6 Tips for Estimating and Controlling Application Scaling Costs

6 conseils pour estimer et contrôler les couts de mise à l’échelle des applications 

/ 21.06.2024 Affaires

Tous les directeurs techniques savent que les logiciels doivent être écrits de manière à être facilement extensibles. La prise en compte de cet aspect dans le processus de développement du logiciel permet d’utiliser pleinement les ressources disponibles et d’obtenir des performances élevées. Comment estimer le cout de la mise à l’échelle de manière à ce qu’elle atteigne son objectif, mais aussi qu’elle ne consomme pas le budget de l’organisation? 

Alors que les budgets informatiques sont serrés et que les entreprises sont contraintes de réduire leurs couts, la maintenance et la gestion d’applications évolutives deviennent un véritable défi. Selon Pluralsight, le cout de l’administration des systèmes, de la surveillance, de la sauvegarde et des mises à niveau peuvent représenter jusqu’à 20 à 30 % du budget informatique total. 

Cela signifie-t-il que vous devez immédiatement mettre en œuvre des stratégies d’extension couteuses ? Pas du tout ; de nombreux dirigeants expérimentés ont constaté que la clé du succès réside dans la mise à l’échelle des applications de manière rentable. 

Qu’est-ce que la mise à l’échelle des applications ? 

La stratégie de mise à l’échelle fait référence au niveau inférieur de la capacité de l’application à gérer une charge croissante, des utilisateurs, des données ou d’autres ressources sans baisse significative des performances ou de la fiabilité. Dans le monde des applications, ces conditions dépendent de la quantité de données ou du nombre d’opérations qui doivent être traitées à un moment donné. Il s’agit de se préparer à ce que l’infrastructure dans laquelle nous faisons fonctionner l’application puisse supporter toute cette charge. 

Par conséquent, lorsque vous créez une application, vous devez la concevoir de manière à ce qu’elle puisse prendre en charge un plus grand nombre d’utilisateurs tout en conservant des performances constantes. Cela permettra d’économiser de l’argent à long terme en réduisant la nécessité d’apporter des modifications et des mises à jour majeures.  

Il est nécessaire d’utiliser des technologies et des infrastructures évolutives, telles que des solutions basées sur l’informatique en nuage ou une architecture microservices, afin que votre application se développe au fil du temps.  Passons maintenant aux cinq facteurs qui influencent la réussite de la mise à l’échelle du système.  

1. Connaitre les besoins de votre système. 

La première étape pour estimer et contrôler les couts des applications en nuage consiste à comprendre vos besoins de mise à l’échelle.  Ici aussi, il convient de se poser des questions : 

  • Quels sont les objectifs du projet – le type, la taille et la complexité de l’application, par exemple : quel est le temps de réponse acceptable ? Combien vais-je dépenser pour réduire le temps de réponse de moitié ? L’application est-elle conçue de manière à ce que cela soit possible ? 
  • Toutes les parties de mon système et toutes les fonctions doivent-elles être aussi efficaces les unes que les autres, ou seule une partie de la fonctionnalité doit-elle être plus efficace ? Si la partie type nécessite des performances plus élevées, il est judicieux de l’identifier déjà à ce niveau. Cela permettra d’économiser des couts lors de la phase de mise en œuvre. 
  • Est-ce que je connais mes principaux facteurs de couts ? Pas seulement les serveurs, mais aussi les données et les schémas d’utilisation. 
  • Disposons-nous de mesures d’échelle définies, telles que l’utilisation de l’unité centrale, l’utilisation de la mémoire, le temps de réponse ou le débit ? 

Cette première étape d’analyse est cruciale. De nombreux directeurs techniques insistent sur le fait qu’il est possible de dépenser trop d’argent pour la recherche et le développement de MVP en procédant à une « mise à l’échelle », mais ils ne parviennent pas à atteindre cet objectif. 

Cela se produit lorsque nous investissons dans des fonctions de mise à l’échelle dont nous n’avons pas besoin ou trop tôt avant d’obtenir des revenus réels.  D’autre part, il est nécessaire d’anticiper la croissance du trafic, car l’absence de plan peut entrainer le départ d’utilisateurs d’applications mécontents. 

2. Identifier les goulets d’étranglement des applications. 
 

Avant d’élaborer des stratégies de mise à l’échelle, nous devons identifier les points susceptibles de limiter les performances de l’application.  Il existe trois goulets d’étranglement fondamentaux pour tout site Web :  

  • La puissance du processeur n’est pas suffisante pour gérer le nombre d’utilisateurs,  
  • L’absence de mémoire suffisante pour effectuer des opérations avec les données nécessaires à cet effet, 
  • Le manque d’entrées/sorties pour leur envoyer des données assez rapidement.  

Si vous augmentez l’un de ces trois éléments, vous finirez par manquer de l’un des autres éléments pour faire face à l’augmentation du trafic. Pour surmonter ces difficultés, vous pouvez recourir à la mise à l’échelle verticale ou horizontale. 

