Passerelle API Python : Implémentation de Service Mesh pour les architectures modernes

Dans le paysage numérique actuel en évolution rapide, les architectures de microservices sont devenues la norme pour la création d'applications évolutives, résilientes et maintenables. Au cœur de ces architectures se trouve la nécessité d'une communication efficace et sécurisée entre les services. C'est là que les passerelles API et les Service Meshes entrent en jeu. Cet article explore comment construire une passerelle API basée sur Python et l'intégrer à un service mesh, offrant une solution robuste pour la gestion de la communication des microservices dans un contexte global.

Comprendre les passerelles API et les Service Meshes

Qu'est-ce qu'une passerelle API ?

Une passerelle API agit comme un point d'entrée unique pour toutes les requêtes client vers un backend de microservices. Elle gère des tâches telles que :

• Routage : Diriger les requêtes vers le microservice approprié.
• Authentification et autorisation : Vérifier l'identité du client et s'assurer qu'il dispose des permissions nécessaires.
• Limitation du débit : Prévenir les abus et garantir une utilisation équitable des services.
• Transformation des requêtes : Modifier les requêtes avant de les envoyer au backend.
• Agrégation des réponses : Combiner les réponses de plusieurs microservices en une seule réponse.
• Mise en cache : Réduire la latence et améliorer les performances.

Considérez-la comme une réceptionniste sophistiquée pour votre application, gérant tout le trafic entrant et veillant à ce qu'il parvienne au bon endroit en toute sécurité et efficacement. Par exemple, une application mobile en Australie pourrait envoyer une requête à la passerelle API, qui la route ensuite vers un service de tarification situé à Singapour et un service d'inventaire en Allemagne, en agrégeant les résultats avant de les renvoyer à l'utilisateur.

Qu'est-ce qu'un Service Mesh ?

Un service mesh est une couche d'infrastructure qui gère la communication de service à service au sein d'une architecture de microservices. Il fournit des fonctionnalités telles que :

• Découverte de services : Localisation automatique des instances disponibles d'un service.
• Gestion du trafic : Contrôle du flux de trafic entre les services, y compris l'équilibrage de la charge, le routage et la rupture de circuit.
• Observabilité : Fournir des informations sur les performances et la santé des services.
• Sécurité : Chiffrer la communication entre les services et appliquer des politiques de sécurité.

Le service mesh se compose généralement d'un plan de contrôle (par exemple, Istio) et d'un plan de données (par exemple, Envoy). Le plan de données intercepte toutes les communications de service à service et applique les politiques définies par le plan de contrôle. Imaginez un réseau de courriers invisibles gérant toutes les communications internes, en veillant à ce que les messages soient livrés en toute sécurité, de manière fiable et efficace. Un service mesh permet par défaut un réseau de confiance zéro – chaque service authentifie chaque autre service, quel que soit l'endroit où ils se trouvent. Ceci est particulièrement crucial dans les multinationales avec des services répartis dans différentes régions géographiques.

Pourquoi combiner une passerelle API et un Service Mesh ?

Bien que les passerelles API et les Service Meshes traitent la communication des microservices, ils opèrent à différents niveaux et résolvent différents problèmes. Une passerelle API se concentre sur la gestion du trafic externe, tandis qu'un Service Mesh se concentre sur la gestion du trafic interne. La combinaison des deux fournit une solution complète pour sécuriser, gérer et observer la communication des microservices à l'intérieur et à l'extérieur du cluster.

Par exemple, considérez une plateforme de commerce électronique. La passerelle API gère les requêtes des applications web et mobiles, authentifiant les utilisateurs, appliquant des limites de débit et routant les requêtes vers les services backend appropriés. Le Service Mesh gère la communication entre les services backend, assurant une communication sécurisée et fiable entre le catalogue de produits, la gestion des commandes et les services de traitement des paiements. La passerelle API pourrait utiliser des services d'authentification externes, tels que Okta ou Auth0, tandis que le service mesh assure une communication sécurisée entre les services internes en utilisant le TLS mutuel (mTLS).

Construction d'une passerelle API Python

Python, avec son riche écosystème de bibliothèques et de frameworks, est un excellent choix pour la construction de passerelles API. Nous utiliserons une combinaison de frameworks pour créer une passerelle évolutive et maintenable.

