Dans le monde en évolution rapide de la proptech, la capacité à évoluer rapidement et efficacement peut faire ou défaire le succès d’une plateforme. Cet article détaille mon expérience en tant que consultant en infrastructure pour une entreprise de technologie immobilière à forte croissance, en se concentrant sur l’optimisation des performances de la base de données et l’évolutivité des serveurs pour soutenir l’acquisition rapide d’utilisateurs et la croissance des données.
Aperçu du projet#
Notre client, une plateforme immobilière en ligne de premier plan, connaissait une croissance explosive mais faisait face à d’importants défis d’évolutivité. Les objectifs principaux étaient de :
- Optimiser les performances de la base de données pour gérer des volumes de données croissants et des requêtes complexes
- Améliorer l’infrastructure des serveurs pour supporter un trafic utilisateur croissant
- Mettre en place une architecture évolutive capable de s’adapter à la croissance future
- Minimiser les temps d’arrêt lors des mises à niveau de l’infrastructure
- Réduire les coûts opérationnels tout en améliorant les performances du système
L’approche technique#
Optimisation de la base de données#
Pour résoudre les problèmes de performance de la base de données :
- Optimisation des requêtes : Analyse et réécriture des requêtes inefficaces, mise en place de stratégies d’indexation appropriées
- Sharding de la base de données : Mise en œuvre d’un sharding horizontal pour distribuer les données sur plusieurs serveurs
- Couche de mise en cache : Introduction de Redis comme solution de mise en cache pour réduire la charge de la base de données pour les données fréquemment consultées
- Réplicas en lecture : Mise en place de réplicas en lecture pour décharger les opérations de lecture intensive de la base de données principale
Amélioration de l’infrastructure des serveurs#
Pour améliorer l’évolutivité et les performances des serveurs :
- Équilibrage de charge : Mise en œuvre de techniques avancées d’équilibrage de charge pour distribuer le trafic de manière uniforme
- Auto-scaling : Mise en place de groupes d’auto-scaling pour ajuster dynamiquement la capacité des serveurs en fonction des modèles de trafic
- Réseau de diffusion de contenu (CDN) : Intégration d’un CDN pour mettre en cache et servir du contenu statique, réduisant la charge des serveurs
- Conteneurisation : Migration des services vers des conteneurs Docker pour une meilleure utilisation des ressources et une flexibilité de déploiement accrue
Optimisation de l’infrastructure cloud#
Exploitation des technologies cloud pour l’évolutivité et l’efficacité des coûts :
- Déploiement multi-AZ : Mise en œuvre d’une configuration multi-zones de disponibilité pour une meilleure fiabilité
- Informatique sans serveur : Utilisation de fonctions sans serveur pour des micro-services spécifiques afin de réduire les frais généraux opérationnels
- Hiérarchisation du stockage : Mise en œuvre d’une stratégie de stockage hiérarchisé, déplaçant les données rarement consultées vers des options de stockage moins coûteuses
Défis et solutions#
Défi 1 : Migrations de données complexes#
La migration de grands volumes de données vers la nouvelle structure de base de données shardée sans temps d’arrêt était un défi important.
Solution : Nous avons développé une stratégie de migration par phases, utilisant une combinaison de réplication en temps réel et de transferts de données par lots. Nous avons également mis en place un système d’écriture double pendant la transition pour assurer la cohérence des données.
Défi 2 : Performance des requêtes à grande échelle#
À mesure que le volume de données augmentait, certaines requêtes complexes utilisées pour la correspondance des propriétés et l’analyse devenaient de plus en plus lentes.
Solution : Nous avons mis en œuvre une combinaison de dénormalisation, de vues matérialisées et de pré-calcul des résultats de requêtes courantes. Pour l’analyse en temps réel, nous avons introduit une base de données d’analyse séparée optimisée pour les opérations OLAP.
Défi 3 : Gestion des coûts#
L’évolution de l’infrastructure pour répondre aux demandes croissantes a entraîné une augmentation rapide des coûts du cloud.
Solution : Nous avons mis en œuvre une stratégie complète d’optimisation des coûts, comprenant des instances réservées pour les charges de travail prévisibles, des instances spot pour le traitement par lots et une planification automatisée des ressources pour arrêter les services non critiques pendant les heures creuses.
Résultats et impact#
Les efforts d’optimisation de l’infrastructure ont donné des améliorations significatives :
- Réduction de 70% du temps de réponse moyen des requêtes
- 99,99% de disponibilité atteinte pendant les périodes de trafic de pointe
- Augmentation de 5 fois de la capacité de la plateforme à gérer des utilisateurs simultanés
- Réduction de 40% des coûts d’infrastructure cloud
- Zéro temps d’arrêt réalisé lors des migrations majeures de bases de données
Principaux enseignements#
La mise à l’échelle proactive est cruciale : Anticiper la croissance et évoluer de manière proactive prévient les problèmes de performance et l’insatisfaction des utilisateurs.
L’architecture des données est importante : Une architecture de données bien conçue est fondamentale pour l’évolutivité et les performances à long terme.
Surveillance et observabilité : La mise en place de systèmes complets de surveillance et d’alerte est essentielle pour maintenir les performances et résoudre rapidement les problèmes.
Équilibre entre performance et coût : Optimiser continuellement à la fois la performance et l’efficacité des coûts pour assurer une croissance durable.
Conclusion#
L’optimisation de l’infrastructure pour cette plateforme immobilière à forte croissance a été un défi complexe mais gratifiant. En mettant en œuvre une combinaison d’optimisations de bases de données, d’améliorations de l’évolutivité des serveurs et d’améliorations de l’infrastructure cloud, nous avons pu soutenir la croissance rapide de la plateforme tout en améliorant les performances et en réduisant les coûts opérationnels.
Ce projet souligne l’importance cruciale d’une infrastructure évolutive et efficace dans le succès des plateformes numériques modernes. Alors que l’industrie de la proptech continue d’évoluer et que les attentes des utilisateurs en matière de performance et de fiabilité augmentent, la capacité à construire et à maintenir une infrastructure technologique robuste et évolutive sera un facteur de différenciation clé pour les entreprises cherchant à être leaders dans cet espace concurrentiel.