1. Microservice First
Commencer par les microservices est non justifiable puisqu'ils ajoutent une complexité et des efforts supplémentaires aux développements.
Il faut plutôt débuter par des solutions monolithiques, ennuyeuses et classiques, pour évoluer selon le besoin vers des architectures microservices en identifiant les services qui nécessitent une refonte.
2. Gatekeeper et le versioning sémantique
Absence de stratégie de versioning : le partage des mêmes sources de données entre microservices peut ruiner la coordination, voire même ralentir les déploiements et freiner l'agilité.
"Gatekeeper" peut paraître à première vue la solution directe, n'est cependant qu’un déplacement du problème.
Le "Semantic Versioning" couplé à une bonne stratégie de gouvernance (héritage SOA) permettent la résolution de cette problématique.
3. Spiky load
Reste le partage des mêmes sources de données qui pose des soucis avec des charges non équilibrées entre services. L’exemple d’un microservice qui stresse une base de données commune et qui bloque les autres microservices.
L’utilisation des queues, pour amortir et absorber les pics et distribuer la charge, permet de résoudre le "Spiky load" entre services mais avec un coup supplémentaire de gestion du modèle asynchrone.
4. Discovery Service ou le centralised router
Le codage en dur des adresses et des ports IP simplifie le démarrage des projets. Mais très vite, il devient le cauchemar des Ops au moment du déploiement.
Tammer cite deux solutions :
La première est le "Discovery Service" comme consul ou etcd avec un effet de bord où les services seront obligés de comprendre les indirections de lookup.
Le "Centralised router" comme deuxième solution est considérée transparente et plus simple à mettre en place, étant la réplication d’un DNS.
5. Circuit Breaker pour les Dogpiles
Les "Dogpiles" : invoquer et continuer à stresser un microservice bien qu'il ne soit plus en état de répondre aux demandes, créant ainsi un effet boule de neige.
Une solution classique est l’introduction de "Circuit Breaker" qui jouera le rôle d'intermédiaire pour empêcher cet effet.
6. Correlation ID pour le débogage
Débogage : les microservices ajoutent des frais supplémentaires, y compris le débogage des services distribués et asynchrones. Ne pas concevoir une stratégie de logging dès le départ peut mettre en cause toute la solution.
L’utilisation de "Correlation ID" s'avère nécessaire pour tracer l’origine et le parcours des requêtes entre microservices. Évidemment, la gestion des id de corrélation ajoute un coût de développement et de coordination entre équipes.
7. Mocks
Lors de la phase de tests, les équipes ont tendance à créer des mocks pour les microservices utilisés. Ce qui finira par une prolifération des bouchons proportionnellement aux services consommés.
Une première solution serait de déléguer la création des mocks aux fournisseurs de services eux-mêmes, alors que les consommateurs doivent à leur tour savoir comment les invoquer. Pour répondre à cette limitation, il serait judicieux de développer une api qui, à la fois cache les détails d’implémentation et les protocoles de communication utilisés, mais aussi facilitant l’aiguillage entre les différentes implémentations pour les besoins de tests.
8. Flying Blind
"Flying Blind" ou l'expérience de s'aventurer en production sans avoir connaissance sur ce qui passe, ni sur les métriques d’utilisation de chaque microservice.
Les graphes, les alertes et les tableaux de bord sont les solutions classiques pour toute solution en production.
9. Snowflakes et Golden Image
"Snowflakes" : mettre à jour et installer les correctifs logiciels dans un univers microservices peut devenir ingérable, voire impossible.
"Golden Image" est une solution pour ce dilemme, avec l’utilisation d’une combinaison de base commune de frameworks et des runtimes avec des versions d’OS de références.
10. Doomsday et CI
Le "Doomsday", ou "La peur du jour J", le jour de la mise en production, est un problème récurrent pour les organisations qui ne déploient pas assez souvent. Déployer plus fréquemment augmente la confiance en son processus de déploiement, réduit les risques d'erreur, et améliore la rapidité à laquelle on peut délivrer de nouvelles fonctionnalités.
L'intégration continue résout cette problématique avec la mise en place d'une pipeline prédéfinie et qui donne confiance aux tests automatisés.
11. PaaS
L’explosion opérationnelle avec l’utilisation d’une grande variété de technologies, de langages et de solutions, ce qui rend leur gestion en post-production un fardeau poussant les Ops à bloquer le passage en production.
Automatiser le déploiement (CD) s'avère à première vue impossible. Mais c’est là où le rôle des platformes PaaS se confirme pour donner la souplesse et les moyens de gestion des microservices.