Beijing Pony Medical Laboratory Co., Ltd. (Beijing Pony) a été l'un des premiers organismes autorisés à réaliser des tests d'acide nucléique pour le COVID-19 à Pékin. Face à la hausse soudaine de la demande liée aux résurgences épidémiques, le système de réservation peinait à gérer les pics de trafic, subissait des coûts d'exploitation et de maintenance (O&M) élevés et souffrait d'instabilité lors des déploiements. Cette étude de cas décrit comment Pony Testing a adopté Alibaba Cloud Serverless App Engine (SAE) pour stabiliser son infrastructure et répondre de manière fiable à la demande de pointe.
Contexte
Fondé en 2002, le groupe Pony Testing International s'est imposé comme un acteur majeur des tests et de la certification, employant plus de 6 000 personnes, disposant de près de 30 bases expérimentales et comptant 100 filiales et succursales dans toute la Chine. Le groupe détient plusieurs certifications prestigieuses, notamment celle de laboratoire de génie biomédical à Pékin, de centre de recherche en technologie d'ingénierie reconnu par la Commission municipale des sciences et technologies de Pékin, ainsi que de centre technologique d'entreprise agréé par la Commission municipale de l'économie et des technologies de l'information de Pékin.
Le 15 avril 2020, Beijing Pony, filiale à part entière de Pony Testing, a commencé à réaliser des tests d'acide nucléique pour le COVID-19 à Pékin. Afin de garantir la stabilité du système de réservation face à une charge imprévisible, Pony Testing a choisi de collaborer avec Alibaba Cloud SAE.
Défis
Le système de réservation des tests d'acide nucléique de Pony Testing a dû relever trois défis majeurs alors que les flambées épidémiques de COVID-19 généraient des pics d'activité récurrents :
| Défi | Impact |
|---|---|
| Coûts d'O&M élevés | Chaque pic d'activité nécessitait une estimation manuelle de la capacité, une préparation de l'environnement et un déploiement des applications. Ces tâches fastidieuses et répétitives mobilisaient considérablement les équipes. |
| Élasticité insuffisante | Seuls des déploiements temporaires d'applications permettaient d'absorber les pics de trafic inattendus, mais ce processus chronophage dégradait l'expérience utilisateur. |
| Risques liés aux mises en production | Chaque déploiement exigeait une configuration complexe, sans mécanisme fiable pour garantir la stabilité ou permettre un retour arrière rapide en cas de problème. |
Solution
Pony Testing a utilisé SAE pour mettre en place une plateforme de gestion du cycle de vie et de gouvernance des microservices dédiée à ses applications Java Spring Cloud, sans avoir à provisionner ni maintenir d'infrastructure supplémentaire.
Mise à l'échelle élastique pour les pics de trafic
SAE propose trois types de politiques de mise à l'échelle automatique (basées sur un planning, sur des métriques ou hybrides), ainsi que des contrôles manuels pour l'extension et la réduction de capacité. Les équipes peuvent également configurer des règles pour démarrer et arrêter les applications selon un calendrier prédéfini, afin de gérer les charges prévisibles. En cas de pic de trafic, SAE ajoute ou supprime automatiquement des instances de service en fonction de la charge en temps réel. Ce processus ne nécessite aucune intervention manuelle et reste transparent pour les utilisateurs finaux. Grâce à sa vitesse de mise à l'échelle de l'ordre de la seconde, SAE permet au système de réagir avant même que les utilisateurs ne remarquent un ralentissement.
Déploiements stables et à faible risque
SAE prend en charge des politiques de déploiement configurables, permettant aux équipes de déployer les mises à jour de manière incrémentielle. Si une nouvelle version pose problème, il suffit de quelques clics pour revenir à une version antérieure. Les fonctionnalités de vérification de l'état de santé et de démarrage/arrêt progressif permettent à Pony Testing de déployer des applications en journée — sans se restreindre aux heures creuses — tout en évitant le risque de perte de requêtes.
Observabilité intégrée
La capacité de surveillance des performances des applications (APM) intégrée à SAE analyse la santé des applications via des métriques verticales (utilisation des ressources par instance) et des liens horizontaux (traces inter-services). Cette visibilité offre à l'équipe O&M une vue claire des goulots d'étranglement et réduit le temps nécessaire pour diagnostiquer et résoudre les problèmes directement depuis la console SAE. SAE optimise également l'efficacité de la diffusion des messages O&M, aidant les équipes à réagir plus rapidement aux alertes.
Résultats
Après sa migration vers SAE, le système de réservation de Pony Testing gère les pics d'activité récurrents avec une grande stabilité :
Construction accélérée du système : La plateforme intégrée de SAE, couvrant la gestion du cycle de vie, la gouvernance des microservices et l'observabilité, a permis à Pony Testing de mettre en place un système stable et fiable en peu de temps, sans assembler des composants distincts.
Réduction des coûts d'O&M : Les politiques de mise à l'échelle automatique élastique gèrent automatiquement les pics de trafic périodiques. L'équipe O&M n'a plus besoin d'évaluer manuellement les besoins en ressources ni de déployer des applications temporaires, ce qui allège considérablement la charge opérationnelle.
Gestion fiable des pics : Une forte scalabilité permet au système de réservation d'absorber les pics de trafic sans déploiements ad hoc, améliorant ainsi l'expérience utilisateur durant les périodes de forte demande.
Déploiements plus rapides et stables : Les capacités de gestion du cycle de vie et de gouvernance des microservices ont raccourci le cycle de déploiement et accru la stabilité des itérations de versions. L'équipe peut identifier rapidement les goulots d'étranglement et appliquer des politiques d'optimisation sans attendre les fenêtres de maintenance.