L’évolutivité des logiciels est essentielle pour assurer des performances fiables et efficaces en période de croissance.
Si vous construisez un produit numérique destiné à des utilisateurs réels et à des revenus réels, l’évolutivité est une base indispensable. À mesure que la charge de travail augmente, en raison de l’accroissement du trafic, des données ou simplement des transactions, la pression exercée sur votre infrastructure s’accroît. La question est de savoir si votre système se dégrade, se casse ou reste fiable.
L’évolutivité doit être intégrée dans l’architecture dès le départ. Il ne s’agit pas de faire de l’ingénierie à outrance, mais de prendre des décisions intelligentes dès le départ, des décisions qui ne vous feront pas perdre en flexibilité et qui ne vous enfermeront pas dans des contraintes sans issue. Un système logiciel évolutif vous permet de prendre en charge un plus grand nombre d’utilisateurs avec des performances prévisibles. Il permet à votre produit d’être rapide, à votre équipe d’être légère et à vos coûts d’infrastructure d’être maîtrisés.
Il y a trois façons principales d’évoluer : verticalement, horizontalement et de manière élastique. L’évolution verticale consiste à augmenter la puissance d’un seul serveur. La mise à l’échelle horizontale est plus durable et consiste à ajouter des machines pour répartir la charge. La mise à l’échelle élastique va plus loin en ajustant les ressources en temps réel en fonction de la demande. Cela permet de réduire les dépenses excessives tout en maintenant des performances élevées.
La transition d’Airbnb d’une architecture monolithique à des microservices
Airbnb est un cas d’école de ce qui se passe lorsque votre produit évolue plus vite que votre architecture. Dans les premières années, la plateforme fonctionnait sur une seule application monolithique Ruby on Rails. Cela fonctionnait, jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas. À mesure que le trafic des utilisateurs augmentait, les performances ralentissaient, les déploiements devenaient risqués et la vélocité de l’ingénierie diminuait. Leur architecture ne pouvait tout simplement pas suivre.
Ils n’ont pas paniqué. Ils ont restructuré intelligemment. L’équipe d’ingénieurs a pris le temps de comprendre ce qu’elle avait, ce processus, « l’archéologie de l’architecture », l’a aidée à identifier les dépendances. Ensuite, ils ont découpé le monolithe en microservices. Au lieu d’une application géante fragile à l’échelle, ils ont obtenu des systèmes indépendants qui pouvaient être mis à jour, mis à l’échelle et déployés séparément.
Ils ne se sont pas arrêtés aux services. Airbnb a adopté Kubernetes pour permettre une mise à l’échelle dynamique, a amélioré son équilibrage de charge et a introduit le partage de base de données pour éliminer le goulot d’étranglement à source unique causé par sa configuration d’origine. Il ne s’agissait pas seulement d’une victoire technique. Il s’agissait d’une décision commerciale. Ces changements ont permis des mises à jour plus rapides, une plus grande disponibilité et une meilleure élasticité, tout en maintenant l’expérience client à un niveau élevé.
Si vous êtes à la tête d’une entreprise en pleine croissance, c’est important. N’attendez pas que votre architecture cède sous la pression. Préparez-vous à l’avance. Clarifiez l’architecture. Migrez lorsque cela s’avère judicieux, non pas sous l’effet de la panique, mais avec une intention stratégique. Airbnb n’a pas seulement survécu à l’hypercroissance. Elle s’est construite pour cela.
La surveillance proactive et l’optimisation des performances sont des conditions préalables essentielles à une mise à l’échelle efficace.
Vous ne pouvez pas réparer ce que vous ne voyez pas. Si vous opérez à grande échelle, ou si vous prévoyez de le faire, vous avez besoin d’une visibilité sur chaque couche de votre pile. La surveillance n’est pas une tâche secondaire. Il s’agit d’une infrastructure de base. Sans elle, vous ne verrez pas ce qui ralentit votre système jusqu’à ce que cela nuise à vos utilisateurs ou à vos résultats.
