La technologie des conteneurs gagne rapidement en popularité, à tel point que de nombreux experts technologiques prédisent la fin des machines virtuelles. D’un point de vue système, une machine virtuelle et un conteneur présentent des exigences matérielles très similaires : une certaine quantité de processeur, de mémoire, d’espace disque et un accès au réseau. La mémoire reste, comme toujours, une ressource très convoitée (elle rivalise peut-être avec les performances de stockage). La capacité à déployer des conteneurs à la volée est l’une des clés de leur succès, que ce soit via Docker, Rocket ou LXC, ou en tirant parti des outils d’automatisation complets tels que Mesosphere, Kubernetes, Docker Data Center, Swarm ou d’autres. Cette capacité automatisée à créer et détruire des applications sans grande considération pour l’impact sur l’infrastructure est un avantage majeur.
Cependant, une contrainte importante dans le cycle de vie d'une application développée avec des conteneurs est la capacité à disposer des mêmes composants d'infrastructure à chaque étape. Même si un conteneur peut facilement encapsuler cela, l’infrastructure physique doit toujours pouvoir le supporter. La mémoire est toujours un composant essentiel qui n’est souvent pas disponible en quantité suffisante. Maintenir des performances et des capacités constantes est crucial pour garantir un environnement valide de développement ou d’intégration continue sur plusieurs niveaux. Il est donc essentiel de s'assurer que les postes de développement locaux, les serveurs de développement centralisés, puis les systèmes de production disposent de capacités et de performances mémoire cohérentes pour simplifier le développement et permettre un déploiement homogène.
De nombreuses équipes de développement adoptent également des systèmes multi-live (souvent appelés déploiements A/B ou Blue/Green), dans lesquels plusieurs bases de code sont actives simultanément, et où la charge est répartie sur les nouvelles versions dès qu'elles sont disponibles et validées. Certaines entreprises effectuent plusieurs déploiements par jour (voire par heure), ce qui signifie qu’un système de production peut nécessiter 2 à 3 fois les ressources d’une base de code unique. Cela renforce encore la nécessité d’une capacité mémoire constante et de hautes performances.
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