Les professionnels ont parfois tendance à catégoriser les bases de données relationnels ou non relationnels, les files d’attentes, les caches etc. Même si une base de donnée et une messagerie qui basent leurs fonctionnements sur une file d’attente peuvent avoir quelques similarités, les deux conservent la donnée pour un temps défini et ils utilisent des méthodes différentes pour avoir accès à ces données, qui peut conduire à des différences en termes de performances par exemple.
Une pléthore d’outils permettant de gérer le stockage et le traitement des données sont apparus ces dernières années. Ils sont optimisés en fonction de cas d’usage spécifique Par exemple, on a Redis qui est utilisé comme agent de message et il y a aussi des agents de messages qui permettent le traitement complexe et en temps réel des données, comme une base de données. La frontière qui séparent ces différents catégories d’outils devient de plus en plus flou.
Il y a aussi de plus en plus d’applications qui implémentent des fonctionnalités qui ne peuvent être fourni par un seul outil. Dans ce cas le travail est décomposé en plusieurs tâches qui peuvent être exécutés de façon optimale sur un outil spécifique. Les développeurs interviennent ensuite pour ’’gluer’’ tous ca avec le code.
Un exemple, si vous avez une application qui gère le cache comme Memcached et un serveur de search comme ElasticSearch qui sont séparés de votre base de données principale, alors il est le ressort du développeur que je suis 🙂 de faire en sorte que tous ces outils soient synchronisés avec la ou les base de données principales.
Quand vous utilisez plusieurs outils pour fournir un service, l’API qui expose ce service au monde extérieur fait une abstraction ou cache le plus souvent ces différentes implémentations. Lors de la conception d’un tel système, vous devez vous poser plusieurs questions. Par exemple, comment s’assurer qu’il n’y ait pas de dégradation dans la performance, même si vous avez une très grosse charge sur une ou plusieurs parties du système ? Comment montez vous à l’échelle entre autres.
Il y a plusieurs facteurs qui peuvent influencer la conception d’un système comme celui-ci, comme par exemple l’équipe, l’expérience (et le talent:) des développeurs qui y sont impliqués, ensuite il faut aussi se poser la question sur l’intégration avec des applications monolithiques ( et oui ! ), le temps de livraison et bien sur la vulgarisation auprès du métier pour qu’ils prennent en compte tous ces facteurs ( l’impact sur le risque, la gouvernance etc ). C’est un gros travail qui demande une expertise approfondi dans le fonctionnement d’applications et de base de données.
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