »