{"id":27167,"date":"2021-05-20T13:40:56","date_gmt":"2021-05-20T11:40:56","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/architecture-serverless-analyse-dune-application-cloud-evolutive\/"},"modified":"2025-11-27T11:43:30","modified_gmt":"2025-11-27T10:43:30","slug":"architecture-serverless-analyse-dune-application-cloud-evolutive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/fr\/architecture-serverless-analyse-dune-application-cloud-evolutive\/","title":{"rendered":"Architecture Serverless \u2013 Analyse d’une application cloud \u00e9volutive"},"content":{"rendered":"\t\t
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Une infrastructure Functions-as-a-Service pilot\u00e9e par les \u00e9v\u00e9nements est utilis\u00e9e comme application de d\u00e9monstration. L’impl\u00e9mentation de l’application pourrait \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e avec tous les grands fournisseurs de cloud. Cependant, comme Amazon Web Services est actuellement le leader du march\u00e9 avec environ 33 pour cent de part de march\u00e9 dans le chiffre d’affaires mondial du cloud, leur calculateur de co\u00fbts a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour le calcul des co\u00fbts. Pour des raisons d’uniformit\u00e9, les services d’AWS ont \u00e9galement \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour toutes les fonctions employ\u00e9es dans l’application. <\/p>

L’application de d\u00e9monstration doit charger des images dans le cloud et les y stocker. Un algorithme de reconnaissance d’images doit d\u00e9tecter les visages dans les photos et les analyser, par exemple, pour d\u00e9tecter les \u00e9motions. Les informations ainsi recueillies doivent ensuite \u00eatre stock\u00e9es dans une base de donn\u00e9es. En d\u00e9tail, l’application de d\u00e9monstration doit donc remplir les t\u00e2ches suivantes : <\/p>

  1. Un client doit pouvoir charger des images dans un AWS S3 File Bucket via une interface. Toutes les images t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es doivent y \u00eatre disponibles de mani\u00e8re permanente. <\/li>
  2. D\u00e8s qu’une image est enti\u00e8rement t\u00e9l\u00e9charg\u00e9e, une fonction AWS Lambda est d\u00e9clench\u00e9e.<\/li>
  3. La fonction Lambda transmet alors l’image \u00e0 l’API AWS Recognition, qui traite l’image et recherche des visages. Si des visages sont trouv\u00e9s, ils sont analys\u00e9s et il est possible, entre autres, de demander des donn\u00e9es telles que l’\u00e2ge possible de la personne ou les \u00e9motions que cette personne ressent actuellement. <\/li>
  4. D\u00e8s que l’API Recognition a termin\u00e9 le traitement de l’image, elle renvoie les donn\u00e9es collect\u00e9es et d\u00e9clenche une autre fonction Lambda.<\/li>
  5. La fonction Lambda enregistre alors les donn\u00e9es collect\u00e9es dans une AWS DynamoDB, o\u00f9 elles peuvent \u00eatre interrog\u00e9es. La suite du d\u00e9roulement du programme n’a plus d’importance pour les besoins de cet article. <\/li><\/ol>

    \"\"<\/p>

    Application de t\u00e9l\u00e9chargement d’images (Source : AWS)<\/p>

    Quel est l’effort initial n\u00e9cessaire pour rendre l’application \u00e9volutive ?<\/h5>

    Comme le composant cloud est constitu\u00e9 de quatre services ind\u00e9pendants, chacun d’entre eux doit \u00eatre \u00e9valu\u00e9 individuellement.<\/p>

    S3 File Bucket<\/h6>

    Le stockage de fichiers AWS S3 offre des m\u00e9thodes de mise \u00e0 l’\u00e9chelle automatique sans effort de configuration. Contrairement \u00e0 un serveur avec des partitions, les S3 Buckets peuvent th\u00e9oriquement absorber des quantit\u00e9s infinies d’octets gr\u00e2ce \u00e0 la virtualisation. La distribution de copies redondantes en cas de perte de donn\u00e9es est \u00e9galement prise en charge par AWS. <\/p>

    En cat\u00e9gorisant les fichiers en fonction de leurs mod\u00e8les d’acc\u00e8s dans diff\u00e9rentes classes de stockage, on \u00e9conomise en outre automatiquement de l’espace de stockage. Les fichiers souvent sollicit\u00e9s sont hautement disponibles. En revanche, les fichiers moins utilis\u00e9s sont d\u00e9plac\u00e9s vers des classes de stockage moins co\u00fbteuses. <\/p>

