Supporter un nombre croissant d’utilisateurs sur son application ce qu’il faut savoir
Publié le
Do not index
Do not index
Primary Keyword
Lié à Analyse sémantique (Articles liés) 1
Lié à Analyse sémantique (Articles liés)
Statut rédaction
Terminé
Lié à Analyse sémantique (Articles liés) 2
Les termes à connaîtreSingle Point Of Failure (SPOF)Durabilité vs disponibilitéScalabilité verticale vs horizontalRésilienceSLA (Service Level Agreement)Architecture MicroservicesLes points d’attention à regarderServeurKubernetesClusterDeployment / ReplicasetBase de donnéesMicroservicesExemple : NetflixTransition vers le microservicesAdoption du cloud AWSChaos EngineeringLes bonnes pratiquesConception pour la panneZones et RégionsGroupes de disponibilitéScalabilité AutomatiqueImportanceGroupes de placement auto-scalingGestionnaires d'instances et équilibreurs de chargeÉquilibrage de ChargeObjectifTypes d'équilibreurs de chargeConception StatelessDécouplageImportanceServices de queue et de notificationCachesBases de données distribuéesSurveillez et alertezTestez la résiliencePlan de reprise après sinistreExemples d'infrastructures à mettre en place pour supporter une forte croissanceKubernetes autoscaléIntroductionFonctionnement de l'autoscaling dans KubernetesMise en placeAvantagesConsidérations
Les termes à connaître
Single Point Of Failure (SPOF)
Un Single Point Of Failure (SPOF) est un composant unique de votre infrastructure ou de votre application qui, lorsqu'il est défaillant, peut entraîner l'indisponibilité totale de votre système. Cela peut être un serveur, un routeur, une base de données ou même un logiciel. Éliminer les SPOFs est crucial car leur défaillance peut avoir des conséquences désastreuses en termes de temps d'arrêt, de perte de données et de coûts associés. La mise en place de redondances, de sauvegardes et de mécanismes de basculement est essentielle pour atténuer les risques associés aux SPOFs.
Durabilité vs disponibilité
- Durabilité : Elle fait référence à la capacité de conserver des données de manière fiable sur une longue période. Cela signifie que même en cas de panne de matériel ou de logiciel, les données restent intactes et accessibles. Les solutions de stockage redondant, les sauvegardes régulières et les mécanismes de récupération sont essentiels pour garantir la durabilité.
- Disponibilité : Elle concerne la capacité d'un système à être opérationnel et accessible lorsque les utilisateurs en ont besoin. Cela nécessite une infrastructure robuste, des mécanismes de redondance et une surveillance constante pour détecter et résoudre rapidement les problèmes.
Scalabilité verticale vs horizontal
- Scalabilité verticale : Elle implique l'ajout de ressources (comme la RAM, le CPU ou le stockage) à un serveur existant. C'est souvent la méthode la plus simple pour augmenter les performances, mais elle peut être limitée par les capacités maximales du matériel.
- Scalabilité horizontale : Elle consiste à ajouter des serveurs ou des instances supplémentaires à votre infrastructure. Cela permet de distribuer la charge entre plusieurs machines, offrant une meilleure résilience et une capacité d'expansion presque illimitée. Les environnements cloud modernes sont conçus pour faciliter la scalabilité horizontale, avec des services comme les équilibreurs de charge et les groupes de mise à l'échelle automatique.
Résilience
La résilience est la capacité d'un système à faire face à des pannes ou des perturbations, à s'adapter et à se rétablir rapidement. Cela implique non seulement la récupération après une panne, mais aussi la prévention proactive des problèmes grâce à une conception robuste, des tests réguliers et une surveillance continue. Les systèmes résilients sont conçus pour détecter les défaillances, isoler les problèmes et se rétablir automatiquement sans intervention humaine.
SLA (Service Level Agreement)
Un SLA est un contrat entre un fournisseur de services et ses clients qui définit le niveau de service attendu. Il détaille généralement des métriques telles que le temps de disponibilité, le temps de réponse et la qualité du service. Les SLA sont essentiels pour établir des attentes claires, mesurer les performances et fournir des recours en cas de non-respect des engagements.
