Bases de données : Amazon lâche Oracle pour ses propres solutions
Amazon a finalisé la migration de ses activités B2C sur les bases de données de sa branche cloud AWS, en remplacement de celles d’Oracle.
Amazon vient d’adresser un message fort au marché.
D’Alexa à Zappos, les activités B2C du groupe américain reposent désormais intégralement sur les bases de données de sa branche cloud AWS. Et non plus sur celles d’Oracle.
Il aura fallu plusieurs années pour finaliser cette nouvelle architecture.
Au-delà des réductions de coûts, Amazon estime avoir abaissé sa charge administrative de 70 %.
Autre indicateur amélioré : le temps de latence des applications.
Il a par exemple baissé de 30 % sur les « fonctions critiques » de Prime Video. Parmi elles, la récupération des bibliothèques de chaînes pour les utilisateurs de la TV à la demande (délai réduit de 800 à 120 ms).
À son lancement en 2006, la plate-forme – qui s’appelait alors Amazon Instant Video – exploitait une base de données Oracle.
PostgreSQL et microservices
L’outil de gestion Customer Queue Service (CQS) construit sur ce socle a vu ses fonctions s’élargir avec le temps. En 2011, Amazon avait commencé à se tourner vers une solution interne (SABLE) lorsque le volume d’opérations de lecture avait dépassé la capacité de la base de données.
Le basculement vers AWS a entraîné la séparation de CQS en 12 microservices reposant sur DynamoDB, Lambda et Simple Queue Service.
DynamoDB a également été le point d’atterrissage de la plate-forme Items and Offers. Et plus particulièrement de sa composante Item Master Service, destinée à alimenter le catalogue d’article à partir des informations que communiquent les fournisseurs.
Il a fallu, d’après Amazon, « moins de deux mois » pour déplacer, depuis 24 bases de données Oracle, 7 tables contenant environ 150 To de données.
Sur la partie publicité, la migration vers RDS (sur PostgreSQL) a visé en particulier l’outil qui porte les solutions programmatiques. Notamment les campagnes de produits sponsorisés.
Du PostgreSQL, il y en a également pour la gestion des entrepôts, à travers la base de données Aurora. La migration, décidée en 2017, a impliqué une approche de replatforming automatisée à l’aide d’AWS Data Migration Service.
