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Optimiser la modernisation de l'IU et des API avec Strangler Fig et les Feature Flags

Modèles stratégiques pour transformer les interfaces utilisateur web, mobiles et les API de service avec un risque minimal

Par AI Research Team
Optimiser la modernisation de l'IU et des API avec Strangler Fig et les Feature Flags

Optimisation de la Modernisation des Interfaces Utilisateur et des API avec Strangler Fig et Feature Flags

Modèles Stratégiques pour Transformer les Interfaces Web, Mobiles et les API de Services avec un Risque Minimal

Dans le paysage numérique en évolution rapide d’aujourd’hui, suivre les dernières tendances technologiques tout en minimisant le risque est crucial pour les organisations. La modernisation des interfaces utilisateur (UI) et des interfaces de programmation d’applications (API) est essentielle pour garantir des systèmes efficaces, évolutifs et conviviaux. Cependant, ces transformations sont souvent parsemées de défis liés aux coûts, aux risques et aux interruptions. C’est là qu’interviennent les stratégies des modèles de strangler fig et de feature flags, qui aident à atténuer ces défis en permettant des améliorations incrémentales sans remplacements à grande échelle. Cet article explore comment ces stratégies se complètent dans le contexte de la modernisation des UIs et des APIs.

Modernisation Incrémentale avec Strangler Fig

Le modèle de strangler fig emprunte son analogie à la manière dont un figuier étrangleur enveloppe progressivement son arbre hôte, le remplaçant au fil du temps. En architecture logicielle, ce modèle consiste à « étrangler » lentement un système hérité existant en ajoutant de nouvelles capacités autour de ses bords tout en veillant à ce que les anciennes fonctionnalités soient progressivement remplacées ou redirigées. Cela permet aux organisations d’ajouter des améliorations sans le risque associé à une approche de big bang.

Pour la modernisation UI, le strangler fig peut être illustré par des micro-frontends, où des parties de l’interface utilisateur sont progressivement remplacées par de nouvelles fonctionnalités, et par des techniques de routage en bordure qui utilisent des réseaux de distribution de contenu (CDN) ou des API gateways pour diriger le trafic vers de nouveaux composants. De même, la modernisation des API peut être réalisée au niveau de la passerelle API en dirigeant des appels spécifiques vers de nouveaux services sans perturber les opérations existantes.

Déploiement Dynamique avec les Feature Flags

Les feature flags offrent une couche de contrôle supplémentaire en permettant d’activer ou de désactiver les fonctionnalités à l’exécution sans déployer de nouveau code. Cette capacité permet aux organisations de réaliser des tests A/B, de déployer progressivement des fonctionnalités à des cohortes spécifiques, et de revenir rapidement en cas de problème, réduisant ainsi les risques et facilitant l’intégration continue.

L’utilisation des feature flags conjointement avec le modèle de strangler fig soutient une transition plus douce en permettant une exposition progressive des nouvelles fonctionnalités. Par exemple, lors du déploiement d’un nouveau composant UI, les feature flags peuvent être utilisés pour tester la nouvelle fonctionnalité avec un sous-ensemble d’utilisateurs avant un déploiement à grande échelle. De plus, ils servent d’outils critiques pour garantir que les déploiements sont découplés des versions, offrant ainsi plus de flexibilité.

La Puissance des Stratégies de Déploiement en Parallèle

Les stratégies de déploiement en parallèle, y compris les lancements en mode shadow/dark et les déploiements canary, améliorent encore ces modèles en permettant des tests en conditions réelles sans affecter les utilisateurs en direct. Les lancements en mode shadow dupliquent le trafic de production vers le nouveau système pour tester sa résilience et sa compatibilité, tandis que les déploiements canary servent une partie du trafic à la nouvelle version sous strict contrôle de performance. En combinant ceux-ci avec des feature flags et des stratégies de strangler fig, les organisations peuvent préparer des environnements pour des transitions rapides et sûres.

