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Mise en oeuvre de la Haute disponibilité dans PostgreSQL

By Yacine Merghoub / 4 février 2019 / 2 Commentaires

Rappels de quelques notions

Avant d’aborder le sujet de la HA (High Availability), il est utile de rappeler quelques principes qui vont être utilisés dans la suite de cet exposé.

RPO et RTO

Il existe plusieurs méthodes de sauvegarde d’une base de données PostgreSQL, chacune présentant des avantages et des inconvénients eu égard à la volumétrie des données, à la granularité des sauvegardes qu’on veut réaliser, à la cohérence des données sauvegardées, au transfert des données entre différentes versions de PostgreSQL et entre machines d’architectures différentes. Par ailleurs, on distingue deux types de sauvegardes : les sauvegardes logiques et les sauvegardes physiques.

Une sauvegarde logique consiste à archiver les commandes sql qui ont servi à générer la base et à les rejouer pour la restauration de celle-ci. Pour celà, il existe 2 commandes dans PostgreSQL : pg_dump et pg_dumpall. On trouvera plus de détails sur ces commandes dans  la documentation de PostgreSQL https://www.postgresql.org/docs/10/backup.html.

Une sauvegarde physique ou sauvegarde au niveau du système de fichiers consiste à archiver les répertoires des données de la base en utilisant les commandes de copie ou d’archivage des fichiers du système d’exploitation : tar, cp, scp, rsync, … On peut aussi réaliser une “image gelée” (frozen snapshot) du volume contenant la base de données et ensuite copier entièrement le répertoire de données (pas seulement quelques parties) de l’image sur un périphérique de sauvegarde, puis de libérer l’image gelée.

Les objectifs d’une bonne procédure de sauvegarde sont exprimés par deux métriques :

  • le RPO (Recovery Point Objective) : représente la quantité maximum de données qu’on peut tolérer de perdre suite à un incident de la base de données.
  • le RTO (Recovery Time Objective) : représente la durée maximum d’une interruption de service qu’on peut tolérer, le temps de restaurer la base et la remettre en service.

L’objectif idéal étant que ces 2 paramètres soient nuls, PostgreSQL propose des approches qui permettent de s’en approcher. Elles sont basées sur la mise en oeuvre de l’archivage continu et la récupération  d’un instantané (PITR : Point In Time Recovery).

Archivage continu et PITR

Cette approche est basée sur l’utilisation des journaux WAL (Write Ahead Log), appelés aussi journaux des transactions. Ils enregistrent chaque modification effectuée sur les fichiers de données des bases. Ils sont stockés dans le sous-répertoire pg_wal/ du répertoire des données du cluster.

La sauvegarde consiste à combiner une sauvegarde de niveau système de fichiers avec la sauvegarde des fichiers WAL.

La restauration consiste à restaurer les fichiers de la base puis de rejouer les fichiers WAL sauvegardés jusqu’à emmener la base à son état actuel.

Avantages :

  • Il n’est pas nécessaire de disposer d’une sauvegarde des fichiers parfaitement cohérente comme point de départ. Toute incohérence dans la sauvegarde est corrigée par la ré-exécution des journaux
  • Puisqu’une longue séquence de fichiers WAL peut être assemblée pour être rejouée, une sauvegarde continue est obtenue en continuant simplement à archiver les fichiers WAL. C’est particulièrement intéressant pour les grosses bases de données dont une sauvegarde complète fréquente est difficilement réalisable.
  • Les entrées WAL ne doivent pas obligatoirement être rejouées intégralement. La ré-exécution peut être stoppée en tout point, tout en garantissant une image cohérente de la base de données telle qu’elle était à ce moment-là. Ainsi, cette technique autorise la récupération d’un instantané (PITR) : il est possible de restaurer l’état de la base de données telle qu’elle était en tout point dans le temps depuis la dernière sauvegarde de base.
  • Si la série de fichiers WAL est fournie en continu à une autre machine chargée avec le même fichier de sauvegarde de base, on obtient un système « de reprise intermédiaire » : à tout moment, la deuxième machine peut être montée et disposer d’une copie quasi-complète de la base de données.

Contraintes :

  • approche plus complexe à administrer
  • ne supporte que la restauration d’un cluster de bases de données complet, pas d’un sous-ensemble
  • espace d’archivage important requis : si la sauvegarde de base est volumineuse et si le système est très utilisé, ce qui génère un grand volume de WAL à archiver.

La réplication

Dans une architecture maître-esclave, le transfert des données de base et des WAL (Log shipping) peut se configurer de 3 manières légèrement différentes :

  • Warm Standby : les fichiers des transactions (WAL) archivés sont transférés du maître vers l’esclave par copie et rejoués, avec un retard d’un fichier WAL (16 MB) par rapport au maître. La perte éventuelle de données ne peut donc excéder 16 MB. Dans cette configuration, la base esclave n’est pas accessible.
  • Hot Standby : le fonctionnement est identique au Warm Standby. La différence est que la base esclave est accessible en lecture seule.
  • Streaming Replication :  dans cette configuration, chaque transaction est transférée vers la machine esclave via le réseau, et rejouée, sans attendre que le fichier WAL soit complété.  Ainsi, le RPO est quasiment nul (une transaction perdue au maximum dans une réplication asynchrone, 0 dans une réplication synchrone).

Tolérance à panne

La tolérance à panne (failover) est la capacité d’un système à maintenir un état de fonctionnement en dépit d’une défaillance logicielle ou matérielle. Elle est rendue possible par la réplication. Nous étudierons ici les moyens à mettre en oeuvre pour assurer une continuité de service en toutes circonstances.

Gestion du Failover avec repmgr

Une Architecture Maître/Esclave sert à gérer les situations de failover où la machine Esclave prend le relais en cas de défaillance de la machine Maître.

Pour ce faire, une réplication continue est instaurée entre les 2 machines de telle façon que les données des 2 machines soient quasiment identiques à chaque instant.

Pour pouvoir gérer en plus,  la capacité de déclencher la bascule (le failover) automatiquement, il existe plusieurs outils dans l’écosystème PostgreSQL tels que repmgr. Celui-ci peut-être utilisé seul ou en conjonction avec d’autres outils de backup comme BARMAN (Backup and Recovery Manager for PostgreSQL) développé par 2ndQuadrant (https://www.2ndquadrant.com/) avec une licence GPL v3, dont la dernière version est la 2.5 du 23/10/2018 (http://www.pgbarman.org/).

Présentation de repmgr

repmgr est une suite d’outils open source développés par 2dQuadrant ( https://repmgr.org/docs/4.2/index.html) qui mettent en oeuvre la réplication native de PostgreSQL et qui permettent de disposer d’un serveur dédié aux opérations de lecture/écriture (Primary ou Maître) et d’un ou plusieurs serveurs en lecture seule (Standby ou Esclave). Deux principaux outils sont fournis :

  • repmgr : outil en ligne de commandes pour les tâches d’administration :
    • configuration des serveurs standby
    • promotion d’un serveur standby en primary
    • inverser les rôles des deux serveurs (switchover)
    • afficher les statuts des serveurs
  • repmgrd : deamon qui supervise l’état des serveurs et qui permet de :
    • surveiller les performances
    • opérer un failover quand il détecte la défaillance du primary en promouvant le standby
    • émettre des notifications sur des événements qui peuvent survenir sur les serveurs à des outils qui vont déclencher des alertes (mail par exemple)

Architecture

Pré-requis système

  • Linux/Unix
  • repmgr 4.x compatible avec PostgreSQL 9.3+
  • La même version de PostgreSQL sur tous les serveurs du cluster
  • repmgr doit être installé sur tous les serveurs du cluster, au moins dans la même version majeure*
  • les connections entre serveurs doivent être ouvertes sur leurs ports respectifs
  • les accès ssh par échange de clés publiques pour le user postgres de chacun des serveurs doivent être configurés.

Installation

L’installation se fait pour :

  • RedHat/CentOS/Fedora à partir du repository yum de 2ndQuadrant
  • Debian/Ubuntu à partir des repository APT de postgreSQL (http://apt.postgresql.org/) ou du repository APT de 2ndQuadrant (https://dl.2ndquadrant.com/default/release/site/)

Pour la version 10 de PostgrSQL :

sudo apt-get install postgresql-10-repmgr

Configuration de PostgreSQL

Les exemples ci-dessous concernent une version 10.x de PostgreSQL

Ajuster les paramètres ci-dessous dans les fichiers de configuration des PostgreSQL (postgresql.conf) :

  # Enable replication connections; set this figure to at least one more
   # than the number of standbys which will connect to this server
   # (note that repmgr will execute `pg_basebackup` in WAL streaming mode,
   # which requires two free WAL senders)

 max_wal_senders = 10

   # Enable replication slots; set this figure to at least one more
   # than the number of standbys which will connect to this server.
   # Note that repmgr will only make use of replication slots if
   # « use_replication_slots » is set to « true » in repmgr.conf

max_replication_slots = 3

   # Ensure WAL files contain enough information to enable read-only queries
   # on the standby.
   #
   # PostgreSQL 9.5 and earlier: one of ‘hot_standby’ or ‘logical’
   # PostgreSQL 9.6 and later: one of ‘replica’ or ‘logical’
   # (‘hot_standby’ will still be accepted as an alias for ‘replica’)
   #
   # See: https://www.postgresql.org/docs/current/static/runtime-config-wal.html#GUC-WAL-LEVEL

wal_level = replica

   # Enable read-only queries on a standby
   # (Note: this will be ignored on a primary but we recommend including
   # it anyway)

hot_standby = on

   # Enable WAL file archiving
archive_mode = on

   # Set archive command to a script or application that will safely store
   # you WALs in a secure place. /bin/true is an example of a command that
   # ignores archiving. Use something more sensible.
 archive_command = ‘/bin/true’

Création du user repmgr et du schéma repmgr

Le schéma repmgr sert à enregistrer les données de monitoring de repmgr. On y accède avec le user repmgr. Ils doivent être créés sur chacun des instances des serveurs :

sudo -i -u postgres

psql -p 5432

create role repmgr with password ‘password123’ ; alter role repmgr login ; alter role repmgr replication ; alter role repmgr superuser;

CREATE DATABASE repmgr OWNER repmgr;

Configuration de pg_hba.conf

L’objectif de cette configuration est de permettre au user repmgr de se connecter en mode replication :

 local   replication   repmgr                       trust
 host    replication   repmgr 127.0.0.1/32            trust
 host    replication   repmgr 195.154.39.0/24      trust

  local   repmgr      repmgr                       trust
  host    repmgr      repmgr 127.0.0.1/32             trust
  host    repmgr      repmgr 195.154.39.0/24         trust

Vérifier que la base sur le serveur primaire est joignable à partir du serveur standby :

psql ‘host=195.154.39.62 user=repmgr dbname=repmgr connect_timeout=2’

Configuration de repmgr dans le noeud primaire

La configuration se fait dans le fichier /etc/repmgr.conf aux niveau du primaire (node_id=1, node_name=val) et du standby ((node_id=2, node_name=customers).

