Les logiciels et services volumineux deviennent plus faciles à gérer lorsqu'ils sont décomposés en microapplications ou microservices.
C'est devenu une tendance parmi les développeurs d'adopter une architecture de microservices pour éviter ou minimiser les problèmes.
Suivant le style de développement de l'architecture modulaire, la division de gros logiciels en parties indépendantes mais faiblement couplées aboutit à l'exécution agile et dynamique de tâches discrètes et hautement définies. Cela améliore également considérablement la gestion des API.
Cependant, tout ce qui concerne les microservices n’est pas forcément un plus. S’il peut contribuer à résoudre plusieurs problèmes, il est également responsable de l’émergence de nouveaux. Cela peut conduire à de nouveaux défis propres à la nouvelle architecture.
Observabilité des microservices
La gestion de plusieurs petits services rend la surveillance plus difficile. Dans un article sur DZone, Zach Jory, expert en agilité commerciale et en efficacité technique, détaille les effets de la décomposition des monolithes en microservices et explique comment les microservices ne conduisent pas automatiquement à des systèmes plus simples.
« Un domaine évident où cela ajoute de la complexité est la communication entre les services ; La visibilité sur les communications de service à service peut être difficile à obtenir, mais elle est essentielle pour construire une architecture optimisée et résiliente », écrit Jory tout en soulignant comment certaines tâches peuvent même devenir plus difficiles.
L'observabilité des microservices implique un accès facile aux informations cruciales pour déterminer les causes des pannes de communication ou du comportement erratique des systèmes. « La façon dont les services interagissent les uns avec les autres au moment de l'exécution doit être surveillée, gérée et contrôlée. Cela commence par l'observabilité et la capacité de comprendre le comportement de votre architecture de microservices », explique Jory.
Quels sont les défis pour parvenir à une observabilité efficace des microservices ? Quels problèmes ont tendance à se poser lors de l’élaboration d’une stratégie d’observabilité ?
Voici un résumé des défis les plus courants et de la manière dont ils peuvent être résolus.
1. Des quantités écrasantes de données et de tâches
Il semble y avoir un consensus parmi une poignée de sites technologiques qui énumèrent trois piliers de l'observabilité des microservices. Certains étendent la liste à six, mais ils ont en commun les éléments suivants : les journaux, les métriques et les traces.
Également appelés données de télémétrie, ces piliers de l’observabilité aboutissent à la génération de grandes quantités de données. Bien qu'ils soient conçus pour fournir une image claire des applications individuelles dans une architecture, les quantités considérables de données qu'elles collectent peuvent être difficiles à gérer. De même, la journalisation, la collecte de métriques et le suivi impliquent une multiplicité complexe de tâches.
Avec des données collectées et gérées manuellement, les choses peuvent prendre trop de temps. Si l'automatisation est impliquée, il est également possible de devenir un goulot d'étranglement dans le cycle de vie d'un projet. Quoi qu’il en soit, les organisations seront confrontées à un problème qu’elles devront soigneusement évaluer et trouver une solution appropriée.
Heureusement, les progrès du DevOps ont apporté des solutions efficaces au problème de la surcharge de données. Avec l’aide de l’intelligence artificielle et d’une automatisation bien conçue, les problèmes d’ennui et de goulot d’étranglement peuvent être résolus simultanément.
Faire les choses manuellement, en particulier pour les projets plus importants, n’est tout simplement pas une option. Vous souhaiterez peut-être tirer parti d'une plate-forme d'orchestration avancée pour gérer le déploiement de conteneurs, la mise à l'échelle automatique, la planification des ressources et d'autres tâches. Kubernetes, une plate-forme open source pour la gestion des charges de travail et des services conteneurisés, est l'une des solutions les plus appréciées pour cela.
2. Difficulté pour les microservices de se retrouver
Les microservices doivent fonctionner de concert les uns avec les autres pour atteindre leur objectif. Cependant, c’est plus facile à dire qu’à faire. De nombreux développeurs ont du mal à faire en sorte que les microservices soient installés sur le réseau et transmettent des données et des commandes en parfaite synchronisation pour garantir le bon fonctionnement du logiciel ou du système plus vaste qu'ils représentent.
