Retour sur l'AWS Summit Paris du 27 juin 2017

Le 27 juin dernier s’est déroulé l’AWS Summit 2017 d’Amazon à Paris dédié à la présentation des services AWS et aux retours d’expériences de différents clients sur l’utilisation de ces services.

Voici des notes sur quelques-unes des sessions présentées.

Keynote

Vidéo : https://www.youtube.com/watch?v=Fn5jpD_Utn4

Mise en avant

• Clients d’AWS mis en avant : Société Générale, Danone, Veolia, Engie
• 80% des entreprises du CAC40 utiliseraient AWS * L’ouverture d’un datacenter en France est toujours prévu pour la fin 2017

Retour d’expérience Radio France

• Suite aux attentats de Charlie Hebdo, l’infrastructure en place n’a pas supporté le trafic et les services ont été dégradés pendant 3 semaines

• Suite à ces incidents l’ensemble de l’infrastructure est maintenant sur AWS * Chiffres :

     	    * Base de données : 1,5 millions de pages, 1,4 millions de sons et plus de 10To de données
        * Sur un mois : 170 millions d'écoutes, 1000To d'audio écoutés, 150 millions de visites et plus de 20 millions d'internautes
  

Produits

• AWS Shield pour la protection contre les DDOS : https://aws.amazon.com/fr/shield/
• Athena : Système de requêtes SQL pour interroger S3 (stockage de données) : https://aws.amazon.com/fr/athena/

Session#1 Casser son application pour construire l’esprit devops de son équipe ?

• Retour d’expérience fait par Veolia sur l’organisation de “gameday” pour construire un esprit devops
• Constat initial : “Everything fails all the time”

Organisation d’un gameday

• Objectifs : Casser certains éléments d’un environnement dédié et voir comme se comportent les équipes
• Un gameday doit être ludique

Etapes

• Préparer : création des scenarii, kickoff, cadrage du périmètre, planning

• Faire * Débriefer :

     	    * Comment améliorer l'architecture, le monitoring, la configuration des services AWS, etc.
        * Un exemple intéressant : Ils se sont rendus compte dans un scenario que toute l'application était hors service, sauf le endpoint monitoré. Aucune alerte n'était remontée.
  

Exemples de scenarii

• DROP Table d’une table au hasard
• Arrêt d’un service AWS
  • Problème de permission sur un bucket S3
• Charge soudaine sur l’application * Crash applicatif

Session#2 Patterns et bonnes pratiques des architectures Big Data en Serverless

3 manières d’utiliser le cloud AWS

  * EC2

 	    * Création de VM, installation, gestion du scaling, etc. à la charge de l'utilisateur


  * Services managés classique (ex:  Hadoop)

 	    * L'infrastructure et l'installation sont gérés par Amazon mais l'infrastructure utilisée reste visible de l'utilisateur. Il lui reste des éléments à gérer lui même (scaling par exemple).


  * Serverless (ex: Lambda)

 	    * L'infrastructure est complètement masquée de l'utilisateur.

 Lambda

• L’instanciation et l’exécution des fonctions est faite sur base d’événements (ex : ajout d’un objet dans S3)
• Les fonctions doivent être stateless
  • Les fonctions pouvant être supprimées à tout moment, il faut faire attention au temps d’initialisation engendré par un démarrage à froid (cold start)
• Il est recommandé de n’utiliser les VPC (réseau virtuel) qu’en cas de nécessité pour éviter les problèmes de performance
  • Si des erreurs se produisent avec Lambda, elles sont remontées dans Cloudwatch
• Utiliser les step functions pour coordonner les functions Lambda

Big data/Machine learning

• Démonstration faite par Corexpert sur la reconnaissance faciale avec Amazon Rekognition.
• Vidéo disponible ici

Session#3 Le continuous delivery au service de la performance

• Objectif : Ajuster le dimensionnement de l’infrastructure en fonction des événements. Par exemple, la finale de la ligue des champions.

• Retour d’expérience de la part de BeINSport

  * Chiffres : En 2016, ils ont fait 121 MEP et fait 813 créations de VM
  
  
  * A retenir, le déploiement doit être :
  
   * un non-événement
   * indolore
   * pas consommateur en temps
  

Session#4 Intégrez votre Amazon Lex Chatbot avec vos services de messagerie

• Amazon Lex : interface de création de Chatbot pour de multiples plateformes (SMS, Messenger, Slack, etc.)
• Amazon Polly : Text to Speech * Ces 2 services ne sont actuellement disponibles que pour l’anglais

Etapes

1. Traduction de la voix en texte
2. Découpage des mots
3. Reconnaissance de mots clés pour correspondre à un scénario (ex : “hôtel” => scénario de réservation d’hôtel)
4. Reconnaissance de mots clé pour pré-remplir certains paramètres nécessaires au déroulement du scénario (ex : Paris => localisation)
5. Pose des questions pour remplir les autres paramètres attendus (ex : date de départ et d’arrivée)
6. Confirmation
7. Amazon Polly pour Text to Speech et pour répondre