Remarques :

  • Les paramètres indiqués ci-dessus sont les paramètres de base pour un fonctionnement standard de repmgr. On trouvera d’autres paramètres disponibles dans le fichier repmgr.conf.sample  fourni dans la distribution.

Enregistrement du serveur primaire

L’enregistrement du serveur primaire auprès de repmgr va créer les métadata dans le schéma repmgr et y initialisera un enregistrement correspondant au serveur primaire :

  • Avec le user postgres , exécuter la commande suivante :
  • $ repmgr -f /etc/repmgr.conf primary register
  • Vérifier le statut du cluster avec  la commande suivante :

Les metatda sont affichés  avec la commande suivante :

Configuration du serveur standby

Créer le fichier de configuration /etc/repmgr.conf, similaire à celui du primaire. Il diffère essentiellement par le n° et le nom du noeud ainsi que la chaîne de connexion conninfo :

Clonage du serveur standby

On exécutera la commande de clonage en dry-run pour s’assurer que toutes les conditions de succès sont satisfaites :

  • postgres@customers:~$ repmgr -h 195.154.39.62 -U repmgr -d repmgr -p 5434 -f /etc/repmgr.conf -F standby clone –dry-run

Si pas de problème rapporté, exécuter la même commande sans l’option dry-run :

  • postgres@customers:~$ repmgr -h 195.154.39.62 -U repmgr -d repmgr -p 5434 -f /etc/repmgr.conf -F standby clone
  • Si le clonage s’est bien terminé , vérifier que la réplication se passe bien.
    • Dans le serveur primaire, exécuter la commande suivante :
  • Dans le serveur standby, exécuter la commande suivante :

  • Enregistrer le standby :

postgres@customers:~$  /usr/lib/postgresql/10/bin/repmgr standby register

  • Vérifier que le standby est enregistré :

Vérifier que tout fonctionne

  • Créer une table sur le maître :

CREATE TABLE rep_test (test varchar(40));

INSERT INTO rep_test VALUES (‘replique moi);

  • Vérifier qu’elle est répliquée dans le standby:

SELECT * FROM rep_test;

Failover automatique avec repmgrd

Dans le schéma ci-dessus, si val est indisponible , customers est promu en primary, et en mode read-write. Ce failover peut être exécuté manuellement avec 2 commandes de repmgr :

  • Au niveau de customers : /usr/bin/repmgr standby promote -f /etc/repmgr.conf –log-to-file
  • Au cas où il y aurait plusieurs serveurs standby, on exécute au niveau de chacun une commande de follow, qui leur indique le nouveau serveur maître :

/usr/bin/repmgr standby follow -f /etc/repmgr.conf –log-to-file –upstream-node-id=2

Le daemon repmgrd permet de surveiller l’état des serveurs du cluster et de déclencher automatiquement les 2 opérations décrites ci-dessus.

Configuration de repmgrd

  • Pour utiliser repmgrd, inclure la librairie associée via la configuration de postgresql.conf :

shared_preload_libraries = ‘repmgr’

  • ajouter dans /etc/repmgr.conf les lignes suivantes :

failover=automatic

promote_command=’/usr/lib/postgresql/10/bin/repmgr standby promote -f /etc/repmgr.conf –log-to-file’

follow_command=’/usr/lib/postgresql/10/bin/repmgr standby follow -f /etc/repmgr.conf –log-to-file –upstream-node-id=%n’

monitoring_history=yes

  • Si repmgr a été installé à partir des packages de Debian/Ubuntu, il faudra configurer pour que repmgrd tourne en daemon, via le fichier /etc/default/repmgrd , dont le contenu est le suivant :

Démarrage de repmgrd

Pour démarrer repmgrd, exécuter la commande suivante sur chacun des serveurs, en tant que postgres :

/usr/lib/postgresql/10/bin/repmgrd -f /etc/repmgr.conf

Vérification du fonctionnement du failover

En considérant l’architecture à 2 serveurs ci-dessus , effectuer les opérations suivantes :

  • Statut du départ :
  • Après le démarrage de repmgrd sur les 2 serveurs, vérifier sur leurs logs respectifs qu’ils sont bien actifs
  • Arrêter le serveur primaire :

/usr/lib/postgresql/10/bin/pg_ctl stop -D /var/lib/postgresql/10/main

  • Vérifier de nouveau le statut du cluster :

On remarque que le noeud 2 est devenu primaire.

  • Une fois, val  “réparé”, le retour à la situation initiale s’effectue en 2 temps : d’abord mettre val comme standby du primaire customers puis faire un switchover sur val pour qu’il redevienne primaire et customers redevient standby :
  • Cloner val à partir de customers et l’enregistrer comme standby :

postgres@val$ /usr/lib/postgresql/10/bin/repmgr -h 195.154.39.117 -p 5433 -U repmgr -d repmgr -f /etc/repmgr.conf standby clone –force

  • Redémarrer val :

postgres@val$ pg_ctlcluster 10 main start

  • enregistrer val en standby :

postgres@val$ /usr/lib/postgresql/10/bin/repmgr standby register –force

  • Vérifier l’état du cluster :

On constate que le cluster fonctionne avec customers comme primaire et val comme standby.

Pour inverser les rôles, on fait un switchover sur le standby :

  • Vérifier l’état du cluster

Remarque : le switchover agit sur le standby et sur les autres serveurs pour qu’ils soient avertis du nouveau primaire.

Conclusion

Ce post a permis d’exposer pas à pas les étapes pour configurer une HA sur un cluster à 2 noeuds, en mode primaire/standby. Pour ce faire, on a mis en oeuvre une streaming réplication avec repmgr et un monitoring des 2 noeuds avec le daemon associé à repmgr, ce qui permet de déclencher le failover automatique en cas de défaillance du noeud primaire. Le retour à la configuration initiale, après réparation de la défaillance, est réalisé avec un switchover. Le protocole de streamaing réplication permet de minimiser le RPO car il permet de rejouer les transactions au fil de l’eau au niveau du standby. Pour minimiser le RTO, il faut ajuster la fréquence des backup de base en fonction de la volumétrie des transactions.

La configuration qui a été présentée ici, peut être renforcée par un système de load balancing par un outil tiers dans le cas général , style pgpool-II ( http://www.pgpool.net ) ou par le driver jdbc si on est dans l’écosystème java.

Les Feature Toggles* : Activer / Désactiver dynamiquement une fonctionnalité d’un logiciel

By Mathilde Salthun-Lassalle / 13 janvier 2019 / 3 Commentaires

* La désignation ne fait pas consensus et la liste des termes synonymes est très longue : Feature Flag, Feature Switch, Conditional Feature, Feature flipper, Feature Bits, Gatekeepers….

Le principe

À la livraison d’une nouvelle version d’un logiciel sur un environnement, toutes les nouvelles fonctionnalités sont rendues disponibles immédiatement. Au contraire, le modèle de design Feature Toggle* a pour but de fournir un interrupteur de fonctionnalités qui active ou désactive une partie du code sans nécessiter ni redéploiement ni redémarrage de l’application.

Les usages possibles

Cette fonctionnalité peut avoir de nombreux usages. Les cas suivants en sont un exemple et ne représentent pas l’exhaustivité des situations.

CAS 1 – Différents besoins sur différents environnements

Pratiquer des livraisons régulières, fréquentes et de petite taille est une des conditions à garantir pour l’agilité d’un projet (Continuous Delivery). L’enjeu est le maintien d’un cycle de développement court pour limiter les risques du rythme élevé de changements. Or si cette stratégie s’avère un atout en environnement de recette, où la validation de petites briques logicielles réduit la durée de la phase de tests, elle peut être difficile à réaliser en environnement de production. En effet, une fonctionnalité peut représenter plusieurs itérations de développements et il serait incongru de la mettre à disposition de l’utilisateur de façon incomplète. Le système de feature toggles rend possible la livraison de parties de fonctionnalités en mode désactivé sans que cela n’affecte la stabilité du code. L’activation pourra être réalisée au bout de quelques semaines, une fois que l’ensemble du code nécessaire aura été livré.

CAS 2 – Incident suite à une livraison

Lorsqu’un dysfonctionnement est rencontré en production par un utilisateur suite à une récente livraison, il sera possible de désactiver la fonctionnalité pour réduire l’instabilité du logiciel en attendant une résolution.

CAS 3 – Dépendances entre équipes

Il n’est pas rare que plusieurs équipes travaillent en parallèle sur des besoins différents et dans des délais qui leur sont propres tout en ayant en commun une ou plusieurs applications. Par exemple, l’interface peut être la même pour toutes les équipes. Lorsque le moment est venu pour une équipe de livrer son travail, elle se trouve gênée par les développements encore en cours ou en validation des autres équipes sur l’application partagée. Si chaque équipe a mis en place des toggles,  la livraison sera envisageable à la condition que chaque fonctionnalité non encore terminée soit désactivée.

