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DevOps : accélérer le time-to-market et rationaliser les
coûts dans le cloud ou en datacenter privé
Suresnes, 26/09/2016,
Nicolas Richeton – Roméo Said,
DevOps | 26/09/2016
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DevOps | 26/09/2016
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Nous vous proposons
Une présentation de la culture DevOps
Un retour d’expérience sur un projet DevOps chez notre client
Des choix techniques poussés par une volonté de rapidité et de flexibilité
Une gestion différente des mises en production
Un travail conjoint et des responsabilités identifiées entre Devs et Ops
Et une présentation de nos pratiques DevOps à la Digital Factory
Capgemini
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Pourquoi le DevOps ?
Accélérer le Time to Market
Réduire les délais des mises en production
Agilité technologique et industrialisation
Améliorer la satisfaction du client final
Tests et pilotage en continu
Faciliter l’innovation technologique
Plateformes innovantes déployées rapidement
Prototypage
Rationaliser les coûts
Cloud
Standardisation technologique
More Agile
30x More frequent
deployment
8000x faster lead
times
than their peers
More Reliable
2x the change
success rate
12x faster mean times
to
recover (MTTR)
More Competitive
2x more likely to
exceed
profitability,
market share
& productivity
goals
50% higher market
capitalization
growth over 3
years*
Finding From Puppet Labs State of
DevOps 2014
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Bonnes Pratiques
Le DevOps répond au paradoxe qui existe entre les équipes projet cherchant à livrer plus souvent et les équipes d’exploitation ayant pour objectif de stabiliser et fiabiliser les systèmes
DevOps fonctionne sur des bonnes pratiques telles que :
Déploiement régulier des applications pour fiabiliser les livraisons
Tester au plus tôt (shift left)
Effectuer des tests dans un environnement similaire à la production
Intégration continu avec des tests continus
Mise en place d’indicateurs pour surveiller la qualité de production
DevOps Dev Ops
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Déploiement continu
Business Plan Code Build Test Release Deploy Operate
Chaine de bout-en-bout
Vit
es
se
Livraison Continue
Intégration Continue
Développement Agile
DevOps
Time to Market
Le DevOps se construit en fonction du contexte de l'organisation pour aligner le Système d’Information sur les besoins de l'organisation et améliorer le Time to market
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Et pour vous ?
Le délai de mise en production d’une fonctionnalité se
mesure en :
1. Heures
2. Jours
3. Semaines
4. Mois
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Retour d'expérience
Projet de traitement de données réalisé chez notre client
Lancé fin 2015
Majoritairement à base de SaaS et de PaaS
Equipe Capgemini en lien direct avec le métier sous la
supervision des architectes transverses
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Auth
entific
atio
n
Auto
risatio
n
API
ERP
Architecture
Données
restituées
Fichiers à
injecter
S3 worker API Notifs
SNS
Queue
SQS worker
SQS
Base
NoSQL
worker
worker Notifs
SNS
Queue
SQS
Web ELB Load
Balancer
API API API API
BD
D
Réfé
rentie
ls
Authentification
Datacenter
Microservices
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Cloud
Ops
•Définissent le cadre avec les Devs
•Exploitent des services Cloud
•Fournissent une couche d’administration
logique
Devs et Ops
Devs
•Définissent le cadre avec les Ops
•Codent
•Gèrent des branches
•Assemblent
•Déploient via la console web
fournie par les Ops
•Suivent la production
Métier
•Déploient et scalent en production
via la console web fournie par les
Ops
Docker Hub
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Chaine de déploiement
< 3 minutes < 10 secondes
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Console Web fournie par les équipes Ops
Accélérer le
traitement en
rajoutant des
instances
Un utilisateur métier peut agir directement sur l’environnement de production
Un redémarrage déploie la dernière version de l’application
Une vue sur le
nombre des
Instances AWS
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Stack technique
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Environnements Applicatifs
Branche
dev
Branche
int Branche master
Instances
dev
Instances
int
Instances
staging
Instances
prod
Données
dev
Données
int
Données
staging
Données
prod
Les données approuvées en
staging avant de les injecter
dans la chaine de prod
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Gestion des versions
Mise en production au fil de l’eau
Plus de notion d’une version définie et communiquée
Un nouveau déploiement ou un redémarrage utilisera la dernière
version disponible
Pour chaque module, tout nouveau déploiement doit être rétro-
compatible avec le précédent
Rendu possible par la fréquence de déploiement des petits incréments
Les modifications non rétro-compatibles sont traitées par le déploiement des
différentes versions dans des conteneurs séparés fonctionnant en parallèle (micro-
services, API management)
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En synthèse
Avantages :
Dernières versions toujours déployées
Gestion fine des coûts d'infrastructure / quotas
Scalabilité de la plateforme à la main du métier
Plateformes d'intégration et de staging permettent de tester et de valider le comportement et les données
Gestion des versions lissée et dette technique réduite
Séparation entre les équipes de dev et exploitation
3 000 000 de données traitées (en 2 semaines).
NodeJS va vite!!
Inconvénients :
Manque d’outils dans docker hub, ex:
gestion des versions
Difficulté de gérer une version globale
Manque de visibilité sur les versions
déployées sur AWS (en cas de
problème)
Pas de vérifications automatiques dans
la chaine de déploiement
TODO : gestion des indisponibilités
NodeJS peut aller trop vite : saturation
mémoire et systèmes externes
surchargés
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Chaine DevOps à la Digital Factory, outillage complet
17
Business Planning
Dev
Quality Assurance
Packaging & Archiving
Deploy to test
Automated Functional
Testing
Deliver / Deploy
Monitor
Customer feedback
elk
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Chaine DevOps à la Digital Factory, visual management
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Business Planning
Dev
Quality Assurance
Packaging & Archiving
Deploy to test
Automated Functional
Testing
Deliver / Deploy
Monitor
Customer feedback
elk
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Chaine DevOps à la Digital Factory, en Cloud ou en DC privé
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Business Planning
Dev
Quality Assurance
Packaging & Archiving
Deploy to test
Automated Functional
Testing
Deliver / Deploy
Monitor
Customer feedback
EC2
Container
Registry
S3
CloudWatch
CloudFormation
CloudTrail
Route 53
Datacenter
Le travail des
équipes d’exploitation
évolue pour apporter
un cadre et un
support pour
l’automatisation des
services
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Questions ?
20
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