Architecture Microservices
L'architecture microservices est une approche de conception d'applications où chaque fonctionnalité est développée comme un service distinct. Chaque service est autonome, indépendant des autres services, et communique via des API ou des événements. Cette modularité permet une meilleure scalabilité, une maintenance plus facile et une plus grande flexibilité dans le choix des technologies pour chaque service. Cependant, elle nécessite également une coordination étroite, une surveillance et une gestion des dépendances entre les services.
Les points d’attention à regarder
Serveur
Points limitant :
- CPU : Le processeur est le cerveau de votre serveur. Si votre application est gourmande en calculs, le CPU peut rapidement devenir un goulot d'étranglement. Surveillez l'utilisation du CPU et envisagez de mettre à niveau ou d'ajouter des cœurs si nécessaire.
- RAM : La mémoire vive est essentielle pour le traitement rapide des données. Une RAM insuffisante peut entraîner un ralentissement des performances, car le système commence à utiliser le disque dur comme mémoire virtuelle.
- Connexion réseau : Une connexion réseau lente ou instable peut affecter la capacité de votre serveur à communiquer avec d'autres systèmes ou à servir des clients. Assurez-vous d'avoir une bande passante suffisante et surveillez la latence.
- Disque dur : Le stockage est crucial pour la durabilité des données. Les disques lents ou presque pleins peuvent ralentir les opérations de lecture/écriture.
Astuces :
- Auto-scaling : En déployant les serveurs dans des configurations d'auto-scaling, vous pouvez garantir que votre infrastructure s'adapte automatiquement à la demande, ajoutant ou supprimant des ressources selon les besoins. Cela non seulement optimise les coûts, mais garantit également une haute disponibilité.
- Load Balancers : Ils distribuent le trafic entrant entre plusieurs serveurs, garantissant que aucun serveur n'est surchargé et offrant une tolérance aux pannes.
Kubernetes
Cluster
Points limitant :
- Nombre de nœud : Chaque nœud est une machine, virtuelle ou physique, sur laquelle Kubernetes est exécuté. Avoir un nombre insuffisant de nœuds peut limiter les ressources disponibles pour vos applications.
- Storage class : C'est une manière de définir comment le stockage est provisionné pour les demandes et comment il doit être consommé.
Astuces :
- Kubernetes Autoscaler : En utilisant des outils comme ou équivalent, vous pouvez automatiquement ajuster le nombre de nœuds dans votre cluster en fonction des besoins actuels.autoscalerGithubautoscalerOwnerkubernetesUpdatedMar 4, 2024
- Choix de la Storage Class : Avant de choisir une storage class, évaluez ses performances, sa capacité de redimensionnement et sa compatibilité avec vos besoins. Si elle ne supporte pas le redimensionnement, envisagez d'autres solutions comme le surdimensionnement initial ou l'utilisation de services de stockage externes comme S3.
Deployment / Replicaset
Points limitant :
- Nombre de pod max : Chaque pod est la plus petite unité déployable dans Kubernetes. Avoir trop de pods pour un nœud ou un cluster peut entraîner des problèmes de ressources.
- Request / limit ou capacité noeud : Ces paramètres définissent les ressources minimales et maximales qu'un pod peut utiliser. Une mauvaise configuration peut entraîner une sous-utilisation ou une surutilisation des ressources.
Astuces :
- HPA (Horizontal Pod Autoscaler) : Il ajuste automatiquement le nombre de pods dans un déploiement ou un replicaset en fonction de métriques observées comme l'utilisation du CPU.
- Métriques personnalisées : Pour des besoins spécifiques, comme le scaling basé sur la longueur d'une queue RabbitMQ, envisagez d'utiliser des métriques personnalisées avec HPA.
Base de données
Points limitant :
- Capacité de stockage : Une base de données qui approche de sa capacité maximale peut voir ses performances diminuer et risque de ne plus accepter de nouvelles données.
- Vitesse d'écriture/lecture : Les opérations de base de données lentes peuvent ralentir l'ensemble de l'application.
