Découvrez comment KeyLoad a amélioré l'évolutivité, réduit la latence et accru la fiabilité grâce à Microsoft Orleans. Découvrez les informations techniques et les implémentations spécifiques utilisées.
KeyLoad est une plateforme cloud conçue pour automatiser les tâches essentielles des entreprises, telles que la surveillance des sites Web, la collecte de données, le web scraping, la gestion des webhooks, l'analyse des journaux et la gestion des incidents. Notre objectif principal est d'améliorer l'efficacité et de rationaliser les opérations numériques, en garantissant des performances fluides et continues, y compris l'analyse des utilisateurs. Pour y parvenir, nous avons intégré Microsoft Orleans, un framework basé sur .NET pour créer des systèmes distribués évolutifs. Cette étude de cas explore la manière dont Microsoft Orleans a contribué à améliorer les performances et la fiabilité de KeyLoad.
Avant d'intégrer Microsoft Orleans, KeyLoad était confronté à plusieurs défis :
Pour relever ces défis, nous avons adopté Microsoft Orleans, qui propose un modèle de programmation basé sur les acteurs qui simplifie le développement de systèmes évolutifs et distribués. Voici comment nous avons implémenté Orleans dans KeyLoad :
Orléans fonctionne sur le modèle de l'acteur, où les acteurs, appelés grains, s'occupent de tâches spécifiques.
Nous avons conçu des céréales pour gérer des tâches individuelles telles que :
L'architecture d'Orléans nous a permis d'évoluer de manière dynamique en fonction de la charge. Les céréales sont activées à la demande et peuvent être désactivées lorsqu'elles ne sont pas utilisées, optimisant ainsi l'utilisation des ressources. Cette évolutivité est cruciale pour KeyLoad, qui gère plus de 40 000 événements par grain et par seconde sur une petite machine virtuelle Azure. La capacité d'Orléans à évoluer horizontalement sur plusieurs serveurs nous a permis de répondre à nos exigences de performances même en période de pointe.
L'un des avantages importants de l'utilisation d'Orléans est son modèle de concurrence simplifié. Chaque grain fonctionne selon un modèle d'exécution à thread unique, ce qui élimine le besoin de verrous et réduit la complexité associée à la programmation multithread. Ce modèle a permis de maintenir la cohérence des données sans les coûts liés aux mécanismes de concurrence traditionnels.
Le système de planification et de messagerie efficace d'Orléans a considérablement réduit la latence. Les grains communiquent par le biais de messages asynchrones, qui sont traités rapidement, ce qui garantit que les actions des utilisateurs sont traitées rapidement. Cette amélioration du temps de réponse a amélioré l'expérience utilisateur globale sur KeyLoad.
Orleans assure une intégration transparente avec le stockage persistant, permettant aux grains de stocker leur état dans différents systèmes de stockage. Cette fonctionnalité a permis de garantir la cohérence et la durabilité de nos données, même en cas de défaillance des nœuds. La capacité du moteur d'exécution à propager automatiquement les erreurs et à gérer les défaillances avec élégance a contribué à la fiabilité de notre plateforme.
L'un des composants essentiels de KeyLoad est le système de collecte et d'analyse des métriques. En utilisant les grains d'Orléans à cette fin, nous avons pu traiter efficacement un volume incroyable de données. Chaque grain était responsable de la collecte de paramètres provenant d'une source spécifique ou d'un ensemble de sources connexes. Cette granularité nous a permis de répartir la charge de manière uniforme sur nos serveurs.
Par exemple, dans un scénario typique de trafic élevé, nos céréales étaient capables de traiter des dizaines de milliers d'événements par seconde chacune. Ce niveau de performance était réalisable grâce à la gestion efficace des ressources d'Orléans et aux capacités du moteur d'exécution .NET. Le modèle d'exécution à thread unique de grains a permis d'éviter les situations de concurrence ou les blocages, problèmes courants dans les environnements multithread.
La collecte de données et le web scraping sont des tâches gourmandes en ressources qui bénéficient de manière significative de l'architecture distribuée d'Orléans. Chaque grain a été conçu pour gérer des tâches de web scraping spécifiques, telles que la récupération de données à partir d'un site Web ou d'une API en particulier. Cette division du travail nous a permis d'étendre les opérations de grattage horizontalement en ajoutant simplement plus de grains selon les besoins.
Un exemple notable s'est produit lors d'un événement majeur où nous avons dû extraire des données en temps réel provenant de plusieurs sources simultanément. En déployant des céréales supplémentaires, nous avons pu développer nos opérations de manière dynamique sans aucune interruption. Les grains communiquaient de manière asynchrone, garantissant que les données étaient collectées et traitées efficacement, même en cas de forte charge.
La gestion des webhooks dans KeyLoad nécessitait une solution fiable et évolutive pour gérer les événements entrants provenant de divers services. Les céréales d'Orléans étaient parfaitement adaptées à cette tâche. Chaque grain gérait le cycle de vie d'un événement Webhook, de la réception de l'événement à son traitement et à sa journalisation.
L'activation et la désactivation transparentes des grains ont permis à notre système de gérer des rafales d'événements de webhook sans être submergé. Pendant les périodes de forte activité, comme lors du lancement d'un produit ou d'une campagne de marketing, les grains augmentaient automatiquement pour répondre à la demande. Une fois l'activité terminée, les grains se désactivaient, libérant des ressources pour d'autres tâches.