La coordination des fonctions de microservices implique diverses préoccupations, telles que le routage autour des zones problématiques, l'application des limites de débit et l'équilibrage de charge, entre autres. Les frameworks RPC avancés sont généralement utilisés pour gérer ces fonctions. Un maillage de services peut également être utilisé pour permettre la communication entre les services dans une architecture de microservices.
Le maillage de services fonctionne comme un alignement de proxys, également appelés side-cars au sein de l'architecture des microservices. Ils fonctionnent aux côtés de chacun des services, servant de ligne de communication indirecte pour les microservices car ils transmettent des informations et des instructions à d'autres side-cars plutôt qu'aux microapplications ou services eux-mêmes.
Cette communication indirecte qui active le réseau de service la rend inutile ou réduit le besoin de coder manuellement la logique de communication dans l'architecture elle-même. Il en résulte un moyen plus simple de détecter et d'identifier les erreurs de communication, car les développeurs n'ont plus besoin d'examiner minutieusement chaque service de l'architecture.
3. Diminution de la fiabilité et augmentation de la latence
Décomposer un logiciel ou un système monolithique en microservices peut potentiellement réduire la fiabilité de l'ensemble du système. Un système monolithique présente généralement des modes de défaillance qui se limitent à des erreurs ou à un éventuel crash de l'ensemble du serveur chaque fois que des problèmes sont rencontrés. Si ce monolithe est divisé en une centaine de services ou composants fonctionnant sur des hôtes différents par exemple, le nombre de points de défaillance augmente considérablement.
D’un autre côté, la latence peut augmenter lorsqu’un monolithe est divisé en plusieurs services. Prenons cet exemple : tous les microservices d'un système fonctionnent avec une latence moyenne de 1 ms, à l'exception de quelques-uns, disons environ 1 % de tous les services, qui fonctionnent avec une latence de 1 s. Beaucoup penseraient probablement que les quelques systèmes ayant une latence relativement élevée n’auraient pas d’importance et n’auraient pas d’impact notable sur le système.
Cependant, si une transaction interagit avec ces services de latence supposément peu nombreux, la transaction héritera de la latence de 1. Si une transaction n'implique qu'un seul de ces services de latence d'une seconde, il y a 1 % de chance qu'elle prenne plus d'une seconde. Cependant, si la transaction en implique 50, la probabilité d’hériter de la latence la plus élevée s’élève à plus de 30 %.
Pour éviter ces problèmes, il est utile d’utiliser des plateformes d’intelligence logicielle. Ces plateformes sont conçues pour automatiser la détection des composants et des dépendances, analyser le comportement des composants pour déterminer s'ils sont intentionnels ou non, et identifier les pannes et leurs causes profondes. Les plates-formes d'intelligence logicielle fournissent une topologie en temps réel de l'architecture des microservices pour garantir une fourniture transparente des microservices.
4. Traçabilité des données et des demandes
La traçabilité des données et des requêtes constitue un défi majeur dans les environnements de microservices complexes composés de dizaines, voire de centaines de microapplications. Contrairement aux systèmes monolithiques où les codes sont compilés en un seul artefact, l’architecture des microservices pose des difficultés considérables.
D’une part, la documentation et le code rebondissent naturellement sur plusieurs conteneurs. Les requêtes transitent par une multitude d’applications sur de longs chemins. Cela signifie une plus grande complexité pour le débogage et le dépannage. Les équipes DevOps consacreraient la majeure partie de leur charge de travail aux tâches de dépannage et de débogage.
La bonne nouvelle est qu'il existe de nombreux outils que les développeurs peuvent utiliser pour gérer le suivi des demandes complexes, y compris le suivi distribué, tout au long du cycle de vie d'un projet. Beaucoup d'entre eux sont même open source, notamment OpenTracing, Zipkin et Jaeger. Ces outils permettent d'identifier plus facilement et plus rapidement les goulots d'étranglement dans le pipeline de livraison et de surveiller les processus.
En résumé
L'architecture des microservices offre plusieurs avantages, mais elle présente également des défis que les équipes de développement ne peuvent ni minimiser ni ignorer. Cependant, ces défis, notamment en termes d’observabilité, ne sont pas une raison suffisante pour éviter d’envisager le modèle des microservices. Avec les bons outils, stratégies et solutions, ces problèmes peuvent être résolus efficacement.
