LE SHARDING EXPLIQUÉ : DÉFINITION ET UTILITÉ POUR LA MISE À L’ÉCHELLE

Le sharding est une méthode informatique permettant d'améliorer les performances et la scalabilité en divisant un ensemble de données ou une tâche de calcul en parties plus petites et plus faciles à gérer, appelées shards. Chaque shard est un sous-ensemble distinct et indépendant de l'ensemble de données complet et peut être stocké ou traité séparément des autres.

Cette technique est largement utilisée dans des domaines tels que :

• Bases de données : Dans les systèmes de bases de données distribuées, le sharding consiste à partitionner une base de données en morceaux plus petits. Chaque shard contient généralement le même schéma, mais des lignes de données différentes.
• Blockchain : Dans les réseaux blockchain, le sharding répartit les responsabilités de validation et de stockage entre différents nœuds afin d'éviter la surcharge d'une partie du système.

Pourquoi utiliser le sharding ?

À mesure que les systèmes se développent, les exigences imposées à leur infrastructure augmentent également. Par exemple, une base de données recevant des milliers de requêtes par seconde pourrait avoir du mal à maintenir ses performances si elle est hébergée sur un seul serveur ou système. Le partitionnement (sharding) permet de contourner ce goulot d'étranglement en activant :

• Traitement parallèle : Chaque partition peut gérer simultanément des charges de travail distinctes, améliorant ainsi le débit.
• Répartition des ressources : La répartition des données sur plusieurs machines permet d'optimiser l'utilisation de la mémoire, d'améliorer l'utilisation du processeur et d'accroître les capacités de stockage.
• Croissance contrôlée : Les organisations peuvent évoluer de manière plus prévisible en ajoutant de nouvelles partitions selon leurs besoins, au lieu de remplacer des systèmes entiers.

Conceptuellement, le partitionnement est comparable à la division d'une grande feuille de calcul en plusieurs feuilles plus petites, gérées indépendamment, mais qui, ensemble, constituent l'ensemble des données.

L'une des principales raisons de la mise en œuvre du partitionnement est d'améliorer la scalabilité du système. À mesure que le nombre d'utilisateurs augmente et que les applications collectent davantage de données, les systèmes doivent pouvoir gérer des charges plus importantes sans dégradation des performances. Le partitionnement offre une solution pratique à ce défi de plusieurs manières clés :Avantages de la mise à l'échelle horizontaleLe partitionnement représente une forme de mise à l'échelle horizontale, également appelée architecture à extension horizontale. Plutôt que de s'appuyer sur une seule machine de plus en plus puissante (mise à l'échelle verticale), plusieurs machines moins puissantes peuvent fonctionner en tandem :

• Évolutivité : Les systèmes peuvent évoluer progressivement en ajoutant de nouveaux fragments sur de nouveaux serveurs uniquement en fonction des besoins.
• Rentabilité : Il est souvent moins coûteux d'exploiter plusieurs machines modestes qu'une seule machine haut de gamme.
• Fiabilité : Une panne sur un fragment n'entraîne pas nécessairement l'arrêt de l'ensemble du système, ce qui améliore sa résilience.

Équilibrage de charge et performances

Comme chaque fragment ne traite qu'une partie de la charge de travail, le partitionnement améliore les performances globales du système.

Les opérations de lecture et d'écriture sont distribuées, ce qui réduit la latence et évite la surcharge d'un serveur unique :

• Efficacité des requêtes : Les bases de données peuvent exécuter les requêtes plus rapidement en recherchant moins de lignes par partition.
• Efficacité d'écriture : Les données entrantes sont écrites simultanément dans différentes partitions, ce qui permet une insertion plus rapide et réduit le risque d'engorgement.

Applications concrètes

De nombreux systèmes à grande échelle utilisent efficacement le partitionnement :

• Google et Facebook : Ils utilisent le partitionnement de bases de données pour gérer le trafic mondial tout en maintenant la disponibilité et la vitesse des données.
• Ethereum 2.0 : Dans la blockchain, Ethereum met en œuvre le partitionnement pour résoudre ses problèmes de congestion et de scalabilité du réseau.

Ainsi, grâce au découplage fonctionnel et à la distribution La gestion des ressources et le partitionnement deviennent un puissant levier de croissance du système et de performances fiables à grande échelle.

Bien que le partitionnement offre des avantages substantiels en matière d’évolutivité, il introduit également plusieurs défis qui nécessitent une planification minutieuse. Le partitionnement n'est pas une solution universelle et doit être appliqué avec discernement afin d'éviter des problèmes opérationnels ultérieurs.

Principaux défis du partitionnement

Mal conçu ou mal exécuté, le partitionnement peut entraîner :

• Complexité de la logique applicative : Les applications doivent savoir comment les données sont partitionnées et où elles résident.
• Rééquilibrage des données : Lorsque la distribution des données devient inégale, certaines partitions peuvent devenir des points chauds, provoquant des goulots d'étranglement au niveau des performances.
• Transactions inter-partitions : Les opérations s'étendant sur plusieurs partitions nécessitent une coordination et souvent une gestion complexe des transactions pour garantir la cohérence.
• Surcharge opérationnelle : Plus de partitions signifient plus d'éléments à gérer : la surveillance, la sécurité et les sauvegardes deviennent plus complexes.

Stratégies pour Partitionnement efficace

Pour optimiser les avantages du partitionnement tout en minimisant ses difficultés, voici quelques bonnes pratiques :

• Choix de la clé de partitionnement appropriée : Le choix d’une clé de partitionnement est crucial. Elle doit répartir la charge de travail de manière uniforme afin d’éviter les déséquilibres de données et les points chauds.
• Surveillance et analyse : Des audits réguliers garantissent l’équilibre des partitions. Les outils de surveillance permettent de détecter rapidement les anomalies.
• Minimisation de l’activité inter-partitions : Concevez les applications pour qu’elles fonctionnent principalement au sein de partitions uniques afin de simplifier la logique et d’améliorer les performances.
• Outils de repartitionnement automatisés : Les systèmes modernes intègrent souvent des outils permettant de réallouer dynamiquement les données en fonction des variations de charge.

Le partitionnement dans la conception centrée sur l’utilisateur

Concevoir une architecture pour le partitionnement exige de la prévoyance. Il est plus facile de concevoir une architecture partitionnée dès le départ plutôt que de remanier un système monolithique existant. Les entreprises adoptent de plus en plus les microservices et les modèles sans serveur, qui se marient parfaitement avec les architectures partitionnées pour un contrôle précis et une grande adaptabilité.En résumé, le partitionnement est une technique éprouvée pour faire évoluer les systèmes, réduire la latence et gérer de grands volumes de données. Cependant, il exige une planification stratégique, une mise en œuvre rigoureuse et une maintenance continue pour éviter les écueils et exploiter pleinement son potentiel.