Data / IA
Renault adopte le mode managé du SGBD MongoDB Atlas
Par Alain Clapaud, publié le 25 octobre 2022
Il y a quelques années, Renault faisait le choix de la base de données NoSQL pour certains cas d’usage. Après les premiers déploiements on-premise en open source, puis sur AWS en version entreprise, le constructeur automobile adopte sa déclinaison managée, MongoDB Atlas.
De manière assez classique dans un grand groupe, l’informatique de Renault se divise entre une entité en charge des choix techniques et transverses à l’entreprise, en l’occurrence la direction Alliance IT Services (AITS), et des DSI métiers. Celles-ci sont au plus près du business, avec des ressources qui ont des compétences informatiques, mais aussi fonctionnelles et métier.
Dans ce cadre, la structure AITS choisit les produits, les teste, et définit les cas d’usage pour lesquels ils pourront être mis en œuvre face à un besoin métier.
Cette structure a retenu de MongoDB pour un projet lancé en 2016. « Nous avons fait le choix de MongoDB pour ses capacités en gestion documentaire et à s’appuyer sur un schéma de données flexible. Un premier déploiement a été mené avec la version Enterprise Advanced, en mode on-premise dans notre datacenter », résume Christophe Verdon, responsable Database & BI chez Renault Group.
Le succès de ce premier projet a poussé les architectes et AITS à sélectionner encore MongoDB, en version communautaire cette fois, sur plusieurs autres projets à partir de 2017.
C’est en 2019, alors que le constructeur automobile avait adopté une approche « Cloud Public First », que la DSI va migrer sa première application MongoDB Enterprise Advanced on-premise vers Amazon Web Services. « À partir de 2020, nous avons opéré une migration de tous nos assets MongoDB vers les clouds d’AWS et de Google, en fonction du cas d’usage et des autres composants déjà exploités chez ces providers. »
En 2021, cette stratégie est nettement montée en puissance avec beaucoup de nouveaux projets, toujours lancés soit sur AWS, soit sur Google Cloud.
En 2022, un premier projet, qui devait initialement être déployé on-premise, doit arriver sur Microsoft Azure, pour des raisons d’architecture globale du produit.
Après la migration d’instances, une migration vers le mode managé
Passer d’instances MongoDB on-premise vers des instances cloud n’était qu’un premier pas. Dans cette phase de standardisation, AITS a fait de l’offre managée MongoDB Atlas la base de données standard pour le NoSQL ainsi que pour la partie moteur de recherche full-text (Atlas Search). « Nous nous sommes orientés vers le “fully managed” car nous voulions tirer profit au maximum du cloud public en termes d’élasticité. Même si nous ne sommes pas encore en serverless, avec ce type d’outil nous sommes capables de contrôler finement notre infrastructure, de la moduler en fonction des besoins et de la consommation de nos applications. »
Christophe Verdon,
responsable Database & BI chez Renault Group
« Au lancement d’un projet, nous dimensionnons au plus juste les machines nécessaires aux environnements de développement, de recette et de production. L’élasticité offerte par MongoDB Atlas nous donne un certain droit à l’erreur. »
Outre les gains en élasticité, le basculement vers une base de données managée est intéressant financièrement, car les coûts facturés par MongoDB sont inférieurs à ceux précédemment facturés par le fournisseur cloud pour les instances et l’éditeur pour les frais de licences logicielles.
Actuellement, Renault a déployé MongoDB sur plusieurs plaques géographiques, mais s’est limité à des déploiements mono-fournisseur, alors que MongoDB Atlas permet un déploiement multi-fournisseurs. MongoDB Atlas est agnostique vis-à-vis du provider, et Renault l’exploite sur AWS, GCP, et bientôt sur Azure. Chaque application reste pour l’instant sur un seul cloud provider, mais peut voir sa base de données répartie sur plusieurs plaques géographiques, afin d’être au plus près des utilisateurs et des besoins métiers.
Surveiller la consommation de ressources
L’organisation des projets IT chez Renault est très formalisée, et il fallait intégrer MongoDB Atlas aussi bien dans le portefeuille de solutions, sur le plan de la sécurité, qu’avec les plateformes DevOps de l’entreprise.
MongoDB est ainsi pleinement connecté à Dynatrace pour le volet monitoring, et à Terraform pour le volet « infrastructure as code ».
Néanmoins, dès que les premières applications MongoDB sont entrées en production, la thématique FinOps s’est imposée d’elle-même : « Avec MongoDB, nous avons accès à nos dépenses au jour le jour. On sait donc ce que l’on a consommé les jours précédents. Nous avions négocié des crédits avec MongoDB pour consommer des ressources Atlas dans l’année. En octobre 2020, après nos premiers déploiements et nos premières migrations, nous avons observé un pic de consommation très important. » Le responsable devait réagir vite afin de ne pas dépasser son budget annuel. Une analyse a donc été menée par les équipes d’AITS et de MongoDB afin de trouver à quels moments les applications étaient moins utilisées, en mode transactionnel comme batch.
L’objectif était de réduire la voilure en termes d’infrastructure lorsque cela était possible, sans impacter les utilisateurs. « Lorsque nous étions on-premise, nous devions acheter des machines et dimensionner une capacité devant répondre aux pics d’utilisation, avec un investissement en capex. Aujourd’hui, nous sommes capables de provisionner des machines quand l’application est fortement sollicitée, mais aussi de réduire les capacités le soir, le week-end, lorsque l’application est moins sollicitée. »
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Une optimisation planifiée par les experts
Actuellement, cette optimisation des instances est réalisée non pas en temps réel, en réaction à la charge machine, mais de manière planifiée. L’équipe de Christophe Verdon travaille avec les métiers pour identifier les plages horaires lors desquelles l’application est généralement utilisée et définit son scheduling en fonction de cette analyse : « Si l’application est très sollicitée le lundi matin entre 7h et 11h, on programme une hausse des ressources à partir de 5h et, à 14h, on les diminue légèrement. »
De même, l’équipe peut programmer la mise en pause des applications le week-end. Si un utilisateur a besoin d’accéder quand même à l’application, celle-ci va automatiquement se relancer.
Selon le responsable, cette approche FinOps a rapidement permis de gagner énormément en termes de consommation de ressources et de dépenses. La courbe des dépenses s’est effectivement effondrée suite à cette action, puis la consommation s’est ensuite réorientée à la hausse du fait des projets qui ne cessent de s’ajouter au compte MongoDB.
LE PROJET EN QUELQUES CHIFFRES
60 clusters MongoDB déployés
22 projets en production
3,5 To de données gérées dans MongoDB Atlas
L’ENTREPRISE
Activité : Constructeur automobile
Effectif : 156 466 collaborateurs
CA : 46,2 Md€ (2021)
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