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massifs par l’open source
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 Les normes d’échange du domaine social et fiscal
 Leurs urbanisations typiques
 Sortir d’un existant touffu… … grâce à une vision claire.
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 Généricité et génération de code
 Saturne : la réalisation
 Illustrations
 Les briques et l’analyse de la valeur
 Industrialiser
 Ressources, REX, bilan
Feuille de route
Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source
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échanges de données
massifs par l’open source
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 N4DS (norme pour la dématérialisation des déclarations de
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 Mise en production 2012.
Les normes d’échange du
domaine social et fiscal
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CnavHTTP
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Filtrage / éclatement par
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prévoyance
Livraison Dadsu
TDS tirées des
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sous forme hors
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bilans par déclarant
IRC IP
FNMF
FFSA
SRE
CNR
ACL Irca
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DGfi
p
Cnam
OVD
Cnam
AT
CN
FPT
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CRP
NPA
C
CPRP
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net-entreprises guichetMSA
dépôtRG dépôtRA
gestionpourOPS de
base etadministrations
Cnam Pôle Emploi
Dares
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retraite
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A 1 A n
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prévoyance Ctip
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Les projets d’échange vont de la collecte chez des
déclarants parfois très nombreux (près de deux millions
d’employeurs) au filtrage et éclatement de jeux de
données multi-métiers, pour des dizaines d’organismes
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 Spécification du format d’échange par
tous les partenaires : union des besoins
Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source
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 Spécification du format d’échange par
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Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source
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Contrat d’interface sur
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▪ XML, CSV, etc.
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Paris Open Source Summit 2017
La vision :
définir des normes d’échange
Contrat d’interface sur
▪ Un format technique
▪ XML, CSV, etc.
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données, rubriques
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La vision :
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Paris Open Source Summit 2017
La vision :
définir des normes d’échange
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productivité
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Compétences (technologies utilisées) côté
développement et exploitation
 Un spécialiste Jenkins, Maven, Tycho, Git…
pour l’intégration continue (mutualisé sur
d’autres projets)
 Un auditeur averti en matière de release
engineering (mutualisé sur d’autres projets)
 Des développeurs Java familiers d’EMF
Ressources (environnement, nombre de
personnes et profils, pour installer, maintenir,
etc.),
 Serveur d’intégration continue
 Un environnement pérenne d’homologation
des builds (tests, performance, parallélisme).
Support,
 Par TMA, de toute l’infrastructure
Maintenance et évolution
 Feuille de route guidée par les besoins des
projets et le suivi de l’évolution du socle
technique
 Charge MOE normes
 5 jours pour une itération de
modélisation norme
 10 jours pour le DSL des contrôles
sémantiques
 10 jours pour une livraison complète
 40 jours pour la couverture de tests
initiale d’une norme
Compétences (technologies utilisées) côté
développement et exploitation
 Des développeurs Java intéressés par le
fonctionnel (et familiers d’EMF grâce au
coaching de la TMA)
Ressources (environnement, nombre de
personnes et profils, pour installer, maintenir,
etc.),
 Une à deux personnes par norme / an (pour
tous les livrables, toutes les branches et
versions)
 Rechercher la polyvalence
 Documenter en temps réel (wiki)
Le retour d’expérience
Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source
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Arbre de modélisation
Impossible de construire un moteur de validation efficace quand les blocs de données
occupent des places différentes dans l’arbre des instances. Les modèles de messages
sont donc construits par restriction sur un message couvrant ;
Gestion de la mémoire
Pour décharger les données inutiles il faut définir la portée (scope en termes de
données) d’une règle en remontant au contexte le plus haut ;
Le moteur de transformation peut employer un mécanisme de déchargement
mémoire « agressif » car l’absence de validation sémantique ne rend pas nécessaire de
mémoriser les données comme pour exécuter les contrôles dans le cas du moteur de
validation ;
Généricité
Le chemin est étroit entre s’adapter à une nouvelle norme et tordre le méta-modèle.
Mais en 2017 on peut considérer que la combinaison d’un socle éprouvé et des
mécanismes d’extension possibles fait de Saturne une suite polyvalente et robuste.
Il y a aussi des progrès à faire en termes de conception de normes d’échange.
Bilan
Les plus Les moins
Indépendance de chacun Duplication d’efforts
Écarts d’interprétation
Modularité par addition Redondance sémantique
Pas de conflits sur les
spécifications
Implémentations
infidèles
Réingéniérie de service
limitée à la façade web
Applis en silos,
technologies figées
Les plus Les moins
Partage des entités, des
services et des coûts
Pilotage fort au lieu du
consensus mou
Modularité par service Unicité des objets
Service unifié rendu à
l’usager
La modélisation et de la
conception doivent être
claires et robustes.
Couvrir 80% des besoins Difficile d’atteindre 100%
des besoins.
