Code exécuté au sein d’une file d’attente Web

Recommandations issues des principes du génie logiciel durable appliqués à une architecture Web Queue Worker

Code exécuté au sein d’une file d’attente Web L’architecture d’une file d’attente Web définit une partie Web qui gère les requêtes HTTP et une partie de travail qui gère les opérations gourmandes en temps ou en traitement. Une file d’attente est utilisée pour la communication asynchrone entre le Web et le flux de travail.

En appliquant les principes de l’ingénierie logicielle durable, voici des exemples de changements que vous pouvez apporter à votre architecture de file d’attente Web afin de l’optimiser pour la durabilité.

Optimisez votre trafic réseau

Réduisez la quantité de trafic que votre architecture crée pour chacune des opérations ainsi que la distance parcourue par chaque demande et réponse.

  • Pensez à utiliser des en-têtes de mise en cache, qui permettent aux caches de navigateur et aux caches proxy d’avoir suffisamment d’informations pour mettre en cache les assets web statiques en toute confiance. La mise en cache des assets statiques au niveau du navigateur ou du proxy permet aux futures demandes de ces assets d’être traitées par ces caches et de réduire ainsi le trafic réseau vers votre application.
  • Envisagez d’utiliser un CDN pour distribuer les ressources statiques de votre application au plus près de la source d’une demande. Cette répartition des assets web réduit la distance que toutes les demandes d’assets statiques doivent parcourir sur le réseau.
  • Dans la mesure du possible, réduisez la taille et optimisez vos web bundles et vos assets web statiques.
    • Pensez à utiliser la compression et la décompression pour les données que vous transmettez sur le réseau. La compression et la décompression nécessitent généralement moins d’énergie globale que la transmission de données non compressées sur le réseau.

Augmentez votre utilisation des calculs

Mettez à jour la distribution de votre application et des ressources de calcul afin d’utiliser moins de ressources mais avec un taux d’utilisation plus élevé. Cela réduit la quantité d’énergie dépensée par vos ressources de calcul dans un état inactif ou qui gaspillent de l’énergie sans effectuer de travail.

  • Si vous utilisez des machines virtuelles pour les ressources de calcul et qu’elles sont peu utilisées, envisagez de réduire la taille de ces machines virtuelles pour augmenter leur utilisation. Les machines virtuelles plus petites avec une utilisation plus élevée consomment généralement moins d’énergie que les machines virtuelles plus grandes avec une utilisation inférieure pour la même application.
  • Évaluez la migration de votre application vers un PaaS lorsque cela est possible. En règle générale, les solutions PaaS sont dimensionnées de manière plus appropriée pour leur application et peuvent exécuter ces applications avec une utilisation élevée de leurs ressources de calcul sous-jacentes.
  • Envisagez d’utiliser des capacités de mise à l’échelle automatique ou de burst pour vos ressources de calcul plutôt que d’allouer statiquement des ressources de calcul avec une capacité maximale à tout moment. Ces fonctionnalités vous permettent d’augmenter et de réduire vos ressources de calcul en fonction de la demande tout en maintenant une utilisation élevée de ces ressources de calcul.

Optimisez votre base de données

L’optimisation de la base de données que vous utilisez ainsi que de la manière dont les données sont stockées peut réduire l’énergie utilisée pour exécuter la base de données ainsi que le temps d’inactivité en attente de la fin des requêtes.

  • Assurez-vous d’utiliser la meilleure base de données pour interagir avec votre ensemble de données. Par exemple, si vous exécutez de nombreuses requêtes relationnelles sur votre ensemble de données, une base de données relationnelle est mieux adaptée et probablement plus efficace à utiliser qu’une base de données NoSQL.
  • Si aucune base de données n’est conçue pour gérer toutes les façons dont vous interagissez avec votre ensemble de données, envisagez de conserver des copies redondantes de vos données dans différentes bases de données et d’utiliser chaque base de données pour le sous-ensemble d’interactions le mieux adapté à cette base de données.
  • Pensez à utiliser index si votre base de données le propose.
  • Envisagez d’évaluer et d’optimiser vos requêtes.
  • Pensez à utiliser un cache de base de données. Dans certains cas, la mise en cache peut réduire les requêtes redondantes vers la base de données et diminuer la consommation d’énergie de la base de données, en particulier pour les requêtes complexes ou gourmandes en calculs.

Comprenez vos limites en termes de latence

Dans de nombreux cas, les applications Web sont conçues par défaut avec des attentes de latence très faibles, en supposant qu’une réponse à une demande se produise immédiatement ou dès que possible. Cette hypothèse peut limiter vos options de réduction de la consommation d’énergie dans votre application. Envisagez d’évaluer la façon dont votre application est utilisée et, si vous pouvez assouplir les limites de latence dans certaines zones, ce qui peut augmenter vos options de réduction de l’empreinte carbone.

  • Envisagez de placer certaines opérations en dehors du cycle de demande / réponse. Par exemple, s’il y a une demande d’envoi d’un e-mail qui bloque la réponse jusqu’à ce que l’e-mail soit envoyé, vous pouvez à la place envoyer l’e-mail de manière asynchrone à l’aide d’un processus de travail et débloquer la réponse.
  • Considérez que l’exécution des processus de travail a une priorité inférieure à celle des processus Web. Cette hiérarchisation permet aux processus de travail de s’exécuter uniquement lorsque les ressources de calcul ne sont pas nécessaires aux processus Web et maintient une utilisation élevée.
  • Envisagez d’exécuter les processus de travail dans une région à faible intensité de carbone.
  • Envisagez de retarder l’exécution du processus de travail lorsque l’intensité en carbone est la plus faible.