Consistency, Replication et CAP

Ne t'inquiète pas si ces mots semblent effrayants — on va tous les expliquer au fil de la leçon. Dans cette leçon, on apprend à parler en entretien de quelques idées de base : replication (la réplication — garder des copies des mêmes données à plusieurs endroits, pour qu'il y ait une sauvegarde si u

System Design (comment construire un logiciel de grande taille qui sert beaucoup de monde) c'est comme planifier une ville : routes, entrepôts, feux de circulation et équipes de maintenance — pour que la ville continue de fonctionner sans accroc même aux heures de pointe, quand tout le monde est dehors en même temps.

Cohérence et réplication: L'idée centrale de la leçon : comment on garde des copies des données (replication — réplication), combien de copies doivent être d'accord (quorum), pourquoi les copies ne se mettent parfois à jour qu'après un moment (eventual consistency — cohérence à terme), quel compromis on choisit en cas de panne réseau (CAP), et comment on bascule automatiquement vers une copie de secours quand quelque chose tombe en panne (failover).
Trade-off: Trade-off (compromis) — un choix conscient où l'on gagne une chose et on la paie avec autre chose, comme choisir de la restauration rapide plutôt qu'un repas fait maison : on gagne du temps mais on perd en qualité. En entretien, on explique ce qu'on a gagné et ce qu'on a payé.
Métrique opérationnelle: Une métrique opérationnelle — un chiffre qui montre si la décision fonctionne vraiment une fois que le système est en vie et sert de vrais utilisateurs (on appelle ça production). Par exemple : latency (le temps que ça prend pour obtenir une réponse), error rate (la part des requêtes qui échouent), queue lag (combien de tâches attendent dans la file), cache hit ratio (combien de fois on a trouvé la réponse dans la mémoire rapide), et d'autres encore.