Decrypt

Voici la suite de l’article présentant les hypothèses de notre comparatif ainsi qu’un bref descriptif de chacun des outils comparés. Je vais maintenant établir une matrice contenant les éléments principaux de décision, selon mon expérience, afin de comparer les outils proposés et d’évaluer la réponse qu’ils apportent sur chacun de ces critères. Pour rappel, les candidats sont des outils opensource gratuits : Zabbix, Centreon, Nagios, Cacti et Munin.

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Cet article a pour objectif de comparer quelques solutions de monitoring (métrologie et supervision) que j’ai eues l’occasion d’intégrer dans des infrastructures de production. Les candidats sont des outils opensource gratuits et de grands classiques : Zabbix, Centreon, Nagios, Cacti et Munin. Le but n’est pas de mettre en avant un produit en particulier, car il n’y a pas de mauvais choix dans la liste précitée, mais plutôt de vous fournir les éléments pour choisir celui qui vous conviendra le mieux dans votre cas d’utilisation. Le sujet sera en fait constitué de 2 articles : un premier va poser les hypothèses de cette comparaison et expliquer le fonctionnement de ces outils ou simplement les présenter afin de vous permettre de mieux aborder le comparatif. Le second article va synthétiser les éléments principaux de décision, selon mon expérience, dans un tableau afin de comparer les outils proposés et d’évaluer la réponse qu’ils apportent sur chacun de ces critères.

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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) ? 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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