Dans le monde du développement de logiciels et de la conception de systèmes, les architectes et ingénieurs doivent maîtriser une variété de terminologies pour concevoir des systèmes efficaces, évolutifs et robustes. Comprendre les concepts clés du design de systèmes est indispensable si vous souhaitiez approfondir vos connaissances.
Voici les 50 termes essentiels que vous devez connaître pour exceller dans la conception de systèmes. Chaque terme est accompagné d’une définition claire, d’exemples pratiques et d’explications sur son utilité dans un contexte professionnel.
1. Scalabilité
La scalabilité est la capacité d’un système à gérer une augmentation de charge en ajoutant des ressources supplémentaires, sans compromettre ses performances.
Exemple : Si le trafic d’un site augmente soudainement, on peut ajouter des serveurs pour répartir la charge, permettant ainsi de maintenir la performance du site malgré l’augmentation des visiteurs.
2. Équilibrage de charge (Load Balancer)
L’équilibrage de charge divise le trafic réseau entrant entre plusieurs serveurs, évitant ainsi la surcharge d’un seul serveur.
Exemple : Sur Amazon Web Services (AWS), l’Elastic Load Balancer répartit le trafic entre plusieurs instances EC2, assurant une disponibilité élevée et une distribution uniforme des requêtes.
3. Microservices
Les microservices représentent une architecture où l’application est divisée en services autonomes, chacun traitant une fonction spécifique.
Exemple : Une plateforme e-commerce pourrait avoir des microservices distincts pour la gestion des utilisateurs, le catalogue de produits, et le traitement des paiements.
4. Théorème CAP
Le théorème CAP énonce qu’un système distribué ne peut garantir que deux des trois caractéristiques : cohérence, disponibilité, et tolérance aux partitions.
Exemple : Pour une base de données NoSQL comme Cassandra, le choix est souvent fait de privilégier la disponibilité et la tolérance aux partitions, au détriment de la cohérence immédiate.
5. Sharding
Le sharding consiste à diviser une grande base de données en fragments appelés « shards » pour mieux gérer la charge.
Exemple : Un réseau social pourrait fragmenter sa base d’utilisateurs par région géographique pour réduire la charge et accélérer les réponses aux requêtes.
6. Latence
La latence est le temps que prend une donnée pour voyager d’un point à un autre.
Exemple : Dans une application de messagerie, la latence est le délai entre l’envoi d’un message et sa réception par le destinataire.
7. Débit (Throughput)
Le débit mesure la quantité de données qu’un système peut traiter en un temps donné.
Exemple : Un serveur web peut traiter 1 000 requêtes par seconde, indiquant un débit élevé et une capacité de réponse rapide.
8. Cache
Un cache est un composant qui stocke temporairement des données fréquemment demandées pour accélérer les futures requêtes.
Exemple : Redis est souvent utilisé pour stocker les résultats de requêtes SQL fréquentes, réduisant ainsi le temps de réponse.
9. Réseau de diffusion de contenu (CDN)
Un CDN est un ensemble de serveurs répartis géographiquement, permettant de diffuser du contenu aux utilisateurs en fonction de leur localisation.
Exemple : Cloudflare propose des services CDN pour accélérer le chargement des sites web en distribuant le contenu via des serveurs proches de l’utilisateur.
10. API REST
Une API REST est un type d’interface qui utilise HTTP pour accéder et manipuler des données.
Exemple : Une API pour une plateforme de réseaux sociaux pourrait être conçue selon les principes REST pour faciliter l’accès aux données utilisateurs.
11. GraphQL
GraphQL est un langage de requête qui permet aux clients de récupérer uniquement les données dont ils ont besoin.
Exemple : Une application de gestion de profils utilise GraphQL pour récupérer les informations nécessaires en une seule requête, améliorant ainsi l’efficacité.
12. ACID
Les propriétés ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) garantissent la fiabilité des transactions dans une base de données.
Exemple : Une transaction bancaire utilise les propriétés ACID pour s’assurer que les données restent intactes en cas de panne.
13. BASE
BASE est une alternative à ACID pour les bases de données NoSQL, privilégiant la disponibilité et la tolérance aux partitions avec une consistance éventuelle.
Exemple : Une application de messagerie pourrait utiliser une base de données NoSQL avec des propriétés BASE pour une meilleure disponibilité.
14. NoSQL
Une base de données NoSQL permet de stocker des données non structurées et flexibles, adaptées aux applications évolutives.
Exemple : MongoDB, une base de données NoSQL, est utilisée pour stocker des documents de format JSON dans des applications de réseaux sociaux.
15. SQL
SQL est un langage de requête standard pour gérer et interroger des bases de données relationnelles.
Exemple : Un analyste de données utilise SQL pour extraire des informations d’une base de données relationnelle contenant des ventes mensuelles.
16. Indexation de base de données
L’indexation permet de retrouver rapidement des données dans une base de données.
