Mise à l'échelle des utilisateurs sur AWS

Présentation de AWS

• Le sujet est la mise à l'échelle des utilisateurs sur AWS jusqu'à 10 millions d'utilisateurs.
• Le conférencier est Giulio Iannazzo, architecte de solution chez Amazon Web Services.

Comment faire face à l'échelle ?

• Gestion des utilisateurs
• Maintenance des performances (y compris les différents fuseaux horaires)
• Détection et réaction aux incidents
• Maintien de la continuité des activités
• Gestion de la sécurité et de la conformité
• Développement et tests
• Gestion des changements
• Suivi et gestion des coûts
• Optimisation des coûts
• Minimisation de l'empreinte carbone

Infrastructure globale AWS

• 34 régions
• 108 zones de disponibilité (AZ)
• Réseau backbone privé
• Plus de 600 points de présence

Zones de Disponibilité (AZ)

• Un cluster de centres de données
• Au moins 3 AZ par région
• Protection contre les défaillances techniques

Points de présence

• Utilisés pour héberger les services de diffusion de contenu (Amazon CloudFront)
• Ne peuvent pas être utilisés directement

Zones locales AWS

• Extension de région
• Au cœur des grandes villes et des centres industriels

AWS Wavelength

• Infrastructures 5G
• Transfert de données vers le cloud, traitement analytique et archivage
• Accélérez le traitement des données, réduisez la latence et optimisez les performances.

AWS Outposts

• Étend l'infrastructure AWS dans vos centres de données sur site
• Application ultra faible latence
• Traitement de données locales
• Stockage de données local

Largeur et profondeur des services

• Plus de 200 services complets
• Exemple de catégories : Analyse, Applications métier, Blockchain, Sécurité, Identité et conformité, Stockage

Considérations

• De nombreuses décisions sont réversibles, comme des portes à double sens.
• Il est essentiel de réfléchir à la quantité de contrôle dont vous avez besoin.
• Définir les différences entre serveur sans serveur, géré ou autonome.
• Gestion de la quantité de contrôle versus la quantité de responsabilité.

Architecture utilisateur unique

• Pas de redondance
• Pas de reprise après sinistre
• Ne peut pas mettre à l'échelle les composants individuellement
• Limité par les choix technologiques des composants individuels

Options de base de données

• Base de données gérées (Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Neptune ... )
• Base de données autonomes (Amazon EC2)

Amazon RDS

• Fournit une base de données relationnelle gérée
• Gestion de la maintenance quotidienne
• Gestion des correctifs de sécurité
• Gestion des mises à jour logicielles
• Moteurs disponibles : MySQL/MariaDB, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, Amazon Aurora

Amazon Aurora

• Compatible avec MySQL ou PostgreSQL
• Mise à l'échelle automatique du stockage (jusqu'à 64 To)
• Jusqu'à 15 réplicas de lecture
• Sauvegardes continues (incrémentielles)
• Réplication à six voies sur trois zones

Aurora Serverless v2

• Base de données à mise à l'échelle automatique en fonction de la demande.
• Démarrage à la demande, arrêt sans utilisation.
• Mise à l'échelle automatique, sans aucune instance à gérer.
• Payez par seconde pour la capacité de base de données que vous utilisez.

NoSQL versus non NoSQL

• Base de données relationnelles et non relationnelles
• Fonctionnalités de base de données

Cas où NoSQL peut être nécessaire

• Applications sensibles à la latence (exigence de sous-milliseconde)
• Volumes de données de téraoctets
• Ingestion rapide (en millisecondes)
• Données hautement non relationnelles (ex : Données de graphe)

Présentation d'Amazon Cognito

• Gestion du répertoire d'utilisateurs gérée centralement
• Interface utilisateur hébergée
• Fédérations d'identités
• Accès aux informations d'identification AWS
• Jetons standards

Mise à l'echelon horizontale

• Proposer des options pour développer des applications à forte charge de travail
• Solutions pour partager le travail des applications

Application Load Balancer

• Très haute disponibilité
• Contrôle de santé (1-65,535)
• Gestion de session et cohérence
• Routage basé sur le contenu
• Applications basées sur des conteneurs
• WebSockets
• HTTP/2

Améliorer la disponibilité de la base de données

• Mise en œuvre de la république dans des zones de disponibilité séparées
• Mise en place d'instances de base de données principales et secondaires

Mise à l'échelle des utilisateurs de plus de 10 000

• Répartir les charges de travail

Ratio de lecture des écritures dans un graphique circulaire

• Les données de lecture et d'écriture sont visualisées avec un ratio

AmazonS3

• Stockage d'objets basés sur le Cloud.
• Haute durabilité
• Idéale pour les éléments statiques
• Taille d'objets infiniment extensible
• Chiffrement en repos et en transit
• Amazon S3 est le service de stockage d’objets basé sur le cloud d’Amazon.