CAS 4 – Tests comparatifs

Il existe une catégorie de Feature toggles dont l’activation se fait par utilisateur. La condition d’activation peut être déterminée par un profil de permissions ou encore l’appartenance à un échantillon. Au lieu de plusieurs environnements, un seul est nécessaire pour comparer des résultats entre différents groupe d’utilisateurs et valider une approche.

AUTRES CAS – L’activation de fonctionnalités peut aussi…

  • concerner la configuration d’un système opérationnel déjà en service afin de déterminer les meilleurs paramètres (court terme) ou bien de maintenir un service stratégique au détriment d’un autre en dégradant les performances à son profit (long terme)
  • être amenée à rester sur le long terme dans le cas du besoin de customisation de fonctionnalités par utilisateur (par exemple un mode « utilisateur premium»)

Selon Martin Fowler 1 – son blog, il existe deux axes de qualification pour un feature toggle, son dynamisme (changements au déploiement / à chaud / par requête) et sa longévité (nombre de jours / mois / années). Cette classification doit orienter vers le choix d’une implémentation.

Un rapide aperçu avec FF4J

FF4J  (Feature Flipping for Java) est un framework en licence libre apache 2.

Une fois les dépendances nécessaires ajoutées (ff4j-core, junit, ff4j-web) et la configuration paramétrée, il faudra créer un service fournissant une instance de la classe FF4J.

Étape 1. Créer un feature toggle

Cela consiste à insérer une nouvelle entrée dans un feature store (le système de stockage) précisant l’identifiant du toggle, sa description, son statut d’activation, son groupe d’appartenance, les rôles d’utilisateurs ou les stratégies associés. L’offre de système de stockage des données est large : mémoire, bases relationnelles ou no-sql.

CREATE TABLE FF4J_FEATURES (
  "FEAT_UID"            VARCHAR(100),
  "ENABLE"              INTEGER NOT NULL,
  "DESCRIPTION"         VARCHAR(1000),
  "STRATEGY"            VARCHAR(1000),
  "EXPRESSION"      VARCHAR(255),
  "GROUPNAME"           VARCHAR(100),
  PRIMARY KEY("FEAT_UID")
);

ci-dessus : Table prévue pour le stockage en base relationnelle, le champ « enable » stocke 1 pour le statut « activé » 0 pour « désactivé ».

Étape 2. Utiliser le feature toggle dans le code

L’identifiant choisi à l’étape 1 permettra de vérifier l’état d’activation.

If (ff4j.check("id.du.toggle")) {
	doBehiavorA()
}  else {
	doBehiavorB()
}

ci-dessus : si le toggle est activé alors le comportement A est joué sinon le comportement B fonctionne.

Étape 3 . Déployer le code sur un environnement

Étape 4 . Contrôler l’activation via la console d’administration

ci -dessus : Une interface graphique permet de réaliser l’opération sans nécessiter de compétences techniques.

Limites

     Ce mécanisme complexifie le code : deux cas de comportements sont implémentés en même temps donc deux fois plus de code. Il est donc conseillé de réfléchir aux bons emplacements stratégiques dans le code et de limiter le nombre de recours. Dans le même ordre d’idée, le nombre total de fonctionnalités couvertes se doit de rester faible pour rester maintenable.
     Heureusement, ce risque est diminué dans la plupart des usages puisqu’ils répondent à un besoin temporaire. Néanmoins, cette situation temporaire va induire une opération supplémentaire de nettoyage du code, une fois que la fonctionnalité est activée de manière définitive.
     Il existe également quelques cas où la sécurisation avec un toggle n’est pas envisageable. J’ai notamment déjà rencontré le cas lors d’un changement structurel important au niveau du modèle en projet .
     Il existe une controverse. En effet, les outils de gestion de versions (tel que Git) apportent une aide précieuse dans la résolution de certaines problématiques (ex. CAS 3). Si la pratique très courante du Feature Branching (séparation des fonctionnalités en branches) est jugée inadaptée face au défi de l’intégration et de la livraison continues pour les uns 1 – martin fowler blog, elle reste une réponse possible lorsque bien exécutée pour d’autres 2 – james mckay blog. Ces approches peuvent aussi être utilisées côte à côte.

     Enfin, cette approche va de pair et prendra tout son sens dans un contexte où l’automatisation des tests et des déploiements est déjà en place.

Quelques implémentations

Flaggr (Android), angular-feature-flags (Angular), rollout.io (javascript), Togglz (Java), au sein du framework Spring (Java)…

 

Les approches Test Driven Design et Behaviour Driven Design

By Mathilde Salthun-Lassalle / 7 janvier 2019 / 1 Commentaire
Les erreurs de code ont un coût pour le commanditaire d’un logiciel. Lorsqu’elles surviennent en phase de production, elles ralentissent son activité. Durant le processus de recette, un nombre élevé de bogues dans une version retardera sa livraison. Il est donc important de minimiser les risques de survenue de ces comportements inattendus et des régressions de fonctionnalités dès la phase de développement.

Test Driven Design

Le Test Driven Design (TDD) place l’écriture des tests unitaires au rang de bonne pratique fondamentale dans la lutte contre ces risques. Le TDD préconise de commencer par l’écriture de tests, puis de procéder par itérations successives, alternant le lancement des tests avec l’implémentation ou la refonte du code livrable. La règle à suivre lors de la phase d’implémentation est de ne toujours implémenter que le minimum faisant passer le test. Une phase de remaniement (refactoring) peut s’avérer nécessaire une fois que l’ensemble des tests passe au vert pour maximiser sa qualité.

l’approche TDD

Les bénéfices

De cette manière, l’accent est mis sur le contrat que doit remplir la méthode testée. La réussite de tous les tests garantit que le contrat est rempli. Le développeur peut en disposer comme d’un outil de vérification pour faire évoluer le code sans risque de régression.
La qualité du code est également améliorée. D’une part, le code orienté par les tests se révèle souvent plus lisible car il tend à ne comporter que le minimum nécessaire.
D’autre part, les tests définissent une documentation précieuse d’une méthode en terme d’entrée et de sortie et de comportements attendus. C’est un atout intéressant dans le contexte de projet agile, aux mises à jour de code fréquentes, et de projet avec un renouvellement fréquent de l’équipe, face au besoin de montée en compétence rapide.
Cependant, le TDD ne résout pas tous les problèmes, en partie, car les tests sont orientés techniques.

Les limites

Dans la plupart des projets, le besoin du métier est recueilli par les profils fonctionnels. Or, avec l’approche TDD, le développeur est le seul profil de l’équipe qui écrit et déroule les tests. La réussite de ceux-ci dépendra de leur qualité, et en particulier, d’une bonne compréhension du besoin du métier, traduit dans la bonne granularité et avec une bonne couverture de tests.
Malgré la préconisation d’une implémentation minimale à chaque itération, il existe encore un risque que le développeur parvienne à faire passer les tests dans le non-respect des bonnes pratiques de programmation (nommages, découpage du code…) qui rendrait le code moins évolutif. Néanmoins, la présence des tests permettra de ré-usiner le code sans risque par la suite.
Enfin,en s’appuyant uniquement sur les tests unitaires, par définition indépendants et reproductibles unitairement, la vérification de la bonne marche d’un comportement du logiciel qui serait la succession de comportements interdépendants dans un contexte précis n’est pas envisagée.
L’approche BDD a été pensée pour répondre à la majorité de ces limites.

Behaviour Driven Design

Le Behaviour Driven Design (BDD) étend le potentiel du TDD en proposant la définition de tests orientés comportement, écrits par un profil fonctionnel dans un langage naturel. Les cas de tests sont structurés selon le modèle GIVEN-WHEN-THEN (nommé Gherkin). Comme le montre l’exemple ci-après, GIVEN décrit le contexte, WHEN l’action de l’utilisateur et THEN les comportements attendus.

SCENARIO paiement avec un code promotionnel
GIVEN  le client  « Mme D. » est authentifié
AND son panier comporte les produits suivants
     produit  | prix | quantité
     robe     |  65  |        1
AND le client a une adresse de livraison
AND le client a choisi un mode de paiement
AND le client indique le code promotionnel «MOINS10%»
WHEN le client  demande le paiement de sa commande
THEN le panier est vide
AND la facture donnée indique
    nom    | produit | prix total
    Mme D. |  1 robe |       58,5

La tenue d’un tri-amigos, une réunion confrontant les visions des profils fonctionnels et des profils techniques de l’équipe, favorise l’explicitation de tous les scénarios significatifs, y compris les traitement des erreurs, et la dissipation des imprécisions
Le fichier feature produit sert de trame pour le développeur. Chaque phrase est traduite sous forme d’une méthode, réalisant soit l’initialisation des conditions (GIVEN), soit les opérations (WHEN), soit les assertions de comportements (THEN) définis par le scénario. Le test est déroulé dans l’ordre des phrases par appels successifs de l’ensemble de ces méthodes interdépendantes.


L’approche BDD complète l’approche TDD en incluant les membres fonctionnels de l’équipe

Les bénéfices

La description des attentes est disponible pour tous dans un format compréhensible par tous. En favorisant la discussion entre fonctionnels et techniques, cette approche peut mener à l’émergence d’un langage commun aussi bien dans les définitions de tests que dans le code. Ce sera un atout pour la communication au sein de l’équipe.
Enfin, la mise en place du BDD contraint le développement à la validation de scénarios (tests d’intégration) là où le TDD ne contraint qu’à la validation de règles métier sans liaison entre elles (tests unitaires).

Les limites

La mise en place initiale de cette approche peut être longue avant que l’équipe ne soit suffisamment experte, mais sur le long terme, la présence des BDD deviendra un gain de temps en diminuant le nombre d’incidents.

Conclusion

Ces approches apportent au produit une meilleure stabilité et une meilleure documentation, et à l’équipe une vision partagée des problématiques métier. Afin de s’assurer de profiter de leurs bénéfices, les tests BDD et TDD doivent être lancés régulièrement avant chaque livraison et de préférence dès la livraison sur un environnement d’intégration. Il est fortement recommandé d’automatiser leur lancement.
Néanmoins, elles ne sont pas suffisamment contraignantes pour lutter contre d’autres facteurs d’apparition de bogues comme un mauvais design. De bonnes pratiques de développement doivent être mises en place comme par exemple le pair programming (code en binôme) ou la revue de code.