Exemple : Un index sur la colonne « utilisateur_id » accélère les recherches dans une table d’utilisateurs.
17. Réplication
La réplication consiste à copier et synchroniser des données entre plusieurs bases de données pour en garantir la disponibilité.
Exemple : Une application de streaming stocke ses données dans plusieurs bases géographiquement dispersées.
18. Basculement (Failover)
Le basculement est un mode de secours qui redirige la charge vers un autre composant en cas de panne.
Exemple : Dans une application critique, un serveur de secours prend la relève instantanément si le serveur principal tombe en panne.
19. Passerelle API
Une passerelle API gère les requêtes entrantes et applique des règles de sécurité avant de les rediriger vers les services backend.
Exemple : AWS API Gateway régule l’accès aux API en appliquant des politiques de sécurité et des limites de débit.
20. Service Mesh
Un service mesh est une couche d’infrastructure pour gérer les communications entre microservices.
Exemple : Istio gère les interactions entre microservices dans une application, facilitant le suivi des communications et les contrôles de sécurité.
21. Informatique sans serveur (Serverless)
L’informatique sans serveur permet de déployer du code sans gestion de serveur, où les ressources sont automatiquement allouées par le fournisseur de cloud.
Exemple : AWS Lambda exécute du code en réponse à des événements sans nécessiter de serveur préconfiguré.
22. Architecture événementielle (Event-Driven Architecture)
Une architecture événementielle organise le traitement des événements pour la communication entre composants.
Exemple : Utiliser Apache Kafka pour orchestrer les événements entre différents services d’une application e-commerce.
23. Architecture monolithique
L’architecture monolithique regroupe toutes les fonctionnalités d’une application en une seule entité qui fonctionne comme un tout. Cela simplifie les déploiements mais rend l’application difficile à évoluer.
Exemple : De nombreuses applications traditionnelles d’entreprise sont des monolithes, regroupant gestion d’utilisateurs, authentification, et traitements en un seul bloc.
24. Systèmes distribués
Les systèmes distribués sont composés de plusieurs composants situés sur différents ordinateurs qui interagissent entre eux via un réseau pour atteindre un objectif commun.
Exemple : Hadoop, une plateforme de stockage et de traitement des données distribuée, est utilisée pour gérer d’énormes ensembles de données.
25. File de messages (Message Queue)
Une file de messages permet une communication asynchrone entre services, en particulier dans les architectures serverless et microservices.
Exemple : RabbitMQ gère la mise en file d’attente des messages entre services pour éviter une surcharge de requêtes instantanée.
26. Modèle Pub/Sub (Publish/Subscribe)
Le modèle Pub/Sub permet aux émetteurs (publishers) de publier des messages de manière abstraite, tandis que les récepteurs (subscribers) s’abonnent pour recevoir ces messages.
Exemple : Google Cloud Pub/Sub est utilisé pour envoyer des notifications instantanées à plusieurs services.
27. Partitionnement de données
Le partitionnement de données divise une base de données en plusieurs parties plus petites pour en améliorer la gestion et la performance.
Exemple : Une base de données transactionnelle peut être partitionnée par dates pour accélérer les requêtes ciblant des périodes spécifiques.
28. Évolutivité horizontale (Horizontal Scaling)
L’évolutivité horizontale consiste à augmenter la capacité du système en ajoutant davantage de machines ou de nœuds.
Exemple : Ajouter des serveurs web supplémentaires pour gérer un volume de trafic croissant.
29. Évolutivité verticale (Vertical Scaling)
L’évolutivité verticale améliore les performances en augmentant les ressources d’une machine existante, telles que la RAM ou le CPU.
Exemple : Augmenter la RAM d’un serveur pour pouvoir traiter d’avantage des requêtes simultanées.
30. Limitation de taux (Rate Limiting)
La limitation de taux contrôle le nombre de requêtes qu’un client peut envoyer à une API sur une période donnée pour éviter l’abus de trafic.
Exemple : Limiter les requêtes à 100 par minute par utilisateur pour une API de réseau social.
31. Modèle de circuit breaker
Le modèle de circuit breaker détecte les échecs de service et empêche leur répétition constante, contribuant ainsi à la résilience du système.
Exemple : Utiliser un circuit breaker pour gérer les appels échoués vers un service de paiement dans une application e-commerce.
32. Consistance des données
La consistance des données garantit que les données sont identiques et non corrompues à travers différentes instances.
Exemple : Synchroniser les données utilisateur sur plusieurs répliques de bases de données pour garantir leur exactitude.
33. Consistance éventuelle
La consistance éventuelle signifie que les mises à jour d’un système finissent par être propagées, assurant que toutes les copies des données deviennent identiques après un certain délai.
Exemple : Dans Amazon DynamoDB, les modifications sont répliquées sur tous les nœuds, mais la lecture peut initialement être incohérente.
34. Consistance forte
La consistance forte garantit que chaque lecture obtient la version la plus récente d’une donnée modifiée.