L'analyse des journaux et la gestion des incidents sont essentielles pour maintenir la fiabilité et les performances de KeyLoad. Les grains d'Orléans ont été utilisés pour traiter les journaux en temps réel, détecter les anomalies et déclencher des flux de travail de gestion des incidents selon les besoins. Chaque grain était responsable d'un sous-ensemble spécifique de grumes, ce qui permettait un traitement parallèle et une analyse rapide.
Dans un cas, nous avons été confrontés à une augmentation soudaine du nombre d'entrées de journal en raison d'un comportement inattendu du système. L'analyse du journal de manutention des grains a permis de traiter rapidement l'augmentation du volume, d'identifier la cause première et de déclencher la réponse appropriée à l'incident. La capacité à gérer de telles situations en temps réel a considérablement amélioré la résilience et la fiabilité de notre système.
La gestion du cycle de vie des céréales était un aspect essentiel de notre mise en œuvre. Orléans a fourni des outils robustes pour gérer l'activation et la désactivation des céréales en fonction de la demande. En tirant parti de ces fonctionnalités, nous avons pu nous assurer que notre système fonctionnait toujours de manière optimale, les grains n'étant activés qu'en cas de besoin.
L'intégration d'Orléans au stockage persistant était une autre caractéristique clé que nous avons largement utilisée. En stockant l'état des grains dans un entrepôt durable, nous avons veillé à ce que nos données restent cohérentes et puissent être récupérées facilement en cas de panne. Ce modèle de persistance s'est avéré particulièrement utile pour des tâches telles que la collecte de données et l'analyse des journaux, où l'intégrité des données est primordiale.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'Orléans réside dans ses mécanismes automatiques de propagation et de restauration des erreurs. En gérant les erreurs au niveau du grain et en les propageant le long de la chaîne d'appels, nous avons pu mettre en œuvre des stratégies robustes de gestion des erreurs sans ajouter de complexité significative à notre code. Cette fonctionnalité a permis à notre système de rester résilient et de pouvoir se rétablir facilement en cas de problèmes inattendus.
L'optimisation des performances de notre système basé à Orléans impliquait plusieurs stratégies :
L'intégration de Microsoft Orleans dans KeyLoad a considérablement amélioré les capacités de notre plateforme. Voici les principaux résultats :
KeyLoad peut désormais gérer un nombre important d'événements par seconde sur de petits serveurs Azure, ce qui témoigne d'une nette amélioration du débit. Cette amélioration garantit que le système peut gérer efficacement des volumes de données croissants, tout en maintenant des performances élevées même pendant les périodes de pointe.
Avec Orléans, la latence a été fortement réduite. Le système de messagerie asynchrone permet à Grains de traiter et de répondre rapidement aux actions des utilisateurs. Cette réduction de la latence a amélioré l'expérience utilisateur, rendant les interactions avec KeyLoad plus fluides et plus réactives.
Orléans a renforcé la fiabilité de notre plateforme. L'activation et la désactivation transparentes des grains garantissent un traitement des données cohérent et une gestion robuste des erreurs. Cette fiabilité est cruciale pour maintenir un service ininterrompu, en particulier lors de pics de charge imprévus ou de pannes du système.
Le modèle d'acteur et l'exécution monothread des grains ont simplifié le développement et la maintenance. Les développeurs peuvent se concentrer sur la logique métier sans faire face à des problèmes complexes de concurrence, accélérer les cycles de développement et améliorer la stabilité du système.
S'appuyant sur le succès d'Orléans, KeyLoad prévoit d'apporter plusieurs améliorations futures afin d'optimiser davantage notre plateforme :
Notre objectif est de mettre en œuvre des capacités d'analyse plus sophistiquées à l'aide des grains d'Orléans. Cela permettra une analyse des données en temps réel, fournissant des informations plus approfondies et plus exploitables à nos utilisateurs.
Tirer parti d'Orléans pour des tâches d'apprentissage automatique distribuées et parallélisées nous permettra de proposer des prévisions et des informations en temps réel. Cette intégration améliorera nos capacités de traitement des données et permettra une automatisation plus intelligente.
Nous prévoyons d'étendre nos capacités de surveillance en intégrant des mesures et des alertes plus granulaires. La gestion de ces problèmes par le biais des céréales d'Orléans permettra une meilleure supervision et des temps de réponse plus rapides en cas de problèmes potentiels.
L'extension de notre système basé à Orléans à l'échelle mondiale est une priorité. Cela nous aidera à gérer le trafic international et à fournir des services localisés, garantissant ainsi l'efficacité et la fiabilité de KeyLoad dans le monde entier.
La mise en œuvre de clusters avec des silos exécutés dans Kubernetes améliorera encore la gestion de la charge et l'équilibre entre les nœuds. Cette configuration permettra un déploiement, une gestion et une mise à l'échelle fluides des grains, en tirant parti des capacités d'orchestration de Kubernetes pour garantir une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
Microsoft Orleans s'est révélé être une technologie transformatrice pour KeyLoad, répondant à nos défis d'évolutivité, de simultanéité, de latence et de fiabilité. En tirant parti du modèle d'acteur et des fonctionnalités robustes d'Orléans, nous avons transformé KeyLoad en une plateforme hautement efficace et fiable, capable de répondre aux demandes de notre base d'utilisateurs croissante. La mise en œuvre réussie d'Orléans a non seulement amélioré les performances de notre système, mais a également fourni une base solide pour la croissance et l'innovation futures.
Pour des informations plus détaillées sur la manière dont Orléans peut bénéficier à vos projets, visitez le documentation officielle d'Orléans.