    Un stockage d’objets S3 est donc capable, sans effort de configuration manuel, de s’adapter \u00e0 des quantit\u00e9s de fichiers fortement variables et de s’\u00e9tendre th\u00e9oriquement \u00e0 l’infini.<\/p>

    Fonctions Lambda<\/h6>

    Pour chaque appel d’une fonction Lambda, AWS Lambda cr\u00e9e automatiquement une nouvelle instance de la fonction. Cela se produit jusqu’\u00e0 ce que la limite de la r\u00e9gion dans laquelle la fonction est ex\u00e9cut\u00e9e soit atteinte. Pour une application en Allemagne, le centre de donn\u00e9es de Francfort initialiserait automatiquement jusqu’\u00e0 1000 instances parall\u00e8les. <\/p>

    Si ce nombre ne suffit pas pour traiter les requ\u00eates entrantes, AWS Lambda est capable de lancer jusqu’\u00e0 500 instances suppl\u00e9mentaires par minute. Ce processus se poursuit jusqu’\u00e0 ce qu’il y ait suffisamment d’instances pour traiter les requ\u00eates ou qu’une limite de simultan\u00e9it\u00e9 pr\u00e9d\u00e9finie soit atteinte. Cette limite doit \u00eatre d\u00e9finie manuellement par l’utilisateur. <\/p>

    Une fois un pic de charge surmont\u00e9, les instances non utilis\u00e9es sont automatiquement arr\u00eat\u00e9es.<\/p>

    Reconnaissance d’images<\/h6>

    L’API de reconnaissance d’images AWS est fournie par AWS et peut \u00eatre directement appel\u00e9e \u00e0 partir des fonctions Lambda. Il n’est donc pas n\u00e9cessaire de cr\u00e9er une instance distincte pour chaque application. La mise \u00e0 l’\u00e9chelle est \u00e9galement prise en charge par AWS et ne rel\u00e8ve pas de la responsabilit\u00e9 de l’utilisateur final. <\/p>

    DynamoDB<\/h6>

    AWS DynamoDB utilise le service AWS Application Auto Scaling pour adapter la capacit\u00e9 de d\u00e9bit aux mod\u00e8les d’utilisation actuels. Ainsi, la capacit\u00e9 de d\u00e9bit est automatiquement augment\u00e9e lorsque la demande augmente et automatiquement r\u00e9duite lorsque la demande diminue. <\/p>

    Le service Auto Scaling comprend une utilisation cible. Celle-ci d\u00e9crit le pourcentage de d\u00e9bit consomm\u00e9 \u00e0 un moment donn\u00e9. La valeur peut \u00eatre manuellement modifi\u00e9e pour, par exemple, changer les valeurs d’utilisation cible pour les capacit\u00e9s de lecture ou d’\u00e9criture. Le service Auto Scaling tentera ensuite d’ajuster l’utilisation r\u00e9elle de la capacit\u00e9 \u00e0 celle sp\u00e9cifi\u00e9e. Cependant, cela n’a de sens que si l’on peut pr\u00e9dire approximativement quand les pics de charge se produiront. <\/p>

    Dans le cas de l’application de traitement d’images, il ne faudrait pas modifier manuellement les param\u00e8tres de DynamoDB, car elle s’adapte automatiquement aux exigences changeantes dans ce contexte.<\/p>

    Vitesse et disponibilit\u00e9<\/h5>

    Que se passe-t-il en cas de forte augmentation de la charge et \u00e0 quelle vitesse les diff\u00e9rents services de l’application peuvent-ils r\u00e9agir aux pics de charge ? Faut-il s’attendre \u00e0 des pertes de performance en cas de mise \u00e0 l’\u00e9chelle rapide ? <\/p>

    Bucket de fichiers S3<\/h6>

    \u00c9tant donn\u00e9 que la structure du stockage simple AWS S3 ressemble \u00e0 un grand syst\u00e8me distribu\u00e9 et non \u00e0 un point de terminaison r\u00e9seau unique, il n’y a aucune diff\u00e9rence dans le nombre de requ\u00eates qu’il doit traiter lorsqu’il est utilis\u00e9 correctement. Comme il n’existe pas de limite au nombre de connexions simultan\u00e9es, la bande passante du service peut \u00eatre maximis\u00e9e en augmentant le nombre de requ\u00eates. En revanche, si aucune connexion suppl\u00e9mentaire n’est \u00e9tablie, mais qu’une seule connexion est plus fortement sollicit\u00e9e, il faut s’attendre \u00e0 des pertes de vitesse. <\/p>