Retour sur EclipseCon France 2018

By Olivier Bourgeat / 9 juillet 2018 / 4 Commentaires
En septembre 2017, Oracle annonçait sa décision, en accord avec les autres grands acteurs du marché que sont IBM et RedHat, de transférer les technologies JavaEE à la fondation Eclipse pour «rendre le processus d’évolution de ces standards plus agile» [4].
Cette annonce a provoqué un séisme au sein de la communauté Java et a levé de grandes interrogations sur l’avenir de la plateforme, sur le positionnement du projet Eclipse MicroProfile et sur l’état d’avancement de cette transition.
Comme chaque année DocDoku1 était présent à l’EclipseCon France 2018, rendez-vous annuel de la communauté Eclipse à Toulouse.
Comme à chaque fois un thème est à l’honneur. Cette année il était légitime que ce soit le tour de la plateforme «entreprise» pour Java d’être sous le feu des projecteurs.
Étant moi même à l’affût d’information sur l’avenir de cette plateforme, j’ai profité de l’unique journée à laquelle j’ai pu venir, pour me concentrer sur JakartaEE et MicroProfile.

JakartaEE

JakartaEE


Au début de cette année, la communauté a choisi le nom JakartaEE pour désigner ce qu’Oracle appelait JavaEE. En effet Oracle a souhaité conserver ses droits sur la marque Java, il fallait donc trouver un autre nom.
Pourtant à la fin de l’année 2017 la fondation Eclipse avait annoncé la création du projet Eclipse Enterprise for Java (EE4J).

EE4J ou JakartaEE ?

Eclipse Enterprise for Java [5] est le projet «chapeau» pour tout ce qui concerne les technologies JavaEE, c’est à dire les API mais aussi les implémentations de référence transférées aussi par Oracle.
Eclipse JakartaEE Platform [6] est donc un sous-projet de EE4J qui reprend ce qu’était la spécifiaction de la plate-forme JavaEE : la définition d’un environnement d’exécution résultant de l’agrégation d’un ensemble spécifications d’API.
On trouve naturellement par ailleurs un sous-projet pour chaque API (Servlet, EJB, …) mais aussi les implémentations de références développées au sein de la fondation Eclipse ou par Oracle comme Yasson, EclipseLink, Glassfish, Grizzly, Jersey, …

Où en est la transition ?

Tout d’abord la procédure de transfert est longue car Oracle doit faire des vérifications (propriété intellectuelle, licence, …) pour chaque élément transféré.
En outre, les CTS2/TCK3 d’Oracle ne sont pas libres.
Nous apprenons que la transition se fera en plusieurs étapes :

  • Rendre JakartaEE 8 officiellement compatible avec JavaEE 8.C’est à dire obtenir une implémentation de référence JakartaEE qui passe les CTS/TCK actuels d’Oracle.
  • Fournir des CTS/TCK libres pour JakartaEE et s’assurer que l’implémentation de référence JakartaEE passe avec succès ces tests.
  • Une fois ces deux objectifs atteints JakartaEE pourra évoluer selon le processus normal de la fondation Eclipse.

En regardant l’état d’avancement on peut voir que la migration d’une bonne partie des projets est déjà bien avancée.

Un point sur les licences

Le système actuel de licence d’Oracle (CDDL4 et GPL5v2 des spécifications, API et RI ; TLDA6 pour l’usage des TCK et de la marque JavaEE) vont également changer en Eclipse Public License (EPLv2)

Comment la plateforme évoluera-t-elle ?

Les API sortent du giron de JCP7 et des JSR8 pour rejoindre le système des Working Group d’Eclipse et du processus de spécification de la fondation.
Grâce à ce changement, l’Eclipse Foundation espère une plus grande agilité et flexibilité.$
On nous indique que la stratégie d’évolution sera la standardisation a posteriori des bonnes idées qui ont fait leurs preuves à l’instar des exemples célèbres comme Hibernate, Weld, Jersey qui ont donné JPA, CDI et JAX-RS.
Notons que le JCP ne disparaît pas, il continue de fonctionner pour ce qui concerne JavaSE.

JakartaEE vs. MicroProfile

JavaEE 6 a vu l’arrivée de la notion de profil (Web Profile, Full Profile) au sein de la plateforme JavaEE. Le constat de l’époque étant que toutes les applications n’avaient pas besoin de l’ensemble des technologies de la plateforme.
Avec l’arrivée du Cloud Computing et succès des architectures micro-service (comprendre à base de VM), Eclipse MicroProfile propose une spécification de profil encore plus minimal, concurrent direct de Spring Boot [7], basé essentiellement sur les API standard CDI, JAX-RS et JSON-P auxquelles s’ajoutent quelques API nouvelles (Config, Health, Metrics, …).

MicroProfile

Eclipse MicroProfile [8] est donc une spécification alternative d’un ensemble d’API adaptées à la mise en œuvre d’applications architecturées sous forme de micro-service.
D’abord basé sur un nombre très limités d’API, la plateforme évolue comme le montre le tableau [Table:1]

Évolution de Microprofile
API/MicroProfile 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 2.0
CDI 1.2 – – – – 2.0
JSON-P 1.0 – – – – 1.1
JAX-RS 2.0 – – – – 2.1
Config 1.0 – 1.1 1.2 1.3 –
Health Check 1.0 – – –
Metrics 1.0 1.1 – –
Fault Tolerance 1.0 – 1.1 –
JWT Propagation 1.0 – 1.1 –
Open Tracing 1.0 1.1 –
Open API 1.0 – –
Rest Client 1.0 1.1 –
JSON-B 1.0

Une des forces des spécifications ouvertes, comme pour JEE, est de permettre de fédérer divers éditeurs. Grâce à cela il existe plusieurs implémentations de MicroProfile (voir le tableau ci-dessous).

Implémentations de MicroProfile
Éditeur Implémentation
IBM Open Liberty [9]
RedHat WildFly Swarm [10]
Payara Payara Micro [11]
Apache Tomee [12]
Hammock Hammock [13]
Kumuluz KumuluzEE [14]

Avec les implémentations de MicroProfile, il est possible de déployer une application de plusieurs façons :

  • l’application, les dépendances et le runtime sont packagés dans un seul et même JAR exécutable.Format popularisé par Maven et Spring Boot, la taille de l’archive peut devenir si importante que cela peut poser des problèmes lors de déploiements fréquents (déploiement continu)
  • L’archive JAR contient l’environnement d’exécution, l’archive WAR les ressources métier et les éventuelles dépendances tierces.Avantage, Le WAR est plus léger à déployer car il ne contient que ce qui est spécifique au métier. Cela rappelle le mode de déploiement dans un serveur JavaEE.

12-Factor Application

Pour rappel, «Application à 12 facteurs» est une méthodologie pour construire des applications SAAS9.
Les 12 facteurs en question sont:

  1. Une seule base de code, versionnée (Codebase)
  2. Déclarer explicitement et isoler les dépendances (Dependencies)
  3. Ne pas stocker la configuration dans le code (Config)
  4. Tous les services sont vus comme des ressources «tierces» (Backing services)
  5. Stricte séparation entre la construction, la livraison et l’exécution d’une application (Build, release,run
  6. Les processus d’une application sont sans-étatProcesses
  7. Les services (Web) sont exposés via un port réseau (Port Binding)
  8. L’application se décompose en processus parallèles (Concurrency)
  9. L’application doit pouvoir être démarrée et arrêtée à la demande (Disposability)
  10. Garder les environnements (développement ,recette, production) aussi similaires que possible(Dev/Prod parity)
  11. Les logs sont un flux d’événements indépendant de la manière dont ils sont stockés (Logs)
  12. Les processus d’administration doivent s’exécuter dans le même environnement que l’application (Admin Process)

La présentation d’Emily Jiang [2] nous montre comment l’association de la plateforme MicroProfile et Kubernetes permettent de mettre en œuvre une application selon ces principes.

Codebase
Le code source de l’application est géré par Git (sur GitHub).
Dependencies
La construction et la gestion des dépendances est gérée par Maven.
Config
Les configmaps Kubernetes et l’API Config servent à injecter les propriétés de configuration dans l’application.
Build-Release-Run
Une plateforme d’intégration continue prend en charge le packaging pour chaque environnement.
Processes
L’API REST permet de mettre en œuvre les processus sans-état
Port Binding
Kubernetes et l’API Config sont responsable de l’affection des ports
Concurrency
Le découpage en micro-services et Kubernetes permettent de gérer la mise à l’échelle
Disposable
L’API Fault Tolerance permet de rendre l’application résiliente aux arrêts des processus.
Dev/Prod Parity
Kubernetes Helm permet de s’assurer que les différents environnements sont similaires
Logs
ELK10 permet d’indexer et de gérer les journaux.
Admin Process
L’outillage standard de Kubernetes (kubectl exec) permet des déclencher les processus d’administration.

Sécurité sans-état avec JWT

La sécurité est un aspect fondamental pour les applications d’entreprise, celui-ci est d’ailleurs pris en compte dans JavaEE (avec plus ou moins de souplesse) depuis les tous débuts de la plateforme.
Les architectures micro-service («SOA avec un nom sexy» dit Jean-Louis Monteiro [3]) ne font pas exception, mais l’aspect sans-état nécessaire pour faciliter la gestion de la charge change la donne.
Jean-Louis discute des inconvénients des différentes options d’authentification et de propagation des identités:

Basic Auth
présente plusieurs risques car :
– le couple login/motdepasse est envoyé à chaque requête,
– risque d’attaque DOS du référentiel de sécurité.
OAuth 2.0
basé sur une paire de jetons (access/refresh) recrée au final une session HTTP côté serveur pour garder une trace des jetons générés (et confiés au client) : cela consomme de la mémoire et du temps de calcul car chaque micro-service activé doit vérifier les tokens
JWT
est un format de jeton similaire à SAML mais codé en JSON. Ils contiennent des informations signées et potentiellement chiffrées. Dans ce cas de figure les informations signées, donc non altérables, sont stockées côté client.

