Préserver les trois routes publiques de KoboToolbox

Préserver les trois routes publiques de KoboToolbox examine une difficulté propre à cette architecture. La topologie complète associe PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, deux Redis, Enketo, KPI, KoboCAT, plusieurs workers Celery, beat et trois passerelles publiques. Ces domaines ne sont pas interchangeables : ils participent aux liens de formulaires, aux callbacks, aux cookies et aux sessions. Les URL publiques et les noms Docker internes sont donc configurés séparément. L’objectif était de conserver le contrat du produit tout en confiant à Coolify le déploiement, les domaines et le renouvellement des conteneurs.

KoboToolbox est une solution de conception de formulaires et collecte de données de terrain adaptée à des usages structurés et à un hébergement maîtrisé. Le choix d’un logiciel existant permet de concentrer l’ingénierie sur l’adaptation, la gouvernance et l’exploitation plutôt que de recréer son cœur fonctionnel.

L’architecture du produit distingue interface, logique métier, traitements différés et états persistants. Cette carte des responsabilités a servi de référence avant toute modification liée à Coolify. KoboToolbox organise tout le cycle d’une enquête : conception, déploiement, collecte web ou Android, réception, contrôle et export.

Une installation pouvait afficher des conteneurs sains tout en cassant l’aperçu Enketo, les callbacks ou les soumissions OpenRosa. Des hôtes générés obsolètes et des substitutions Nginx ont aussi perturbé les routes.

Coolify ajoute son propre proxy, sa gestion des domaines, ses variables magiques, ses fichiers gérés et son cycle de redéploiement. Chaque adaptation devait donc être analysée à la frontière entre la plateforme et le logiciel. La collecte hors connexion rend possible le travail avec une connectivité intermittente, mais elle impose une préparation des appareils, un versionnement des formulaires, des règles de synchronisation et une procédure pour les soumissions restées en file locale.

Le diagnostic a suivi les couches dans l’ordre : validation de la composition, création des services, santé des magasins d’état, fin des tâches d’initialisation, réponse du service public, authentification et parcours fonctionnel. Cette méthode évite de confondre un problème de réseau avec une migration inachevée ou un secret incohérent. La topologie complète associe PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, deux Redis, Enketo, KPI, KoboCAT, plusieurs workers Celery, beat et trois passerelles publiques.

Les journaux ont été lus par responsabilité. Un échec de la passerelle ne signifie pas nécessairement que la base est en cause ; un conteneur actif ne garantit pas qu’un worker consomme une vraie tâche. Les contrôles ont donc porté sur les effets observables de chaque service. Ces domaines ne sont pas interchangeables : ils participent aux liens de formulaires, aux callbacks, aux cookies et aux sessions.

La topologie finale conserve KPI, KoboCAT et Enketo comme surfaces distinctes et vérifie un parcours complet : création, aperçu, déploiement, soumission et retour dans KPI.

La correction retenue est la plus petite modification capable de rétablir le contrat du produit. Les services dont l’utilité était démontrée ont été conservés ; les composants ajoutés uniquement par habitude ont été écartés. Les URL publiques et les noms Docker internes sont donc configurés séparément.

Connexion, création et aperçu d’un formulaire, déploiement, soumission anonyme, réception dans kpi et maintien des workers.

Le parcours part d’une ressource neuve et se termine par un redéploiement avec conservation des données. Lorsqu’une sauvegarde et une restauration sont prévues, la vérification se fait dans des volumes isolés et revient à l’interface pour contrôler un objet métier connu. Le parcours décisif a traversé la vraie chaîne de collecte : connexion, création et aperçu d’un formulaire, déploiement, soumission anonyme, réception dans KPI et observation des workers.

PostgreSQL, MongoDB, médias, état Redis utile et configuration doivent être récupérés ensemble.

Les volumes sont classés selon leur rôle : état autoritatif, fichier métier, file durable, cache reconstructible ou journal opérationnel. Cette classification détermine l’ordre de sauvegarde, l’ordre de restauration et les tests nécessaires avant remise en service. Les corrections ont porté sur les healthchecks, les substitutions Nginx et la cohérence des domaines couplés.

Une adaptation fiable commence par comprendre le logiciel, pas par compter les conteneurs. La complexité utile provient des responsabilités réelles : base, recherche, files, tâches, temps réel, passerelle ou stockage. La plateforme doit simplifier leur exploitation sans modifier silencieusement leur contrat. Une base saine n’a jamais été réinitialisée pour résoudre un défaut de routage.