    Fonctions Lambda<\/h6>

    Le mode de mise \u00e0 l’\u00e9chelle des fonctions AWS Lambda a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 expliqu\u00e9 dans la section pr\u00e9c\u00e9dente. Fondamentalement, on peut donc constater que cela ne fait aucune diff\u00e9rence pour les fonctions Lambda, tant que le nombre d’instances simultan\u00e9es reste inf\u00e9rieur \u00e0 la limite r\u00e9gionale (1000 en Allemagne). Cette limite peut \u00eatre augment\u00e9e sur demande dans la console du centre de support AWS. <\/p>

    Lors du premier traitement d’une requ\u00eate par une instance nouvellement cr\u00e9\u00e9e, il faut toujours prendre en compte la dur\u00e9e de l’initialisation du code. Cela signifie qu’une instance nouvellement cr\u00e9\u00e9e d’une fonction qui n’a pas encore \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e prendra toujours plus de temps pour traiter une t\u00e2che qu’une instance d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9e. En cas de mise \u00e0 l’\u00e9chelle rapide, il faut donc s’attendre \u00e0 un d\u00e9lai. <\/p>

    Si l’on souhaite \u00e9viter ces fluctuations de latence d\u00e9crites, on peut utiliser ce que l’on appelle la simultan\u00e9it\u00e9 provisionn\u00e9e (Provisioned Concurrency). La figure suivante illustre cela. <\/p>

    \"serverless<\/p>

    \u00ab\u00a0Mise \u00e0 l’\u00e9chelle des fonctions avec simultan\u00e9it\u00e9 provisionn\u00e9e (Source : AWS)<\/p>

    Il est \u00e9vident que jusqu’\u00e0 ce que la ligne rose soit atteinte (le nombre configur\u00e9 de simultan\u00e9it\u00e9 provisionn\u00e9e), le nombre d’instances de fonctions disponibles est toujours sup\u00e9rieur au nombre de requ\u00eates ouvertes. Les requ\u00eates ouvertes peuvent donc \u00eatre trait\u00e9es sans d\u00e9lai. Ce n’est que lorsque la limite est d\u00e9pass\u00e9e que de nouvelles instances sont lanc\u00e9es et qu’il faut \u00e0 nouveau s’attendre \u00e0 une latence accrue. <\/p>

    Reconnaissance d’images<\/h6>

    \u00c9tant donn\u00e9 que AWS Image Recognition est un service fourni par AWS qui n’est appel\u00e9 que par API, il n’y a aucune diff\u00e9rence en termes de vitesse ou de disponibilit\u00e9. Les pics de charge qui surviennent sont simplement absorb\u00e9s, l’utilisateur final n’a rien \u00e0 configurer. <\/p>

    DynamoDB<\/h6>

    Lors de la cr\u00e9ation d’une DynamoDB AWS, le service Auto Scaling est automatiquement actif s’il n’est pas d\u00e9sactiv\u00e9 manuellement. Le fonctionnement g\u00e9n\u00e9ral du service Auto Scaling a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 expliqu\u00e9 dans le chapitre pr\u00e9c\u00e9dent. <\/p>

    Si les valeurs du service ne sont pas modifi\u00e9es, il augmente automatiquement les capacit\u00e9s de d\u00e9bit de la base de donn\u00e9es lorsque le d\u00e9bit cible est trop \u00e9lev\u00e9 pendant une p\u00e9riode de deux minutes. Si le d\u00e9bit est inf\u00e9rieur au d\u00e9bit cible souhait\u00e9 pendant plus de 15 minutes, les capacit\u00e9s de d\u00e9bit sont automatiquement r\u00e9duites. La figure suivante montre la capacit\u00e9 de d\u00e9bit consomm\u00e9e (en bleu) et fournie (en rouge) de la base de donn\u00e9es sur une p\u00e9riode de 24 heures. <\/p>

