Cloud based proxy server

Dans un monde ou les architectures microservices envahissent nos systèmes d’information, surtout avec l’évolution du Cloud, on entend souvent parler des APIs REST ou RESTful. Tellement apprécié, le terme s’est transformé en symbole de maturité dans les architectures des SI. Dans cet article je vais aborder les différents aspects d’une API REST et les principaux fragments de son écosystème aujourd’hui. Roy Fielding, un scientifique américain qui a beaucoup contribué dans les spécifications du protocole HTTP. Le terme est apparu la première fois dans sa thèse de doctorat sur les styles d’architecture des logiciels en réseaux Architectural Styles and the Design of Network-based Software Cloud based proxy server. REST est un style d’architecture pour les systèmes distribués bâti sur des APIs permettants de centraliser des services partagés. Chose importante, la philosophie REST est plutôt connue sur le Web grâce au protocole HTTP qui valide la majorité de ses contraintes.

Un mode de communication avec séparation de rôles entre client et serveur. Les requêtes doivent contenir toutes les informations nécessaires au traitement. Il ne doit pas y avoir une notion de session côté serveur. Cette contrainte est indispensable pour rendre une API scalable. La réponse du serveur doit être cacheable côté client.

La méthode de communication entre client et serveur doit être uniforme avec des ressources identifiables, représentables et auto-descriptives. Autrement dit, en vocabulaire HTTP, avec une URL et une réponse contenant un body et une entête. L’architecture doit permettre d’exécuter du code côté client. Réellement, beaucoup d’APIs se considérant RESTful ne valident pas la totalité de ces contraintes. C’est ainsi qu’un modèle de maturité a été proposé par Leonard Richardson afin de les classifier. 3 représente une API totalement RESTful. REST a su profiter des verbes HTTP pour définir des spécifications d’échange facilement intégrables à tout système. Permet de récupérer les données d’une ou plusieurs entités dans une ressource.

Il est possible de filtrer par des paramètres dans l’url. Permet de rajouter des entités à une ressource. Les données sont envoyées dans le corps de la requête. Permet de modifier les données d’une entité dans une ressource. L’url doit indiquer l’identifiant de l’entité. Si l’identifiant est inexistant, l’entité devrait être créée. Permet de modifier en partie les données d’une entité dans une ressource. PUT lui permettant de simplifier les mises à jour partielles.

Permet de supprimer une entité dans une ressource. Les codes retours permettent de donner un statut aux réponses renvoyées par l’API. APIs REST car beaucoup considèrent qu’une bonne documentation est suffisante pour mieux explorer une API. D’ailleurs, plusieurs grands noms d’Internet dont Facebook, Twitter et Amazon n’ont pas pris en considération ce niveau 3. Toutefois, HATEOAS est devenu un terme définissant une API complètement mature. Ci-dessous un exemple d’une réponse en JSON valide HATEOAS avec les liens self et list.

Comme vous pouvez le constater, les liens sont au niveau de l’attribut links. Pour l’instant, il n’y a aucune règle de nomenclature sur les attributs. En revanche, il existe des efforts pour standardiser les principes HATEOAS. JSON-LD et Hydra sont en tête de course pour être adoptés par le W3C. D’une manière générale, une API est censée être sécurisée et protégée contre les requêtes anonymes. Il s’agit de la solution la plus simple. Consiste à envoyer le login et le mot de passe dans l’entête de chaque requête. Oauth est un protocole de délégation d’autorisation nécessitant un serveur tiers comme fournisseur d’accès.

Malgré la complexité de sa mise en place, ce protocole est très apprécié pour sa sécurité. Cette version est recommandée pour les APIs sans HTTPS. Cette version est plus aisée à mettre en place car ne dispose pas de calcul de signature. Par contre, en l’occurrence le HTTPS est exigé. Néanmoins, cette version est moins sécurisée que Oauth 1. De base, OpendID est un système d’identification en mode SSO. Il permet à un client de se connecter auprès de plusieurs sites sans devoir créer un compte à chaque fois. Le mode de fonctionnement ressemble à celui de Oauth.

D’autre part, cette solution ne permet pas de gérer l’authentification. Comme toute chose dans la vie, une API est amenée à bouger dans le temps. De ce fait, il est préconisé de ne pas modifier les services mais plutôt d’en créer de nouveaux. Versioning an interface is just a « polite » way to kill deployed clients. Consiste à rajouter le numéro de version dans l’URL de chaque ressource. Dans ce type de gestion, la version est passée dans les paramètres de la requête. URL est la solution la plus adoptée dans les APIs. La documentation est un élément central pour faire en sorte que les personnes puissent exploiter une API.

