Cas client
E-commerce / EAI
Architecture
Cloud-Native · Serverless
Pattern
Event-Driven Pub/Sub
Preuve de Concept · rg-lumina-poc-dev
Une POC d'architecture EAI moderne : 100% serverless, event-driven et passwordless sur Microsoft Azure, instrumentée bout-en-bout.
Lumina est une preuve de concept de bout-en-bout : APIM, Azure Functions en producteur/consommateur, Service Bus avec Dead-Letter Queue, Data Lake Gen2, orchestration Logic Apps, et couche analytique Microsoft Fabric en Zero-Copy.
Métriques clés
Composants Azure déployés
via Terraform · Infrastructure as Code
Azure Functions .NET 8
Producer · Consumer · DLQ · Status · Analytics · Health
Mot de passe en clair
100% Managed Identity + RBAC
Niveaux de résilience
FluentValidation → Service Bus → DLQ
L'anatomie d'un message
Une commande e-commerce arrive sur l'endpoint HTTP. Quelques secondes plus tard, elle est canonisée, validée par FluentValidation, persistée dans le Data Lake, puis indexée pour l'analytique Microsoft Fabric.
Voici ce qui se passe entre le moment où le client clique POST /orders et celui où l'équipe Data écrit son premier SELECT * sur le Lakehouse.
Chaque étape est typée. Chaque hop est tracé. Chaque échec est rejouable.
Ingress
L'API Management applique le rate-limiting (30 req/min), ajoute un header X-Source-System, et applique la policy CORS, puis route la requête vers la Function HTTP.
POST /orders → apim-lumina-dev-jobordeau
Canonicalisation
La Function producteur désérialise le JSON e-commerce hétérogène, le mappe vers le modèle Order canonique (.NET 8), puis applique la validation FluentValidation côté entrée.
EcommerceOrderFunction.Run() → Order { OrderId, ... }Pub/Sub
Le message canonique est publié dans le topic. Le découplage commence ici : le producteur ne connaît plus ses consommateurs. Une nouvelle subscription = un nouveau canal sans modifier le code amont.
Topic: sbt-lumina-orders · Subscription: sbs-process-order
Consommation
La Function consommateur lit la subscription, applique les règles métier (OrderProcessingService), puis écrit le JSON canonique dans le container gold-orders de l'ADLS Gen2 — en mode passwordless.
OrderProcessorFunction → adls/gold-orders/{OrderId}.jsonAnalytique
Data Factory convertit gold-orders en Parquet (compression Snappy) toutes les 15 minutes. Microsoft Fabric pointe sur l'ADLS via un Shortcut — Zero-Copy, pas de duplication des données.
ADF pipeline → analytics-orders/*.parquet → Fabric Shortcut
Résilience
À tout moment un message peut échouer. Service Bus rejoue 3 fois (MaxDeliveryCount), puis bascule en Dead-Letter Queue. Une Function dédiée capture le message mort, le persiste dans failed-orders, et déclenche une Logic App via Event Grid.
× 3 retries → DLQ → FailedOrderFunction → failed-orders/ → Event Grid → Logic App
Architecture
L'ingestion descend dans deux pipelines parallèles : la chaîne data (consommation, persistence, analytique Zero-Copy) et la chaîne résilience (DLQ, capture, alerte). Cliquez sur un composant pour voir sa configuration réelle.
● Ingestion · ● Données & analytique · ● Résilience & DLQ
Vue interactive complèteDécisions d'architecture
Chaque choix d'architecture répond à une contrainte métier ou opérationnelle. Voici les six décisions structurantes du POC, chacune justifiée par l'usage.
Topic Service Bus + subscription. Le producteur ne connaît pas ses consommateurs. Découplage temporel et fonctionnel — on peut ajouter un nouveau consommateur (ex. CRM) sans toucher au producteur.
Topic: sbt-lumina-orders Subscription: sbs-process-order
Le payload e-commerce hétérogène est mappé vers un modèle Order canonique en C#. Les consommateurs ne dépendent jamais des formats source. Si demain on ajoute un canal mobile, seul le mapper change.
JSON brut → Order { OrderId, CustomerId, TotalAmount }Aucune chaîne de connexion en config. Toutes les ressources s'authentifient via Managed Identity. RBAC granulaire (Storage Blob Data Contributor, Service Bus Data Owner) attribué via Terraform.
DefaultAzureCredential() — pas de SAS, pas de clé.
Validation FluentValidation côté producteur, retry automatique Service Bus (×3), puis Dead-Letter Queue + Function dédiée qui persiste l'échec dans le Data Lake pour rejeu offline.
MaxDeliveryCount = 3 → DLQ → failed-orders/
Microsoft Fabric ne copie pas les données. Un Shortcut pointe sur l'URL DFS de l'ADLS, et Spark requête directement les fichiers Parquet. Coût de stockage divisé par deux.
abfss://...@adls.dfs.core.windows.net/
Tout le Resource Group est codé en HCL. Workflow GitHub Actions qui compile le C# .NET 8 et déploie sur le Function App à chaque push. Une PR = un changement d'infrastructure auditable.
src/** push → dotnet publish → Functions Action deploy
Stack complète
01Compute & Intégration
02Stockage & Data
03Sécurité & Identité
04Code & DevOps
Le moment de vérité
Soumettez une commande, regardez-la traverser les 14 composants Azure en temps réel. Injectez une erreur. Observez la résilience prendre le relais.
↓ Vrais appels HTTP · APIM réel · polling sur Data Lake