    \"serverless<\/p>

    Capacit\u00e9 de lecture consomm\u00e9e et provisionn\u00e9e<\/p>

    Si le d\u00e9bit cible n’est pas trop \u00e9lev\u00e9, la base de donn\u00e9es peut r\u00e9pondre \u00e0 toutes les requ\u00eates de mani\u00e8re performante et sans perte de performance. L’espace entre la ligne bleue et la ligne rouge repr\u00e9sente la capacit\u00e9 de d\u00e9bit libre de la base de donn\u00e9es. D\u00e8s que la ligne bleue d\u00e9passe trop souvent la ligne rouge, il faudrait augmenter le d\u00e9bit cible. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, le service Auto Scaling peut cependant r\u00e9agir de mani\u00e8re performante \u00e0 tous les pics de charge et aucune perte de performance n’est \u00e0 pr\u00e9voir. <\/p>

    Comment calculer les co\u00fbts de l’application ?<\/h5>

    La valeur initiale pour le calcul des co\u00fbts fictifs de l’application est de 1000 ex\u00e9cutions. Celle-ci est ensuite multipli\u00e9e par un facteur de 10, la derni\u00e8re valeur \u00e9tant de 100 000 000 ex\u00e9cutions. Le fait qu’une valeur aussi \u00e9lev\u00e9e soit probablement plut\u00f4t rare dans la r\u00e9alit\u00e9 est n\u00e9gligeable aux fins de l’\u00e9volution des co\u00fbts \u00e0 ce stade. Par la suite, les co\u00fbts sont calcul\u00e9s individuellement pour chaque service afin de pouvoir distinguer les diff\u00e9rentes \u00e9volutions des co\u00fbts. Enfin, un aper\u00e7u des co\u00fbts totaux de l’application est fourni. Tous les prix ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9s \u00e0 l’aide du calculateur de co\u00fbts AWS. <\/p>

    S3 File Bucket<\/h6>

    Pour le stockage S3, il faut distinguer trois \u00e9l\u00e9ments de co\u00fbt. Premi\u00e8rement, l’espace de stockage utilis\u00e9 est factur\u00e9 et, en outre, des co\u00fbts sont encourus pour chaque acc\u00e8s PUT et GET \u00e0 un fichier. Lors de l’utilisation de l’application, le fichier est t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 exactement une fois et lu une fois \u00e0 chaque ex\u00e9cution. Pour les valeurs suivantes, une valeur moyenne de 5 Mo par photo a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e, ce qui correspond \u00e0 une photo d’un appareil photo de 15 m\u00e9gapixels pour une image JPEG haute r\u00e9solution. <\/p>
    <\/td>1000\/5 Go<\/b><\/td>100 000\/5 To<\/b><\/td>1 million\/50 To<\/b><\/td>10 millions\/500 To<\/b><\/td>100 millions\/5 Po<\/b><\/td><\/tr>
    Stockage<\/strong><\/td>0,1225<\/td>122,5<\/td>1225<\/td>11.750<\/td>112.500<\/td><\/tr>
    Requ\u00eate PUT<\/strong><\/td>0,0054<\/td>0,54<\/td>5,4<\/td>54<\/td>540<\/td><\/tr>
    Requ\u00eate GET<\/strong><\/td>0,00043<\/td>0,043<\/td>0,43<\/td>4,3<\/td>43<\/td><\/tr>
    Total<\/strong><\/td>0,12833 $<\/td>123,083 $<\/td>1230,83 $<\/td>11 808 $<\/td>113 083 $<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

    Tableau : <\/strong>\u00c9volution des co\u00fbts du stockage AWS S3 en USD par rapport au nombre de fichiers et \u00e0 l’espace de stockage utilis\u00e9<\/p>

    Le tableau montre que les acc\u00e8s aux fichiers jouent un r\u00f4le mineur dans les co\u00fbts, car ils \u00e9voluent de mani\u00e8re lin\u00e9aire jusqu’\u00e0 100 millions d’appels. L’espace de stockage utilis\u00e9 consomme nettement plus de co\u00fbts. Il est \u00e0 noter que ses prix ne sont l\u00e9g\u00e8rement r\u00e9duits qu’\u00e0 partir de 50 t\u00e9raoctets d’espace de stockage utilis\u00e9, avant cela, cette valeur \u00e9volue \u00e9galement de mani\u00e8re lin\u00e9aire. <\/p>

