À la une de l'Open Source : Mesos avec montée en charge automatique
Grâce au cloud, la mise à l’échelle automatique des applications est devenue presque synonyme d’évolutivité. Si vous ne pouvez pas prendre en charge la mise à l’échelle automatique, vous n’êtes pas évolutif selon l’estimation de la plupart des gens.
La mise à l’échelle automatique des applications dans n’importe quel environnement (cloud, conteneur ou traditionnel) repose largement sur la coordination d’actions spécifiques sur plusieurs systèmes. Cette coordination est réalisée via des API. Qui sont la pierre angulaire des environnements cloud et conteneurisés.
Jusqu’à récemment, vous deviez gérer manuellement la mise à l’échelle des applications avec Mesos. Cela fonctionnait probablement bien pour plus de la moitié (51 %) des utilisateurs de Mesos (selon leur enquête) qui utilisaient les conteneurs pour déployer des applications monolithiques et legacy. Mais si vous adoptez Mesos pour optimiser les ressources et gagner en agilité via la scalabilité, cette méthode ne tient pas sur le long terme. Chaque fois que vous recourez manuellement à la mise à l’échelle, vous vous exposez à des erreurs humaines et à des coûts opérationnels qui augmentent le coût par transaction. Les collaborateurs ne travaillent pas gratuitement, et s’ils consacrent du temps à ajuster la charge des applications, ils ne peuvent pas se concentrer sur d’autres projets essentiels à la croissance de l’entreprise. Par ailleurs, le coût par transaction reste un indicateur clé dans les environnements cloud et conteneurs, puisqu’une efficacité accrue vise justement à réduire ces coûts. Plus ce coût est élevé, moins vous générez de profit ou de productivité. Ces deux éléments reflètent aujourd’hui la santé économique de votre entreprise.
Gaurav Kumar, ingénieur dans une entreprise pionnière adoptant Mesos, a relevé ce défi avec l’esprit du logiciel libre : il en a construit un lui-même. Les API et le logiciel libre vous permettent justement, à vous comme aux communautés, de créer ce genre de solutions.
Pour permettre l'auto-scaling des applications sous Mesos avec un F5 BIG-IP, deux solutions libres déjà existantes sont indispensables :
- Connecteur de conteneur F5 pour Marathon , qui est chargé d'écouter les événements Marathon, puis de configurer une BIG-IP de manière appropriée.
- Un exporteur Prometheus des métriques BIG-IP issu d’un projet libre existant - BIG-IP Exporter - qui recueille la télémétrie essentielle (nombre de connexions TCP, requêtes HTTP, etc.) depuis un BIG-IP.
Kumar a ensuite développé la troisième étape de cette solution, le « composant de mise à l'échelle automatique basé sur F5 pour les services DCOS/Marathon » (appelé « F5 Autoscaler »).
Le composant F5 Autoscaler récupère les statistiques de l'exportateur F5 et les compare aux seuils définis. Lorsqu'un de ces seuils est atteint, le F5 Autoscaler envoie une demande de mise à l'échelle au maître DCOS pour ajouter un membre du pool. Marathon répond à cette demande comme il le ferait normalement, en déployant une nouvelle instance de conteneur/application, puis en notifiant le BIG-IP via le connecteur de conteneur F5 pour Marathon, qui configure le BIG-IP avec le nouveau membre du pool.
Voilà ! Applications de mise à l'échelle automatique.
Cette solution montre comment le logiciel libre permet aux organisations de dépasser la simple réduction des coûts et des délais de mise sur le marché. Nous proposons un cadre pour adresser vos véritables défis commerciaux.
Logiciel libre mis en lumière ici :
- F5 Marathon Autoscaler ( github ) ( Docker ) – Contribution de Gaurav Kumar
- Exportateur F5 ( github ) - Contribution d' ExpressenAB
- Exportateur Prometheus F5 ( github ) – Contribution de Gaurav Kumar
- Connecteur de conteneur F5 ( github ) ( Docker ) - Contribution de F5 Networks
- DC/OS
- Marathon