Mise à l’échelle horizontale et mise à l’échelle verticale 

La mise à l’échelle verticale, également connue sous le nom de mise à l’échelle vers le haut ou vers le bas, consiste à augmenter la capacité d’un serveur existant en y ajoutant de la puissance. C’est une solution rapide, mais qui a ses limites. 

Comme pour les ordinateurs de bureau, l’ajout d’un meilleur processeur, de plus de mémoire ou d’un disque dur SSD les rendra plus rapides. L’augmentation du processeur, de la mémoire et des opérations permet généralement d’augmenter le nombre d’utilisateurs que vous pouvez prendre en charge. 

Mais à un moment donné, un problème se pose : il devient de plus en plus difficile et couteux de créer un serveur plus important. L’embauche de personnes chargées de trouver et de résoudre les problèmes de performance dans le code prend généralement beaucoup de temps, et ce temps n’est pas consacré à l’ajout de nouvelles fonctionnalités ou à d’autres éléments susceptibles d’attirer de nouveaux utilisateurs. 

C’est pourquoi, dans la plupart des cas, on a recours à la mise à l’échelle horizontale, qui consiste à ajouter des serveurs. Cette approche est plus souple et plus rentable, mais elle nécessite une architecture soignée pour gérer la complexité. 

Les services qui automatisent la mise à l’échelle utilisent le plus souvent une mise à l’échelle horizontale. Les services en nuage tels que Heroku, AWS Auto Scaling, etc., ajoutent dynamiquement de nouveaux serveurs lorsque le trafic augmente, puis les réduisent proportionnellement. 

Le choix entre la mise à l’échelle horizontale et la mise à l’échelle verticale dépend de la complexité de l’application : la mise à l’échelle verticale convient aux applications plus simples et moins intégrées. En revanche, la mise à l’échelle horizontale est préférable pour les applications complexes comportant plusieurs microservices ou systèmes interconnectés. 

3. Choisir la bonne stratégie de mise à l’échelle. 

La mise à l’échelle des applications doit être suffisamment souple pour augmenter ou diminuer automatiquement la charge de travail, afin de garantir une grande disponibilité des applications tout en réduisant les couts. 

Nous allons maintenant aborder quelques techniques de mise à l’échelle à prendre en compte lors de l’optimisation de votre application. 

1. Équilibrage de la charge  

L’équilibrage de la charge répartit le trafic entrant sur plusieurs serveurs afin qu’aucun d’entre eux ne soit surchargé. Cela permet d’augmenter l’utilisation des ressources, de maximiser le débit et de minimiser le temps de réponse. Les stratégies les plus courantes sont les suivantes :    

  • Round Robin : distribution séquentielle des demandes à chaque serveur.  
  • Least Connections: direction des demandes vers le serveur ayant le moins de connexions.   
  • IP Hash : direction des demandes provenant de la même adresse IP vers le même serveur, assurant ainsi la persistance de la session.  

2. Partage de la base de données  

Le partage de base de données consiste à répartir un ensemble de données unique entre plusieurs bases de données (shards). Les demandes de lecture sont ainsi réparties entre plusieurs bases de données, ce qui réduit la charge de chaque base de données en répartissant les opérations de lecture et d’écriture.  

3. Introduction du cache 

La mise en cache permet de stocker des copies de données fréquemment utilisées dans une mémoire à grande vitesse afin de les récupérer rapidement. Les types de mise en cache sont les suivants : 

  •  Réduction des opérations de données redondantes, 
  •  Mise en cache des pages HTML entières afin d’éviter un rendu répétitif. 

4. Architecture microservices  

Les microservices divisent les applications en composants indépendants, chacun se concentrant sur une fonction précise. Si nous parlons d’un tel exemple de microservices, l’évolutivité consiste à faire fonctionner plusieurs instances du même logiciel et à répartir le trafic entre elles. En raison de l’importance du trafic, les microservices doivent être fiables, mais toujours disponibles et respectueux afin de ne pas affecter négativement les performances. 

Voici quelques exemples de microservices que l’on trouve dans de nombreuses applications populaires : 

  • Moteurs de recherche,  
  • Microservices pour la génération de documents, 
  • Microservices pour l’autorisation et l’authentification. 

Les avantages de l’utilisation des microservices sont notamment l’amélioration des performances du système, une gestion plus facile de l’architecture logicielle, une mise à l’échelle au niveau d’un service donné plutôt que de l’ensemble du système, et une réduction du risque d’erreurs dans d’autres modules. Tout cela se traduit par une réduction des couts de développement. 

5. Traitement asynchrone  

Le traitement asynchrone permet de traiter des tâches indépendamment de l’application principale. Le fait de décharger les opérations lourdes, telles que le téléchargement d’images, sur des processus d’arrière-plan permet de libérer des ressources pour les tâches en temps réel. 

