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How do you scale an AWS (Amazon Web Services) infrastructure? In Part Two of the article, I describe the architecture model and the underlying technical components you should use in order to implement a scalable infrastructure. We will look in particular at the optimisation of data access in scale-out-type architectures suitable for implementation as a distributed system, as much at the data model level as the lower layers for I/O optimisation. We will also examine the recommended development concepts such as Stateless, in the finest REST tradition. I will end the article with some tips and tricks. My aim is to help you set up and optimise your infrastructure by understanding how Amazon tools operate and to get the most benefit from them.

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How do you scale an AWS (Amazon Web Services) infrastructure? This article will give you a detailed reply in two parts: the tools you can use to make the most of Amazon’s dynamic approach, and the architectural model you should adopt for a scalable infrastructure. I base my report on my experience gained in several AWS production projects in casual gaming (Facebook), e-commerce infrastructures and within the mainstream GIS (Geographic Information System). It’s true that my experience in gaming (IsCool, The Game) is currently the most representative in terms of scalability, due to the number of users (over 800 thousand DAU – daily active users – at peak usage and over 20 million page views every day), however my experiences in e-commerce and GIS (currently underway :o)) provide a different view of scalability, taking into account the various problems of availability and data management. I will therefore attempt to provide a detailed overview of the factors to take into account in order to optimise the dynamic nature of an infrastructure constructed in a Cloud Computing environment, and in this case, in the AWS environment.

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Comment scaler une infrastructure AWS (Amazon Web Services) ? Je vais décrire dans cette deuxième partie de l’article le modèle de l’architecture et les composants techniques sous-jacents à adopter afin de mettre en place une infrastructure scalable. Nous aborderons tout particulièrement le sujet de l’optimisation de l’accès aux données dans les architectures de type scale-out propices à la distribution, autant au niveau du modèle de données que des couches basses pour l’optimisation des I/O. Nous verrons également les concepts de développement à privilégier tel que le stateless dans la plus pure tradition REST. Je terminerai par quelques trucs et astuces en fin d’article. Le but est de vous permettre de constituer et d’optimiser votre infrastructure en comprenant le fonctionnement des outils proposés par Amazon pour en tirer le meilleur parti.

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Comment scaler une infrastructure AWS (Amazon Web Services) ? C’est une réponse détaillée que va apporter cet article en 2 parties : les outils à utiliser pour tirer parti du dynamisme des services Amazon et le modèle d’architecture à adopter pour une infrastructure scalable. Je me base sur mes expériences tirées de plusieurs projets de production sur les AWS, à la fois dans le domaine du casual gaming (sur Facebook), dans celui des infrastructures e-commerce ou bien encore dans le cadre du SIG (Système d’Information Géographique) grand public. Il est vrai que l’expérience dans le domaine du jeu est celle qui est actuellement la plus représentative en termes de scalabilité, du fait du nombre d’utilisateurs (> 800K DAU – Daily Active User – et plus de 20M de pages vues par jour), cependant les expériences dans le e-commerce et le SIG (expérience en cours :o)) offrent également une autre vision de la scalabilité, prenant en compte des problématiques différentes de disponibilité et de gestion des données. Je vais donc tenter de brosser un tableau exhaustif des éléments à prendre en compte afin d’optimiser le dynamisme d’une infrastructure montée dans un environnement de Cloud Computing et en l’occurrence dans celui des AWS.

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Comment scaler une application virale de Facebook qui a monté en flèche pour atteindre un total époustouflant de 65 millions d’installations (la population de la France) ? C’est l’heureux problème vécu par Dave Westwood, le co-fondateur de BuddyPoke, et il a parlé de sa solution chez Facebook Meetup mercredi. Les slides de la présentation complète se trouvent ici. Pour ceux qui ne connaissent pas tout à fait BuddyPoke, c’est une application de réseau social qui permet aux utilisateurs d’afficher leur humeur et d’envoyer à leurs amis des étreintes, des bisous et des « pokes » (les tapoter amicalement avec le doigt) par le biais d’avatars en ligne.

