Stephan Hadinger, senior manager solutions architecture d’AWS, présente quelques cas d’utilisation des toutes dernières nouveautés d’AWS.
AWS a dépassé en 2014 le million de clients actifs. Ceux-ci cherchent bien sûr à réduire les coûts, mais ce n’est plus le seul critère d’adoption : pour Stephan Hadinger, « le cloud est devenu aujourd’hui la plateforme par défaut car il permet aux clients d’aller plus loin, plus vite et qu’il est souvent plus pertinent pour leur business ».
Parmi les 500 nouvelles fonctionnalités ajoutées en 2014 par AWS, « qui intègre les remontées clients de manière agressive dans sa feuille de route », Amazon Aurora, disponible en préversion, s’adresse aux entreprises utilisatrices des bases de données relationnelles MySQL, qui veulent continuer à les utiliser mais avec un niveau accru de performance, de volume et de fiabilité. « L’objectif des ingénieurs AWS était de proposer le même niveau de performance que les bases de données très haut de gamme et très onéreuses, avec la même rentabilité que les bases de données Open Source, soit à un prix dix fois inférieur ».
Les clients n’ont plus à gérer les lectures et écritures, ni la taille de la base. Avec MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server et PostgreSQL, Amazon Aurora est le cinquième moteur de base de données accessible aux clients par le biais d’Amazon RDS, qui gère les tâches de base de données communes, comme la mise en service, la correction, la sauvegarde, la récupération, la détection de pannes et les réparations.
L’autre très grande demande des clients AWS concerne le temps réel, utilisé pour l’analyse du Big Data. « Il ne s’agit plus d’analyser les données collectées la veille. Le nouveau mot d’ordre est la minute et même parfois moins », explique Stephan Hadinger. Amazon Kinesis vise justement à traiter en temps réel, en continu et à une échelle massive, les données récoltées à travers les serveurs Web ou les capteurs connectés. Supercell, éditeur de jeux, notamment Clash of clans, utilise par exemple Kinesis pour capter tous les évènements de ces jeux. Son objectif est double : avoir tout d’abord un tableau de bord en temps réel et gérer les déséquilibres, inhérents à la connexion simultanée de millions de joueurs, et par ailleurs analyser a posteriori les tendances chez ses utilisateurs.
Les mesures d’usage d’un site (nombre de pages visitées, types de navigateurs…) récoltées par Kinesis peuvent être stockées sur S3, dans le but de conserver un historique sous forme de fichiers log, ou sur DynamoDB, base de données NoSQL managée, pour construire des tableaux de bord en temps réel avec les dernières mesures, actualisées toutes les 20 secondes. Realytics, société qui mesure l’impact online des campagnes offline, utilise Kinesis pour identifier les horaires et les formats des spots télévisées et radiophoniques les plus efficaces en termes de génération de trafic et de ROI.
Enfin, AWS Lambda est un service de calcul qui exécute du code en réponse à des évènements, qui peuvent provenir de S3, Kinesis ou DynamoDB. Il libère ainsi le développeur de la gestion de l’infrastructure. Un exemple d’utilisation de Lambda est le redimensionnement d’images stockées sur S3 pour un affichage en petit format sur un site de eCommerce. « Les développeurs devaient préalablement procéder par ‘sondage’, autrement dit faire des tests réguliers pour identifier la présence de nouvelles images. Avec Lambda, ils posent leur code dans le langage qu’ils souhaitent, le container l’encapsule et se débrouille tout seul. Lambda est le graal du développeur », conclut Stephan Hadinger.