    Fonctions Lambda<\/h6>

    Les fonctions Lambda sont utilis\u00e9es exactement deux fois par ex\u00e9cution dans l’application. Une fois lorsqu’un fichier a fini d’\u00eatre t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 et une fois lorsque l’appel \u00e0 l’API AWS Recognition est termin\u00e9. Les valeurs suivantes ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour le calcul des co\u00fbts. <\/p>
    <\/td>M\u00e9moire vive<\/b><\/td>Dur\u00e9e par ex\u00e9cution<\/b><\/td><\/tr>
    Fonction 1<\/strong><\/td>512 Mo<\/td>200 ms<\/td><\/tr>
    Fonction 2<\/strong><\/td>512 Mo<\/td>400 ms<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

    Tableau : <\/strong>Consommation de ressources des fonctions Lambda<\/p>

    Si l’on calcule maintenant les co\u00fbts avec les valeurs ci-dessus pour un nombre croissant d’ex\u00e9cutions, on obtient les r\u00e9sultats suivants.<\/p>
    <\/td>=< 1 million<\/b><\/td>10 millions<\/b><\/td>100 millions<\/b><\/td><\/tr>
    Fonction 1<\/strong><\/td>0<\/td>11,8<\/td>179,8<\/td><\/tr>
    Fonction 2<\/strong><\/td>0<\/td>28,47<\/td>346,47<\/td><\/tr>
    Total<\/strong><\/td>0 $<\/td>40,27 $<\/td>526,27 $<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

    Tableau : <\/strong>\u00c9volution des co\u00fbts des fonctions Lambda avec un nombre croissant d’ex\u00e9cutions<\/p>

    Si le nombre d’ex\u00e9cutions reste inf\u00e9rieur \u00e0 1 million, le service est totalement gratuit. Il est frappant de constater qu’avec l’augmentation du nombre d’ex\u00e9cutions, le prix n’augmente pas, mais augmente l\u00e9g\u00e8rement. Pour 100 millions d’ex\u00e9cutions de la premi\u00e8re fonction, le prix par ex\u00e9cution est environ 60 % plus \u00e9lev\u00e9 que pour seulement 10 millions d’ex\u00e9cutions.<\/p>

    Reconnaissance d’image<\/h6>

    L’appel \u00e0 l’API de reconnaissance d’image co\u00fbte 0,001 USD par image jusqu’\u00e0 un nombre de 1 million d’images. Ce n’est qu’\u00e0 partir d’un nombre sup\u00e9rieur \u00e0 un million d’images trait\u00e9es que le prix baisse lentement. L’\u00e9volution ult\u00e9rieure des co\u00fbts peut \u00eatre consult\u00e9e dans le tableau suivant. <\/p>
    <\/td>1000<\/b><\/td>100 000<\/b><\/td>1 million<\/b><\/td>10 millions<\/b><\/td>100 millions<\/b><\/td><\/tr>
    Total<\/strong><\/td>1,2 $<\/td>120 $<\/td>1 200 $<\/td>8 000 $<\/td>60 000 $<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

    Tableau : <\/strong>\u00c9volution des co\u00fbts du service AWS Recognition avec un nombre croissant d’ex\u00e9cutions<\/p>

    DynamoDB<\/h6>

    Lors du calcul des co\u00fbts pour DynamoDB, plusieurs facteurs de co\u00fbt doivent \u00eatre pris en compte, comme pour le stockage S3. En plus des co\u00fbts de stockage des donn\u00e9es, des frais sont \u00e9galement factur\u00e9s pour chaque op\u00e9ration d’\u00e9criture. Ceux-ci s’\u00e9l\u00e8vent \u00e0 0,152 USD pour 1000 enregistrements. Pour le calcul suivant, on a suppos\u00e9 qu’un enregistrement contient environ 100 Ko de donn\u00e9es. Cela donne des co\u00fbts de stockage de 3,06 USD pour 100 000 enregistrements. Les deux prix augmentent de mani\u00e8re lin\u00e9aire et ne s’\u00e9cartent pas. <\/p>

    Co\u00fbts totaux<\/h6>

    En conclusion, nous examinons maintenant l’\u00e9volution des co\u00fbts totaux. Pour ce faire, les co\u00fbts totaux des services individuels ont \u00e9t\u00e9 additionn\u00e9s. Les valeurs suivantes en ont r\u00e9sult\u00e9 : <\/p>
    <\/td>1.000<\/b><\/td>10.000<\/b><\/td>100.000<\/b><\/td>1 million<\/b><\/td>10 millions<\/b><\/td>100 millions<\/b><\/td><\/tr>
    Total<\/strong><\/td>1,48 $<\/td>25,81 $<\/td>261,39 $<\/td>2 613,93 $<\/td>21 679,57 $<\/td>191 919,27 $<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>