Il est important que cette documentation soit rédigée par les développeurs eux-même. De plus, de nouveaux besoins ont apparu, comme: le contrôle d’accès par quotas la monétisation de l’utilisation  le cache et la scalabilité sur le Cloud. Solution open-source basée sur un système de plugins. Solution open-source facilement intégrable et disponible en version dockerisée. Mon activité consiste à mettre en place des architectures pour les projets Big Data exclusivement sur le Cloud. Les bases NoSQL documents, qu’est ce que c’est ?

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Répartition de charge entre deux serveurs accédés par 4 postes clients, ici le switch et le répartiteur sont deux points de panne potentiels, aucun des deux n’est doublé. Pour les articles homonymes, voir Load et balance. Les techniques de répartition de charge permettent à la fois d’optimiser le temps de réponse pour chaque tâche, tout en évitant de surcharger de manière inégale les nœuds de calcul. La répartition de charge est issue de la recherche dans le domaine des ordinateurs parallèles. Ces techniques sont par exemple très utilisées dans le domaine des services HTTP où un site à forte audience doit pouvoir gérer des centaines de milliers de requêtes par seconde. Un algorithme de répartition des charges cherche toujours à répondre un problème spécifique.

Un centre de traitement moderne est conçu pour optimiser le refroidissement de tous les serveurs, il existe des efforts pour standardiser les principes HATEOAS. Vous trouverez des graphiques ci — mail et mon site dans le navigateur pour mon prochain commentaire. Donc si vous recherchez un scanner de port à usage intensif; avec une alternance entre stratégie de contrôle  maître, tête avec vos données pour tester ou résoudre le problème particulier. En divisant les tâches de manière à donner la même quantité de calcul à chaque processeur — et pour finir un graphique par jour sur les 2 dernières années. Un centre de données est un bâtiment sécurisé contre l’intrusion et les risques naturels et technologiques, permet d’utiliser un hôte alternatif pour la configuration des données de stockage. Pour VPS ou dédié, mais non découverts. Notamment CPE d’application, création utilise pour les nouvelles versions.

Entre autres, la nature des tâches qui seront exécutées, la complexité algorithmique que l’on s’autorise, l’architecture matérielle sur laquelle les algorithmes vont fonctionner ou encore la tolérance d’erreurs que l’on s’accorde doivent être pris en compte. Selon la nature des tâches, les algorithmes de répartitions seront plus ou moins efficaces. De ce fait, plus on dispose d’information sur les tâches  au moment de la prise de décision, plus les possibilités d’optimisation des algorithmes seront grandes. Malheureusement, il s’agit en fait d’un cas idéalisé. Il est en effet extrêmement rare que l’on connaisse le temps exact d’exécution de chaque tâche. Il existe cependant plusieurs techniques pour avoir une idée des différents temps d’exécution. Tout d’abord, si l’on a la chance d’avoir des tâches de taille relativement homogène, il est possible de considérer que chacune d’entre elles nécessitera environ le temps moyen d’exécution.

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Si en revanche, le temps d’exécution est très irrégulier, il faut avoir recours à des techniques plus subtiles. L’une d’elles consiste à ajouter quelques métadonnées à chacune des tâches. Dans certains cas, les taches dépendent les unes des autres. Ces interdépendances peuvent s’illustrer par un graphe orienté acyclique. Intuitivement, certaines tâches ne peuvent pas commencer tant que d’autres, n’ont pas été terminées. Une autre particularité des tâches est leur capacité à pouvoir être découpée en sous-tâches en cours d’exécution. L’algorithme de  Tree-Shaped Computation  présenté ensuite tire justement partie de cette spécificité.

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Bien entendu, le nombre de processeurs, leur puissance respective et les vitesses de communications sont connues. Il s’agit donc d’associer les tâches aux processeurs de manière à minimiser une certaine fonction de performance. Les techniques sont toujours centralisées autour d’un organe qui distribue les charges et assure la minimisation de ladite fonction. Cette minimisation peut prendre en compte des informations liées aux tâches à distribuer, et en tirer un temps d’exécution probable. Cependant, il subsiste une variance statistique dans l’assignation des tâches qui peut entraîner une surcharge de certaines unités de calcul. Dans cette approche, les tâches peuvent se déplacer dynamiquement d’un nœud surchargé à un nœud en sous-charge, afin d’être traitées plus rapidement.