6. Mise à l’échelle automatique  

La mise à l’échelle automatique ajuste dynamiquement les ressources en fonction des besoins en temps réel. Les services sont disponibles sur les plateformes AWS et Google Cloud. Des solutions telles que AWS Auto Scaling ou Google Cloud’s Compute Engine permettent d’augmenter ou de réduire automatiquement les ressources, offrant ainsi des performances optimales qui peuvent contribuer à optimiser les couts des services basés sur le cloud. 

7. Informatique en mémoire à source ouverte  

Les solutions libres pour l’informatique en mémoire, telles qu’Apache Ignite, constituent un moyen rentable de faire évoluer un système tout en réduisant rapidement les temps de latence. 

 Apache Ignite combine les processeurs et la mémoire vive disponibles dans un cluster, distribuant les données et les calculs à des nœuds individuels. En stockant les données dans la mémoire vive et en tirant parti d’un traitement parallèle massif, les performances s’en trouvent considérablement accrues.   

8. Réseau d’affichage de contenu (CDN)  

Les CDN distribuent le contenu sur plusieurs serveurs géographiquement dispersés, réduisant ainsi les temps de chargement et améliorant l’expérience de l’utilisateur dans le monde entier. Il utilise de nombreux serveurs répartis dans le monde entier pour fournir du contenu aux utilisateurs du site. 

Des serveurs tels que Cloudflare et Akamai mettent en cache une copie des informations du site, et les utilisateurs qui accèdent au site utilisent le serveur CDN, et non notre serveur, ce qui permet de gérer n’importe quel niveau de trafic. 

4. Utiliser des outils d’automatisation et de surveillance. 

Les outils d’automatisation aident à mettre en œuvre une stratégie de mise à l’échelle en ajustant automatiquement les ressources allouées à une application sur la base de mesures et de seuils prédéfinis.  

Les outils populaires que nous utilisons, entre autres, pour : 

  • Surveillance des performances : New Relic ou Grafana fournissent un aperçu en temps réel des problèmes de performance.  
  • Mise en file d’attente des messages : RabbitMQ permet de gérer en temps réel les goulets d’étranglement.  
  • Tests de charge : Apache JMeter ou LoadRunner simulent un trafic important pour révéler les faiblesses.  
  • Profilage du code : JProfiler pour Java ou Py-Spy pour Python analysent l’exécution du code pour détecter les inefficacités. 

La surveillance et l’analyse en continu permettent de mieux comprendre les performances et le comportement des utilisateurs. Des outils tels que Splunk ou Grafana Stack vous aident à comprendre et à prédire les modèles de trafic, ce qui vous permet de prendre des décisions essentielles en matière de mise à l’échelle. 

5. Mettre en œuvre des techniques d’optimisation des couts. 

 Les techniques d’optimisation des couts permettent de réduire ou d’éviter les couts inutiles ou excessifs associés à la mise à l’échelle des applications en nuage. Par exemple, vous pouvez : 

  • Choisir le bon fournisseur de services en nuage et le bon modèle de tarification pour votre application, exploiter les services et les fonctionnalités natifs du nuage qui offrent l’évolutivité, la performance et la sécurité à moindre cout,  
  • Appliquer les principes de conception et les meilleures pratiques qui améliorent les performances, la modularité et la maintenabilité des applications,  
  • Adopter une culture et une méthodologie DevOps qui permet une intégration, une livraison et un retour d’information continus,  
  • Examiner et auditer régulièrement les comptes cloud et les rapports d’utilisation afin de prendre des mesures correctives.  

6. Tester et évaluer les solutions de mise à l’échelle. 

Le test et l’évaluation des solutions de mise à l’échelle peuvent également aider à mesurer l’impact des décisions de mise à l’échelle sur les performances, la disponibilité et le cout des applications. Différents tests, tels que les tests de charge, les tests de stress, les tests de résilience ou les tests de chaos, doivent être effectués pour simuler divers scénarios et conditions affectant la mise à l’échelle de l’application.  

 Les résultats des tests et le retour d’information doivent également être collectés, analysés et utilisés pour améliorer les solutions de mise à l’échelle. 

Une mise à l’échelle qui tient compte de l’avenir 

Nous espérons que les conseils ci-dessus vous aideront à gérer le développement de vos applications, que vous soyez en train de faire face à une augmentation de la demande ou que vous vous prépariez à de telles augmentations.  

Il convient de rappeler que l’évolutivité est un processus essentiel du point de vue de l’entreprise. Alors que vous vous efforcez de répondre à vos besoins en matière de développement d’applications, il est important de réfléchir dès maintenant à la manière de soutenir la croissance à long terme. Si vous avez besoin d’aide pour l’architecture de votre solution, consultez nos ingénieurs. Nous nous ferons un plaisir de vous aider à planifier et à exécuter votre stratégie de mise à l’échelle des applications. 

Catégorie: Affaires


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