    Tableau : <\/strong>\u00c9volution des co\u00fbts totaux avec un nombre croissant d’ex\u00e9cutions. Pour une meilleure \u00e9valuation de l’\u00e9volution, une \u00e9chelle logarithmique a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e dans le diagramme suivant. <\/p>

    \"co\u00fbts<\/p>

    \u00c9volution des co\u00fbts totaux avec un nombre croissant d’ex\u00e9cutions<\/p>

    L’axe des X repr\u00e9sente le nombre d’ex\u00e9cutions de fonctions, l’axe des Y repr\u00e9sente les co\u00fbts pour le nombre respectif d’ex\u00e9cutions. \u00c0 premi\u00e8re vue, les co\u00fbts s’\u00e9chelonnent presque lin\u00e9airement jusqu’au nombre final d’ex\u00e9cutions de 100 millions. \u00c0 ce stade, les co\u00fbts s’\u00e9l\u00e8vent \u00e0 environ 191 919 USD. En examinant les valeurs individuelles de plus pr\u00e8s, on constate que jusqu’\u00e0 100 000 ex\u00e9cutions, les co\u00fbts par ex\u00e9cution augmentent l\u00e9g\u00e8rement, puis diminuent l\u00e9g\u00e8rement par la suite. <\/p>

    Contrairement aux attentes selon lesquelles les co\u00fbts seraient consid\u00e9rablement r\u00e9duits en pourcentage avec un nombre d’ex\u00e9cutions plus \u00e9lev\u00e9, l’\u00e9volution est presque lin\u00e9aire et il n’y a pas de grande diff\u00e9rence dans la fr\u00e9quence d’ex\u00e9cution de la fonction.<\/p>

    Difficult\u00e9s potentielles et comment les \u00e9viter<\/h5>

    Chaque application cloud peut rencontrer des probl\u00e8mes et des difficult\u00e9s dont il faut \u00eatre conscient pour \u00e9viter les surprises. Deux des plus fr\u00e9quents sont expliqu\u00e9s ci-dessous. <\/p>

    D\u00e9finition de limites<\/h6>

    Pour \u00e9viter des co\u00fbts inutiles, il est recommand\u00e9 de d\u00e9finir des limites sup\u00e9rieures et inf\u00e9rieures. Cela peut \u00eatre, par exemple, un nombre maximal d’ex\u00e9cutions Lambda par minute ou une limite pour le stockage S3. <\/p>

    Cela peut emp\u00eacher que les co\u00fbts n’augmentent de mani\u00e8re exponentielle en raison d’erreurs de programmation (par exemple, une r\u00e9cursion non d\u00e9sir\u00e9e) ou d’attaques de serveurs. Ce probl\u00e8me n’existe pas sur des serveurs propres, car en cas de trafic de donn\u00e9es excessif, le serveur planterait simplement. Dans le cloud, cependant, l’application a th\u00e9oriquement la possibilit\u00e9 d’allouer un nombre infini de ressources. Si l’une des fonctions Lambda s’appelait elle-m\u00eame dans un certain cas, AWS d\u00e9marrerait un nombre illimit\u00e9 de nouvelles instances. Le r\u00e9sultat serait une facture tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9e. <\/p>

    Latence d’ex\u00e9cution\/d\u00e9marrage \u00e0 froid<\/h6>

    La latence de d\u00e9marrage \u00e0 froid d\u00e9crit le d\u00e9lai dont un fournisseur de cloud a besoin pour d\u00e9marrer le conteneur qui ex\u00e9cute la fonction souhait\u00e9e. Ce d\u00e9lai peut varier de quelques millisecondes \u00e0 plusieurs secondes et peut faire para\u00eetre l’application lente. Un d\u00e9marrage \u00e0 froid se produit donc chaque fois qu’un nouveau conteneur doit \u00eatre d\u00e9marr\u00e9 parce qu’aucun autre n’est disponible \u00e0 ce moment-l\u00e0. Cela se produit principalement lorsque l’application n’a pas \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pendant une p\u00e9riode prolong\u00e9e. La latence de d\u00e9marrage \u00e0 froid peut \u00eatre r\u00e9duite en diminuant le code d’initialisation de la fonction Lambda ou en \u00ab r\u00e9chauffant \u00bb manuellement la fonction \u00e0 intervalles r\u00e9guliers. <\/p>

