Odoo API vs. DACO : Choisir la solution adaptée à votre entreprise

Au cours des dix dernières années, les entreprises et les partenaires Odoo ont de plus en plus reconnu les capacités de la Odoo plateforme.

Ils ont découvert qu'Odoo peut non seulement s'intégrer parfaitement avec les systèmes existants, mais offre également une communication améliorée grâce à son API XML-RPC en constante évolution. La documentation Odoo fournit des informations détaillées sur l'utilisation de l'API REST Odoo pour une intégration sans faille.

Cela a conduit à une augmentation des applications Odoo conçues pour synchroniser des données avec d'autres systèmes tels que Magento, WordPress ou même des solutions héritées personnalisées.

DACO : Au-delà de l'API Odoo

L'API REST Odoo permet la récupération et la manipulation de données, y compris des champs comme datetime, integer, char et many2one. Elle permet également des opérations sur plusieurs enregistrements et donne accès aux informations de l'utilisateur courant.

Il est indéniable qu'il existe de nombreux avantages aux intégrations API :

• Élimination du traitement et de la manipulation manuels des données. Par exemple, une facture créée dans Odoo peut être automatiquement envoyée à un autre système pour le traitement des paiements, éliminant ainsi le besoin de saisie manuelle des données.
• Autonomiser les utilisateurs professionnels pour construire des pipelines et des processus automatisés à travers divers systèmes.
• Des interactions programmées ou en temps réel entre les systèmes permettent de récupérer et de mettre à jour des données sur différentes plateformes, garantissant que tous les systèmes peuvent accéder et traiter les mêmes données.
• Chaque échange de données est défini par un ensemble de paramètres déterminant quelles données sont échangées, comment elles sont traitées et quand l'échange a lieu.
• Une disponibilité 24/7 conduit à des temps de réponse optimisés et élimine les retards de traitement des données.

Il convient de noter que ces fonctionnalités et avantages s'appliquent également à Odoo Online, la version cloud d'Odoo.

Bien que ces avantages soient indéniables pour les déploiements de petite à moyenne taille, notre expérience avec des intégrations plus importantes pour des clients d'entreprise a été moins directe. Il est rapidement devenu clair qu'une approche plus robuste était nécessaire.

Ce problème n'est pas spécifique à Odoo. Il s'applique à toutes les intégrations de systèmes qui nécessitent un haut niveau de précision des données, de fiabilité, de rapidité et d'évolutivité lors de la gestion d'un volume important de flux de données et de transactions.

Chez Portcities, nous avons entrepris de créer DACO il y a quelques années en réponse aux défis récurrents présentés par nos clients d'entreprise :

• Synchroniser les données à travers plusieurs systèmes et entités.
• Traiter un grand nombre de transactions.
• Sécuriser la gestion des mots de passe pour protéger les données sensibles est essentiel pour maintenir une accessibilité constante et une performance optimale pour un grand nombre d'utilisateurs simultanés.
• Mettre en œuvre un système sécurisé, conforme et centralisé pour la gestion des données et l'ETL (Extraire, Transformer, Charger) nécessite des identifiants uniques pour chaque point de données afin d'assurer la traçabilité et la responsabilité.
• Pour garantir la sécurité des échanges de données, chaque interaction doit authentifier les systèmes impliqués, généralement à l'aide de clés API sécurisées.
• La stratégie alimentée par DACO permet également une meilleure gestion des données, y compris la possibilité de supprimer les points de données qui ne sont plus nécessaires, réduisant le désordre et améliorant la performance du système.

La réalité est que API standard d'Odoo et les webhooks sont insuffisants lorsque ces exigences deviennent essentielles.