Les domaines publics, les URL canoniques et les cibles internes doivent rester distincts. Les secrets partagés utilisent une identité stable. Les migrations ont un seul propriétaire. Les contrôles de santé observent la fonction du service et la reprise porte sur tous les états qui rendent l’application utilisable. Avant l’import, préparer les trois domaines, leurs variables canoniques et les identifiants de chaque magasin.

Le modèle Docker Compose et le guide de déploiement associés permettent de reproduire l’architecture. Pour une nouvelle version, le travail reprend par la lecture des changements amont, une sauvegarde restaurable et un environnement isolé. Le même parcours fonctionnel sert ensuite de test de non-régression. Les volumes PostgreSQL, MongoDB et médias n’ont pas la même fonction mais doivent être inventoriés ensemble.

Le passage en exploitation réunit le responsable fonctionnel, l’administrateur de l’application et l’équipe infrastructure. Ensemble, ils confirment les comptes, les droits, le courrier sortant, les domaines, les sauvegardes, la supervision et la procédure d’assistance. Les utilisateurs disposent d’un point d’entrée unique et d’instructions adaptées à leur rôle. Un changement de domaine exige de relire callbacks, configuration Enketo, cookies et liens OpenRosa, puis de rejouer une soumission complète depuis un appareil ou un navigateur neuf.

Une fenêtre de maintenance est définie pour les mises à jour. Les changements de version sont d’abord reproduits sur une copie isolée, puis le parcours critique est rejoué. Les observations sont consignées dans une procédure courte afin que le service ne dépende pas d’une mémoire individuelle. KoboToolbox organise tout le cycle d’une enquête : conception, déploiement, collecte web ou Android, réception, contrôle et export.

Cette étude renforce une règle simple : l’architecture doit être expliquée par les responsabilités qu’elle remplit. Chaque service, volume, variable et contrôle de santé répond à une fonction identifiable. Lorsqu’une modification ne peut pas être reliée à cette carte, elle mérite d’être remise en question. La collecte hors connexion rend possible le travail avec une connectivité intermittente, mais elle impose une préparation des appareils, un versionnement des formulaires, des règles de synchronisation et une procédure pour les soumissions restées en file locale.

La validation doit ensuite suivre la même logique. Elle commence par l’infrastructure, traverse le produit et revient jusqu’à la décision de l’utilisateur. La restauration referme la boucle en montrant que l’organisation peut récupérer son service et ses données après un incident. La topologie complète associe PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, deux Redis, Enketo, KPI, KoboCAT, plusieurs workers Celery, beat et trois passerelles publiques.

Chaque itération a été traitée comme une hypothèse à vérifier. Une composition valide était d’abord déployée sur une ressource neuve. L’équipe observait ensuite le premier service qui ne remplissait pas sa responsabilité, corrigeait la cause la plus proche et rejouait le parcours depuis le début. Cette chronologie a empêché l’accumulation de modifications sans relation avec le problème. Ces domaines ne sont pas interchangeables : ils participent aux liens de formulaires, aux callbacks, aux cookies et aux sessions.

Les corrections ont été comparées avec l’architecture attendue et avec les effets visibles dans l’application. Lorsqu’un changement améliorait le démarrage mais cassait une fonction, il était rejeté. L’architecture finale conserve ainsi les choix qui satisfont ensemble installation, usage, persistance et reprise. Les URL publiques et les noms Docker internes sont donc configurés séparément.

Trois décisions reviennent dans le cas : choisir le bon service public, attribuer clairement l’initialisation et protéger tout l’état autoritatif. Elles conditionnent le domaine, les contrôles de santé, les dépendances et la stratégie de sauvegarde. Leur formulation explicite facilite le passage de relais vers l’équipe d’exploitation. Le parcours décisif a traversé la vraie chaîne de collecte : connexion, création et aperçu d’un formulaire, déploiement, soumission anonyme, réception dans KPI et observation des workers.

Après la mise en service, les contrôles sont rejoués à intervalles réguliers : connexion, création ou modification d’un objet, traitement différé, redéploiement et lecture des données. Un exercice de restauration planifié vérifie que les sauvegardes restent compatibles avec la version courante et que l’équipe sait reconstruire le service. Les corrections ont porté sur les healthchecks, les substitutions Nginx et la cohérence des domaines couplés.

Le parcours décisif a traversé la vraie chaîne de collecte : connexion, création et aperçu d’un formulaire, déploiement, soumission anonyme, réception dans KPI et observation des workers. Les corrections ont porté sur les healthchecks, les substitutions Nginx et la cohérence des domaines couplés. Une base saine n’a jamais été réinitialisée pour résoudre un défaut de routage.