Exemple : Utilisée dans les systèmes bancaires où chaque transaction doit être immédiatement reflétée dans toutes les copies de la base de données.
35. Conteneurisation
La conteneurisation regroupe une application et ses dépendances dans un conteneur exécutable sur n’importe quelle machine.
Exemple : Docker est souvent utilisé pour empaqueter des applications afin qu’elles puissent être déployées de manière cohérente dans différents environnements.
36. Kubernetes
Kubernetes est une plateforme open-source qui automatise le déploiement, le scaling et l’opération des applications en conteneurs.
Exemple : Utiliser Kubernetes pour orchestrer des applications de microservices sur plusieurs clusters de serveurs.
37. Autoscaling
L’autoscaling ajuste automatiquement le nombre de ressources en fonction de la charge des utilisateurs.
Exemple : AWS EC2 Auto Scaling permet d’ajuster dynamiquement le nombre d’instances pour répondre aux pics de trafic.
38. Multi-Tenancy
Le multi-tenancy est une architecture dans laquelle une application unique sert plusieurs clients, appelés « tenants », tout en isolant leurs données.
Exemple : Les applications SaaS, comme Salesforce, permettent à chaque entreprise de partager la même infrastructure tout en ayant des données isolées.
39. Délestage de charge (Load Shedding)
Le délestage de charge réduit certaines demandes pour maintenir la stabilité du système lors de pics de charge élevés.
Exemple : Désactiver temporairement des fonctionnalités non essentielles lors de pics de trafic pour préserver les performances.
40. Idempotence
L’idempotence est la propriété qui assure qu’une opération répétée plusieurs fois produit le même résultat qu’une seule exécution.
Exemple : Les requêtes HTTP DELETE sont idempotentes car elles suppriment la ressource visée sans effet supplémentaire si elles sont répétées.
41. Quorum
Le quorum est le nombre minimum de votes nécessaires pour valider une transaction distribuée dans un système.
Exemple : En répliquant une base de données, un quorum peut être requis pour garantir la cohérence des données.
42. Orchestration
L’orchestration organise les interactions entre services avec un coordinateur centralisé qui gère le flux de travail.
Exemple : Un moteur de flux de travail peut être utilisé pour coordonner un processus multi-étapes, comme une chaîne de montage numérique.
43. Chorégraphie
La chorégraphie permet une interaction entre services sans coordination centrale, chaque service réagissant aux événements indépendamment.
Exemple : Dans une architecture de microservices, la communication entre services peut se faire via un bus d’événements.
44. Registre de service (Service Registry)
Un registre de service garde la trace des instances de microservices disponibles dans une architecture distribuée.
Exemple : Eureka est un registre de service utilisé pour suivre et localiser des instances de microservices.
45. Limitation de taux pour API (API Rate Limiting)
La limitation de taux pour API contrôle le nombre de requêtes qu’un client peut effectuer en un temps donné pour éviter l’abus des ressources.
Exemple : Limiter les requêtes d’API à 100 par minute pour éviter la surcharge du système.
46. Entrepôt de données (Data Warehouse)
Un entrepôt de données est un système centralisé de stockage permettant de générer des rapports et des analyses à partir de grandes quantités de données.
Exemple : Amazon Redshift est souvent utilisé comme entrepôt de données pour stocker et analyser des données de business intelligence.
47. Lac de données (Data Lake)
Un lac de données est un stockage où les données sont conservées dans leur format brut, sans transformation préalable.
Exemple : Un lac de données peut stocker des données structurées et non structurées pour des analyses futures, comme les clics des utilisateurs sur un site web.
48. OLAP (Online Analytical Processing)
L’OLAP permet d’analyser de grandes quantités de données en effectuant des requêtes complexes.
Exemple : Les cubes OLAP permettent de réaliser des analyses décisionnelles en temps réel pour des données de vente.
49. OLTP (Online Transaction Processing)
L’OLTP traite les transactions rapides et fréquentes dans un environnement de base de données.
Exemple : Un système bancaire utilise OLTP pour gérer des transactions en temps réel, telles que les dépôts et retraits.
50. Big Data
Le Big Data concerne des ensembles de données massifs et complexes, difficiles à gérer avec des logiciels traditionnels.
Exemple : Analyser les interactions sur les réseaux sociaux pour anticiper les tendances dans les habitudes de consommation.
En comprenant ces 50 terminologies essentielles du design de systèmes, vous disposez maintenant d’une base solide pour aborder des projets de développement de grande envergure et réussir vos entretiens techniques. La maîtrise de ces concepts vous permettra non seulement de concevoir des architectures robustes et scalables, mais aussi d’anticiper les défis de performance, de résilience et de sécurité. N’oubliez pas que l’apprentissage du design de systèmes est un voyage continu : plus vous les pratiquerez, plus ils deviendront intuitifs et appliqués à vos solutions techniques. Intégrez-les à vos projets, explorez leurs applications, et adaptez-les aux exigences uniques de chaque environnement.
