Qu’est-ce que l’horizontal scaling ?

À l’ère du Big Data, la quantité de données avec lesquelles les organisations travaillent chaque jour augmente de façon exponentielle. Par conséquent, les entreprises doivent trouver des stratégies de stockage de données leur permettant d’étendre leur infrastructure informatique. L’horizontal scaling permet ainsi aux organisations d’accroître leur capacité de stockage et de traitement de manière flexible et évolutive.

Comprendre le concept d’horizontal scaling

La scalabilité, ou scalability se définit comme la capacité d’un système à ajuster ses performances et son coût pour répondre de manière élastique à l’évolution des demandes de traitement des applications et du système. Il peut s’agir d’augmenter les ressources d’un système quand le nombre d’utilisateurs augmente, ou à l’inverse de les réduire s’il baisse. Il arrive toutefois un moment où les limites de la scalabilité sont atteintes.

C’est là qu’interviennent des stratégies comme l’horizontal scaling, ou scaling out. Cette méthode de gestion implique l’ajout de machines supplémentaires de manière à mieux distribuer la charge de travail. Dans une équipe, cette stratégie revient à diviser la charge de travail pour la partager entre plusieurs employés plutôt que d’attribuer l’ensemble des tâches à une seule personne.

Il existe deux approches principales pour mettre en œuvre l’horizontal scaling :

• le partage, qui augmente la capacité totale du système en distribuant la charge entre plusieurs instances ;
• la réplication, qui vise à améliorer la disponibilité et la fiabilité du système en dupliquant les données.

Horizontal ou vertical scaling, des actions pour améliorer la capacité de votre système

Qu’il soit horizontal ou vertical, le scaling vise toujours à accroître les capacités d’un système pour répondre à des demandes en forte croissance.

Toutes les différences entre horizontal et vertical scaling

Nous l’avons vu précédemment, en procédant à une mise à l’échelle horizontale, on ajoute des équipements supplémentaires. Le Vertical scaling quant à lui consiste en l’augmentation des ressources sur une seule et même entité. Par exemple, pour améliorer les performances d’un serveur, on va lui ajouter un CPU, de la mémoire RAM ou du stockage supplémentaire. Il existe d’autres différences entre ces deux actions.

Horizontal Scaling	Vertical Scaling
Ajout des ressources	Équipements supplémentaires (nœud, serveur, machine)	Augmentation des ressources sur une seule entité (CPU, RAM, stockage)
Distribution de la charge	Répartie équitablement	Repose sur une seule machine
Architecture requise	Distribuée	Aucun prérequis
Flexibilité	Possibilité d’ajout/suppression de nœud à la demande	Limitée, adaptation d’une seule entité
Évolutivité	Presque illimitée	Limitée à la puissance maximale de la machine
Coût	Élevés au démarrage, optimaux sur le long terme	Peu élevés au démarrage, mais moins rentable à long terme
Gestion	Complexe du fait de la multiplication des équipements	Simple, une seule entité à gérer

 

Bien choisir sa stratégie de mise à l’échelle

Le choix entre le scaling horizontal et vertical dépend de plusieurs facteurs, notamment les besoins spécifiques de votre application, les contraintes de vos infrastructures, et, bien sûr, vos objectifs à long terme. Pour déterminer le type de mise à l’échelle le plus adapté à votre situation, vous pouvez considérer différents facteurs.

• Avec l’horizontal scalability, les coûts initiaux du matériel sont généralement plus élevés. De fait, si votre budget est limité et que vous devez ajouter rapidement des ressources à votre infrastructure, vous pourriez envisager la scalabilité verticale.
• Lorsque vous ajoutez des machines supplémentaires, vous augmentez le seuil de performance global de votre organisation. En revanche, comme il existe une limite au vertical scaling d’un seul nœud, cela peut-être insuffisant pour répondre aux besoins futurs.
• Si vous prévoyez une ouverture à l’échelle nationale ou mondiale pour votre entreprise, vous pourrez difficilement vous appuyer sur la capacité d’une seule machine. Mettre à l’échelle horizontalement la puissance de vos ressources sera obligatoire pour maintenir vos services.
• En misant sur plusieurs machines, votre système est plus fiable. En cas de panne, une autre machine peut prendre le relais temporairement. De plus, si vos applications fonctionnent sur des machines individuelles, vous pourrez plus facilement les déconnecter et les faire évoluer, sans interruption.
• Notez que les performances dépendent de la manière dont vos services sont conçus et interconnectés. Par exemple, une application simple n’a pas besoin d’être exécutée sur plusieurs machines. Cela risque même d’en dégrader la qualité.

Les avantages de la mise à l’échelle horizontale

Opter pour une scalabilité horizontale présente de nombreux avantages. Cette stratégie peut même s’avérer décisive pour une entreprise en pleine expansion.

