Concevoir une application capable de traiter une forte volumétrie de données, tout en garantissant des performances élevées, est un véritable défi. Simon Landais, concepteur-développeur chez A5SYS, nous présente un tour d’horizon des principales solutions techniques pour réussir ce projet numérique d’envergure.
1) Utiliser un hébergement cloud auto-scalable
Héberger une application sur le cloud est un avantage indéniable pour gérer un grand nombre de données. En effet, des services comme Amazon AWS ou Microsoft Azure (pour ne citer qu’eux) permettent d’effectuer facilement des montées de version, afin d’obtenir des serveurs plus puissants.
"Ces services proposent aussi des hébergements auto-scalables. Quand les limites du serveur sont atteintes, l'infrastructure augmente automatiquement sa puissance pour traiter une plus grosse volumétrie. À l'inverse, si l'application est moins sollicitée, la puissance diminue."
Cette mise à l’échelle automatique est donc très utile pour gérer une très grosse volumétrie, mais aussi pour faire face à des pics de charge ponctuels, car le serveur n’est pas toujours sollicité de la même façon.
Par ailleurs, l’auto scaling évite les problèmes de surdimensionnement.
"Aligner la puissance d'un serveur avec les pics de charge - pendant lesquels il est très sollicité - est une fausse bonne idée, car l'entreprise n'a pas besoin d'une telle puissance de calcul la plupart du temps. Elle se retrouve donc avec un serveur surdimensionné par rapport à ses besoins. D'où l'intérêt d'un hébergement auto-scalable, qui s'ajuste tout seul en fonction des pics de charge."
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2) Effectuer des traitements asynchrones
En cas de traitement particulièrement lourd, un serveur n’est pas forcément en mesure de gérer la totalité des données à l’instant T. C’est là qu’interviennent les traitements asynchrones.
"Les données ne sont pas prises en charge immédiatement : elles sont d'abord stockées, puis traitées dans un second temps. Par exemple, si le serveur reçoit 10 millions de demandes en 5 minutes, il peut stocker le tout dans les 5 minutes, mais le traitement se fera au bout de quelques heures. Autrement dit, il s'agit de décorréler la demande de traitement et le traitement en lui-même."
Plus économe en ressources qu’un traitement à la volée, cette approche asynchrone permet aussi de lisser la charge et de mieux mutualiser les serveurs.
Dans le même esprit, les « Service Bus » peuvent remplacer avantageusement les interfaces de programmation applicatives (API).
"Souvent, quand une application échange avec un service tiers, une API permet au partenaire d'envoyer des données vers l'app. Mais cela pose problème avec un gros volume de données, car le serveur est très sollicité et il ne peut pas forcément répondre au pic de charge. Avec des Service Bus, c'est-à-dire des piles de messages, le partenaire envoie ses données directement dans le cloud. Ces dernières sont ensuite traitées petit à petit de manière asynchrone, en fonction des capacités du serveur."
3) Mettre en place plusieurs serveurs
"Si l'application possède une interface web, accessible depuis un navigateur, il est essentiel de proposer aux internautes une app qui fonctionne bien et qui se charge rapidement. Mais il est possible que l'application soit très sollicitée par d'autres traitements que les utilisateurs ne voient pas."
Pour y remédier, une solution efficace consiste à mettre en place un serveur par type de traitement : en l’occurrence, un premier pour l’utilisateur web et un second pour les traitements très volumineux. Chaque serveur est alors dimensionné en fonction de ses besoins spécifiques.
Si le serveur qui gère les données volumineuses se retrouve face à un pic de charge, il risque de subir des ralentissements. Mais cela n’impacte pas le serveur web, ni les autres utilisateurs : il n’y a donc pas de rupture de service.
A5Sys développe une application conçue pour gérer une forte montée en charge En 2023, iOtee a fait appel à A5Sys pour l’accompagner dans le développement d’une application de gestion d’élevage bovin soumise à d’importants enjeux de performance, dans une optique de croissance à l’international. Pensée dès le départ pour supporter des quantités de données très élevées, Mozaë permettra à terme de suivre plusieurs centaines de milliers de vaches, dont les informations sont transmises toutes les 30 minutes à l’application. |
4) Utiliser la mise en cache
Stocker un élément qui a déjà été calculé pour éviter de le recalculer inutilement : c’est tout l’intérêt de la mise en cache.
"On trouve notamment du cache entre le front-end et le back-end. Ici, la mise en cache consiste à stocker des informations dans l'application, côté navigateur, pour éviter d'avoir trop d'appels vers le back-end et de solliciter le serveur. Il peut aussi y avoir un deuxième niveau de cache, par exemple entre le back-end et la base de données, afin de limiter les requêtes SQL. Éviter ces connexions entre serveurs permet de gagner du temps pour les traitements."
5) Optimiser les tâches planifiées
Les traitements qui tournent en arrière-plan sur un serveur de manière régulière peuvent être optimisés pour s’exécuter le plus vite possible et consommer moins de ressources.
"Pour ce faire, il faut optimiser les requêtes SQL d'accès à la base de données, mais aussi veiller au bon positionnement des index. L'enjeu principal est d'éviter les fuites de mémoire."
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6) Adopter l’éco-conception
Si elle vise en premier lieu à réduire l’empreinte environnementale des produits numériques, l’éco-conception est aussi une démarche très utile pour créer des applications légères et économes en ressources.
"Les bonnes pratiques d'éco-conception sont bien souvent alignées avec les enjeux de performance et de volumétrie de données. En effet, dans les deux cas, l'objectif est d'utiliser le moins possible de ressources numériques."
Il s’agit donc d’un moyen efficace pour créer des applications plus respectueuses de l’environnement, tout en créant des architectures performantes et scalables.
"Quand une application traite des dizaines de millions de données par jour, cela se traduit rapidement par plusieurs milliards de données à stocker. Or, chaque donnée requiert un traitement optimisé pour s'exécuter très rapidement, ce qui soulève d'importants enjeux de performance."
Face à une forte volumétrie de données, la mise en place d’une architecture scalable, ainsi que l’utilisation d’outils et de solutions techniques adaptées, sont donc indispensables pour garantir le bon fonctionnement d’une application – et, par extension, offrir une expérience utilisateur optimale.
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FAQ
Que signifie le terme « scalabilité » ?
La scalabilité désigne la capacité d’une solution informatique à s’adapter à la demande et aux besoins des utilisateurs, ce qui se traduit notamment par une augmentation de ses capacités.
Comment la scalabilité impacte-t-elle la performance d’un système informatique ?
La scalabilité influence directement la performance d’un système informatique en lui permettant de gérer une augmentation de la charge de travail sans rupture de service. Ainsi, un système scalable peut s’adapter à une demande croissante et garantir une réponse rapide même sous forte sollicitation.
Quels sont les différents types de scalabilité ?
Il existe deux grands types de scalabilité :
- La scalabilité verticale, qui consiste à ajouter des ressources à un serveur existant.
- La scalabilité horizontale, qui implique l’ajout d’un ou plusieurs serveurs pour répartir la charge.