Première étape : Identifiez les SPOFs de votre base de données. Cela peut être un serveur unique, un disque de stockage ou même une connexion réseau. Une fois identifiés, mettez en place des stratégies pour les éliminer, comme la réplication, le clustering ou le basculement automatique.
Microservices
Défis :
- La mise en œuvre d'une architecture microservices nécessite une compréhension approfondie des interactions entre les services, ainsi que des mécanismes pour garantir la cohérence, la disponibilité et la tolérance aux pannes.
Astuces :
- Isolation : Chaque microservice doit être indépendant, avec sa propre base de données et ses propres ressources, pour garantir qu'une panne dans un service n'affecte pas les autres.
- Communication : Utilisez des protocoles légers comme HTTP/REST ou gRPC pour la communication entre services. Les outils comme les API Gateways peuvent aider à gérer et sécuriser ces communications.
- Monitoring et Logging : Avec de nombreux services en cours d'exécution, il est crucial d'avoir une solution de surveillance et de journalisation centralisée pour détecter et résoudre rapidement les problèmes.
Exemple : Netflix
Transition vers le microservices
Face à une demande croissante et à la nécessité d'innover rapidement, Netflix a commencé à migrer de son architecture monolithique traditionnelle vers une architecture basée sur microservices. Cette transition a permis à Netflix de déployer des centaines de microservices indépendants, chacun ayant sa propre équipe de développement, sa base de données et ses cycles de déploiement. Cela a non seulement amélioré la résilience et la scalabilité de leur plateforme, mais a également accéléré le rythme d'innovation.
Adoption du cloud AWS
Pour soutenir cette croissance et cette architecture complexe, Netflix a décidé de migrer la majorité de ses services vers le cloud AWS. Cette décision a offert à Netflix une flexibilité inégalée en termes de scalabilité, de résilience et de déploiement global, lui permettant de servir des millions d'utilisateurs dans le monde entier.
Chaos Engineering
Reconnaissant que les pannes sont inévitables dans un système aussi complexe, Netflix a développé une approche unique pour garantir la résilience de son système : le Chaos Engineering. L'idée est simple : provoquer intentionnellement des pannes dans la production pour tester la résilience du système. L'outil le plus célèbre de cette approche est le "Chaos Monkey", qui éteint aléatoirement des serveurs en production pour s'assurer que le système peut se rétablir sans impact pour l'utilisateur final.
Les bonnes pratiques
Conception pour la panne
Zones et Régions
Les zones de disponibilité sont des centres de données isolés les uns des autres. En déployant des ressources dans plusieurs zones, vous pouvez garantir que si l'une d'elles tombe en panne, votre application reste opérationnelle. Les régions sont des groupes de zones de disponibilité situées géographiquement proches. En utilisant plusieurs régions, vous pouvez assurer la disponibilité même en cas de catastrophe majeure dans une région entière.
Groupes de disponibilité
Il s'agit de groupes de ressources qui garantissent que si une ressource tombe en panne, une autre prendra le relais sans interruption.
Scalabilité Automatique
Importance
La demande sur votre application peut varier. La scalabilité automatique garantit que votre application peut gérer ces variations sans intervention humaine.
Groupes de placement auto-scaling
Ces groupes surveillent la charge de votre application et ajoutent ou suppriment des instances en fonction de la demande.
Gestionnaires d'instances et équilibreurs de charge
Ils distribuent la charge entre les instances, garantissant que chaque instance reçoit une charge de travail équilibrée.
Équilibrage de Charge
Objectif
Répartir le trafic de manière égale pour éviter la surcharge d'une instance et garantir une expérience utilisateur fluide.
Types d'équilibreurs de charge
- HTTP(S) : Distribue le trafic basé sur le contenu de la demande.
- TCP/UDP : Distribue le trafic sans regarder le contenu.
- Network : Opère à un niveau plus bas dans la pile réseau, offrant une distribution plus rapide.
Conception Stateless
Les applications sans état ne conservent aucune information sur l'utilisateur après la fin de la session. Cela signifie qu'une demande d'utilisateur peut être traitée par n'importe quelle instance, rendant la scalabilité horizontale plus simple et plus efficace.
