Le cache est une technique essentielle pour améliorer les performances des applications en réduisant la latence et en allégeant la charge sur les bases de données et autres systèmes de stockage. Cet article s’adresse aux ingénieurs DevOps et explore comment mettre en place un cache sur Kubernetes.
Vous souhaitez devenir expert en network policies ? Notre formation Kubernetes vous apprendra tout ce qu’il y a à savoir sur l’outil et vous permettre d’automatiser et de gérer vos environnements d’applications conteneurisées.
L’équipe Ambient IT
Avant de commencer
Qu’est-ce que le cache ?
Le cache est une technologie qui stocke temporairement des données souvent demandées pour accélérer les futurs accès à ces données.
En termes simples, il s’agit d’une mémoire rapide qui contient des copies des données originales, ce qui permet de réduire les temps d’accès et d’améliorer les performances globales du système. Les caches peuvent être utilisés à différents niveaux d’une infrastructure, tels que :
| Les différents caches | Utilité |
|---|---|
| Caches de navigateur | Stockent les ressources web (images, scripts, etc.) localement pour un chargement plus rapide de vos pages |
| Caches d’application | Stockent des résultats de calculs ou des requêtes de base de données fréquemment demandées |
| Caches de base de données | Conservent les résultats des requêtes les plus fréquentes pour éviter des lectures répétitives et coûteuses sur le disque |
Le cache fonctionne en stockant les données dans une mémoire à accès rapide, comme la RAM, au lieu de recourir à des sources de données plus lentes comme les disques durs ou les appels réseau.
Cela permet de :
- Réduire la latence : Accélérer le temps de réponse des applications
- Améliorer les performances : Réduire la charge sur les systèmes backend
- Optimiser l’utilisation des ressources : Moins de requêtes répétitives vers les bases de données ou autres services
Pourquoi utiliser un cache sur Kubernetes ?
Il va vous permettre de stocker temporairement des données fréquemment demandées.
La conséquence ? Réduction du temps d’accès et la charge sur les systèmes backend.
Voici quelques avantages :
- Amélioration des performances
- Réduction de la latence des applications
- Réduction de la charge sur les bases de données
- Moins de requêtes directes vers les BDD
- Économie des ressources
- Moins de CPU et de mémoire utilisés pour les opérations répétitives
Choisir une solution de cache
Il existe plusieurs solutions de cache qui peuvent être utilisées avec k8s :
- Redis : Une BDD en mémoire clé-valeur très performante
- Memcached : Un système de cache en mémoire distribué
- Vanish Cache : Un accélateur HTTP
Pour cet article, nous allons utiliser Redis, en raison de sa popularité et de sa flexibilité. Faites nous savoir en commentaire si vous voulez savoir le faire avec Memcached ou Varnish Cache.
Déploiement de Redis sur Kubernetes
Installation de Helm
Helm est un gestionnaire de paquets pour Kubernetes qui simplifie le déploiement d’applications complexes. Pour installer Helm, utilisez les commandes suivantes :
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bashAjoutez le dépôt de charts Helm pour redis
Ajoutez le dépôt Bitnami, qui fournit des charts bien maintenus pour Redis :
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnamiDéployez Redis avec Helm
Utilisez Helm pour installer Redis :
helm install my-redis bitnami/redisCette commande va déployer Redis sur votre cluster Kubernetes avec une configuration par défaut. Vous pouvez personnaliser cette configuration en utilisant un fichier values.yaml.
Utilisation de Redis dans vos applications
Une fois Redis déployé, vous devez configurer vos applications pour qu’elles l’utilisent comme cache. Voici un exemple en Python utilisant le client redis-py :
import redis
# Connexion à Redis
cache = redis.StrictRedis(host='my-redis-master', port=6379, db=0)
# Stockage d'une donnée dans le cache
cache.set('key', 'value')
# Récupération de la donnée depuis le cache
value = cache.get('key')
print(value)Assurez-vous que vos applications disposent des informations correctes pour se connecter à Redis, telles que l’adresse du service Redis et les informations d’authentification si nécessaire.
Surveillance et gestion du cache
Surveillance avec Prometheus et Grafana :
Pour surveiller Redis, vous pouvez utiliser Prometheus et Grafana. Déployez l’exporter Redis pour Prometheus :
helm install redis-exporter stable/prometheus-redis-exporterGestion de la persistance :
Redis peut-être configuré pour utiliser la persistance, ce qui permet de sauvegarder les données sur disque pour une reprise après un redémarrage. Assurez-vous que la persistance est activée dans votre configuration.
Conclusion
La mise en place d’un cache sur Kubernetes peut considérablement améliorer les performances de vos applications en réduisant la latence et en déchargeant les systèmes de backend.
Grâce à Helm, le déploiement et la gestion de Redis sont simplifiés, vous permettant de vous concentrer sur l’optimisation et la surveillance de vos applications.
En suivant ces étapes, vous pourrez facilement intégrer un cache dans votre infrastructure Kubernetes, offrant ainsi une meilleure expérience utilisateur et une utilisation efficace des ressources.
