En 2025, la haute disponibilité (HA) reste un impératif pour les systèmes PostgreSQL en production, surtout dans un paysage technologique où les temps d’arrêt se mesurent en pertes financières et en atteinte à la réputation.

Les solutions modernes combinent automatisation, réplication avancée et intégration cloud, tout en s’adaptant aux besoins croissants de scalabilité et de résilience.

Tour d’horizon des approches et outils incontournables.

Les architectures de base pour la haute disponibilité

Réplication synchrone/asynchrone

Fondement de toute stratégie HA, la réplication native de PostgreSQL (WAL shipping) permet de maintenir des réplicas physiques ou logiques. En 2025, le streaming WAL via pg_receivewal et l’utilisation de slots de réplication restent des standards, notamment avec Barman pour la gestion des sauvegardes.

Topologies courantes :

• Primary-Standby : Architecture la plus répandue, avec basculement automatique géré par des outils comme Patroni.
• Multi-Master : Permet l’écriture sur plusieurs nœuds via Citus ou Pgpool-II, idéal pour les charges distribuées.
• Sharding horizontal : Combiné à Citus 13, il permet de scaler PostgreSQL en distribuant les données sur plusieurs nœuds.

Solutions clés en 2025

1. Patroni : L’automatisation éprouvée

Fonctionnement : Framework Python qui orchestre le failover via des systèmes de coordination distribués .

Avantages :

• Support natif de PostgreSQL 17
• Intégration transparente avec Kubernetes
• Configuration déclarative en YAML

Inconvénients :

• Courbe d’apprentissage pour les DCS (Distributed Configuration Stores)
• Nécessite un réseau faible latence entre nœuds

Cas d’usage : Environnements hybrides (cloud/on-premise) nécessitant un contrôle granulaire sur le failover.

2. Pgpool-II : Middleware polyvalent

Fonctionnement : Proxy intelligent gérant pool de connexions, réplication et load balancing.

Points forts :

• Détection automatique des réplicas retardataires
• Load balancing des requêtes en lecture
• Support des requêtes parallèles distribuées

Limites :

• Risque de goulot d’étranglement si mal dimensionné
• Configuration complexe pour les scénarios multi-région

Cas d’usage : Applications OLAP avec ratio 90/10 (lecture/écriture), déploiements cloud avec réplicas cross-AZ.

3. Citus 13 : Scaling horizontal natif

• Support de PostgreSQL 17 et JSON_TABLE() pour les jointures distribuées
• Gestion avancée des conflits en écriture multi-nœuds

Avantages :

• Linéarité des performances jusqu’à 100+ nœuds
• Compatibilité avec les extensions Postgres standards

Défis :

• Requiert une modification du schéma pour le sharding
• Coût opérationnel élevé en on-premise

Cas d’usage : SaaS multi-locataires, plateformes analytiques en temps réel.

4. Barman + Streaming Replication : Sauvegarde et récupération

• Archivage continu des WAL via pg_receivewal
• Restauration point-in-time (PITR) automatisée

Pourquoi choisir cette option ?

• Compliance avec les politiques de rétention long terme
• Moins de 5 min de RPO (Recovery Point Objective)

Écueils :

• Basculement manuel requis en cas de failover
• Stockage externe nécessaire pour les backups

Cas d’usage : Secteurs régulés (banque, santé), architectures legacy modernisées.

5. Kubernetes Operators : L’approche cloud-native

Solutions majeures :

• Crunchy Data : Gestion TLS native, monitoring …
• Zalando Operator : Intégration avec les services AWS/GCP

Avantages clés :

• Auto-healing des pods défaillants
• Provisionnement de clusters en < 2 min

Risques :

• Dépendance à l’infrastructure Kubernetes
• Coût caché des ressources cloud (ex : volumes persistants)

Cas d’usage : Startups tech avec stack conteneurisée, plateformes éphémères (environnements de test).

Comparatif des solutions 

Recommandations par profil d’infrastructure 

Startups :

• Optez pour des solutions managées (ex : Crunchy Data sur AWS)
• Utilisez Patroni si l’équipe a de l’expertise DevOps

Scale-ups :

• Combine Citus pour le scaling horizontal et Pgpool-II pour le load balancing
• Évaluez les operators Kubernetes pour l’automatisation

Grands groupes :

• Architecture hybride : Patroni + Barman pour la récupération d’urgence
• Déploiements multi-cloud avec Citus et Pgpool-II

En 2025, le choix d’une stratégie HA dépend moins des limitations techniques que des contraintes organisationnelles. Pour la majorité des cas, Patroni reste la solution la plus équilibrée, tandis que Citus s’impose pour les charges distribuées extrêmes.

Les environnements cloud-native trouveront dans les Kubernetes Operators un allié précieux, à condition de maîtriser l’orchestration conteneurisée. Enfin, n’oubliez pas qu’une haute disponibilité réussie commence par des tests réguliers de basculement et une surveillance proactive.