    Conclusion et perspectives<\/h5>

    Il est \u00e9vident que la mise \u00e0 l’\u00e9chelle de l’architecture sans serveur fonctionne tr\u00e8s bien dans la plupart des cas sans effort de configuration manuel. Dans le cas du cloud AWS, l’application exemple peut \u00eatre mise \u00e0 l’\u00e9chelle automatiquement. Seuls ceux qui souhaitent exploiter \u00e0 100 % les performances et les \u00e9conomies de co\u00fbts devraient modifier manuellement les param\u00e8tres. Cependant, il faut s’informer tr\u00e8s pr\u00e9cis\u00e9ment des effets exacts des changements. Par exemple, pour les fonctions Lambda, une simultan\u00e9it\u00e9 r\u00e9serv\u00e9e peut \u00eatre r\u00e9serv\u00e9e pour des performances accrues. Cependant, cela s’accompagne d’une augmentation significative des co\u00fbts. <\/p>

    L’architecture sans serveur offre une bonne base pour de nombreuses applications d’entreprise. Cela est principalement d\u00fb \u00e0 la haute \u00e9volutivit\u00e9 et disponibilit\u00e9. De plus, avec le mod\u00e8le de paiement \u00e0 l’utilisation, c’est nettement moins cher que la location de serveurs classiques. Un autre avantage est le \u00ab time-to-market \u00bb plus rapide. Les entreprises peuvent se concentrer davantage sur leur propre produit et ont moins besoin de s’occuper de l’attente, de la configuration et de la surveillance du mat\u00e9riel serveur. <\/p>

    \u00c0 l’avenir, les grands fournisseurs de cloud avec leur architecture sans serveur supplanteront tr\u00e8s probablement compl\u00e8tement le centre de donn\u00e9es classique du march\u00e9. Le seul inconv\u00e9nient que de nombreuses entreprises critiquent encore dans l’informatique sans serveur est la perte de contr\u00f4le sur les donn\u00e9es. Une fois que celles-ci se trouvent sur le serveur du fournisseur de cloud, l’utilisateur final peut difficilement y apporter des modifications. C’est surtout un probl\u00e8me du point de vue des entreprises europ\u00e9ennes, car les si\u00e8ges sociaux des plus grands fournisseurs de cloud sont presque exclusivement situ\u00e9s aux \u00c9tats-Unis et ne sont donc pas li\u00e9s par le r\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral europ\u00e9en sur la protection des donn\u00e9es. Cependant, si ce point de critique est un jour r\u00e9solu, rien ne s’opposera plus \u00e0 l’avenir de l’architecture sans serveur et du cloud computing. <\/p>

    Sources utilis\u00e9es : AWS<\/a>, Medium<\/a>, dynamoDB auto scaling<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Dans la premi\u00e8re partie de la s\u00e9rie, les bases th\u00e9oriques de la mise \u00e0 l’\u00e9chelle de l’architecture serverless ont \u00e9t\u00e9 expliqu\u00e9es. La deuxi\u00e8me partie approfondit un peu plus les aspects techniques, mais n’en est pas moins int\u00e9ressante. \u00c0 l’aide d’une application \u00e9volutive dans le cloud, j’examine comment les co\u00fbts engendr\u00e9s pour le client final \u00e9voluent et \u00e0 quelle vitesse les ressources peuvent \u00eatre mises \u00e0 l’\u00e9chelle dans la r\u00e9alit\u00e9. J’aborde \u00e9galement de plus pr\u00e8s les probl\u00e8mes que l’architecture serverless peut causer. Enfin, je me risque \u00e0 une perspective d’avenir sur le cloud computing ainsi que sur l’architecture serverless. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":27171,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[164],"tags":[173,172],"class_list":["post-27167","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article-fr","tag-architecture-serverless","tag-cloud-fr"],"yoast_head":"\nArchitecture Serverless \u2013 Analyse d'une application cloud \u00e9volutive<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Une d\u00e9mo cloud montre l'\u00e9volution des co\u00fbts et l'extensibilit\u00e9 des ressources.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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