L’association JWT + OAuth 2.0 permet de réduire considérablement les ressources nécessaires côté serveur : seules des références de jeton sont conservées (pour la révocation) et chaque service peut vérifier la signature du jeton de manière autonome.
Une présentation de la mise en œuvre de se mécanisme avec l’API JWT propagation de la plateforme MicroProfile vient enfin compléter la brillante démonstration.

JakartaEE + IOT

Une démonstration concrète de la mise en œuvre de technologies JavaEE et de l’Internet des Objets.
Payara Micro [11] est une déclinaison du serveur d’application Payara Server (basé sur Glassfish), pensée pour les micro-services «conteneurisés».
Ce micro-serveur d’application est compatible MicroProfile, mais malgré sa taille (moins de 70Mo),il supporte la mise en cluster, les connecteurs JCA, le Clustering, JCache, les EJB Timer, les événements CDI distribués.
Comment obtenir un serveur d’application si léger ? En faisant l’impasse sur les API historiques les moins pertinentes pour ce genre d’application m’a-t-on indiqué.
Grâce à sa légèreté, sans trop de compromis quant aux fonctionnalités, nous assistons à la démonstration d’une application capable d’agréger des données en provenance de capteurs (d’humidité dans le cas présent) à travers des applications JavaEE déployées sur des nano-ordinateur de type RaspberryPi.
Événements CDI distribués, connecteur JCA pour des échanges de messages asynchrone (MQTT), services REST sont au rendez-vous pour démontrer que les technologies JavaEE ont aussi leur place dans le monde des ressources contraintes de l’IOT.

Kubernetes : retour d’expérience

La fondation Eclipse est en cours de migration de sa plateforme d’intégration continue depuis Cloodbees Jenkins Enterprise vers une solution basée sur un cluster Kubernetes (OpenShift).
À partir de sa propre expérience de migration, Mikaël Barbero nous présente une excellente introduction à Kubernetes [1]
Kubernetes [15] est un système Open Source d’orchestration de conteneurs (VM) permettant d’automatiser le déploiement, la configuration, la gestion et la montée en charge d’applications ou de micro-service «conteneurisés».
Contrairement à la plateforme JavaEE où le conteneur – la machine virtuelle Java – est limitée à l’exécution de bytecode, les conteneurs (machines virtuelles) gérés par Kubernetes sont plus génériques car indépendants d’un OS, d’un langage et d’une plateforme pré-définis.
Là ou les serveurs d’application JavaEE permettaient d’orchestrer des machines virtuelles Java au sein d’un cluster, des outils comme Kubernetes réalisent sensiblement le même travail avec des conteneurs Docker dans le cas présent.
On perçoit comment ont évolués les usages ces dernières années: plutôt que de dépendre des capacités d’un serveur d’application JavaEE, limitées plus ou moins au monde Java, on préfère utiliser un outillage tiers pour gérer un cluster de machines virtuelles plus générales

Conclusion

Que ne lit-on pas ici et là sur la nature «monolithique» de la plateforme JavaEE, que l’on oppose à une architecture fragmentaire des micro-services.
Pourtant JavaEE/JakartaEE ne décrit pas comment doit être implémenté l’environnement d’exécution mais défini seulement un ensemble d’API qui doit être disponible et un format de packaging. Chaque type de composant est d’ores et déjà distribuable, alors pourquoi ne pourrait-on pas voir JEE comme la définition d’une PAAS11 tout à fait capable de construire des applications à base de micro-services ?
Est-ce la difficulté de morceler la plateforme comme ce qui a été réalisé lors des premiers profils (Web et Full) ? Est-ce la nécessité de conserver une compatibilité ascendante ?
Le succès des solutions MicroProfile (ou dans une certaine mesure Springboot ou Dropwizard) nous apprend que:

  • On doit pouvoir choisir les technologies strictement nécessaires à la mise en œuvre d’une application ou d’un composant applicatif.L’intégration de systèmes de modules dynamiques comme OSGI dans les implémentations des serveurs d’applications permet d’ores et déjà de ne charger en mémoire que les composants nécessaires, reste la configuration parfois complexe d’un domaine que l’on voudrait déléguer à des systèmes moins spécifiques.
  • Micro-service ou pas, le contexte des applications d’entreprise nécessite de disposer de solutions pour simplifier la mise en œuvre des aspects transverses (sécurité, transaction, distribution, tolérance aux pannes, métrologie, surveillance, journalisation, …).Il suffit, pour s’en convaincre, de regarder l’évolution des API de MicroProfile. Si les nouvelles API répondent à de nouveaux usages, elles peuvent également profiter à JakartaEE, mais à ce rythme MicroProfile restera-t-il «micro» ?
  • Le choix de la standardisation adoptée par Sun/Oracle ou la fondation Eclipse permet de fédérer les efforts des différents éditeurs et de favoriser la portabilité et l’interopérabilité.

Maintenant que JavaEE est en passe d’être libéré de la tutelle – soit-elle symbolique – d’Oracle, l’enthousiasme des participants à la conférence était au rendez-vous.
Grâce à la disponibilité de systèmes de virtualisation par conteneurs capables d’exécuter des composants (Java ou non); d’outils permettant la gestion d’infrastructures complexes de type Cluster ou Cloud; la modularité sera à mon avis le défi auquel devra répondre la plateforme JakartaEE, soit en intégrant ou définissant de nouveaux profils comme MicroProfile, soit plutôt en proposant une plateforme totalement modularisé pouvant être composée à la carte, à l’instar du travail réalisé sur JavaSE.
Demain, déployer une application JakartaEE consistera-t-il à découvrir à partir d’un paquetage les API utilisées, de provisionner un conteneur contenant le strict nécessaire et d’exécuter le tout ?
Merci enfin à toute l’équipe de la fondation Eclipse qui ont encore une fois réussi à organiser un événement fantastique.
Bravo à tous les conférenciers pour la variété et la qualité des présentations.

Références

1. Mikaël Barbero. 2018. Kubernetes 101. Retrieved from https://www.slideshare.net/mikaelbarbero/kubernetes-101-a-cluster-operating-system/
2. Emily Jiang. 2018. Build a 12-Factor Microservice in Half an Hour. Retrieved from https://www.eclipsecon.org/france2018/sites/default/files/slides/Build12FactorAppUsingMP.pptx
3. Jean-Louis Monteiro. 2018. Stateless Microservice Security via JWT, TomEE and MicroProfile. Retrieved from https://www.eclipsecon.org/france2018/sites/default/files/slides/2018_EclipseConEU_StatelessRESTSecurityWithMP-JWT.pdf
4. 2017. Opening Up Java EE – An Update. Retrieved from https://blogs.oracle.com/theaquarium/opening-up-ee-update
5. Eclipse Enterprise for Java. Retrieved from https://projects.eclipse.org/projects/ee4j
6. JakartaEE. Retrieved from http://microprofile.io/
7. Spring Boot. Retrieved from https://spring.io/projects/spring-boot
8. Eclipse MicroProfile. Retrieved from http://microprofile.io/
9. Open Liberty. Retrieved from https://openliberty.io/
10. WildFly Swarm. Retrieved from http://wildfly-swarm.io/
11. Payara. Retrieved from https://www.payara.fish/
12. Apache TomEE. Retrieved from http://tomee.apache.org/
13. Hammock. Retrieved from https://hammock-project.github.io/
14. KumuluzEE. Retrieved from https://ee.kumuluz.com/
15. Kubernetes. Retrieved from https://kubernetes.io/
  1. DocDoku est membre solution de la fondation Eclipse↩
  2. Compatibility Test Suite↩
  3. Tehnology Compatibility Kit↩
  4. Common Development and Distribution License↩
  5. Gnu Public License↩
  6. Technology License and Distribution Agreement↩
  7. Java Community Process↩
  8. Java Specification Request↩
  9. Software As A Service↩
  10. Elasticsearch, Logstash, Kibana↩
  11. Platform As A Service↩

Comment optimiser vos revues de conception produit ?

By Caroline Kaercher / 8 juin 2018 / 1 Commentaire

Votre entreprise développe des produits nécessitant des revues de conception régulières. Les différentes équipes qui interviennent sur le projet (R&D, Qualité, Marketing…) sont peut-être localisées sur différents sites de votre entreprise, voir dans différents pays.
Pour assurer à ces revues d’atteindre leurs objectifs, les conférences téléphoniques ne sont parfois pas suffisantes et se transforment souvent en réunion physique, mobilisant vos équipes mais également des budgets supplémentaires.

Existe-t-il des solutions pour optimiser l’impact et l’efficacité de vos revues de conception ?

En utilisant un module de revue de conception en temps réel, comme celui présent dans DocDokuPLM.
A première vue, son usage semble être le même qu’un outil de partage d’écran. Mais son périmètre fonctionnel va bien au delà.
DocDokuPLM s’adapte aux volumes de données de vos maquettes et peut gérer des sessions multi-utilisateurs.
Tout cela en se basant uniquement sur les technologies web : aucune installation de plug-in n’est nécessaire.

Prise dans un contexte opérationnel standard, la vidéo ci-dessous illustre le principe de cette technologie sur une revue de conception de maquette d’avion.

Revue de conception DocDokuPLM

L’ordinateur de droite initialise la revue de conception virtuelle et invite les utilisateurs connectés sur l’autre PC à se joindre aux échanges.
Le module de revue de conception garantit la sécurité des données et le respect des règles de confidentialité des informations affichées. Ainsi, les participants visualisent uniquement les éléments sur lesquels leur accès est autorisé.

Pour en savoir plus sur DocDokuPLM

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Retrouvez DocDoku sur l’EclipseCon 2018

By Caroline Kaercher / 7 juin 2018 / 5 Commentaires

Toulouse accueille l'EclipseCon 2018 avec son sponsor DocDoku

Les 13 et 14 juin prochains, DocDoku vous donne rendez-vous dans la ville rose pour l’EclipseCon France 2018, le grand rassemblement annuel français de la communauté Eclipse.