Sélection du framework

• FastAPI : Un framework web moderne et performant pour la création d'API. FastAPI fournit une validation des données, une sérialisation et une génération de documentation automatiques.
• Uvicorn : Un serveur ASGI pour l'exécution d'applications Python asynchrones.
• Requests : Une bibliothèque pour effectuer des requêtes HTTP vers les services backend. Pour des scénarios plus complexes, envisagez d'utiliser `httpx` qui offre un support asynchrone.
• PyJWT : Une bibliothèque pour travailler avec des jetons Web JSON (JWT) pour l'authentification.

Structure du projet

api_gateway/
├── main.py        # Fichier principal de l'application
├── config.py      # Paramètres de configuration
├── routes.py      # Définitions de routage API
├── auth.py        # Logique d'authentification
├── utils.py       # Fonctions utilitaires
└── requirements.txt # Dépendances du projet

Exemple de code : main.py

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
import uvicorn
import requests
import jwt
from config import settings
from auth import verify_jwt
from routes import router

app = FastAPI()
app.include_router(router)

@app.middleware("http")
async def add_process_time_header(request: Request, call_next):
    response = await call_next(request)
    return response

if __name__ == "__main__":
 uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

Exemple de code : routes.py

from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
import requests
import jwt
from config import settings
from auth import verify_jwt

router = APIRouter()

@router.get("/products/{product_id}")
async def get_product(product_id: int, request: Request, is_authenticated: bool = Depends(verify_jwt)):
  # Transférer la requête au service produit
  product_service_url = f"{settings.product_service_url}/products/{product_id}"

  try:
      response = requests.get(product_service_url)
      response.raise_for_status()  # Lève HTTPError pour les mauvaises réponses (4xx ou 5xx)
      return response.json()
  except requests.exceptions.RequestException as e:
      raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur de communication avec le service produit: {e}")

@router.post("/orders")
async def create_order(request: Request, is_authenticated: bool = Depends(verify_jwt)):
 # Transférer la requête au service de commande
 order_service_url = f"{settings.order_service_url}/orders"
 body = await request.json()

 try:
  response = requests.post(order_service_url, json=body)
  response.raise_for_status()
  return response.json()
 except requests.exceptions.RequestException as e:
  raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur de communication avec le service de commande: {e}")

Exemple de code : auth.py

from fastapi import HTTPException, Depends, Header
import jwt
from config import settings
from typing import Optional

async def verify_jwt(authorization: Optional[str] = Header(None)) -> bool:
 if not authorization:
  raise HTTPException(status_code=401, detail="L'en-tête d'autorisation est requis")

 try:
  token = authorization.split(" ")[1]
  jwt.decode(token, settings.jwt_secret, algorithms=[settings.jwt_algorithm])
  return True
 except jwt.ExpiredSignatureError:
  raise HTTPException(status_code=401, detail="Le jeton a expiré")
 except jwt.InvalidTokenError:
  raise HTTPException(status_code=401, detail="Jeton non valide")

Exemple de code : config.py

import os
from typing import Optional
from pydantic import BaseSettings

class Settings(BaseSettings):
 product_service_url: str = os.getenv("PRODUCT_SERVICE_URL", "http://localhost:8001")
 order_service_url: str = os.getenv("ORDER_SERVICE_URL", "http://localhost:8002")
 jwt_secret: str = os.getenv("JWT_SECRET", "secret")
 jwt_algorithm: str = os.getenv("JWT_ALGORITHM", "HS256")

 settings = Settings()

Configuration

Stockez les paramètres de configuration, tels que les URL des services backend et les clés d'authentification, dans un fichier de configuration séparé (par exemple, `config.py`). Utilisez des variables d'environnement pour configurer différents environnements (développement, staging, production).

Authentification

Implémentez l'authentification à l'aide de JWT. La passerelle API vérifie le JWT avant de transférer la requête au service backend. Cette approche favorise la sécurité et la décentralisation. Pour les grandes organisations, envisagez l'intégration avec un fournisseur d'identité comme Keycloak ou Azure AD. Cela peut centraliser les politiques d'authentification et d'autorisation.

Routage

Définissez des routes dans un fichier séparé (par exemple, `routes.py`). Utilisez la fonctionnalité de routage de FastAPI pour mapper les requêtes entrantes vers les services backend appropriés. Implémentez le routage en fonction du chemin de la requête, de la méthode HTTP et des en-têtes.

Exemple : Dockerisation de la passerelle API

Créez un `Dockerfile` pour empaqueter la passerelle API dans un conteneur.

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Intégration Service Mesh

L'intégration de la passerelle API Python avec un service mesh comme Istio améliore la sécurité, l'observabilité et la gestion du trafic. Nous nous concentrerons sur la façon de configurer Istio pour gérer le trafic traversant la passerelle API.

