C'est l'histoire d'une app web qui rencontre le serverless

HumanTalk Grenoble

Transcript

1. C’est l’histoire d’une app web Qui rencontre le #serverless Yves
 Brissaud @Sogilis.com
 @_crev_
 eunomie
2. Chapitre 1 L’ignorance
3. Besoin d’une app web
4. Besoin d’une app web
5. A quoi sert l’app ? A uploader et traiter des photos
6. Paperclip Upload Resize
7. 1 utilisateur
9. 2 utilisateurs
11. 5 utilisateurs
13. CPU Load
14. Paperclip Upload Resize
15. • 500+ photos • 1080p minimum • 3 resizes en sortie
 (1080, 720, 360) Par utilisateur
16. 100% CPU dans ImageMagick
17. Chapitre 2 La découverte
18. La solution classique
19. L’autre solution λ
21. AWS Lambda est un service de calcul sans serveur qui exécute votre code en réponse à des événements et gère automatiquement les ressources de calcul sous-jacentes pour vous. https://aws.amazon.com/fr/lambda/details/
23. Trigger automatique 100 λ
24. Trigger automatique Resize (ImageMagick) 100 λ
25. Trigger automatique Resize 100 λ
26. • Rails -> proxy vers S3 • Pas de calcul sur les serveurs • Disponibilité
 (100 lambda)
27. That’ll work
28. Chapitre 3 Vers l’infini et au delà
29. — Da Backlog « En tant qu’utilisateur, afin de préparer ma vidéo, je veux découper et redimensionner chaque photo. »
30. Entrée ± 1800 photos > 1080p & <= 4K Sur action utilisateur
31. Entrée ± 1800 photos > 1080p & <= 4K Sur action utilisateur Sortie ± 3600 photos 1080p + 720p pour chaque Le plus rapidement possible
32. Entrée ± 1800 photos > 1080p & <= 4K Sur action utilisateur Sortie ± 3600 photos 1080p + 720p pour chaque Le plus rapidement possible < 10 secondes « Et quand il y a plusieurs utilisateurs ? »
33. λ FTW
34. Crop
 2x Resize 100 λ Clic 2000
 demandes
35. Crop
 2x Resize 100 λ Clic 2000
 demandes > 10 secondes pour appeler les λ
36. Crop
 2x Resize 100 λ Clic 10x
 200 demandes < 2-3 secondes
37. Crop
 2x Resize 100 λ Clic 10x
 200 demandes ≈ 2 secondes
 / image 40 secondes mini
 sans parler de latence 㱺
39. « Amazon, I Want Moar λ »
40. λ FTW 2000
41. Crop
 2x Resize 2000 λ Clic 10x
 200 demandes ≈ 2 secondes
 / image 40 2 secondes mini
 sans parler de latence 㱺
42. ≈ 3-4 secondes Latence Appel des lambda non / / Lambda utilisées
43. Chapitre 4 Chérie, ça va couper !
44. ? 2000 λ
45. ? 2000 λ 2000 messages en 3-4 secondes AWS SQS (queue)
46. CPU Load
47. ? 2000 λ λ + S3 + RDS (postgresql) + SQS (queue de notification)
48. ? 2000 λ λ + S3 + RDS (postgresql) + SQS (queue de notification) 㱺 conf réseau dans les lambda (VPC, Gateway)
49. ? 2000 λ λ + S3 + RDS (postgresql) + SQS (queue de notification) 㱺 perf :-(
50. ? 2000 λ λ + S3 + RDS (postgresql) + SQS (queue de notification) 㱺 découper les lambda… en fonctions !
51. 2000 λ ? 2000 updates + lock en 3-4 s
52. — Bryan Cantrill, CTO of Joyent — Hashiconf http://www.slideshare.net/bcantrill/the-container-revolution-reflections-after-the-first-decade « When deploying containers + microservices, there is an unstated truth: you are developing a distributed system »
53. — Bryan Cantrill, CTO of Joyent — Hashiconf http://www.slideshare.net/bcantrill/the-container-revolution-reflections-after-the-first-decade « When deploying containers + microservices, there is an unstated truth: you are developing a distributed system » serverless
55. AWS S3 DB clé 㱺 valeur
56. 2000 λ
57. 2000 λ Status files
58. 2000 λ Status files
59. 2000 λ Quelques updates (< 10) + lock en 3-4 s
61. Conclusion Alors, ça donne quoi ?
62. C’est viable ! En production avec les 2000 λ
64. Restez simple
65. Restez simple Une λ = une fonction Une λ peut appeler une λ Isolation des problématiques réseau, droits, etc.
66. think BIG
67. 2000 λ c’est loin d’un serveur sur heroku…
68. I SEE λ EVERYWHERE
69. Merci ! Questions ?