Plus de flexibilité et d’évolutivité

Les capacités d’évolutivité de ce type d’infrastructure constituent un des avantages majeurs face à l’évolution des demandes du marché. Cette approche permet une expansion flexible et dynamique, en ajoutant, ou même en réduisant, facilement le nombre de nœuds ou de serveurs en fonction des besoins. Cette élasticité permet aux organisations d’ajuster rapidement leurs capacités de traitement. Elles sont ainsi en mesure de répondre aux fluctuations, sans compromettre les performances ou la disponibilité de leurs services.

Une meilleure répartition de la charge

Cette stratégie permet de répartir équitablement la charge de travail. Cela contribue à optimiser les performances globales du système en réduisant la charge sur chaque nœud individuel. De plus, ces systèmes intègrent des mécanismes d’équilibrage de charge dynamique, pour répartir en temps réel les requêtes entrantes.

Comme les ressources sont utilisées de manière optimale, l’expérience utilisateur est satisfaisante même si les demandes sont importantes. De plus, cette répartition de la charge offre une redondance et une tolérance aux pannes intégrées. Par exemple, en cas de défaillance d’un serveur, les autres vont prendre le relais pour assurer la continuité du service.

Une réduction significative des downtimes, ou temps d’indisponibilité

Avec l’horizontal scaling, il est possible d’effectuer des mises à niveau ou d’ajouter des ressources sans aucune interruption. D’autant qu’il est possible de procéder à des évolutions progressives en fonction de l’évolution de la demande, tandis que le service continue de fonctionner normalement.

Une meilleure maîtrise des coûts

L’entreprise peut adopter une approche évolutive graduelle, et ajouter des ressources au fur et à mesure de sa croissance. Elle garde ainsi le contrôle sur ses dépenses et peut les planifier de manière plus rentable et efficace. À mesure que le nombre de nœuds augmente, elle peut bénéficier d’économies d’échelle sur l’achat de matériel, contribuant à la réduction des coûts sur le long terme.

Les défis et inconvénients de l’horizontal scaling

Si le scaling horizontal offre de nombreux avantages en termes de flexibilité, de résilience et de performances, il est toutefois aussi confronté à des défis et des inconvénients.

Une gestion plus complexe de la maintenance et de l’exploitation

Évidemment, entretenir plusieurs serveurs individuellement est plus complexe que d’en gérer un seul centralisé. Ce type d’installation peut nécessiter des logiciels supplémentaires, notamment des systèmes d’équilibrage de charge, des outils de gestion de cluster ou encore des solutions de virtualisation, ce qui ajoute à la complexité opérationnelle.

De même, la mise en place de sauvegardes pour plusieurs machines peut également s’avérer plus complexe. Elle nécessite une synchronisation et une communication efficaces entre les différents nœuds pour garantir l’intégrité de la data.

Des coûts initiaux plus élevés

Par ailleurs, comme nous l’avons vu, cette approche implique des coûts initiaux significatifs, ce qui est à la fois un avantage et un inconvénient. Contrairement à la mise à niveau des anciens serveurs, l’acquisition de nouveaux matériels entraîne des dépenses plus importantes. Ces coûts comprennent non seulement l’achat des serveurs eux-mêmes, mais également les dépenses liées à l’installation, à la configuration et à la mise en service de ces différents équipements. 

La complexité de la synchronisation de la data

C’est l’un des défis majeurs de l’horizontal scaling. Lorsque la data est répartie sur plusieurs nœuds ou serveurs, il est essentiel de garantir sa cohérence et son intégrité dans l’ensemble du système. Cependant, cette synchronisation peut s’avérer complexe.

Par exemple, la latence réseau peut constituer un problème majeur, notamment dans des environnements distribués où les données sont réparties entre différents sites ou régions géographiques. Il peut également y avoir des conflits liés à des mises à jour simultanées, ce qui peut entraîner des incohérences ou même des pertes de données.

À propos du scaling sur le Cloud

Dans le cloud, la mise à l’échelle fonctionne de manière similaire à la méthode sur site. Un fournisseur de services cloud (CSP) peut mettre en place une mise à l’échelle horizontale basée sur une infrastructure hyperconvergée (HCI) ou opter pour des services distribués virtuels. Une HCI est une solution combinant serveurs et stockage au sein d’une plateforme distribuée, soutenue par un logiciel intelligent. Elle est souvent utilisée pour le cloud privé et hybride.

Des fournisseurs de services comme Azure et AWS proposent des systèmes de mise à l’échelle automatique. Ils sont capables d’ajuster les ressources en fonction de vos besoins à tout moment. Ils peuvent par exemple augmenter les ressources lorsque le trafic vers votre application est à son maximum et les réduire dès que la demande diminue. Cette approche est plus efficace et rentable pour les organisations.

La maîtrise de la scalabilité, tant horizontale que verticale, est une des compétences indispensables pour exercer dans les domaines de la Data Science et de l’ingénierie des données. La capacité à concevoir des systèmes adaptables est essentielle pour garantir des performances optimales et gérer efficacement les ressources.