Dans le contexte de l'évolutivité, un algorithme de mise à l'échelle fait référence à une technique ou un modèle de calcul qui ajuste dynamiquement les performances et l'utilisation des ressources d'un système logiciel à mesure que la charge de travail change. Son objectif principal est de garantir que le système maintient des performances et une disponibilité optimales, tout en maximisant l'efficacité de ses ressources et en minimisant la latence, à mesure que le nombre d'utilisateurs, de données ou de transactions simultanées augmente.
L'évolutivité est un attribut essentiel des applications modernes, car elle constitue la base sur laquelle reposent leur réactivité, leur fiabilité et leur maintenabilité. Il permet aux applications de répondre à différents niveaux de demande sans subir de pannes ou de dégradations de performances. Pour y parvenir, un algorithme de mise à l’échelle approprié doit avoir les caractéristiques suivantes :
- Adaptabilité : L'algorithme doit réagir rapidement et efficacement aux fluctuations de la charge de travail. Par exemple, si une augmentation soudaine du nombre d'utilisateurs se produit, l'algorithme doit allouer des ressources adéquates pour gérer la demande accrue sans perturber le fonctionnement du système.
- Efficacité : à mesure que la charge de travail évolue, l'algorithme doit optimiser l'allocation des ressources, en garantissant qu'il maximise les performances et minimise les coûts. Il doit éviter le surapprovisionnement ou la sous-utilisation des ressources, évitant ainsi des dépenses inutiles ou des goulots d'étranglement en matière de performances.
- Tolérance aux pannes : en cas de problèmes ou de pannes inattendus au sein du système, l'algorithme doit disposer de mécanismes de tolérance aux pannes intégrés qui peuvent maintenir la disponibilité et les performances du système sans compromettre davantage son fonctionnement.
Il existe deux principaux types d'algorithmes de mise à l'échelle :
- Mise à l'échelle verticale (Scale-Up) : dans cette approche, l'algorithme de mise à l'échelle augmente la capacité des ressources existantes, telles que le matériel ou les machines virtuelles, pour gérer la charge de travail accrue. Cette méthode implique d'augmenter le nombre de cœurs de processeur, de stockage ou de mémoire sur les serveurs existants. Bien que facile à mettre en œuvre, la mise à l'échelle verticale a ses limites, notamment en ce qui concerne les limites matérielles et les temps d'arrêt lors des mises à niveau.
- Mise à l'échelle horizontale (Scale-Out) : cet algorithme étend la capacité du système en ajoutant davantage de ressources, telles que des serveurs ou des conteneurs supplémentaires, pour répartir la charge de travail de manière uniforme. Il s'agit de l'approche privilégiée pour les applications modernes basées sur le cloud en raison de sa flexibilité, de sa tolérance aux pannes et de la réduction des points de défaillance uniques. Cependant, la coordination et la gestion de ces ressources peuvent devenir de plus en plus complexes, en particulier dans les systèmes distribués.
Chez AppMaster, la plate-forme no-code est conçue dans un souci d'évolutivité. Les applications générées avec Go pour le backend, Vue3 pour le Web et Kotlin et Jetpack Compose pour Android ou SwiftUI pour iOS tirent parti d'algorithmes et de cadres de mise à l'échelle standard de l'industrie qui assurent une gestion efficace des ressources et une prise en charge des cas d'utilisation à forte charge. La plateforme inclut également la prise en charge du déploiement automatisé et de la gestion de l'infrastructure, garantissant que les applications restent réactives et disponibles à mesure qu'elles grandissent et évoluent.
Un exemple de la façon dont AppMaster utilise des algorithmes de mise à l'échelle est sa prise en charge de l'architecture sans serveur. L'informatique sans serveur est un modèle de service cloud hautement évolutif qui gère automatiquement le provisionnement et l'allocation des ressources en fonction de la charge de travail. Il permet aux applications de s’adapter de manière transparente aux différentes demandes sans nécessiter d’intervention manuelle. Les plates-formes sans serveur, telles qu'AWS Lambda ou Google Cloud Functions, utilisent des algorithmes de mise à l'échelle personnalisés basés sur des événements qui allouent les ressources de manière dynamique et efficace en fonction des demandes entrantes. Les applications générées par AppMaster peuvent être intégrées à de telles plates-formes, offrant ainsi la possibilité d'exploiter leurs avantages facilement et efficacement.
Un autre exemple est l’utilisation de plateformes de conteneurisation et d’orchestration, telles que Docker et Kubernetes. Ces technologies permettent de regrouper et de gérer des applications sous forme de conteneurs légers et portables qui peuvent être déployés et mis à l'échelle à la demande. Les applications backend générées par AppMaster et regroupées dans des conteneurs Docker peuvent être orchestrées à l'aide de Kubernetes, qui utilise un algorithme de mise à l'échelle sophistiqué qui ajuste le nombre de répliques de conteneurs en fonction de règles prédéfinies ou de seuils d'utilisation du processeur/mémoire. Il en résulte un système agile, rentable et résilient, capable de s'adapter à l'évolution des charges de travail.
En résumé, un algorithme de mise à l'échelle est un composant essentiel qui garantit des performances et une disponibilité constantes des systèmes logiciels face à des charges de travail fluctuantes. En tirant parti de technologies avancées et de cadres conformes aux normes de l'industrie, AppMaster permet à ses clients de créer des applications évolutives, résilientes et efficaces, capables de résister aux exigences des entreprises modernes et des environnements à forte charge.