Comme lors de la précédente édition, DocDoku reste fidèle à son engagement en tant que sponsor de l’événement et vous accueillera sur son stand pour parler solutions et technologies, mais également présenter ses derniers cas clients.
Le programme de la conférence 2018 couvrira cette année des sujets en lien avec la modélisation, les systèmes embarqués, le Cloud, la Data Analytics, le DevOps et plus encore, le tout agrémenté de sessions de démonstration des outils basés sur Eclipse.

Cette année nous serons particulièrement attentifs aux conférences sur l’arrivée dans la fondation du groupe de travail JakartaEE, auquel DocDoku appartient désormais.
En effet, ce projet ambitieux prend la suite de la renommée plateforme de développement d’applications d’entreprise Java Enterprise Edition, maintenue par Oracle précédemment.

Nous resterons également captivés par les conférences du groupe de travail Polarsys, auquel DocDoku participe également au travers de la plateforme PLM d’Eclipse EPLMP.

13 et 14 juin 2018
Centre de Congrès Pierre Baudis
11 esplanade Compans Caffarelli
31000 Toulouse

Lien direct vers le formulaire d’inscription : ici

Agilité : l’engagement historique de DocDoku

By Caroline Kaercher / 22 mai 2018 / 2 Commentaires
 

Scrum

« Aucune de mes inventions n’est arrivée par accident. J’ai entrevu un besoin qui méritait d’être comblé et j’ai fait essai après essai jusqu’à ce que cela vienne ».
Thomas Edison

Pour commencer, comment définir la méthodologie Agile dans le développement de projets logiciels ?

De façon simple, l’Agilité invite à exécuter en parallèle les activités suivantes :
  • gestion des exigences (expression des besoins du Client),
  • analyse et conception,
  • codage et test,
  • suivi du projet.

Quelle est la vision de DocDoku au regard de l’Agilité ?

Bien avant la création de DocDoku en 2006, ses fondateurs, Eric Descargues et Florent Garin, appliquaient déjà cette méthodologie dans les projets qui leur étaient confiés. Inscrite dans l’ADN de la société, l’Agilité fait donc naturellement partie des projets développés par DocDoku, qu’il s’agisse de Data Management ou du développement d’applications digitales métier.

Et concrètement comment l’engagement dans les méthodologies Agile se traduit-il ?

Tout projet est organisé en « realeases ». Chaque release se décompose en plusieurs itérations à la fin desquelles un incrément du projet est livré au client. 
Cette organisation permet de proposer au client le plus tôt possible une version visible de son projet pour qu’il puisse se projeter et faire au besoin les ajustements nécessaires. Le principe est d’éviter l’effet « tunnel », incompatible avec l’atteinte des objectifs (coûts, qualité, délai) du projet.
Enfin, chaque itération est soumise au « time-boxing », c’est à dire qu’elle est limitée dans le temps (de 2 à 4 semaines) pour assurer un excellent respect du planning.

Honeywell confie à DocDoku l’évolution de son socle mobile Android

By Caroline Kaercher / 7 mai 2018 / 2 Commentaires

Honeywell Safety and Productivity Solutions Logo

« Une expertise évidente et une très bonne communication qui ont permis à ce projet d’être un succès » : c’est en quelques mots le retour d’Honeywell Safety and Productivity Solutions sur sa collaboration avec la Team DocDoku.

Spécialisée dans la performance des process, Honeywell Safety and Productivity Solutions construit et commercialise des solutions de capture des données (RFID, lecture de codes-barres…) et de management de l’information.

La société avait choisi DocDoku pour les accompagner dans l’évolution de leur SDK (Software development Kit) mobile sous Android.

Retrouvez la success story complète dans l’espace Nos Clients.

Découvrez la FAQ du Data Management

By Caroline Kaercher / 30 mars 2018 / 1 Commentaire

FAQ Data Management

A l’issue de sa première participation, toute la team DocDoku remercie les visiteurs du salon Big Data Paris pour leur interêt et nos nombreux échanges.

Pour contribuer à relayer ce dialogue avec nos visiteurs mais également nos lecteurs, nous avons compilé un extrait de vos « Frequently Asked Questions ». Un éclairage complémentaire sur notre solution DocDokuPLM qui viendra, nous l’espérons, enrichir votre réflexion sur le Data Management.

Quel est l’interêt de convertir mes fichiers de Conception Assistée par Ordinateur (CAO) sur DocDokuPLM ?

Ils sont nombreux :

  • Ouvrir l’accès aux données pour des populations au delà des équipes techniques et qui  contribuent pleinement à la chaîne de valeur de vos offres : Qualité, Marketing, Communication…
  • Encourager une démarche d’Entreprise Lean
  • S’affranchir des contraintes d’infrastructure requises par un système de CAO, qui excluent souvent les populations non techniques
  • Accroître l’accessibilité de vos données via notre solution full web.

Nos données sont-elles poussées en temps réel dans votre solution ou bien votre système va les chercher ?

DocDokuPLM dispose d’API Web Services REST (Java, JavaScript) pour une parfaite interopérabilité avec d’autres systèmes.
Ainsi vos données existantes peuvent également être reprises par l’intermédiaire de ces API au travers de notre outil de scripting (Command Line Interface).
En ce qui concerne le « push » et le « pull » de vos données, les deux sont possibes : cela dépend des cas d’usage ainsi que du degré d’ouverture des systèmes avec lesquels nous devons nous intégrer. 

DocDokuPLM utilise le format STEP. Quel est l’interêt ?

Il s’agit d’un standard pour intégrer et indexer des informations provenant de sources hétérogènes ou de métiers très divers. Le respect de ce format et de la norme qui lui est associée (ISO 10303) vous garantit une traitement dans les règles de l’art de vos données : pas de perte de données, assurance de la cohérence des données indexées.

Quel peut être l’usage de DocDokuPLM pour mon service R&D ?

L’usage de notre solution permet de favoriser la communication en amont de la production : accéder aux maquettes 3D depuis un navigateur, effectuer vos revues de conception partagée. L’objectif étant de fluidifier les échanges et de partager en amont et en temps réel les modifications ou évolutions de vos produits.
On parle alors d’ingénierie collaborative.

Big Data Paris 2018

Quelles bases de données utilisez-vous et quelles sont vos garanties quant à la robustesse du système ?

DocDokuPLM peut être utilisé avec la plupart des bases de données du marché telles que PostgreSQL, MySQL / MariaDB, Oracle, SQL Server.
Elle intègre également le moteur de recherche et d’indexation Elasticsearch.

Est- ce que DocDokuPLM est une solution BI ou décisionnelle ?

La BI ou l’analyse décisionnelle a pour objectif  d’analyser l’information pour améliorer et optimiser les décisions et les performances d’une entreprise.
DocDokuPLM a pour objectif d’optimiser l’accès, la visualisation et le partage des données. En fonction des besoins, des tableaux de bord peuvent être construits pour orienter votre stratégie de Data Management.
La solution participe donc à votre stratégie de BI mais ne constitue pas une solution d’analyse décisionnelle des données en tant que telle.

Votre brique Workflow permet-elle de lancer des actions complexes (par exemple : pré-remplissage, édition et envoi de document en automatique) ?

Oui, tout à fait. Le back-office du moteur de workflow permet à tout utilisateur autorisé de paramétrer l’ensemble des étapes d’un workflow :  cela recouvre la mise en place de circuits de validation par exemple ou encore l’envoi de données sur un template de documents pré-établis et sa transmission vers vos systèmes existants, par exemple pour l’édition et l’envoi de documents.

Accéder à la page produit DocDokuPLM

Réserver une démonstration

DocDoku expose au salon Big Data Paris 2018

By Caroline Kaercher / 28 février 2018 / 5 Commentaires

Les opportunités et problématiques liées au Big Data sont variées et concernent tous les acteurs de l’entreprise, qu’ils soient techniques ou prescripteurs. Qu’il s’agisse d’informations géographiques, météorologiques, ou encore de données sur le transport, la consommation d’énergie et la santé, la nécessité de donner du sens aux « Big Data » mène à des innovations technologiques et au développement de nouveaux outils et nouvelles compétences dans des secteurs implantés durablement dans le paysage du Big Data.

DocDoku s’associe cette année au salon Big Data Paris, événement de référence qui réunit chaque année depuis 6 ans les acteurs français et internationaux du marché de la Data.

DocDoku profitera de l’événement pour animer des workshops participatifs sur son stand autour de QuickEval, son offre de Data Management agile lancée en décembre dernier.
Issue de la solution DocDokuPLM, QuickEval est une offre pré-packagée qui propose de répondre aux 4 enjeux de la gestion des données Métier des entreprises : organiser, partager, rechercher et visualiser.


DocDoku expose au salon Big Data Paris 2018

Salon Big Data Paris : Lundi 12 et mardi 13 mars 2018
Palais des Congrès : 2, place de la Porte Maillot 75 017 – Paris
DocDoku sera présent sur le stand B45

Inscription gratuite en ligne sur : www.bigdataparis.com
Profitez de 20% de réduction sur votre Full Pass conférence grâce au code DocDoku  ici

Les enjeux de la sécurité des données – Episode 3/3

By Caroline Kaercher / 19 février 2018 / 8 Commentaires
Sécuriser l'accès et l'usage des données Métier

Données Métier : quelles bonnes pratiques pour renforcer la sécurité ?

Faire le choix d’une plateforme de Data Management est une étape importante pour toute entreprise souhaitant piloter de façon innovante sa stratégie ou trouver de nouveaux relais de croissance. Son usage sur tout type de terminaux pose la question de la sécurisation du système, et par extension de la sécurisation des données de l’entreprise vis à vis de l’extérieur.
Le choix d’une plateforme est également une opportunité pour renforcer la sécurité de vos données Métier.