Approche classique Approche Saturne
• Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source
Paris Open Source Summit 2017
33
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Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source
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#OSSPARIS17 - Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’Open Source, par ROMAIN GUIDER et OLIVIER ROSEC

  • 1. Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open sourceParis Open Source Summit 2017 Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Olivier.Rosec@cnav.fr Romain.Guider@obeo.fr
  • 2.  Saturne : l'origine  La rencontre  Les normes d’échange du domaine social et fiscal  Leurs urbanisations typiques  Sortir d’un existant touffu… … grâce à une vision claire.  Saturne : la vision  Modéliser des normes d’échange  Éviter les développements  Un référentiel unique  Généricité et génération de code  Saturne : la réalisation  Illustrations  Les briques et l’analyse de la valeur  Industrialiser  Ressources, REX, bilan Feuille de route Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 3. Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 La rencontre d’un opérateur public avec un acteur du libre
  • 4.  N4DS (norme pour la dématérialisation des déclarations de données sociales).  Mise en production 2012. Les normes d’échange du domaine social et fiscal Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 5.  N4DS (norme pour la dématérialisation des déclarations de données sociales).  Mise en production 2012.  DSN (déclaration sociale nominative) :  Remplace une dizaine de déclarations  1 million d’établissements, 15 millions de salariés Les normes d’échange du domaine social et fiscal Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 6.  N4DS (norme pour la dématérialisation des déclarations de données sociales).  Mise en production 2012.  DSN (déclaration sociale nominative) :  Remplace une dizaine de déclarations  1 million d’établissements, 15 millions de salariés  RGCU (répertoire de gestion des carrières unique) :  BDD géante des périodes d’activité professionnelle de tous les assurés sociaux de France.  Texte de 2010. Mise en production en 2019.  700 millions d’éléments par an entrants et sortants Les normes d’échange du domaine social et fiscal Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 7. Les urbanisations typiques du domaine social et fiscal Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Net-Dadsu Plateforme CnavHTTP SMTP WS Filtrage / éclatement par sous-groupes vers retraite complémentaire et prévoyance sous forme de Dadsu IRC et Dadsu prévoyance Livraison Dadsu TDS tirées des Dadsu complètes par Web service Filtrage / éclatement par rubriques vers partenaires TDS sous forme hors norme WS Dépôt manuel HTTP ou envoi PJ SMTP par déclarants sur net- Dadsu Dépôt direct B2B par déclarants sur plateforme Cnav (WS ?) – possible seulement si Dadsu TDS Liaisons WS entre net- Dadsu et plateforme Cnav pour consultation des bilans par déclarant IRC IP FNMF FFSA SRE CNR ACL Irca ntec DGfi p Cnam OVD Cnam AT CN FPT RAEP CRP NPA C CPRP SNCF Cavi mac net-entreprises guichetMSA dépôtRG dépôtRA gestionpourOPS de base etadministrations Cnam Pôle Emploi Dares concentrateur retraite complémentaire IRC1 IRCn concentrateur prévoyance FNMF M 1 Mn concentrateur prévoyance FFSA A 1 A n concentrateur prévoyance Ctip IP 1 IPn Les projets d’échange vont de la collecte chez des déclarants parfois très nombreux (près de deux millions d’employeurs) au filtrage et éclatement de jeux de données multi-métiers, pour des dizaines d’organismes destinataires.
  • 8.  Spécification du format d’échange par tous les partenaires : union des besoins Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Sortir d’un existant touffu… … grâce à une vision claire.
  • 9.  Spécification du format d’échange par tous les partenaires : union des besoins  Qui confieront à la MOE de chaque point de dépôt la validation des données collectées  Qui confieront à la MOE de leur SI métier la (re-)validation des données collectées Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Sortir d’un existant touffu… … grâce à une vision claire.
  • 10. Contrat d’interface sur ▪ Un format technique ▪ XML, CSV, etc. Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 La vision : définir des normes d’échange
  • 11. Contrat d’interface sur ▪ Un format technique ▪ XML, CSV, etc. ▪ Un format logique ▪ Structure de messages, blocs de données, rubriques Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 La vision : définir des normes d’échange
  • 12. Contrat d’interface sur ▪ Un format technique ▪ XML, CSV, etc. ▪ Un format logique ▪ Structure de messages, blocs de données, rubriques ▪ Des règles de cohérence Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 La vision : définir des normes d’échange
  • 13. Contrat d’interface sur ▪ Un format technique ▪ XML, CSV, etc. ▪ Un format logique ▪ Structure de messages, blocs de données, rubriques ▪ Des règles de cohérence Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 La vision : définir des normes d’échange
  • 14. ▪ Référentiel unique pour les livrables ▪ Documentaires ▪ Binaires (moteurs de validation) ▪ Moteur et règles ▪ Domain Specific Language ▪ Mixer généricité et génération de code ▪ Socle open source Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 La vision : éviter les développements