Les déploiements en parallèle valident que les changements s’intègrent harmonieusement avec les systèmes existants —essentiel pour maintenir les niveaux de service (SLAs) et minimiser les interruptions. Par exemple, AWS offre des outils complets tels qu’App Mesh pour le mirroring du trafic et API Gateway pour réaliser des déploiements canary, qui sont essentiels pour déployer des changements d’API de manière incrémentale.

Critères de Décision et Application des Stratégies

Modernisation UI

Pour la modernisation UI impliquant des applications web ou mobiles, les feature flags et les déploiements blue/green sont des approches pratiques. Les fonctionnalités peuvent être déployées à un public limité en utilisant des feature flags tout en maintenant un retour en arrière via des slots blue/green pour assurer une disponibilité en cas de besoin de rollback instantané. Pendant ce temps, le routage en bordure permet à la logique de routage de diriger les requêtes vers de nouveaux micro-frontends sans déplacer complètement le trafic avant que la stabilité ne soit confirmée.

Modernisation API

Pour les APIs, le modèle de strangler fig est inestimable pour diriger le trafic vers de nouvelles versions de services via la passerelle API. Cette méthode est couramment utilisée avec le routage pondéré pour les déploiements canary, offrant un modèle robuste pour migrer des APIs sans renoncer au contrôle sur les existantes. L’intégration de couches anti-corruption assure que les nouveaux services n’héritent pas de dépendances indésirables des anciens systèmes, préservant l’intégrité du domaine.

Conclusion: Principaux Enseignements pour une Modernisation sans Risque

L’incorporation des modèles de strangler fig et des feature flags dans le cadre d’une stratégie de modernisation permet aux organisations de faire évoluer leurs systèmes de manière incrémentale, de réduire les risques et d’assurer la continuité du service. La combinaison de ceux-ci avec des mécanismes de déploiement en parallèle tels que le lancement en mode shadow et les déploiements canary renforce encore la capacité de l’organisation à innover en toute sécurité et créativité. L’utilisation des outils disponibles chez les principaux fournisseurs de cloud renforce l’efficacité de ces modèles, garantissant que les transitions sont bien gérées, sécurisées et alignées sur les objectifs commerciaux. À mesure que les plateformes cloud continuent d’évoluer, ces stratégies resteront fondamentales pour garantir des systèmes logiciels à la pointe de la technologie, résilients et efficaces.

En adoptant ces approches stratégiques, les organisations peuvent atteindre une infrastructure modernisée qui non seulement répond aux attentes actuelles des utilisateurs, mais est également suffisamment flexible pour intégrer les avancées technologiques futures avec un minimum de frictions.

Sources & Références

learn.microsoft.com
Azure Architecture Center – Strangler fig pattern Provides foundational understanding of strangler fig pattern for system modernization.
martinfowler.com
Martin Fowler – Strangler Fig Application Explains the strangler fig pattern concept used in incremental system transition.
docs.aws.amazon.com
AWS API Gateway – Canary release deployments Describes canary release strategies crucial for API modernization.
docs.aws.amazon.com
AWS App Mesh – Traffic mirroring Details traffic mirroring used in parallel-run strategies for safe testing.
docs.aws.amazon.com
AWS AppConfig – Feature flags Discusses feature flag functionalities crucial for managing incremental feature releases.
learn.microsoft.com
Azure App Configuration – Feature management Details feature management to manage risk and deployment rollouts.
cloud.google.com
Google Cloud Run – Rollouts, rollbacks, and traffic migration Covers traffic management techniques for safe deployments using blue/green and canary strategies.
sre.google
Google SRE Book – Canarying releases Explains the canary release process in managing deployments effectively with minimal user impact.
cloud.google.com
Google Cloud Monitoring – Service monitoring and SLOs Provides insights on monitoring and SLO management critical for effective progressive deployments.
openfeature.dev
OpenFeature – Specification Presents a vendor-neutral specification for implementing feature flags to support decoupled deployments.
docs.launchdarkly.com
LaunchDarkly – Feature flags overview Illustrates the implementation and benefits of feature flags in staging and controlling feature rollouts.
learn.microsoft.com
Azure App Service – Deployment slots Discusses use of deployment slots for blue/green deployments to manage potential risks.

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