Un ancien ingénieur de Microsoft pense que les problèmes d’Azure proviennent de l’exode des talents

En 2024, les évaluateurs fédéraux de la cybersécurité auraient qualifié Microsoft 365 Government Community Cloud High (GCC High) de déchet, bien qu’ils aient utilisé un terme plus coloré. Pour comprendre pourquoi, il est utile de considérer l’historique de l’infrastructure Azure sous-jacente.

Axel Rietschin, qui a travaillé comme ingénieur sur Azure Core Compute pendant un an et comme ingénieur Windows Base Kernel pendant huit ans auparavant, a maintenant écrit un historique moins dédaigneux mais plus accablant de son expérience avec le service cloud de Microsoft.

Dans une série de six essais (jusqu’à présent), il raconte comment Microsoft a précipité Azure sur le marché en 2008 pour concurrencer Amazon Web Services et a gaspillé des opportunités de stabilité en ne prenant pas en charge le personnel.

« Azure n’a jamais fonctionné de manière aussi fluide et indépendante que promis », a écrit Rietschin. « Ce que Microsoft a présenté au monde, et à ses clients les plus exigeants, était un système sophistiqué perpétuellement sous assistance respiratoire.

« Cette fragilité fondamentale, enracinée dans des décisions précipitées et des vœux pieux quant à la rapidité avec laquelle la plateforme pourrait croître et se stabiliser, a conduit à des perturbations mineures mais continues. Au fil du temps, ces perturbations se sont accumulées. »

Rietschin affirme que le lancement précipité d’Azure par Microsoft, « l’exode des talents après le lancement », le manque de qualité des logiciels et de discipline en matière de tests, le manque de vision architecturale et une mauvaise exécution persistante ont depuis lors obligé le service cloud à lutter contre les incendies.

Les flammes ne sont qu’occasionnellement visibles de l’extérieur – par exemple, dans le rapport de ProPublica détaillant le mécontentement du gouvernement à l’égard des services Azure, et dans l’accord de calcul de 11,9 milliards de dollars d’OpenAI avec CoreWeave le 10 mars 2025, que Rietschin qualifie de vote de censure à l’égard d’Azure.

« On peut raisonnablement en déduire que Microsoft a eu du mal à répondre aux exigences exigeantes d’OpenAI dans les délais et à grande échelle », a-t-il écrit, soulignant le licenciement d’environ 15 000 personnes effectué par Microsoft entre mai et juillet 2025.

Rietschin raconte une variété de problèmes dans son histoire d’Azure, mais pense que beaucoup d’entre eux pourraient être évités en se concentrant sur les gens au lieu de les éliminer.

Il a dit Le registre dans un e-mail, les dirigeants de Microsoft devraient « se concentrer sur le retour des hauts responsables techniques pour améliorer la formation des développeurs à tous les niveaux. Investir dans les personnes grâce au mentorat et à l’encadrement par des ingénieurs logiciels Microsoft de longue date aurait l’impact le plus large à long terme. Je pense que leur défi le plus important était la dilution des connaissances causée par une forte attrition. »

L’enthousiasme récent pour l’IA a convaincu de nombreuses entreprises qu’elles pouvaient se contenter de moins de personnel, parmi lesquelles Microsoft. Pourtant, l’adoption de l’IA n’a fait que souligner les conséquences de l’exécution de code sans qu’un nombre suffisant de personnes y prêtent attention.

Martin Alderson, co-fondateur de catchmetrics.io, a écrit sur les conséquences de la frénésie de l’IA et mis en garde contre la « crise informatique à venir ».

Alderson a dit Le registre« Il est clair que l’IA n’absorbe pas seulement d’énormes quantités de calcul pour la formation et l’inférence, mais qu’elle a également des effets de second ordre majeurs. Les agents de codage étant capables de produire des dizaines de milliers de lignes de code, nous constatons également une augmentation massive de la demande de calcul sur les flux de travail CI/CD pour tester et déployer ce code – qui exécute souvent lui-même un agent de codage pour effectuer des examens de qualité et de sécurité.

Il a souligné le site Web Claude’s Code, qui montre une multiplication par 4 des commits rédigés par l’agent IA d’Anthropic au cours des trois derniers mois. « Je pense que les dépenses privées seront encore plus élevées, compte tenu de la quantité de contenus codés par l’ambiance que les gens ne veulent probablement pas partager avec le monde pour des raisons de qualité », a-t-il déclaré.

Cette vague de commits et la demande associée en matière d’infrastructure informatique semblent submerger le GitHub de Microsoft, qui, selon des sources non officielles, a vu sa disponibilité chuter en dessous de 90 %. Lorsque GitHub a résolu ces problèmes le mois dernier, il a cité une transition vers Azure comme solution possible.

« À l’heure actuelle, 12,5 % de tout le trafic GitHub provient de notre région Azure Central US, et nous sommes en passe de desservir 50 % de tout le trafic GitHub d’ici juillet », a déclaré Vlad Fedorov, CTO de GitHub, dans un article de blog. « À plus long terme, cela permet une simplification de notre architecture d’infrastructure et une résilience plus globale en adoptant des services gérés. »

Parmi ceux qui discutent de ces questions en ligne, certains spéculent (sans preuve) qu’Azure lui-même pourrait contribuer à l’instabilité.

Rietschin a déclaré qu’il n’était pas sûr que les malheurs de GitHub puissent être liés à Azure.

« Je ne sais pas », a-t-il dit. « Ce que l’on sait (d’après les annonces publiques), c’est que les serveurs GitHub ont été déplacés ou déplacés vers Azure, c’est donc une possibilité, mais il n’est pas clair si ce déplacement a été terminé ou non. »

Microsoft n’a pas immédiatement répondu à une demande de commentaire.

Il n’est pas évident, a déclaré Rietschin, de savoir comment prendra fin la ruée vers l’IA. Mais il continue de voir la valeur des développeurs de logiciels humains.

« Les LLM sont très efficaces pour reproduire des modèles, ils aident donc principalement à recréer des variantes de logiciels qui ont été vues à plusieurs reprises dans l’ensemble de formation et où des parties importantes du code peuvent donc être déduites », a-t-il déclaré. « Ils aident également à trouver des bugs, non pas en « comprenant », mais en observant des écarts par rapport à leurs attentes probabilistes, là encore basés sur des modèles appris. Il y a beaucoup de sensationnalisme. Je ne suis pas très optimiste quant au soi-disant remplacement des ingénieurs logiciels par l’IA. »

En effet, il semble que le sous-investissement de l’industrie technologique dans les ressources humaines – sa volonté de s’en débarrasser – soit aggravé par le surinvestissement dans l’IA. Avec de plus en plus de code créé, validé et exécuté sur des services cloud, nous avons besoin de plus en plus de personnes vérifiant le travail et maintenant l’infrastructure opérationnelle. ®