Architecturerépartie en
environnement Web
« Scalabilité »nom fémininbarbarisme (scalability)
Capacité des systèmes informatiques à pouvoir faire évoluer leurs ressources en fonction des besoins, sans nécessiter une refonte de l'architecture matérielle et logicielle.
« Haute disponibilité »
Capacité des systèmes informatiques à fournir le service prévu à tout moment, même en cas de panne d'une partie conséquente de leurs moyens matériels.
Hébergement mutualisé
Partage de ressourcesBon marchéFiablePossibilités et ressources
limitées
Serveur dédié
Ressources dédiéesPuissantMauvaise fiabilitéAdministration ?
Évolution verticale(scaling in)
Augmentation des capacités du serveur
Facile à mettre en œuvreFiabilité limitéeRepousse juste la limite
Évolution horizontale(scaling out)
Augmentation du nombre de serveurs
Théoriquement illimitéFiabilité par redondanceComplexe à mettre en œuvre
Anatomie d'un serveur
Matériel
Processeur(s)Mémoire viveDisque(s) dur(s)
Anatomie d'un serveur
Système d'exploitation
Linux, Windows,Mac OS X, Solaris,BSD, ...
Anatomie d'un serveur
Applicatif
Serveur HTTP(Apache, Lighttpd, Nginx, …)
Application(JEE, PHP, Perl, Ruby, .NET, ...)
Anatomie d'un serveur
Stockage de fichiers
Disque dur local
Anatomie d'un serveur
Base de données
MySQL, PostgreSQL,Oracle, SQL Server, DB2, Informix, ...
Applicatif : bonne scalabilité
Installation identique sur chaque serveur
Répartition de charge
Haute disponibilité
Problèmes ?
Base de donnéesStockage de
fichiers
Problèmes ?
Base de donnéesDifficile à répartir et redonder
Technologie “friable”
Problèmes ?
Stockage de fichiersSolutions sans garantie
Solutions très coûteuses
Le vrai problème ?
Le coût !
Les solutions existent
(il suffit d'être millionnaire)
Cluster base de données(ex : Oracle RAC sur serveurs SUN)
Baies de stockage(ex : NetApp)
Frontaux web
Serveurs de fichiers(NAS / SAN)
Base de données(Oracle RAC, MySQL cluster, ...)
Réplication mono-directionnelle
Ces solutions sont chères
Impossible de démarrer un projet en utilisant ces technologies
Ces solutions sont chères
Impossible de démarrer un projet en utilisant ces technologies
Concrètement, on fait quoi ?
Scale in + scale out
Lectures Écritures
Scale in + scale out + réplication
Écritures
Lecturesen local
Réplication
Mais les requêtes SQL sont très gourmandes en ressources
On essaye d'en faire le moins souvent possible
On exécute les requêtes une fois puis on stocke leurs résultats en cache pour les accès suivants
Scale in + scale out + cache
Écritures
Lecturesen cache
Requêtes pour remplir le cache
Avec le cache, les données sont agrégées telles qu'on les utilise dans l'application
Pourquoi ne pas stocker directement les données sous ce format ?
En réduisant les fonctionnalités des bases de données, on peut augmenter leur scalabilité.
Avec le cache, les données sont agrégées telles qu'on les utilise dans l'application
Pourquoi ne pas stocker directement les données sous ce format ?
En réduisant les fonctionnalités des bases de données, on peut augmenter leur scalabilité.
Bases de données non relationnelles
User
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Article
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Comment
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{name: "Amaury Bouchard",login: "amaury",articles: [
{title: "Article de test",content: "Bla bla bla",comments: [
{date: "2010-05-20",text: "Super !"
},{
date: "2010-05-21",text: "Génial !"
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]}
Solutions SQL alternatives
ShardingDécouper une base en plusieurs morceaux pour alléger et paralléliser les traitements
DénormalisationDupliquer les données pour réduire le nombre de jointures nécessaires
Solutions SQL alternatives
ShardingDécouper une base en plusieurs morceaux pour alléger et paralléliser les traitements
DénormalisationDupliquer les données pour réduire le nombre de jointures nécessaires
Amélioration des performancesInutile pour la haute-disponibilitéEst-ce encore un modèle relationnel ?
Théorème de Brewer
Dans un environnement distribué, il est impossible de garantir à la fois :
La consistanceLa disponibilitéLa tolérance aux pannes
Théorème de Brewer
Dans un environnement distribué, il est impossible de garantir à la fois :
La consistanceLa disponibilitéLa tolérance aux pannes
Haute-disponibilité : consistance réduite
Modèles de duplication de données
CentraliséServeur de méta-données uniqueMultiples serveurs de données
DécentraliséDonnées réparties sur plusieurs serveurs en fonction d'une clé de hachage
Et le cloud computing ?
Virtualisation des serveursUtilisation de ressources à la demande
Participer à des projets intéressants ?
FineFSSystème de fichiers redondé écrit en PHPComplètement décentraliséSynchrone et asynchronePlus rapide que Memcache en lecture
FineDBBase de données non relationnelleOrienté document (stockage JSON)Stockage basé sur FineFS
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