Airbnb a appris cette leçon en creusant dans les données de performance. Ils ont utilisé des outils de performance des requêtes de base de données comme EXPLAIN ANALYZE pour découvrir les opérations lentes. Les champs mal indexés et les balayages inefficaces des tables complètes réduisaient la vitesse. Ces problèmes n’apparaissent pas au premier jour, mais à l’échelle, ils se multiplient rapidement. Un petit décalage devient une latence généralisée. Sans l’instrumentation d’outils tels que Prometheus et Grafana, ces problèmes se cachent jusqu’à ce qu’ils commencent à nuire à l’expérience des utilisateurs.
Les dirigeants devraient donner la priorité à l’observabilité des performances autant qu’au temps de fonctionnement. Lorsque le trafic augmente, les goulets d’étranglement en matière de performances font grincer les systèmes. Les pics d’utilisation de l’unité centrale, les fuites de mémoire ou les sauvegardes de file d’attente ne sont pas le fruit du hasard. Ils suivent des schémas. Mais en l’absence de mesures claires, ils semblent chaotiques et non résolus. Un suivi et une optimisation cohérents vous permettent de garder une longueur d’avance sur ces risques.
Investissez dans la visibilité des performances avant d’investir dans l’extension de l’infrastructure. Optimisez vos opérations. C’est une meilleure utilisation des ressources et cela vous permet d’être plus efficace lorsque la croissance est forte.
L’optimisation du code et de l’infrastructure devrait précéder l’expansion des ressources
L’inefficacité du code est coûteuse, et aucune puissance de serveur ne permet de corriger une logique mal écrite. Vous devez optimiser avant de passer à l’échelle. L’optimisation fonctionnelle l’emporte à chaque fois sur la force brute des ressources.
Airbnb en est un bon exemple. Au lieu d’augmenter la capacité pour gérer la charge du backend, ils ont creusé leurs requêtes, ajouté de l’indexation, amélioré la vitesse de l’API et déployé la mise en cache avec Redis. Ce petit changement a permis d’alléger considérablement la charge de la base de données.
C’est là que les décisions techniques se transforment en résultats stratégiques. C’est la différence entre la croissance durable et le gaspillage des ressources. Par exemple, Airbnb a mis en place des CDN pour servir les actifs statiques, réduisant ainsi les temps de chargement globaux de 40 %. Il s’agit d’un changement d’infrastructure ponctuel qui porte ses fruits à long terme.
Les chefs d’entreprise devraient concentrer leurs équipes sur la correction des inefficacités en premier lieu. Nettoyez les goulets d’étranglement, réduisez la latence, segmentez les couches de mise en cache. Ensuite, passez à l’échelle. Lancer plus de serveurs avant de rationaliser l’application est un jeu perdant à long terme, en termes de coûts, de performances et de maintenabilité. Lorsque le code est allégé, la mise à l’échelle prend moins de temps, est plus efficace et reste fiable.
Choisir la stratégie de mise à l’échelle appropriée
La mise à l’échelle verticale, qui consiste à ajouter de la puissance de calcul à un seul serveur, est rapide mais limitée. La mise à l’échelle horizontale, qui consiste à répartir les charges de travail sur plusieurs instances, est extensible et tolérante aux pannes. Le choix dépend du profil de charge, de la conception de l’architecture et des objectifs de demande à long terme.
Airbnb a commencé par une mise à l’échelle verticale, mais s’est heurtée à des problèmes de performance. L’entreprise a alors opté pour une mise à l’échelle horizontale, en répartissant les services entre les nœuds et en automatisant la croissance de l’infrastructure à l’aide d’outils tels que Terraform. Cette évolution a permis de réduire le risque opérationnel et de rendre les performances plus prévisibles en cas de pression.
Pour les dirigeants, il s’agit d’une question d’effet de levier. La mise à l’échelle verticale peut sembler plus simple au début, mais elle centralise les risques. Lorsqu’un système atteint ses limites, les temps d’arrêt sont importants. La mise à l’échelle horizontale est plus complexe, mais les systèmes peuvent se développer de manière fluide et tolérer des défaillances partielles. Le retour sur investissement est plus élevé en cas de trafic réel et de croissance de l’activité.
