Votre base de données héritée vous retient. Libérez-vous sans le casser.
Remarque : Il s’agit d’un exemple de cas d’utilisation démontrant comment Rediacc peut résoudre ce problème. En tant que startup, ces scénarios représentent des applications potentielles plutôt que des études de cas réalisées.
Scénario de crise : Malgré la mise à l’échelle des serveurs 10 fois avec Kubernetes, les performances ne se sont améliorées que 2 fois. Les clients se plaignaient de la lenteur des requêtes, de l’augmentation des coûts sans résultats satisfaisants et de la réputation menacée.
Le problème
Les services de l’entreprise dans l’environnement cloud avaient du mal à répondre. En guise de solution, l’équipe logicielle :
- Réalisation d’une mise à l’échelle horizontale avec Kubernetes et augmentation du nombre de serveurs par 10
- Cependant, les performances se sont améliorées seulement 2 fois
Détection des goulots d’étranglement :
- Il a été entendu que la source du problème était une base de données héritée qui ne peut pas être mise à l’échelle
- La base de données ne pouvait pas fonctionner de manière distribuée comme dans les architectures modernes
Dilemme :
- La migration vers une base de données moderne pourrait prendre des années → Cela nécessitait une réécriture du code, une migration des données et des processus de test
- Les coûts et les pertes de temps étaient inacceptables
Impact de la crise
- Les clients se plaignent de la lenteur des requêtes.
- Les coûts des serveurs augmentent, mais les performances ne sont pas satisfaisantes
- Le risque de perte de réputation augmente sur un marché concurrentiel
Solution de rediacc
L’ingénieur système Yüksel, utilisant la fonctionnalité de sauvegarde croisée de Rediacc :
1. Réplication des données en temps réel
- Les modifications apportées à l’ancienne base de données ont été transférées vers d’autres serveurs à intervalles de 10 à 15 minutes
- Seules les données modifiées ont été synchronisées → Consommation de bande passante réduite de 95 %
2. Distribution des requêtes
- Les requêtes de lecture ont été distribuées sur plusieurs machines
- Les opérations d’écriture ont été conservées dans la base de données principale pour assurer la cohérence
3. Mise à l’échelle gratuite
- L’ancien système a été pris en charge avec des serveurs supplémentaires sans être modifié
- Pas besoin d’acquisition de nouveau matériel → Les serveurs cloud ont été loués à l’heure pour optimiser les coûts
Résultat
Augmentation des performances :
- Les temps de requête ont été réduits de 55 secondes à 7 secondes
- Capacité du système augmentée 8 fois
Contrôle des coûts :
- Économies liées à la réécriture du système existant → Les ressources financières ont été préservées
Gain de temps :
- La solution a été mise en œuvre dans un délai de 3 semaines
- Les plaintes des clients ont été résolues à 99,99 % (en fonction du taux de mise à jour du total des données entre les instantanés)