Bien choisir sa plateforme de Data Management

Notre conseil est de privilégier une solution éprouvée, en veillant en particulier à ce que :
  • La plateforme autorise, si nécessaire, le chiffrement des données stockées
  • Les mécanismes d’authentification reposent sur des standards modernes (token JWT, OpenID Connect…)
  • Les communications soient effectuées aux travers de protocoles sécurisés (HTTPS…)

Pour conclure, la maintenance sera également une composante clé de toute démarche visant à créer ou à renforcer la sécurisation des données . Il est important de s’assurer d’être accompagné par des partenaires internes ou externes disposant d’une expertise technique éprouvée et constamment actualisée.

Les enjeux de la sécurité des données – Episode 2/3

By Caroline Kaercher / 7 février 2018 / 6 Commentaires
Sécurité IoT

Sécuriser l’Internet des Objets

Dans l’IoT, les standards se mettent peu à peu à intégrer les problématiques de sécurité mais ce mouvement est cependant encore trop peu avancé. Le potentiel de calcul sur les données collectées peut être détourné pour un usage malveillant.

Dans ce contexte, quelle solution pour sécuriser ?

L’idée est d’abord de sortir de l’approche périmétrique en sécurisant la passerelle, et permettre ainsi la supervision des communications entre les objets.

De plus, au niveau de la plateforme de gestion des données IoT choisies, si bien sûr plusieurs critères doivent être évalués, il y en est un de crucial  : la capacité de celle-ci à gérer l’identité des dispositifs et individus s’y connectant.

Pour aller plus loin…

10 bonnes pratiques pour sécuriser l’IoT dans votre entreprise expliquées ici

  • Comprenez vos points de terminaison
  • Suivez et gérez vos appareils
  • Identifiez ce que la sécurité informatique ne peut pas traiter
  • Envisagez l’application de correctifs et de résolutions
  • Utilisez une stratégie pilotée par le risque
  • Procédez à des tests et des évaluations
  • Changez les références d’identité et les mots de passe par défaut
  • Observez les données
  • Appuyez-vous sur des protocoles de chiffrage à jour
  • Passez du contrôle au niveau des appareils au contrôle au niveau des identités

DocDoku présent sur Techinnov Paris-Orly

By Caroline Kaercher / 5 février 2018 / Commentaires fermés sur DocDoku présent sur Techinnov Paris-Orly


Le 8 février prochain, DocDoku sera présent lors de la 12ème journée Techinnov, placé sous le signe du business et de l’innovation.

Venez rencontrer nos équipes pour entrer dans l’ère des Smart Data en toute agilité !

Date : Jeudi 8 février 2018 de 
Lieu : Paris Orly Terminal Sud

En savoir plus

Les enjeux de la sécurité des données – Episode 1/3

By Caroline Kaercher / 24 janvier 2018 / 1 Commentaire
Sécurité Mobile

En novembre dernier, le salon Mobility for Business réunissait plus de 3 000 décideurs sur les perspectives et les enjeux de la Mobilité aujourd’hui. La sécurité des données a été un des principaux fils rouges des conférences, preuve que le sujet est plus que jamais d’actualité pour les entreprises.

Mobilité et sécurité riment-elles toujours ?

La question se pose. Le premier contre-exemple a retenir est celui du protocole WPA2 –  niveau de sécurisation le plus élevé du Wifi – qui a révélé plusieurs failles de sécurité majeures en octobre dernier. Ces failles compromettent la sécurité des réseaux personnels (box FAI par exemple) et professionnels : la récupération malveillante de données personnelles semblait alors possible.

A partir de ce constat, comment construire un réseau fiable ?

En prenant conscience que nous sommes entrés dans une nouvelle ère. De nouveaux outils deviennent indispensables pour sécuriser les comportements mobile et sortir des modèles de sécurisation utilisés pour le PC. Pour la détection du risque mobile, la logique de signature devient obsolète et doit être remplacée par une approche Machine Learning / Big Data avec l’usage de systèmes auto-apprenant de surveillance du réseau.

Technique mais pas que

L’évolution des besoins et usages des utilisateurs doit être pris en compte par la DSI.  Intégrer un Proof Of Concept pour tester les moyens d’assurer la sécurité est une bonne démarche. L’enjeux est de trouver le compromis entre un bon niveau de sécurité et une expérience Utilisateur qui reste la plus fluide possible.
Le enjeux sont donc techniques mais ne doivent pas oublier l’Humain : coordonner les comportements et faire de chacun un ambassadeur de la sécurité des données de l’entreprise.

A la recherche de ressources sur la transformation par les données ?

By Caroline Kaercher / 2 janvier 2018 / 2 Commentaires

A la recherche d'idées sur la transformation par les données ?

Toute la team DocDoku vous présente ses meilleurs voeux !

Laissez-nous vous inspirer en ce début d’année avec le top 4 des articles du blog pour vous accompagner dans votre réflexion stratégique :

Comment construire un pilotage de qualité, centré sur les données ?
> 6 clés pour mettre en place votre management par les données

Quelles sont les composantes indispensables au succès ?
> Transformation digitale : l’expertise ne suffit pas !

Découvrir les meilleurs outils de gestion collaborative, orientés temps réel et partage.
> Entreprise étendue : bien choisir sa plateforme de Data Management

Comment l’IoT peut transformer mon business ?
> Acquisition des données et IoT

Et si vous avez choisi d’activer votre transformation dès le premier semestre 2018, rejoignez dès maintenant la communauté QuickEval !

Comment l’IoT va transformer votre business

By Caroline Kaercher / 15 décembre 2017 / 2 Commentaires

1 pile AAA : c’est l’unique source d’énergie requise pour alimenter pendant 13 ans un dispositif IoT qui générerait un message toutes les heures. Pour relayer l’information, un réseau LPWA (Low-Power Wide-Area) peut être mis en place. De longue portée même en zone très dense, ce réseau permet de transmettre des données au travers d’une configuration en étoile. Il est simple à déployer avec un nombre de stations radio réduit, consomme peu et ses coûts de souscription sont faibles.
Cela vous donne peut-être des idées pour vous développer dans l’IoT ?
Quelques points clés à retenir avant de vous lancer.

Trouver le lien entre objet et usage

Se lancer dans l’IoT, c’est rechercher de nouvelles sources de valeur dans la résolution de problèmes « basiques » ou dans des usages inédits, comme par exemple :

  • La bouche à incendie connectée : l’objet alerte la plateforme en cas de fuite. Il est ensuite possible de couper en direct l’arrivée d’eau depuis la plateforme
  • Le compteur d’eau connecté : pour alerter lorsqu’aucune consommation n’est relevée pendant une période donnée dans le cadre de la surveillance de personnes âgées restées à domicile ; dans l’hôtellerie pour vérifier le « point mort » quotidien (son absence démontre la présence d’une fuite)

Intégrer le bon support pour gérer vos données IoT

Vous aurez besoin d’une plateforme de stockage IoT. Elle a pour rôle de :

  • Piloter les objets (marche/arrêt, surveillance batterie, gestion des messages) et de provisionner les objets
  • Collecter les données produites par l’objet
  • Analyser les données

En effet, l’objet connecté en lui-même ou le réseau n’a aucune valeur : c’est bien la data produite qui en a.

Créer de la valeur pour votre business

L’IoT vous permettra d’enrichir votre offre ou de passer à la « next generation » de vos produits.
Une chaudière connectée permet aujourd’hui à son constructeur de créer une relation digitale avec son client final. Il peut assurer une maintenance en direct et donner des conseils personnalisés, en fonction de l’usage de son client.
De nouveaux services voient le jour. Avec l’amélioration de la précision des capteurs, il devient aujourd’hui possible de communiquer au client que sa livraison est à « X minutes de chez lui ».

Alors, quels usages avez-vous décidé de développer ?

Source : article rédigé suite à notre participation à Cloud Expo Paris.

6 clés pour mettre en place votre management par les données

By Caroline Kaercher / 29 novembre 2017 / 2 Commentaires

1 à 2 ans : c’est la vitesse de renouvellement des technologies informatiques actuelles. Qui permettent entre autres de produire et de traiter toutes vos data. Utiliser les technologies, c’est aussi s’assurer un avantage concurrentiel, un pouvoir d’action et d’adaptation face à l’accélération des marchés.
La vitesse de transformation de l’Entreprise se fait sous un rythme moins soutenu, entre 5 à 7 ans.
Dès lors, comment construire un pilotage de qualité, centré sur les données ?

Retrouvez 6 clés pour vous orienter dans cette démarche.

1. Rester concentré sur vos objectifs business

L’Intelligence Artificielle est-elle indispensable alors que je ne suis pas encore capable de faire une segmentation sur ma base client ?
Il faut décliner la transformation de votre métier en plusieurs étapes, pour que l’organisation ait le temps de s’adapter. Pour vous accompagner et prendre du recul, vous pouvez faire appel à des méthodologies éprouvées comme l’approche OKR (Objectives and Key Results, utilisée chez Google et Uber) ou encore l’approche Agile. La clé est de poser les jalons de votre transformation et de prendre le temps de vous projeter dans ce changement.

2. Ne pas se laisser distraire

Data mining, Data Science ou encore Machine Learning : nombreux sont les nouveaux termes liés de près ou de loin à la gestion des données. Ils rejoindront vos plans stratégiques ou vos communications en temps utile. Pour le moment, il s’agit d’évangéliser les équipes sur la transformation, de se faire comprendre et non de complexifier.
La priorité est de définir la finalité du projet de transformation et son application concrète, avant même de lier les activités de l’Entreprise à de nouvelles terminologies.

3. Penser une gestion fédérée des données

La mise en place de la directive GDPR implique une organisation centralisée. Une instance de gouvernance des données devient indispensable : elle a a pour but d’optimiser la rationalisation des données et surtout de considérer la data comme une sujet transverse (RH, Finance, Process..).
La mise en place de cette approche vous permettra en outre de faire le point sur votre organisation (le système actuel produit-il beaucoup de doublons par exemple ?)  et le partage des données.

