Quelles évolutions fonderont l’avenir des serveurs d’application ?
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Quelles évolutions fonderont l'avenir des serveurs d'application ? Depuis 10 ans les serveurs d'applications se sont imposés dans l'informatique de gestion. Mais aujourd'hui des offres innovantes bousculent les anciennes règles et standards. Les architectures cloud et grid rompent avec le découpage en 3 tiers. Des offres modulaires s'opposent aux outils dotés de multiples fonctionnalités. Des nouveaux frameworks java mais également Grails ou JRuby on Rails challengent les API JEE tout en s'appuyant sur l'existant. En nous basant sur la plateforme Java, nous balaieront les principales innovations qui dessinent le futur des serveurs d'application. Que peuvent-elles apporter ? Que vont-elles remettre en cause ou remplacer ?
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- 18. Des solutions existent 18 • JavaRebel : mise à jour par un plugin de JVM Build Plugin JavaRebel Test → 1 seconde ! © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 19. Notre vision JavaRebel • Des développeurs plus concentrés • Indépendant du serveur utilisé • Ne résout pas tout 19 Performance Productivité Scalabilité © OCTO Technology - Université du Système d’Information
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- 27. Notre vision Serveur d’application modulaire • Flexibilité du middleware • Vous n’utilisez que ce dont vous avez besoin • Différents niveaux de modularité 27 Performance Productivité Scalabilité © OCTO Technology - Université du Système d’Information
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- 34. L’alternative : l’architecture grille de données 34 Données dans la grille Traitements Présentation Données persistantes Données temporaires eXtreme Scale Weblogic Application Grid eXtreme Application Platform © OCTO Technology - Université du Système d’Information
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- 37. La brèche Google App Engine 37 JCP Standard Propriétaire Influence Légende : Google App Engine mai 1998 J2EE 1.2 dec 1999 J2EE 1.3 sep 2001 J2EE 1.4 nov 2003 Java EE 5 mai 2006 Java EE 6 sep 2009 © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 38. Les contraintes de Google App Engine 38 Google Datastore : Un stockage non relationnel Votre SI : Un goulet d’étranglement IDL JDBC™ JNDI™ RMI RMI-IIOP Scripting Beans Intl Support I/O JMX JNI Math Networking Override Mechanism Security Serialization Extension Mechanism XML JAXP lang and util Collections Concurrency Utilities JAR Logging Management Preferences API Ref Objects Reflection Regular Expressions Versioning Zip Instrume nt Google JRE : JPA Support partiel Secure Data Connector © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 39. Les contraintes de Google App Engine 39 Secure Data Connector Google JRE : Google Datastore : Un stockage non relationnel Votre SI : Un goulet d’étranglement JPA Support partiel IDL JDBC™ JNDI™ RMI RMI-IIOP Scripting Beans Intl Support I/O JMX JNI Math Networking Override Mechanism Security Serialization Extension Mechanism XML JAXP lang and util Collections Concurrency Utilities JAR Logging Management Preferences API Ref Objects Reflection Regular Expressions Versioning Zip Instrume nt Pas de réflexion Pas d’accès au système (fichier, console) Pas de threads… © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 40. Les contraintes de Google App Engine 40 Google JRE : Google Datastore : Un stockage non relationnel Votre SI : Un goulet d’étranglement JPA Support partiel Spring GWT JMS JDBCJSF Log4j Supporté? OUI NON Secure Data Connector Peut-être © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 41. Les contraintes de Google App Engine 41 Secure Data Connector Google JRE : Google Datastore : Un stockage non relationnel Votre SI : Un goulet d’étranglement JPA Support partiel Spring GWT JMS JDBCJSF Log4j Supporté?OUI NON Le portage d’une application existante s’apparente à une réécriture © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 42. Notre vision Google App Engine • Ne remplace pas un serveur d’application • Utile pour des catalogues, des événements à forte consultation • Utile uniquement si la charge de l’application n’est pas maîtrisable 42 Performance Productivité Scalabilité © OCTO Technology - Université du Système d’Information
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- 44. Etat de l’art : clustering et virtualisation Virtualisation Clustering 44 Switch L7 Console D’administration Machines physiques Serveurs d’application Machines virtuelles & Serveurs d’application Serveurs physiques Console D’administration © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 45. Le cloud dans l’entreprise 45 Appliance de serveur d’application Images virtuelles : Système d’exploitation & Serveur d’application Switch L7 Console D’administration CloudBurst Appliance Weblogic Virtual Edition © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 46. Notre vision Mon infrastructure sous forme de cloud • Moindre contrainte que Google App Engine • Scalabilité plus limitée • Valeur ajoutée faible par rapport à la virtualisation 46 Performance Productivité Scalabilité © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 47. Conclusion
- 48. Quel modèle de programmation ? 48 JCP Frameworks OpenSource Standard Propriétaire Influence Légende : Java EE 6 sep 2009 Java EE 7 ? 2013 ? ? mai 1998 J2EE 1.2 dec 1999 J2EE 1.3 sep 2001 J2EE 1.4 nov 2003 Java EE 5 mai 2006 Le modèle de programmation le plus adapté à l’équipe de développement Rails Like © OCTO Technology - Université du Système d’Information
- 49. Quel serveur d’application ? • Des middlewares spécialisés apparaissent pour répondre à des besoins divergents • Le serveur d’application devient une plateforme 49 Serveur d’application Conteneur web RMI JTA JMS Cloud Grille Choisir une typologie de middleware © OCTO Technology - Université du Système d’Information