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Le stockage de données en lui même n’est plus réellement un problème de nos jours. Nous pouvons facilement trouver des solutions qui permettent, selon les moyens techniques et financiers, de stocker un grand nombre de données. De son côté, Amazon, avec ses AWS, propose une solution « In the Cloud » permettant de créer un disque réseau de la taille désirée et de le raccrocher à une instance virtuelle. Cette solution, nommée EBS (Elastic Block Store), permet de créer à la volée des disques qui peuvent être attachés à chaud à une instance EC2 (Elastic Compute Cloud). Bien évidemment le coût financier de ce service est fonction de l’espace alloué. Trois solutions s’offrent alors à nous :

• Allocation surestimée d’un disque permettant en théorie de subvenir aux besoins futurs du système ce qui occasionne un surcoût.
• Allocation d’un disque pour assurer la pérennité à court ou moyen terme puis migration des données sur un disque plus grand quand le premier sera trop petit. Cette solution va demander un coût élevé en termes de maintenance et d’indisponibilité du système.
• Utilisation de LVM2 (Logical Volume Manager, version 2) pour la gestion des disques. Elle permet de lisser l’augmentation de la quantité d’espace alloué en ajoutant des disques au fur et à mesure des besoins tout en assurant un minimum d’indisponibilité.

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Si la vie des vrais agriculteurs était aussi douillette que dans FarmVille, le jeu phare de chez Zynga, alors ma famille n’aurait probablement jamais quitté les hivers rudes du North Dakota. A FarmVille, aucun des contes atroces que me racontait ma grand-mère n’est véridique. Les agriculteurs y prospèrent, les cultures fleurissent, et les animaux ne partent jamais au « red barn » (abattoir). A mon avis, c’est justement ce charme rustique d’un univers où l’on ne salit même pas ses souliers, qui a contribué à rendre FarmVille « le jeu le plus important au monde » dans un délai étonnamment court.

Comment FarmVille a-t-il réussi le scaling d’une application web pour accueillir 75 millions de joueurs par mois ? Luke Rajlich de FarmVille nous a gracieusement révélé quelques uns de leurs défis et de leurs secrets. Je passe la parole à Luke. [...]

 
Pour ceux qui doutaient encore de l’efficacité de Puppet, voilà encore un bel exemple de réalisation utilisant cet outil ! Allez consulter cet article de High Scalability : How FarmVille Scales to Harvest 75 Million Players a Month ! [...]

Les bases de données non relationnelles sont mises en avant depuis quelques temps avec un panel important de systèmes de stockage de la forme clé/valeur (key/value store). Cette approche permet d’avoir des structures optimisées pour certains types de fonctionnel et facilement distribuables. Tokyo Cabinet est un de ces outils. C’est un outil de stockage clé/valeur open source sponsorisé et utilisé par Mixi (Facebook japonais). Il a été développé par Mikio Hirabayashi que vous pouvez retrouver ainsi que l’exhaustivité des produits qu’il met à disposition sur Mikio Hirabayashi’s homepage. Tokyo Cabinet est couplé à un autre produit : Tokyo Tyrant. Tokyo Tyrant est en fait l’interface réseau qui permet, entre autre, d’accéder à partir d’un serveur distant à Tokyo Cabinet. Il ne se limite cependant pas à cela et permet un certain nombre de fonctionnalités très intéressantes. Le point fort de ce couple est la rapidité de traitement des requêtes, ainsi que les possibilités de mise en oeuvre.

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Décidemment, encore un article sur les AWS (Amazon Web Services). Au-delà du fait, que ce sont de bons composants dans le cadre de la mise en place d’une infrastructure, il faut noter qu’ils couvrent un scope complet de ce que l’on peut trouver dans une infrastructure en termes de fonctionnalités (gestionnaire de files de messages -SQS-, base de données non relationnelle -SimpleDB- et relationnelle -RDS- depuis peu, traitement massif de données -MapReduce, bonjour BI ?-, instances virtuelles -EC2-, VPN -VPC-, …), mais également en termes de « background technique ». Je m’explique : prenons l’exemple de S3, qui sera notre sujet d’étude dans cet article d’ailleurs, quoi de plus simple qu’un système de stockage d’objets ? Ca se résume à « PUT », « GET » et « DELETE ». Et pourtant derrière cette apparente simplicité, se cache une complexité technique sous-jacente étonnante, qui reprend bons nombres de concepts « standards », mais que l’on implémente rarement soi-même, parceque complexes à mettre en place. On laisse donc cela aux outils que l’on utilise ou tout simplement on fait l’impasse dessus. Tout cela pour introduire les 9 principes sous-jacents au service S3 d’Amazon qui font de ce service apparemment succint, un bel exemple technique.

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