4. Etablir une gouvernance des données

L’objectif est que la data soit diffusée et maitrisée partout.
Même si vous n’êtes pas prêt à investir massivement, il est important de mettre en place une « Roadmap Data » qui intègre dans tout projet le budget et les ressources à mobiliser pour faire avancer la Data.

5. Se concentrer sur la qualité des données avant tout

Depuis 10 ans, un problème récurrent subsiste malgré les évolutions technologiques : la qualité des données.
Même si l’ERP, le Data Marketing ou encore le Sql ont tenté d’apporter de la structure et d’optimiser la qualité, la présence de données de moins en moins structurées n’a pas joué en faveur de leur qualité.
Un bon modèle sans bonnes données, c’est un simple algorithme.
A vous de jouer…

6. S’ouvrir à l’extérieur

Le développement de l’entreprise étendue a eu pour conséquence d’ouvrir vers l’extérieur l’intégration et l’exploitation des données. La GDPR est une opportunité à saisir mais elle oblige à raisonner en « Privacy by design », c’est à dire à intégrer la protection des données dès leur conception et à anticiper leurs usages et leurs limites.
Cette évolution incite l’Entreprise à s’appuyer sur ses ressources externes et à créer un business modèle basé sur l’interopérabilité.
Il s’agit également de considérer la donnée sous l’angle éthique ou « bien commun » et de développer la transparence.




Mathias Oelher, Chief Data Officer, FDJ


En conclusion, quelques pistes de réflexion basées sur des exemples d’usage.

  • La Française des Jeux propose au téléchargement l’ensemble des grilles de résultats du loto.
    Pouvez-vous partager certaines de vos données pour renforcer votre image de transparence, voir créer de nouveaux relais de croissance ?
  • Dans ses projets liés à la lutte contre la fraude et le blanchiment, la FDJ intègre un référent Marketing et un Data Steward (administrateur des données internes) pour que tout projet puisse être co-construit dans une logique d’ouverture.
    Pourquoi ne pas intégrer un nouveau profil à vos équipes projets, comme un Change Manager pour accompagner au quotidien l’évolution de votre organisation, vérifier l’intégration du changement dans les projets, évangéliser et communiquer sur les nouveaux usages ?

Cet article a été rédigé suite à notre participation à Cloud Expo 2017 et à la conférence de Mathias Oelher Chief Data Officer à la Française des jeux.

Transformation digitale des entreprises : l’expertise ne suffit pas !

By Caroline Kaercher / 22 novembre 2017 / 2 Commentaires

Depuis plus d’une dizaine d’années, l’évolution des architectures logicielles a pris le virage du web. Cette transformation n’a pas été simple pour les entreprises. Ses détracteurs relevaient des failles de sécurité ou des problèmes de disponibilité. Ils se sont néanmoins laissés convaincre peu à peu par les apports incontestables des systèmes web tant en terme d’ergonomie – gage d’un engagement accru des utilisateurs – que de scalabilité. 

Cette dernière permet en effet d’ouvrir un potentiel quasi-illimité pour répondre aux enjeux de production de données, liées à la transformation digitale des entreprises et de leurs modèles de développement au global.

Traduire la réflexion stratégique en solutions informatiques concrètes

L’engagement de DocDoku sur des projets d’accompagnement à l’évolution technologique est visible à chaque étape de la transformation de l’entreprise. 

DocDoku a ainsi accompagné dernièrement la réflexion stratégique de l’informatique de la MSA, le GIE AGORA.
Le projet entendait expérimenter la faisabilité technique de la ré-écriture d’un outil de gestion avec la technologie ELECTRON. Pour rappel, ce framework a été la source du développement de nombreuses applications basées sur des technologies web comme WordPress ou Slack. 
Technologie Electron

Nicolas Cazottes, manager équipe Socles Techniques au sein du GIE AGORA, exprime son ressenti à l’issue du projet : « DocDoku a atteint l’objectif que nous avions fixé, à savoir la réalisation d’un éclairage pertinent sur une technologie que nous ne maitrisions pas a priori ». L’efficacité de l’action de DocDoku a permis au client de réaliser qu’en quelques semaines, « le résultat est significatif (…) et nous permet de disposer d’une solution technique détaillée pour notre potentielle future mise en oeuvre ».

Introduire la composante indispensable au succès

En parallèle de la maîtrise technique, une autre composante de la réalisation a retenu l’attention du GIE AGORA : les qualités humaines des intervenants, qui ont été déterminantes dans ce projet.

Nicolas Cazottes évoque alors qu’en plus de ses compétences techniques, « le consultant DocDoku a su spontanément s’adapter au contexte qui demandait beaucoup d’autonomie et une intégration rapide dans l’équipe en place ». Il insiste sur le fait que le consultant était «pédagogue et très bon communiquant », des softskills très recherchées dans les contextes actuels et qu’il a su « générer des échanges riches et constructifs avec nos équipes en interne ».

Franchir avec succès une étape d’un projet de transformation passe donc par l’expertise et l’expérience du prestataire retenu. Mais l’approche humaine est également indispensable et doit s’inscrire dans une logique collaborative et d’accompagnement au changement.

Retrouvez le cas Client complet MSA – GIA AGORA.

DocDoku référencé par le pôle Innovation de l’UGAP

By Caroline Kaercher / 2 novembre 2017 / 3 Commentaires

Union des groupements d'achats publics


Le pôle Innovation de l’UGAP (Union des groupements d’achats publics), première centrale d’achat publique française, a choisi d’intégrer DocDoku à son référencement des logiciels multi-éditeurs par l’intermédiaire de son partenaire SCC, leader des solutions de service d’infrastructures informatiques.
Notre plateforme de digitalisation des métiers  et process ainsi que l’ensemble de nos savoir-faire sont à présent plus visibles et immédiatement accessibles pour l’ensemble des acheteurs publics français – administrations et établissements publics de l’Etat, collectivités territoriales, établissements publics de santé et secteur social.

Ce référencement intervient dans le contexte actuel de mutation des organisations qui cherchent à se transformer en digitalisant leurs métiers afin de maîtriser leurs dépenses tout en soutenant les acteurs français de l’innovation.

La plateforme DocDokuPLM dispose des briques essentielles à l’innovation collective, en mesure de répondre aux enjeux de transformation des organisations dans toutes leurs spécificités. Nos capacités permettent ainsi de répondre à des besoins aussi divers que :

Bien choisir sa plateforme au service de l’entreprise étendue

By Caroline Kaercher / 30 octobre 2017 / 3 Commentaires

Depuis plus de 30 ans, les logiques d’optimisation des coûts et de réduction des risques ont transformé les entreprises et construit des réseaux d’acteurs interdépendants pour répondre à ces enjeux. L’entreprise étendue est une notion qui fait référence à ces interdépendances, aux relations qui ne se limitent pas aux collaborateurs de l’entreprise mais également à ses partenaires, fournisseurs, voir même ses clients.

Tous ses intervenants contribuent à l’élaboration des propositions de valeur de l’entreprise, impliquant par là même leurs activités dans ses applications et ses processus.

L’évolution du travail a également fait évoluer les métiers vers davantage de nomadisme et l’entreprise étendue renvoie également à de nouvelles considérations dans l’organisation du travail.

Réunir sous une même plateforme les parties prenantes externes et les collaborateurs semble donc indispensable pour organiser les flux entrants et sortants (biens, données, documents, logistique, personnel…) et fluidifier la communication.

Pour répondre à ces enjeux, DocDokuPLM intègre des solutions que nous avons choisies de vous illustrer par quelques exemples concrets.

 Bénéficier d’une messagerie collaborative contextualisée

Caroline, utilisatrice de DocDokuPLM, a créé il y a 2 jours un document relatif au projet DocDoku Relation Client. Elle a apporté quelques mises à jour au document ce matin.
Florent, son manager, a une question suite à la lecture du document dans sa version actuelle et il décide d’entrer en contact avec Caroline – qui est d’ailleurs disponible en ce moment.
Vidéoconférence, chat ou email : Florent a le choix de privilégier la façon la plus efficace pour rentrer en contact avec sa collègue. Ce sera par Chat.

Invitation Chat contextualisée

Le lendemain de leur échange, Florent reçoit une information complémentaire concernant le projet et décide d’en parler à Caroline. Il décide de la joindre directement depuis DocDokuPLM pour que Caroline soit informée du contexte dans lequel leur échange aura lieu. Lorsqu’elle reçoit l’invitation à la vidéoconférence, Caroline comprend spontanément que Florent souhaite lui reparler du projet Relation Client.

Accéder et consulter chaque entrée à 360°

Pour gagner en efficacité lors de la consultation, chaque document ou élément enregistré dispose :
  • d’une interface de pré-visualisation,
  • de son propre lien permanent ou Permalink, qui permet un échange facilité (par mail, chat ou sur des forums) et stable dans le temps,
  • un accès à la liste des dernières révisions,
  • ainsi que les liens de rattachement vers d’autres documents ou entrées.

Publier en 1 clic en mode public ou privé

La publication d’un élément est simplifiée par la présence d’un bouton unique permettant de mettre un document en ligne, en version publique (dans ce cas, l’entrée sera accessible depuis Internet) ou protégée par mot de passe avec date d’expiration.

Module de partage du document

Travailler en collaboratif temps réel

DocDokuPLM permet de faire évoluer un document ou une entrée et de partager ses évolutions avec d’autres utilisateurs en temps réel.

Retrouvez un exemple d’application dans cette vidéo d’illustration de ce projet de construction de maquette d’avion.

Encapsuler une pièce 3D

Dans le cas d’un usage par des équipes R&D ou Production par exemple, DocDokuPLM offre la possibilité d’exporter le modèle 3D d’un produit pour pouvoir le partager sur d’autres supports (blog, portail…) : l’ensemble des interlocuteurs concernés échangent donc à partir de la même source d’information, ce qui diminue le temps de préparation des échanges en amont et les potentielles erreurs.

Export modèle 3D

En résumé, DocDoku PLM est une plateforme co-construite pour et par chacun de ses clients mais qui intègre nativement les meilleurs outils de gestion collaborative, orientés temps réel et partage.