Installation d'Istio

Avant de continuer, assurez-vous qu'Istio est installé dans votre cluster Kubernetes. Reportez-vous à la documentation officielle d'Istio pour les instructions d'installation. De nombreux fournisseurs de cloud comme AWS, Google Cloud et Azure offrent des services Istio gérés qui simplifient le déploiement et la gestion.

Injection de sidecar

Istio utilise un proxy sidecar (Envoy) pour intercepter tout le trafic vers et depuis un service. Pour activer Istio pour la passerelle API, vous devez injecter le proxy sidecar dans le pod de la passerelle API. Ceci est généralement fait en ajoutant une annotation au déploiement du pod :

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-gateway
  labels:
    app: api-gateway
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: api-gateway
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api-gateway
      annotations:
        sidecar.istio.io/inject: "true" # Activer l'injection du sidecar Istio
    spec:
      containers:
      - name: api-gateway
        image: your-api-gateway-image:latest
        ports:
        - containerPort: 8000

Services virtuels et passerelles

Istio utilise des services virtuels et des passerelles pour gérer le routage du trafic. Une passerelle définit le point d'entrée du trafic dans le mesh, tandis qu'un service virtuel définit comment le trafic est routé vers les services au sein du mesh.

Création d'une passerelle Istio

Définissez une passerelle Istio pour exposer la passerelle API au trafic externe.

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:
  name: api-gateway-gateway
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway # Utiliser la passerelle d'entrée par défaut d'Istio
  servers:
  - port:
      number: 80
      name: http
      protocol: HTTP
    hosts:
    - "*" # Remplacer par votre domaine

Création d'un service virtuel

Définissez un service virtuel pour router le trafic de la passerelle vers le service de la passerelle API.

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: api-gateway-virtualservice
spec:
  hosts:
  - "*" # Remplacer par votre domaine
  gateways:
  - api-gateway-gateway
  http:
  - route:
    - destination:
        host: api-gateway # Nom du service dans Kubernetes
        port:
          number: 8000 # Port sur lequel la passerelle API écoute

Gestion du trafic avec Istio

Istio offre de puissantes capacités de gestion du trafic, telles que :

• Équilibrage de charge : Distribution du trafic sur plusieurs instances d'un service. Istio prend en charge divers algorithmes d'équilibrage de charge, notamment le round robin, les connexions minimales et le hachage cohérent.
• Fractionnement du trafic (déploiements Canary) : Déploiement progressif de nouvelles versions d'un service en envoyant un petit pourcentage de trafic à la nouvelle version. Cela vous permet de tester de nouvelles fonctionnalités en production sans impacter tous les utilisateurs.
• Rupture de circuit : Prévention des défaillances en cascade en arrêtant automatiquement le trafic vers les services non sains.
• Injection de panne : Injection de retards ou d'erreurs dans le trafic pour tester la résilience de votre application.

Exemple : Déploiement Canary avec Istio

Pour effectuer un déploiement canary, vous pouvez configurer Istio pour envoyer un petit pourcentage de trafic (par exemple, 10 %) à la nouvelle version de la passerelle API.

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: api-gateway-virtualservice
spec:
  hosts:
  - "*" # Remplacer par votre domaine
  gateways:
  - api-gateway-gateway
  http:
  - route:
    - destination:
        host: api-gateway # Version 1
        port:
          number: 8000
        weight: 90
    - destination:
        host: api-gateway-v2 # Version 2 (Canary)
        port:
          number: 8000
        weight: 10

Observabilité

La surveillance et la journalisation sont essentielles pour comprendre les performances et la santé de votre passerelle API et de vos services backend. Mettez en œuvre une observabilité complète à l'aide d'outils tels que :

• Prometheus : Un système de surveillance pour collecter et stocker des métriques. Istio s'intègre à Prometheus pour fournir des métriques sur le trafic des services, la latence et les erreurs.
• Grafana : Un outil de visualisation de données pour créer des tableaux de bord afin de surveiller votre application.
• Jaeger : Un système de traçage distribué pour suivre les requêtes lorsqu'elles traversent vos microservices. Istio peut générer automatiquement des traces pour toutes les communications de service à service.
• Fluentd/Elasticsearch/Kibana (Pile EFK) : Une pile de journalisation pour collecter, stocker et analyser les journaux.