Les décisions de mise à l’échelle doivent refléter la signature d’échelle de votre produit, l’intensité des transactions, la concurrence des utilisateurs et la sensibilité du service à la latence. Si ces facteurs ne font pas encore partie de vos discussions sur la feuille de route, ils devraient l’être. Une fois que vous serez passé à l’échelle sous charge, ces choix détermineront la stabilité des performances et l’efficacité de l’infrastructure.
L’introduction de microservices offre une évolutivité à long terme
Les microservices font passer votre logiciel d’un système centralisé à un système distribué. Ce changement s’accompagne d’un contrôle accru, mais aussi d’un plus grand nombre de pièces mobiles. Vous sacrifiez la simplicité au profit de la modularité, ce qui s’avère payant lorsque vous devez faire face à des déploiements fréquents, à un trafic mondial ou à des équipes de développement séparées.
Le passage d’Airbnb vers les microservices n’était pas seulement une mise à jour technique, c’était aussi une question de stratégie. Leur pile monolithique Ruby on Rails ralentissait les cycles de déploiement, créait des collisions de dépendances et mettait à rude épreuve les développeurs qui travaillaient sur des fonctions sans rapport entre elles. Le découplage des services a permis de réduire les frictions, de faire évoluer les services de manière indépendante et de déployer les mises à jour plus rapidement et avec moins de risques.
La complexité des microservices est réelle. Plus de services signifie plus d’interfaces, plus de défaillances potentielles à surveiller et plus de surcharge architecturale. Mais lorsqu’ils sont bien exécutés, ces systèmes sont plus performants que leurs équivalents construits autour d’un seul bloc d’application. Netflix l’a prouvé en construisant très tôt avec des principes cloud-native, en intégrant des outils comme Istio pour gérer la communication service à service à l’échelle.
Les responsables de haut niveau doivent aborder les microservices comme une décision structurelle à long terme. Vous ne passez pas à des systèmes modulaires simplement parce qu’ils sont à la mode, vous le faites lorsque la croissance monolithique commence à compromettre la vélocité et le temps de fonctionnement. Le résultat est là : les équipes avancent plus vite, les versions sont plus sûres et la mise à l’échelle ne met plus en péril l’ensemble de la pile.
L’équilibrage de la charge est essentiel pour répartir le trafic de manière homogène et éviter la surcharge du système.
Si votre plateforme se développe, les pics de trafic sont inévitables. Lorsque ces pics surviennent, vous devez vous assurer que les demandes sont gérées et distribuées à travers l’infrastructure sans qu’aucune partie du système ne tombe en panne. L’équilibrage de la charge est le moyen d’y parvenir, avec précision et non au petit bonheur la chance.
Airbnb a évité les pannes graves en mettant en œuvre l’équilibrage élastique de la charge (ELB) pour répartir le trafic entrant entre plusieurs services. Cela a permis d’éviter la sursaturation d’un seul nœud et de maintenir la réactivité même en cas d’augmentation de la demande. En utilisant des outils évolutifs comme AWS ELB, Nginx et HAProxy, leur système est resté fiable tout en évoluant en temps réel.
Au niveau de la direction, le gain est la continuité. L’équilibrage de la charge réduit les temps d’arrêt, préserve l’expérience des utilisateurs et permet à votre équipe de gagner un temps précieux pour s’adapter sans avoir à faire feu de tout bois. Il améliore également les performances géographiques. Lorsque la charge est répartie globalement en fonction de la proximité, la latence diminue et le temps de fonctionnement s’améliore.
Ignorez la répartition de la charge et la volatilité des performances deviendra votre référence. Intégrez-la, et la croissance ne devra pas compromettre la qualité du service. Intégrez-la à votre architecture, et non pas comme un correctif après une défaillance.
Des stratégies robustes de mise à l’échelle des bases de données sont essentielles pour maintenir les performances en cas de charge élevée.
Votre base de données est toujours sous pression. À mesure que la base d’utilisateurs et le volume de transactions augmentent, une base de données centralisée unique devient un goulot d’étranglement pour les performances. Si elle n’évolue pas correctement, l’ensemble de votre plateforme ralentit, même si vous optimisez d’autres aspects.
