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Architecture azure performante
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Architecture azure haute performance. Conférence du 21 Septembre 2015
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1.
ARCHITECTURE AZURE PERFORMANTE Histoire du développement d’une application haute performance sur azure
2.
© Pyxis Technologies
inc. /studio Expertise Qualité Respect Agile Big Data custom CQRS Desktop Event Sourcing Microsoft .NET C# Scrum Software development Training Web noussommes
3.
© Pyxis Technologies
inc. INTRODUCTION
4.
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inc. Budget Limité POURQUOI?
5.
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6.
© Pyxis Technologies
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7.
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8.
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inc. Budget Limité Potentiel de croissance Base d’utilisateurs international Coût / revenu Construit pour la performance POURQUOI?
9.
© Pyxis Technologies
inc. HOSTING
10.
© Pyxis Technologies
inc. Storage SQL, Document, Archivage, Système de fichier, image de VM SQL, Document, image de VM SQL, Document, Processing Toutes plateformes Toutes plateformes Toutes plateformes Service Bus Queue, Event (SNS), Lamba Queue, Topic, Event Hub Maison Scalability Automatique Automatique Maison ou OS Familiarité Faible Moyenne Faible Self-service Portail intégré Portail intégré Manuel HOSTING - COMPARAISON
11.
© Pyxis Technologies
inc. RECHERCHE AZURE SEARCH SERVICE
12.
© Pyxis Technologies
inc. Performance Excellente Excellente Excellente Fonctionnalités Full text search Multi-indexing, query language, multi plateforme Index mutlti- dimension Maturité Mature Mature Jeune Scalabilité Inter-noeud Manuelle avec (SOLR) Auto Familiarité Moyennement familié Très familié Peu RECHERCHE - COMPARAISON
13.
© Pyxis Technologies
inc. Persistant Accès lent Distribution de données pas toujours facile Persistant (avec redondance) Accès ultra rapide Distribution des données by design STORAGE - MEDIUM
14.
© Pyxis Technologies
inc. STORAGE - FORMAT Blob • Donnée non-structurée • Objets de grande taille Table • Donnée tabulaire (structure plane) • Accès rapide Document • Structure hiérarchique • Schéma variable Donnée relationnelles • Structure normalisée • Utilisation d’index
15.
© Pyxis Technologies
inc. CACHE
16.
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inc. SERVICE BUS
17.
© Pyxis Technologies
inc. FRONT END
18.
© Pyxis Technologies
inc. Performance Moyenne pour comtenu statique Excellente Fonctionnalités Dynamique, donc sans limite Server side, donc limité Maturité Mature Mature Scalabilité Infinie, client side Selon les instances de serveur Familiarité Moyenne Bonne FROND END - COMPARAISON
19.
© Pyxis Technologies
inc. MAILING
20.
© Pyxis Technologies
inc. Fonctionnalités Envoi de masse, suivi des lectures, support de gabarits Envoi individuels, suivi des lectures, support de gabarits Scalabilité Transparente Transparente Template Built-in Built-in Écosystème Librairie Nuget Librairie Nuget Api Rest Rest, SMTP MAILING - COMPARAISON
21.
© Pyxis Technologies
inc. Déploiement (automatisé) Test de performance dès le début Test local, émulé in-proc, émulé Azure Minimiser le downtime Séparation des updates et des requêtes (CQRS) A CONSIDÉRER
22.
© Pyxis Technologies
inc. Commande Requête Données dénormalisée Rapide d’accès Réplicable Intégrité des données Exécution lente Règles d’affaires SANS COMPROMIS
23.
© Pyxis Technologies
inc. Retarder les décisions Architecture évolutive Abstraction des dépendances Système à deux vitesses ARCHITECTURE - INITIALE
24.
© Pyxis Technologies
inc. ARCHITECTURE – APRÈS 3 SPRINTS
25.
© Pyxis Technologies
inc. ARCHITECTURE - FINALE
26.
© Pyxis Technologies
inc. Sélecteur de persistance Blob Table Mémoire Autre… Contexte de persistance Pas de requêtes complexe Mise à jour en lot IMPLÉMENTATION - PERSISTANCE
27.
© Pyxis Technologies
inc. IMPLÉMENTATION - PERSITANCE Persistance Store Factory Blob Persistance IPersistanceStore File Persistance Table Persistance Memory Persistance IPersistanceStore IPersistanceStore IPersistanceStore IPersistanceStore IPersitanceStore void Save<T> T Get<T> void Delete<T> bool Any<T> IEnumerable<T> GetSome<T> IEnumerable<T> Query<T> IEnumerable<T> GetAll<T> void Purge
28.
© Pyxis Technologies
inc. Recherche en mémoire Lucene Search Api réutilisable IMPLÉMENTATION - RECHERCHE
29.
© Pyxis Technologies
inc. CRÉATION D’INDEX Factory Dialect IndexerMapper Data provider Query Builder Map between Domain Object And Lucene Handle search index content Build index queries Return POCO to index
30.
© Pyxis Technologies
inc. RECHERCHE Service Index Searcher Index Manager Query Builder Mapper
31.
© Pyxis Technologies
inc. Une mise à jour en deux temps Traitement des données Rafraichir les sites web Job Fire & forget Queue (Azure) Événement Publisher / Subscriber Event (Azure) IMPLÉMENTATION – JOB/MESSAGE
32.
© Pyxis Technologies
inc. EXÉCUTION DE JOB Request Azure Queue Worker
33.
© Pyxis Technologies
inc. ÉVÉNEMENTS Update Azure Event Web Site Web Site Web Site
34.
© Pyxis Technologies
inc. Indexation des pages Angular vs MVC Difficulté de tester Différente configuration Debugging Local Émulateur Cloud PROBLÈMES
35.
© Pyxis Technologies
inc. Rappelez-vous Penser la performance dès le début ne coûte pas plus cher Prévoir l’évolution et la flexibilité Se découpler de l’implémentation Questions? 35 LA FIN
Notes de l'éditeur
Eric: présentation de Pyxis
Eric: Présentation du projet
Eric
Eric
Eric
Eric
Eric
Eric
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Eric
Eric
Eric
Eric
Eric
Eric
Eric
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Eric
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Eric: Concept Alain: Explication du diagramme
Alain: Explication du diagramme
Alain: Explication du diagramme
Eric: Concept
Eric: Concept
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Alain: Explication techique
Eric: Concept
Alain: Explication technique
Alain: Explication technique
Eric: Pose des question Alain: Explique
Eric
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