Les grands du web

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Les patterns des Grands du Web – TP versus BI : la nouvelle approche NoSQL

Dans les SI traditionnels, les architectures de traitement de données structurées se sont généralement organisées en deux pôles distincts. Toutes les deux s’appuient certes sur une base de données relationnelle, mais avec des modèles et des contraintes propres D’un côté, le Transactional Processing (TP), à base de transactions ACID De l’autre la Business Intelligence (BI),  à base de tables de faits et de dimensions Les Grands du Web ont mis en place à la fois de nouveaux outils et de nouvelles façons d’organiser les traitements…

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Les Patterns des Grands du Web – Device Agnostic

Description du pattern Pour les grands du Web, l’ergonomie n’est plus un débat : elle n’est pas négociable. Déjà en 2003, le manifeste du Web 2.0 plaidait pour une “Rich User Experience”, et aujourd’hui la nécessité d’offrir la meilleure interface utilisateur possible fait consensus dans le monde du Web. Elle est considérée un facteur important de gain de part de marché. A cette nécessité d’une expérience utilisateur de grande qualité s’ajoute le besoin d’accéder aux applications “anywhere/anytime”, c’est à dire dans tous les contextes de…

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Méthode

Les Patterns des Grands du Web – 2-Pizza Team

 Description Quelle est la bonne taille d’équipe pour fabriquer un produit logiciel remarquable ? La sociologie des organisations s’est penchée sur le sujet de la taille des équipes depuis plusieurs années déjà. Si la réponse n’est pas uniforme et semble dépendre de différents critères comme la nature des tâches à effectuer, le niveau moyen et la diversité de l’équipe, un consensus émerge sur des tailles de 5 à 12 [1][5]. En deçà de 5, l’équipe devient fragile aux événements extérieurs et manque de créativité. Au-delà…

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Les Patterns des Grands du Web – Commodity Hardware

Description Bien qu’invisibles depuis nos navigateurs des millions de serveurs fonctionnent continuellement pour que le web reste disponible 24h/24. Même si les chiffres restent confidentiels, un seul grand acteur du web peut nécessiter des dizaines, des centaines de milliers de machines comme EC2[1] voire aux alentours de 1 million chez Google[2]. La mise en œuvre d’un si grand nombre de machines représente un défi technique mais surtout économique. La grande majorité de ces acteurs ont relevé ce défi en utilisant du matériel de grande série,…

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Les Patterns des Grands du Web – DevOps

Description Le mouvement  « DevOps » nous invite à repenser la frontière classique de nos organisations qui séparent d’un côté les études, i.e. ceux qui écrivent le code des applications (les « Dev ») et de l’autre côté la production, i.e. ceux qui déploient et exploitent ces applications (les « Ops »). Ces réflexions sont certainement aussi anciennes que les DSIs mais elles trouvent un peu de fraîcheur grâce notamment à deux groupes. D’un côté les agilistes qui ont levé la « contrainte » côté développement, et sont maintenant capables de « livrer » beaucoup…

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Les Patterns des Grands du Web – Feature Flipping

Description Le pattern « feature flipping » permet d’activer et désactiver des fonctionnalités directement en production, sans re-livraison de code. Plusieurs termes sont utilisés par les grands du web : Flickr et Etsy utilisent des « feature flags », Facebook des « gatekeepers », Forrst des « feature buckets », des « features bits » chez Lyris inc., alors que Martin Fowler opte pour des « feature toggles ».

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Les Patterns des Grands du Web – Fluidité de l’expérience l’utilisateur

“L’ergonomie n’est plus négociable aujourd’hui”. OCTO Technology L’aspect incontournable de la performance Il existe une conviction partagée chez les grands du Web : la performance perçue par l’utilisateur est critique. Cette performance a en effet un impact direct sur l'adoption du service et son utilisation dans la durée. Et le ressenti utilisateur est directement lié à la rapidité d’affichage des interfaces. Le grand public se moque bien de l’architecture logicielle, de la puissance des serveurs, de la latence réseau provoquée par l’appel à des Web…

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Les Patterns des Grands du Web – Sharding

Dans tout système d’information, les données sont un actif important qu’il faut capturer, conserver et traiter de façon fiable et efficace. Là où un serveur central joue très souvent le rôle de gardien des données, la majorité des grands du web ont opté pour une autre stratégie : le « sharding » ou distribution des données [1]. Le sharding décrit ainsi un ensemble de techniques qui permet de répartir les données sur plusieurs machines pour assurer la scalabilité de l’architecture.

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Méthode

Les Patterns des Grands du Web – la bêta perpétuelle

Description du pattern Avant d’introduire la bêta perpétuelle, il est nécessaire de revenir sur un pattern classique du monde Open Source : “Release early, release often”. Le principe de ce pattern consiste à mettre régulièrement le code à la disposition de la communauté afin de permettre aux développeurs, testeurs, utilisateurs de donner un feedback en continu sur le produit. Cette pratique a été décrite dans “La cathédrale et le bazar” d’Eric Steven Raymond. Elle rejoint le principe d’itération courte des méthodes agiles.

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