Airbnb a rencontré ces limites très tôt. Sa base de données monolithique initiale ne pouvait pas gérer les charges de lecture et d’écriture à l’échelle. L’entreprise a réagi en introduisant des répliques de lecture pour alléger la charge sur la base de données d’écriture principale, puis, plus tard, en adoptant le sharding, c’est-à-dire en répartissant les données sur plusieurs bases de données pour équilibrer le volume. Ils ont également adapté la logique de routage pour s’assurer que les requêtes atteignent la bonne base de données, ce qui a permis de corriger les erreurs antérieures qui avaient entraîné des charges de travail inégales.
D’un point de vue opérationnel, la mise à l’échelle de la base de données n’est pas facultative à ce stade. Vous ne pouvez pas compter sur un seul moteur pour tout faire. Vous avez besoin de systèmes adaptés à leur type de charge de travail – écritures, lectures, transactions, requêtes sensibles à la latence – et régis par des schémas d’accès clairement définis.
Pour les chefs d’entreprise, le message est direct : la performance de votre backend est l’expérience de vos utilisateurs. Si les bases de données ne s’adaptent pas à votre courbe d’utilisation, votre produit non plus. Donnez-lui la priorité avant que le trafic ne prenne la décision à votre place.
Test d’évolutivité par des simulations de charge réalistes
Vous ne voulez pas découvrir les points faibles de votre système pendant les pics de demande. Vous voulez les découvrir dans un environnement contrôlé, avec des instruments en place et suffisamment de temps pour les corriger. C’est ce que permettent les tests d’évolutivité, et ils ne sont pas facultatifs si vous vous attendez à une croissance soutenue.
Airbnb a été confronté directement à ce problème. Dans les premiers temps, l’entreprise s’est développée de manière réactive. Les pics de trafic ont révélé des latences de service, des blocages de base de données et des goulets d’étranglement au niveau de l’API qu’ils n’avaient pas anticipés. Ils ont corrigé le tir en intégrant des outils de test de charge comme k6 et en adoptant des cadres de test de chaos internes pour simuler la charge réelle, les conditions de défaillance et les limites de débit sous pression.
Les dirigeants devraient intégrer cela dans la gestion standard du cycle de vie des produits, non pas comme des tests de stress de dernière minute, mais dans le cadre de CI/CD. Testez les scénarios de charge élevée, les plafonds de concurrence et les comportements du système dans des états de défaillance. Ne partez pas du principe que les conditions normales s’adapteront à une charge anormale. Mesurez et confirmez à chaque seuil.
L’avantage est évident : moins de surprises, moins de risques, un meilleur temps de fonctionnement. Si vos équipes savent comment votre système se comporte en cas de stress, vous contrôlez les résultats. Dans le cas contraire, vous laissez la performance au hasard. Ce n’est pas ainsi que l’on évolue.
Les capacités de mise à l’échelle automatique et d’autoréparation des systèmes sont inestimables.
L’intervention manuelle n’est pas évolutive. Lorsque les systèmes doivent réagir à des variations de la demande, à des événements de reprise ou à des écarts de performance, ils doivent le faire eux-mêmes. La mise à l’échelle automatique comble cette lacune. Elle garantit la croissance de vos services en fonction de la demande et leur réduction en cas de baisse de l’utilisation, ce qui permet de réduire les coûts sans diminuer les performances.
Airbnb a déployé l’auto-scaling à l’aide de Kubernetes et de son Horizontal Pod Autoscaler (HPA) pour ajuster la puissance de calcul en fonction de l’utilisation en temps réel du CPU ou de la mémoire. Cela signifie que leur infrastructure peut automatiquement prendre en charge les pics d’utilisation sans intervention humaine. Cela garantissait également que la capacité inactive ne gonflait pas les coûts du cloud lorsque la demande ralentissait.
Mais la mise à l’échelle ne suffisait pas. Ils ont couplé cela à des fonctions d’autoréparation, en utilisant des outils d’isolation des défaillances tels que des disjoncteurs inspirés de Hystrix de Netflix pour prévenir les défaillances en cascade. Lorsqu’un service ralentit ou tombe en panne, il est temporairement coupé pendant que le système réachemine le trafic et se rétablit. Couplé à des tableaux de bord d’observabilité alimentés par Prometheus et Grafana, ils ont gardé une longueur d’avance sur les défaillances du système et les dégradations silencieuses.