Télémétrie Istio

Istio collecte automatiquement des données de télémétrie sur le trafic des services, y compris les métriques, les journaux et les traces. Vous pouvez utiliser ces données pour surveiller les performances et la santé de votre passerelle API et de vos services backend. Configurez Istio pour exporter les données de télémétrie vers Prometheus, Grafana et Jaeger.

Métriques spécifiques à la passerelle API

En plus des données de télémétrie d'Istio, vous devez également collecter des métriques spécifiques à la passerelle API, telles que :

• Taux de requêtes : Le nombre de requêtes par seconde.
• Temps de réponse : Le temps moyen nécessaire pour traiter une requête.
• Taux d'erreurs : Le pourcentage de requêtes qui génèrent une erreur.
• Taux de réussite/échec de l'authentification : Le nombre de tentatives d'authentification réussies et échouées.
• Taux de réussite du cache : Le pourcentage de requêtes qui sont servies à partir du cache.

Considérations de sécurité

La sécurité est primordiale lors de la création d'une passerelle API. Tenez compte des mesures de sécurité suivantes :

• Authentification et autorisation : Mettez en œuvre des mécanismes d'authentification et d'autorisation robustes pour protéger vos services backend. Utilisez des JWT, OAuth 2.0 ou d'autres protocoles standard de l'industrie.
• Validation des entrées : Validez toutes les requêtes entrantes pour empêcher les attaques par injection.
• Limitation du débit : Mettez en œuvre une limitation du débit pour empêcher les abus et les attaques par déni de service.
• Chiffrement TLS : Chiffrez toutes les communications entre la passerelle API et les services backend à l'aide de TLS. Istio fournit un chiffrement TLS automatique à l'aide du TLS mutuel (mTLS).
• Pare-feu d'applications web (WAF) : Utilisez un WAF pour vous protéger contre les attaques courantes des applications web, telles que l'injection SQL et le script intersites (XSS).
• Audits de sécurité réguliers : Effectuez des audits de sécurité réguliers pour identifier et résoudre les vulnérabilités.

TLS mutuel (mTLS) avec Istio

Istio peut appliquer automatiquement mTLS pour toutes les communications de service à service, garantissant que toutes les communications sont chiffrées et authentifiées. Cela fournit une solide couche de sécurité contre l'écoute clandestine et la falsification.

Sujets avancés

Passerelle GraphQL

Au lieu des API REST, envisagez d'utiliser GraphQL pour une récupération de données plus efficace. Implémentez une passerelle GraphQL à l'aide de bibliothèques telles que Graphene et Ariadne. GraphQL permet aux clients de ne demander que les données dont ils ont besoin, réduisant la sur-extraction et améliorant les performances.

Passerelle gRPC

Pour une communication haute performance entre les services, envisagez d'utiliser gRPC. Implémentez une passerelle gRPC pour exposer les services gRPC aux clients externes. Utilisez des outils comme grpc-gateway pour générer des API RESTful à partir des définitions gRPC.

Passerelle API sans serveur

Déployez votre passerelle API en tant que fonction sans serveur à l'aide de plateformes comme AWS Lambda, Google Cloud Functions ou Azure Functions. Les passerelles API sans serveur offrent évolutivité, rentabilité et réduction des frais de fonctionnement. Par exemple, la passerelle API peut être intégrée aux fonctions AWS Lambda écrites en Python pour traiter les requêtes. Cette approche sans serveur peut réduire considérablement les coûts d'infrastructure.

Conclusion

La création d'une passerelle API Python avec intégration de service mesh fournit une solution robuste et évolutive pour la gestion de la communication des microservices. En combinant les points forts des passerelles API et des Service Meshes, vous pouvez améliorer la sécurité, l'observabilité et la gestion du trafic. Cette architecture est bien adaptée aux applications modernes et cloud-native qui nécessitent une haute disponibilité, une évolutivité et une sécurité. N'oubliez pas de prendre en compte vos exigences spécifiques et de choisir les outils et les technologies qui correspondent le mieux à vos besoins. Par exemple, une petite entreprise pourrait préférer Kong comme passerelle API et Linkerd comme Service Mesh en raison de leur relative facilité d'utilisation, tandis qu'une grande entreprise pourrait opter pour Istio et une passerelle API Python personnalisée pour avoir un contrôle précis sur tous les aspects de leur architecture. Le choix des bons outils et la mise en œuvre minutieuse des considérations de sécurité mentionnées ci-dessus sont primordiaux pour le succès. De plus, une surveillance et une adaptation continues sont cruciales pour maintenir une passerelle API robuste et sécurisée dans le paysage technologique en constante évolution.