  • 15. La vision : un référentiel unique Référentiel unique pour les livrables • Documentaires Outil de gestion de Norme Documentation de la norme • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 16. La vision : un référentiel unique Outil de gestion de Norme Documentation de la norme Base de connaissances Référentiel unique pour les livrables • Documentaires • Binaires • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 17. La vision : généricité + génération de code Outil de gestion de Norme Documentation de la norme Base de connaissances Librairie Saturne Briques génériques Brique de contrôle Outil graphique d’autocontrôle API pour fabriquer ses propres outils • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 18. La vision : généricité + génération de code Outil de gestion de Norme Documentation de la norme Base de connaissance Librairie Saturne Briques génériques Brique de contrôle Outil graphique d’autocontrôle API pour fabriquer ses propres outils Contenu métier • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 19. La vision : généricité + génération de code Outil de gestion de Norme Documentation de la norme Base de connaissance Librairie Saturne Briques génériques Brique de contrôle Outil graphique d’autocontrôle API pour fabriquer ses propres outils Contenu métier Contenu technique • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 20. Illustrations • Exemple de contrôle • Exemple d’arbo • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Si le Statut du salarié est de type ‘cadre dirigeant’ (=’03’), cette rubrique ne peut prendre que la valeur ’01’ (cadre). (S21.G00.40.002 = '03') => ($rub = '01') S21.G00.40.003/CCH-11
  • 21. Outils de la DSN : socle open source Eclipse Eclipse Modeling Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Socle open source (dev communauté)
  • 22. Eclipse Eclipse Modeling Librairie Saturne Socle open source (dev communauté) Saturne (dev Obeo) Norme (dev CNAV/Pôle norme) Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Outils de la DSN : librairie générique Saturne
  • 23. Eclipse Eclipse Modeling Librairie Saturne NEODeS Socle open source (dev communauté) Saturne (dev Obeo) Norme (dev CNAV/Pôle norme) Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Outils de la DSN : composition avec la norme
  • 24. Eclipse Eclipse Modeling Librairie Saturne NEODeS Brique de Contrôle DSN Val Norme (dev CNAV/Pôle norme) Outils générés Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Outils de la DSN : génération des outils Socle open source (dev communauté) Saturne (dev Obeo)
  • 25. Industrialiser Paris Open Source Summit 2017Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 26. Industrialiser Paris Open Source Summit 2017Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 27. Industrialiser Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 28. Industrialiser Paris Open Source Summit 2017Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 29. Et l’open source dans tout ça? Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 30. Ressources et productivité Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Compétences (technologies utilisées) côté développement et exploitation  Un spécialiste Jenkins, Maven, Tycho, Git… pour l’intégration continue (mutualisé sur d’autres projets)  Un auditeur averti en matière de release engineering (mutualisé sur d’autres projets)  Des développeurs Java familiers d’EMF Ressources (environnement, nombre de personnes et profils, pour installer, maintenir, etc.),  Serveur d’intégration continue  Un environnement pérenne d’homologation des builds (tests, performance, parallélisme). Support,  Par TMA, de toute l’infrastructure Maintenance et évolution  Feuille de route guidée par les besoins des projets et le suivi de l’évolution du socle technique  Charge MOE normes  5 jours pour une itération de modélisation norme  10 jours pour le DSL des contrôles sémantiques  10 jours pour une livraison complète  40 jours pour la couverture de tests initiale d’une norme Compétences (technologies utilisées) côté développement et exploitation  Des développeurs Java intéressés par le fonctionnel (et familiers d’EMF grâce au coaching de la TMA) Ressources (environnement, nombre de personnes et profils, pour installer, maintenir, etc.),  Une à deux personnes par norme / an (pour tous les livrables, toutes les branches et versions)  Rechercher la polyvalence  Documenter en temps réel (wiki)
  • 31. Le retour d’expérience Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017 Arbre de modélisation Impossible de construire un moteur de validation efficace quand les blocs de données occupent des places différentes dans l’arbre des instances. Les modèles de messages sont donc construits par restriction sur un message couvrant ; Gestion de la mémoire Pour décharger les données inutiles il faut définir la portée (scope en termes de données) d’une règle en remontant au contexte le plus haut ; Le moteur de transformation peut employer un mécanisme de déchargement mémoire « agressif » car l’absence de validation sémantique ne rend pas nécessaire de mémoriser les données comme pour exécuter les contrôles dans le cas du moteur de validation ; Généricité Le chemin est étroit entre s’adapter à une nouvelle norme et tordre le méta-modèle. Mais en 2017 on peut considérer que la combinaison d’un socle éprouvé et des mécanismes d’extension possibles fait de Saturne une suite polyvalente et robuste. Il y a aussi des progrès à faire en termes de conception de normes d’échange.
  • 32. Bilan Les plus Les moins Indépendance de chacun Duplication d’efforts Écarts d’interprétation Modularité par addition Redondance sémantique Pas de conflits sur les spécifications Implémentations infidèles Réingéniérie de service limitée à la façade web Applis en silos, technologies figées Les plus Les moins Partage des entités, des services et des coûts Pilotage fort au lieu du consensus mou Modularité par service Unicité des objets Service unifié rendu à l’usager La modélisation et de la conception doivent être claires et robustes. Couvrir 80% des besoins Difficile d’atteindre 100% des besoins. Approche classique Approche Saturne • Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017
  • 33. 33 Merci de votre attention Saturne : la maîtrise des échanges de données massifs par l’open source Paris Open Source Summit 2017