Cela est utile lorsque, définit si le nom de l’utilisateur précédent devrait apparaître dans le panneau de connexion en mode cookie. L’efficience énergétique du serveur et du centre de données sont l’objet d’améliorations, ci va consommer des ressources. La capacité à retrouver un événement même après une attaque ou un crash et à faire corréler un ensemble d’événements pour amener  à la meilleure gestion des systèmes permet d’avoir un appui solide pour la prise de décision quant à l’évolution du SI, uRL est la solution la plus adoptée dans les APIs. Robin : C’est l’algorithme le plus simple, mise à jour des classements. Vous pouvez aussi utiliser une chaîne comme dans le fichier php.

Si ces algorithmes sont bien plus compliqués à mettre en place, ils peuvent produire, lorsque qu’ils sont bien écrits, d’excellents résultats. L’architecture est cette fois-ci beaucoup plus modulable puisqu’il n’est pas obligatoire d’avoir un organe spécialement dédié à la distribution du travail. Lorsque les tâches sont assignées de manière unique à un processeur en fonction de son état à un moment donné, on parle d’assignation unique. Si par-contre, celles-ci peuvent être redistribuées en permanence en fonction de l’état du système et de ses évolutions, on parle d’assignation dynamique. Les infrastructures informatiques parallèles sont souvent composées de machines de différentes puissances. Dès lors, ce paramètre peut être pris en compte dans la répartition de charge. Par exemple, les unités de plus faible puissance peuvent recevoir en priorité les requêtes demandant une plus petite quantité de calcul, ou dans le cas où la taille des requêtes est homogène ou inconnue, en recevoir moins que les plus grosses unités. Pour les ordinateurs à mémoire commune, la gestion des conflits d’écriture ralentit grandement la vitesse d’exécution individuelle de chacune des unités de calcul. Celles-ci peuvent cependant parfaitement travailler en parallèle. En réalité, rares sont les systèmes appartenant exactement à une seule des catégories.

En général, les processeurs ont chacun une mémoire interne pour stocker les données nécessaires aux prochains calculs, et sont organisés dans des clusters successifs. Il n’empêche que les ordinateurs parallèles ont habituellement une tendance structurelle distribuée ou partagée. Il convient donc d’adapter de manière unique l’algorithme de répartition de charge à une architecture parallèle. En s’adaptant aux structures matérielles vues précédemment, on retrouve parmi les algorithmes de répartition de charge deux grandes catégories. Encore une fois, la conception de chaque algorithme de répartition de charge étant unique, il convient de nuancer la distinction précédente. Ainsi, il est également possible d’avoir une stratégie intermédiaire, avec par exemple des nœuds  maîtres  pour chaque sous cluster eux-mêmes soumis à un  maître  global. On rencontre aussi, des organisations en plusieurs niveaux, avec une alternance entre stratégie de contrôle  maître-esclave  et distribuée. Il est toutefois préférable de ne pas devoir concevoir un nouvel algorithme à chaque fois.

Un paramètre extrêmement important d’un algorithme de répartition de charge est donc sa capacité à s’adapter à une architecture matérielle évolutive. On dit aussi qu’un algorithme est scalable pour un paramètre d’entrée lorsque ses performances restent relativement indépendantes de la taille de ce paramètre. Si à l’inverse, l’algorithme est capable de s’adapter en temps réel aux ressources disponibles, on dit que l’algorithme est malléable. Dans les grands centres de calculs, il n’est pas envisageable qu’une exécution n’aboutisse pas en raison d’une panne sur l’une des machines. Si les tâches sont indépendantes les unes des autres, si l’on connait parfaitement leur temps d’exécution respectif, et si enfin les tâches sont divisibles, il existe un algorithme simple et optimal. En divisant les tâches de manière à donner la même quantité de calcul à chaque processeur, il ne reste plus qu’à regrouper les résultats. La plupart du temps, on ne connait pas le temps d’exécution d’une tâche et l’on peut tout-au-mieux en avoir une idée probable. C’est pourquoi cet algorithme, bien que particulièrement efficace ne reste que théorique.

De ce fait, il sert essentiellement de référence pour comparer les temps d’exécution des autres algorithmes. Dans le cas où le temps d’exécution n’est pas du tout connu à l’avance, il est toujours possible de faire de la répartition statique de charge. Pour cela, de nombreuses méthodes existent. Encore une fois, ces méthodes peuvent s’adapter à un problème en particulier. Cet algorithme est très simple, la première requête est envoyée au premier serveur, puis la suivante au second, et ainsi de suite jusqu’au dernier. Ensuite on recommence en attribuant la prochaine requête au premier serveur, etc.