Lancer un concurrent de GTmetrix ou DebugBear en **Rust** est un excellent choix technique : la gestion de la mémoire et l'absence de "Garbage Collector" permettent une densité de calcul par serveur bien supérieure aux solutions Node.js habituelles.

## 1. Stack Technique "Rust-First"

Pour rester léger et performant, évitez les abstractions lourdes. Voici les briques recommandées :

| Composant | Solution Rust | Pourquoi ? |
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| **Web Framework** | **Axum** | Construit sur `tokio` et `tower`. Ultra-rapide et modulaire. |
| **Browser Control** | **chromium-oxide** | Wrapper CDP (Chrome DevTools Protocol) natif en Rust. Plus léger que Playwright. |
| **File d'attente** | **River** | File de tâches haute performance utilisant PostgreSQL (évite un service Redis de plus). |
| **Base de données** | **SurrealDB** | Écrit en Rust. Très scalable, peut tourner en local ou distribué. |
| **Stockage S3** | **aws-sdk-s3** | Pour l'intégration native avec Wasabi (compatible S3). |

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## 2. L'Infrastructure : Scalabilité sans Docker

Puisque vous souhaitez éviter Docker, la stratégie repose sur le déploiement de **binaires statiques** gérés par des services `systemd`.

### Gestion des Ressources (64GB RAM / 1TB Disk)

Le goulot d'étranglement ne sera pas Rust, mais **Chromium**.

* **Instance de calcul :** Rust peut gérer des milliers de requêtes API sur 1GB de RAM. Par contre, chaque instance de Chromium consomme entre 150MB et 400MB.
* **Optimisation :** Utilisez un "Pool de navigateurs" persistant avec `chromium-oxide`. Au lieu de lancer/tuer Chrome à chaque test (ce qui coûte cher en CPU), gardez des instances ouvertes et utilisez des **Contextes Incognito** pour isoler les sessions de test.
* **Scaling :** Avec 64GB, vous pouvez théoriquement faire tourner ~150 à 200 tests simultanés. Pour passer à 10k utilisateurs, le secret réside dans le **scheduling** (étalement des tests sur 24h) plutôt que dans la puissance brute instantanée.

### Alternative de Stockage : Wasabi

Pour les captures d'écran (PNG), les fichiers de trace JSON (très lourds) et les rapports PDF :

* **Local :** Gardez uniquement les 24h dernières heures sur votre TB de disque pour un accès rapide.
* **Wasabi :** Archivez le reste immédiatement. Utilisez le SDK Rust pour uploader en "Multipart" afin de ne pas bloquer les workers.

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## 3. Architecture Logique

1. **Ingestion & API:** Axum + Auth.
Réception des requêtes de scan. Validation des URLs et stockage des métadonnées dans SurrealDB.


2. **Queue & Job Distribution:** River (Postgres).
Le job est placé dans une file avec une priorité (ex: Utilisateurs Premium vs Gratuits). River garantit qu'un job n'est pas perdu en cas de crash.


3. **Execution Worker:** Chromium-oxide.
Un worker Rust récupère le job, pilote Chrome, extrait les Core Web Vitals (LCP, CLS, INP) et génère le fichier HAR.


4. **Artifact Offloading:** Wasabi S3.
Le worker pousse les images et traces vers Wasabi et met à jour le statut du job avec l'URL de l'artifact.


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## 4. Points d'attention pour le Scale

* **Zombi Management :** Sans Docker, vous devez surveiller les processus Chromium orphelins. Créez un petit "Watchdog" en Rust qui `kill -9` tout processus Chrome dépassant un certain timeout.
* **Binary Size :** Compilez avec `cargo build --release` et utilisez `strip` pour réduire vos binaires. Vous obtiendrez des exécutables de quelques dizaines de Mo, ultra-faciles à déplacer.
* **Mise à jour :** Puisque vous utilisez déjà `mise` ou `homebrew` pour votre environnement de dev, utilisez des scripts de déploiement simples (via SSH/Systemd) pour remplacer les binaires sans downtime.

> **Note SEO :** Pour concurrencer DebugBear, ne vous contentez pas de Lighthouse. Capturez les **Traces d'exécution** réelles et proposez une visualisation du "Main Thread" pour identifier les scripts JS qui bloquent le rendu. Rust excelle dans le parsing de ces fichiers JSON de trace qui peuvent peser plusieurs dizaines de Mo.