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Microservices, Docker, Kubernetes : Pourquoi les Africains Sont en Retard

📅 27 décembre 2024

Architecture Microservices

Notre plateforme repose sur une architecture microservices moderne déployée sur AWS Graviton avec orchestration Kubernetes. Chaque service est conteneurisé avec Docker et communique via des API RESTful et GraphQL.

Composants principaux :

API Gateway : Kong avec rate limiting (10 000 req/min), authentification JWT multi-tenant, et support OAuth 2.0/OpenID Connect
Service Registry : Consul pour la découverte automatique des services avec health checks toutes les 10 secondes
Configuration Management : Spring Cloud Config avec GitOps, rotation automatique des secrets, et versioning des configurations
Monitoring : Prometheus + Grafana pour l'observabilité en temps réel avec 150+ métriques custom
Logging : ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) avec rétention de 90 jours et indexation de 500 GB/jour
Tracing distribué : Jaeger pour tracer les requêtes across microservices avec correlation IDs
Service Mesh : Istio pour le traffic management, mTLS automatique et circuit breaking

Avantages de notre architecture :

Scalabilité indépendante : Chaque service peut scaler individuellement selon sa charge
Déploiement continu : Déploiements 20x par jour sans downtime grâce aux rolling updates
Résilience : Circuit breakers, retries automatiques et fallback strategies
Isolation des pannes : Un service défaillant n'impacte pas l'ensemble de la plateforme
Tech diversity : Java/Spring Boot pour le backend, Node.js pour les services temps réel, Python pour l'IA

Pattern de communication :

Synchrone : REST/HTTP pour les opérations CRUD standard
Asynchrone : RabbitMQ/Kafka pour les événements et notifications (100K messages/sec)
GraphQL Federation : API unifiée pour les clients mobiles et web
gRPC : Communication interne entre microservices pour performances optimales

Gestion des données :

Database per Service : Chaque microservice possède sa propre base de données
Saga Pattern : Transactions distribuées avec orchestration et compensation
Event Sourcing : Historique complet des changements pour audit et replay
CQRS : Séparation lecture/écriture pour optimiser les performances

Code

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dakar-backend
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: backend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: backend
    spec:
      containers:
      - name: backend
        image: dakar/backend:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "prod"
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

Architecture microservices Dakar.dev avec Kubernetes

Sécurité et Authentification

Implémentation d'une sécurité multi-couches avec OAuth 2.0, JWT tokens, et chiffrement end-to-end. Utilisation de Keycloak pour la gestion des identités et des autorisations.

Mesures de sécurité :

Chiffrement TLS 1.3 obligatoire
Authentification multi-facteurs (MFA)
RBAC (Role-Based Access Control)
Audit logging complet
Protection contre les attaques DDoS
Conformité RGPD et ISO 27001

Code

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .csrf().disable()
            .authorizeHttpRequests(authz -> authz
                .requestMatchers("/api/v1/auth/**").permitAll()
                .requestMatchers("/api/v1/public/**").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
            )
            .oauth2ResourceServer(oauth2 -> oauth2
                .jwt(jwt -> jwt
                    .decoder(jwtDecoder())
                )
            )
            .sessionManagement(session -> session
                .sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS)
            );
        
        return http.build();
    }
}

Sécurité et authentification multi-couches

Base de données et Cache

Architecture de données hybride avec PostgreSQL comme base principale, Redis pour le cache distribué, et Elasticsearch pour la recherche full-text. Utilisation de Flyway pour les migrations de base de données.

Stratégie de cache :

Cache L1 : Caffeine (in-memory)
Cache L2 : Redis Cluster
Cache L3 : CDN CloudFront
Invalidation automatique avec pub/sub

Code

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofHours(1))
            .serializeKeysWith(
                RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
                    new StringRedisSerializer()))
            .serializeValuesWith(
                RedisSerializationContext.SerializationPair.fromSerializer(
                    new GenericJackson2JsonRedisSerializer()));
                    
        return RedisCacheManager.builder(connectionFactory)
            .cacheDefaults(config)
            .build();
    }
}

Architecture de base de données et système de cache

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