Du point de vue de la direction, cela permet de minimiser les frais opérationnels tout en garantissant le temps de fonctionnement. La reprise manuelle est coûteuse, risquée et lente. Les systèmes intelligents se réparent eux-mêmes. Plus votre plateforme peut évoluer, récupérer et s’ajuster en temps réel, plus vous réduisez les points de défaillance critiques et la charge opérationnelle.
Une optimisation prématurée peut faire dérailler le développement et introduire une complexité inutile.
Construire à outrance avant d’avoir une demande réelle est une erreur. Les architectures complexes fondées sur des hypothèses non validées sont une perte de temps, de capital et d’attention. Dès le départ, l’objectif doit être l’efficacité opérationnelle, et non l’évolutivité théorique.
Airbnb a bien fait les choses. Ils n’ont pas commencé avec une jungle de microservices ou une configuration d’équilibrage de charge globale. Elle a commencé par une structure monolithique simple, s’est concentrée sur l’adéquation produit-marché et a procédé à des itérations à partir de là. Une fois que la croissance a créé des frictions – retards de déploiement, augmentation de la latence – ils ont procédé à une mise à l’échelle délibérée. Les premières étapes ont consisté à éliminer les inefficacités : nettoyer les réponses de l’API, affiner la logique de traitement, simplifier les chemins de déploiement.
Cette approche est importante au niveau de la direction. La complexité trop précoce brûle les cycles d’ingénierie et gonfle les coûts sans apporter de valeur ajoutée. L’optimisation prématurée entraîne des frais généraux avant que le trafic ou le chiffre d’affaires ne justifie ces efforts. Elle ralentit également la vitesse de décision car les équipes deviennent réactives à des systèmes qu’elles ne comprennent pas encore totalement.
Les entreprises qui évoluent proprement, comme Airbnb et Netflix, le font parce qu’elles se concentrent d’abord sur les gains de performance fondés sur des données d’utilisation réelles. Elles construisent ce qui est nécessaire, quand cela est nécessaire. C’est cette discipline qui permet une mise à l’échelle durable sans dette d’infrastructure.
Le manque d’observabilité peut masquer des problèmes de performance cachés qui nuisent à l’évolutivité.
Les systèmes tombent en panne discrètement avant de tomber en panne publiquement. En l’absence d’observabilité, les ralentissements, les problèmes de mémoire et la latence des API s’insinuent et nuisent aux performances bien avant qu’une alerte ne soit déclenchée. Si vous faites évoluer votre système et que vous ne pouvez pas voir ce qui se passe sous la surface, vous volez à l’aveuglette.
Airbnb s’est attaqué très tôt à ce problème. Au départ, il n’y avait pas de surveillance centralisée. Cela rendait le débogage plus lent et permettait aux points de défaillance uniques de ne pas être vérifiés. Pour y remédier, ils ont déployé Prometheus et Grafana pour les métriques système en temps réel. Ils ont ajouté l’agrégation de logs pour une visibilité totale sur les temps de réponse et le débit des services. Les performances du réseau cloud ont été suivies en continu, ce qui a permis de réduire la latence et de resserrer la réponse aux incidents.
Les dirigeants devraient considérer l’observabilité comme une couche de gestion des risques. Sans elle, les équipes ne savent pas ce qui se brise, quand et pourquoi. Les décisions fondées sur des hypothèses plutôt que sur des mesures ralentissent les performances et la reprise.
L’évolutivité sans l’observabilité érode la prévisibilité. Et lorsque vous gérez une croissance à grande échelle, il n’est pas négociable de pouvoir se fier à tout moment à l’état du système.
S’appuyer uniquement sur la mise à l’échelle du matériel n’est pas suffisant pour résoudre les inefficacités architecturales.
Les mises à niveau matérielles apportent un soulagement temporaire, mais elles n’éliminent pas le problème. Si l’on ne s’attaque pas aux goulets d’étranglement sous-jacents du code ou de la conception du système, les problèmes de performance réapparaissent et les coûts de mise à niveau augmentent. Vous finissez par payer plus cher pour des machines qui compensent des inefficacités au lieu d’apporter plus de valeur.