Découplage
Importance
Le découplage permet à chaque composant de fonctionner indépendamment, améliorant la résilience et la flexibilité.
Services de queue et de notification
Ils permettent une communication asynchrone entre les composants, garantissant que si un composant est lent ou en panne, les autres peuvent continuer à fonctionner.
Caches
Le cache réduit le temps d'accès aux données fréquemment utilisées, réduisant la charge sur les bases de données et améliorant les performances.
Bases de données distribuées
Les bases de données NoSQL, comme MongoDB ou Cassandra, sont conçues pour être distribuées dès le départ, offrant une scalabilité et une performance élevées. Les bases de données relationnelles, comme MySQL ou PostgreSQL, sont idéales pour les données structurées et les transactions complexes.
Surveillez et alertez
La surveillance proactive et les alertes en temps réel vous permettent de détecter et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
Testez la résilience
Ils simulent des conditions réelles et des pannes pour évaluer comment votre application réagit.
Plan de reprise après sinistre
Un plan DR détaille comment votre organisation répondra en cas de catastrophe ou de panne majeure. Tester régulièrement ce plan garantit qu'il fonctionne comme prévu lorsqu'il est le plus nécessaire.
Exemples d'infrastructures à mettre en place pour supporter une forte croissance
Kubernetes autoscalé
Introduction
Kubernetes est une plateforme open-source qui automatise le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications conteneurisées. L'une de ses principales forces est sa capacité à gérer automatiquement la mise à l'échelle, ce qui est essentiel pour les applications connaissant une forte croissance.
Fonctionnement de l'autoscaling dans Kubernetes
- Horizontal Pod Autoscaler (HPA) : HPA ajuste automatiquement le nombre de pods dans un déploiement ou un replicaset en fonction de métriques observées comme l'utilisation du CPU ou de la mémoire. Par exemple, si l'utilisation du CPU dépasse un certain seuil, HPA peut automatiquement augmenter le nombre de pods pour répartir la charge.
- Cluster Autoscaler : Alors que HPA ajuste le nombre de pods, le Cluster Autoscaler ajuste le nombre de nœuds dans le cluster. Si un pod ne peut pas être placé sur un nœud en raison de contraintes de ressources, le Cluster Autoscaler peut provoquer la création d'un nouveau nœud.
- Vertical Pod Autoscaler (VPA) : VPA ajuste automatiquement les ressources demandées par les pods, comme le CPU et la mémoire, en fonction des besoins réels du pod.
Mise en place
- Installation : Pour utiliser l'autoscaling dans Kubernetes, vous devez installer les composants appropriés. Par exemple, pour le Cluster Autoscaler, vous pouvez l'installer à partir du répertoire officiel sur GitHub.
- Configuration : Une fois installés, ces autoscalers nécessitent une configuration. Pour HPA, par exemple, vous définiriez des métriques et des seuils qui déclenchent la mise à l'échelle.
- Surveillance : Bien que l'autoscaling soit automatisé, il est essentiel de surveiller son comportement pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu. Des outils comme Prometheus, couplés à Grafana, peuvent aider à visualiser l'utilisation des ressources et les actions d'autoscaling.
Avantages
- Réactivité : Kubernetes réagit rapidement aux changements de charge, garantissant que les ressources sont toujours alignées sur la demande.
- Efficacité des coûts : En n'allouant des ressources que lorsque cela est nécessaire, vous pouvez éviter de surdimensionner et de payer pour des ressources inutilisées.
- Résilience : La mise à l'échelle automatique peut également aider à gérer les pannes. Si un pod ou un nœud tombe en panne, Kubernetes peut rapidement le remplacer.
Considérations
- Coûts : Bien que l'autoscaling puisse économiser de l'argent en évitant le surdimensionnement, il peut également entraîner des coûts imprévus si la mise à l'échelle n'est pas correctement configurée ou surveillée.
- Complexité : La mise en place et la gestion de l'autoscaling nécessitent une compréhension approfondie de Kubernetes et de vos besoins en matière d'application.
Écrit par