###Amazon CloudFront

• Mise en cache du contenu pour une diffusion plus rapide
• Réduction de la charge de travail à l’origine
• Diffusion de contenu dynamique et statique
• Diffusion de vidéos en continu
• Certificats SSL personnalisés
• Temps de vie court (TTL) dans des valeurs possibles de moins de 0 seconde, optimisé pour l'infrastructure AWS

Traitement de contenu CDN

• Délai d’affichage 50 millisecondes
• Délai d’affichage 300 millisecondes
• 350 millisecondes + temps d’chargement
• 50 millisecondes sans charge de travail d’origine

Contenu mis en cache statique

• Images
• Vidéos
• Fichiers CSS
• Fichiers JS

Amazon ElastiCache

• Mise en cache de Memcached ou Redis gérée
• Mise à l'échelle d'un ou plusieurs nœuds
• Auto-guérison (réplacement des instances en panne)
• Vitesse de plusieurs millisecondes
• Déploiements multi-AZ pour la disponibilité

Fonctionnement de la mise en cache

• Cache à côté
• Modulaire
• La défaillance du cache n'est pas critique
• Les modèles de données peuvent être différents
• Les données mises en cache peuvent devenir obsolètes (TTL)
• Les modifications de code sont nécessaires
• Enregistrement du cache : lecture dans le cache
• Manque de cache : lecture dans la base de données

Amazon DynamoDB

• Base de données NoSQL gérée
• Options de tarification provisionnées et sur demande
• Performances fiables, prévisibles et tolérantes aux pannes
• Flux et déclencheurs
• Tableaux globaux (multi-régions)

Amélioration de l'application

• Optimiser l'application elle-même.

Architecture monolithique

• Interface utilisateur (UI)
• Logique métier (Business Logic)
• Accès aux données
• Pas de séparation physique des composants.

Limites de l'architecture monolithique

• Mise à l'échelle
• Disponibilité

Décomposer le monolithe

• Décomposer le monolithe en services distincts
• Traiter les composants séparément
• Mettre à l’échelle indépendamment les composants

Architecture orientée service

• Décomposer le monolithe en services distincts 
• Traiter les composants séparément et indépendamment
• Offrir une flexibilité et une meilleure compréhension de chaque composant

Contrat de service

• Définition de l'interface
• API ouvertes comme Swagger
• Utiliser Smithy

Runtime adaptés à différents cas d'utilisation

• AWS Lambda pour les services de commande
• Amazon ECS/EKS pour les services de livraison, comptabilité et stock
• Amazon EC2 pour les cas d'utilisation qui le nécessitent  

Modernisation des applications avec conteneurs/sans serveur

• Utilisation des conteneurs
• Mise en œuvre de fonctions sans serveur
• AWS CloudFront
• Serveurs EC2
• Amazon ECS/Amazon EKS
• AWS Batch
• Fonctions Lambda

Service sans serveur

• Ne pas réinventer la roue
• API
• Mise en file d'attente
• Transcodage
• Recherches
• Bases de données
• Surveillance
• Journalisation
• Calcul
• Apprentissage automatique

Couplage lâche : Amazon SQS et Amazon SNS

• Fiabilité (multi-AZ)
• Échelle
• Sécurité

Calcul piloté par les événements : AWS Lambda

• Fonctions déclenchées par des événements
• Java, Go, PowerShell, Node.js, C#, Ruby, Python
• Sans serveur
• Mise à l'échelle implicite

Application web sans serveur

• AWS CloudFront
• Amazon S3
• Amazon Cognito
• Amazon API Gateway
• AWS Lambda
• Amazon DynamoDB

Couplage lâche

• Décomposer les composants indépendamment
• Conception de tout en tant que boîte noire
• Découpler les interactions
• Privilégier les services intégrants la redondance et la mise à l'échelle
• Ne pas construire ses propres solutions.

Architecture de microservices

• Client
• Application Load Balancer
• AWS Lambda
• Amazon API Gateway
• Amazon DynamoDB

X-Ray AWS

• Identifier les goulots d'étranglement des performances et les erreurs
• Identifier les problèmes dans des services spécifiques
• Identifier l'incidence des problèmes sur les utilisateurs
• Visualiser le graphique d'appel de service de l'application

Utilisateurs > 1 million

• Définir les facteurs à considérer : Affinement, multirégions, performance des bases de données, outillage sur site.

Problèmes en matière de bases de données

• Fédérations
• Partitionnement
• Bases de données spécialisées (NoSQL, Graph)
• Multirégionalités

Revue rapide

• Multi-AZ
• Services en auto-mise à l'échelle
• Redondance à tous les niveaux
• Commence par les bases de données SQL
• Mise en cache des données
• Outils d'automatisation
• Bonnes métriques / surveillance / journalisation
• Services individuels (SOA)
• Auto-mise à l'échelle lorsque prête
• Ne pas réinventer la roue
• Basculer vers NoSQL si judicieux

Ressources pour les étudiants

• Services AWS à essayer gratuitement
• Expériences d'apprentissage en ligne en mettant l'accent sur le développement web, la science des données et l'apprentissage automatique.
• Cours gratuits

Remerciements

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