Airbnb a commencé par une mise à l’échelle verticale, en augmentant la puissance de son infrastructure de serveurs existante. Le résultat était prévisible : l’augmentation de la puissance n’a pas permis de résoudre les problèmes liés aux requêtes inefficaces, aux processus à un seul fil ou aux services étroitement couplés. Elle a constaté une augmentation des erreurs de GPU et des problèmes d’intégrité des données, tandis que les coûts du cloud grimpaient sans gains durables en termes de fiabilité.
L’efficacité de l’échelle provient des améliorations architecturales : partage des bases de données, répartition de la charge, limites de service propres et mise en cache intelligente. Ces améliorations modifient la façon dont le système fonctionne sous pression, plutôt que la pression qu’il peut absorber un peu plus longtemps.
Du point de vue de l’entreprise, les solutions matérielles sans optimisation structurelle constituent un mauvais retour sur investissement. La croissance nécessite des systèmes qui évoluent, et non des systèmes qui augmentent leur capacité jusqu’à ce que quelque chose se brise. Opter pour des solutions à court terme retarde les résultats évolutifs et aggrave la dette technique.
La mise à l’échelle stratégique nécessite une planification délibérée et un état d’esprit axé sur l’architecture.
Une mise à l’échelle réussie se fait par le biais de l’architecture, de manière cohérente, et non pas de manière réactive. Si vous ne planifiez pas la croissance du système avant que la demande n’arrive, vous pouvez vous attendre à de l’instabilité, à des réécritures urgentes et à une escalade des coûts lorsque la pression se fera sentir.
Cela ne signifie pas qu’il faille construire un système complexe dès le départ. Il s’agit de concevoir un système flexible et modulaire, de choisir des technologies capables de s’adapter et de définir très tôt des pratiques claires en matière de déploiement, de journalisation et de ressources. Airbnb a fini par utiliser des outils évolutifs tels que Kubernetes, Redis et Kafka, mais seulement après avoir compris ses modèles de croissance et les points de pression du service.
Des entreprises telles que FaunaDB se sont attaquées à ce problème dès le premier jour. La conception de leur base de données distribuée d’abord a permis une évolutivité horizontale sans refonte de l’infrastructure en cas de forte croissance. Ce niveau de préparation n’est pas le fruit d’une supposition, mais d’une attitude axée sur l’architecture.
Les dirigeants doivent être à l’origine de cette réflexion dès le début. Votre pile technologique doit être alignée sur votre stratégie de croissance, et pas seulement sur votre calendrier de lancement. Construire un système évolutif signifie fixer des objectifs de performance, choisir des composants extensibles et planifier l’observabilité, le basculement et la répartition de la charge comme des éléments fondamentaux, et non comme des correctifs. C’est ce qui permet d’éviter les reconstructions futures et de maintenir l’élan du produit.
En conclusion
L’évolutivité est une exigence commerciale. À mesure que votre produit gagne en popularité, la capacité de votre infrastructure à s’adapter, à absorber la charge et à rester fiable a un impact direct sur l’expérience des clients, l’efficacité opérationnelle et les marges bénéficiaires.
Le coût de l’attente jusqu’à ce que les choses se cassent est élevé : perte d’utilisateurs, équipes stressées et correctifs coûteux. D’un autre côté, une mise à l’échelle délibérée, motivée par une architecture propre, une observabilité réelle et des choix d’infrastructure intelligents, crée une stabilité rapide. C’est là que réside l’avantage concurrentiel.
En tant que chef d’entreprise, vous devez vous concentrer sur la mise en place de systèmes qui fonctionnent aujourd’hui et qui continueront à fonctionner lorsque la demande augmentera. Donnez la priorité à l’évolutivité dès le début. Insistez sur la visibilité des performances. Investissez dans des décisions qui réduisent les frictions au fur et à mesure de votre croissance. Les équipes qui évoluent le mieux sont tout simplement mieux conçues.
Une échelle intelligente protège l’élan. Une mauvaise échelle la freine. Choisissez en conséquence.
