Entretien avec Patrice Saint Steban, Ingénieur chez SFEIR

Depuis 2001, Egliseinfo renseigne les fidèles de l’église catholique sur l’heure des messes partout en France. À Pâques et plus encore à Noël, le site devenait inaccessible sous l’afflux de connexions simultanées. Patrice Saint Steban, ingénieur au sein de la SSII Sfeir, nous explique les raisons du passage à Google App Engine et SQL Cloud.

Quels problèmes affectaient le site jusque début 2011 ?

En moyenne, Egliseinfo reçoit mille visites par jour en semaine et deux mille le week-end. Pendant la semaine de Pâques, ce chiffre est multiplié par dix, et par vingt-cinq à Noël. L’ancienne architecture de serveur et de base de données n’était pas capable d’absorber ces pics de connexion. Nous avions le choix : investir dans un serveur surdimensionné pour faire face à ces deux courtes périodes de pointe. Ou bien utiliser le nuage Internet (cloud computing) pour adapter en temps réel la puissance informatique à la demande. C’est l’orientation que nous avons prise en 2011.

Pourquoi avoir opté pour l’offre de Google ?

Sur le plan financier, elle évite un investissement disproportionné et garantit une facturation strictement calquée sur les requêtes des internautes. Au plan technique, nous disposons d’une infrastructure complète : Google App Engine agit comme serveur d’applications capable d’activer de nouveaux serveurs en fonction de la charge. Google SQL Cloud regroupe les 200 000 horaires de messes que nous importons depuis notre ancienne base de données. Les nouvelles données (pages d’accueil des paroisses, agenda, évènements) sont hébergées dans Google Data Store. Enfin, Google Web Toolkit génère les Java Scripts à partir de nos codes sources Java ainsi que l’interface graphique.

Quelles performances avez-vous constatées avec cette nouvelle architecture ?

L’ensemble des outils est à la fois puissant et rapide. Une fois la première page affichée, seules les réponses aux requêtes transitent par le réseau, il n’est pas nécessaire de reconstruire toute la page. Et comme Data Store est nativement conçu pour traiter simultanément des millions de données, la performance est maximale, même en cas de forte affluence comme nous l’avons constaté à Noël.