Ce projet multi-cloud a été créé pour mettre en pratique les techniques de SMPC (Secure Multiparty Computation), le réseau TOR (Onion Routing) ainsi que les mécanismes de préservation de la confidentialité/vie privée (Zero-trust) pour vérifier les hypothèses de la thèse. L’application a été utilisé durant les Débats présidentiels de 2016 aux États-Unis en mesurant en temps réel, tous les tweets de la plate-forme Twitter sur le sujet (analyse des sujets/thèmes et du sentiment favorable ou défavorable à l’égard d’un des candidats). Durant le second débat, en l’espace de 48h, le service a traité plus de 1,78 milliard de tweets, représentant plus d’une 15Go, réparti entre les clouds d’AWS/GCP/Azure/Heroku. Pour traiter avec peu de latence cette volumétrie, un mécanisme d’auto-scaling a été mis en place. Enfin, j’ai tout scripté le déploiement et l’execution afin de faciliter la méthode DevOps.
Détails de la stack technique:
- AWS, GCP, Azure et Heroku
- Vert.X 3.3.3, avec Hazelcast 3.7.2
- Maven 3.5.1 et SLJF4j 1.7.21
- JUnit 4.12, REST-assured 3.0, Assertj 3.5.1
- JClouds 1.9.2
- Kubernetes 1.14 (Mai 2019) et les premiers tests de Ubernetes (K8s Federation)
- MongoDB 1.50.5
- Stanford NLP 3.6