Récemment, un client a demandé une présentation détaillée sur les avantages de la transition d'une approche d'intégration d'API typique à un stratégie alimentée par DACO . Et voici les quatre principaux aspects qui ont été mis en lumière :

• Gouvernance des Données et Stratégies d'Exécution
• Mise en Attente, Séquençage et Processus de Consommation
• Performance des Échanges de Données et leur Impact sur la Performance du Système
• Scalabilité Générale et Endurance de la Solution

Cet article vise à introduire ces sujets, à équiper les parties prenantes et les responsables de processus avec les outils et connaissances nécessaires, et à fournir une documentation pour les habiliter à prendre des décisions éclairées pour planifier et exécuter leur feuille de route d'intégration tout en minimisant les risques.

Avantages de DACO pour une Intégration de Données Transparente

Au fur et à mesure que les entreprises étendent leurs écosystèmes numériques, l'intégration d'Odoo avec d'autres plateformes et systèmes devenant de plus en plus courante. L'API REST d'Odoo fournit un moyen d'utiliser des méthodes HTTP pour interagir avec Odoo, permettant la récupération et la manipulation des données.

Bien qu'il soit possible d'orchestrer plusieurs échanges entre les systèmes Odoo ainsi qu'avec d'autres applications et services tiers, il est également vrai que la multiplication des échanges bilatéraux utilisant les mêmes canaux de communication s'accompagne d'un ensemble épais d'inconvénients :

• Une disponibilité limitée de chaque système d'envoi ou de réception.
• Une bande passante limitée.
• Un goulot d'étranglement clair dans la capacité de traitement de tous les systèmes impliqués.

La multiplication des échanges de données utilisant les mêmes canaux de communication met à rude épreuve les systèmes ou serveurs individuels, entraînant des goulots d'étranglement en termes de disponibilité, de bande passante et de capacité de traitement.

Ces limitations se manifestent sous la forme d'une série de défis :

• Disponibilité réduite du système : Les demandes constantes d'échange de données peuvent entraîner une réduction du temps de disponibilité des systèmes individuels, impactant leur capacité à servir les utilisateurs et les applications.
• Contraintes de bande passante : La capacité de transfert de données devient un goulot d'étranglement, entravant la performance globale et ralentissant les processus critiques.
• Tension sur la puissance de traitement : Les ressources du système sont mises à rude épreuve, impactant la réactivité et entraînant des retards dans les tâches de traitement des données.

Alors que le volume de données et les taux de transaction augmentent, ces limitations deviennent plus prononcées, entraînant :

• Erreurs de données et inexactitudes : Les incohérences et les échecs de traitement deviennent plus fréquents, compromettant l'intégrité et la fiabilité des données.
• Ralentissements de performance : Les vitesses d'échange de données souffrent, entraînant des retards, des systèmes à la traîne et une expérience utilisateur frustrante.
• Instabilité générale du système : L'impact cumulatif de ces problèmes peut conduire à l'instabilité du système et à des pannes potentielles.

Pour faire face à ces défis et permettre une intégration transparente des données, les entreprises se tournent vers DACO, une solution centralisée qui remplace le modèle point à point par une plateforme unifiée.

DACO offre une suite complète d'avantages :

• Contrôle et gestion centralisés : DACO prend le contrôle, gérant tous les flux de données, itinéraires, déclencheurs et événements à partir d'une seule plateforme unifiée. Cette approche centralisée offre une visibilité et un contrôle complets sur tous les processus d'intégration.
• Visibilité améliorée et dépannage : DACO construit, surveille, enregistre et résout tous les opérations à travers les systèmes connectés. Chaque action est suivie, permettant une détection proactive des erreurs, une résolution rapide et une performance améliorée.
• Orchestration de flux de travail complexes : DACO permet aux utilisateurs de créer des séquences d'événements complexes avec des déclencheurs et des exécutions dépendant des opérations réussies à travers divers environnements. Ce niveau d'orchestration est essentiel pour gérer des processus commerciaux complexes s'étendant sur plusieurs systèmes.
• Ressources système préservées : En déchargeant les tâches de synchronisation des données sur DACO, les entreprises peuvent libérer des ressources précieuses dans Odoo et d'autres systèmes connectés. Cela permet à ces systèmes de se concentrer sur leurs fonctionnalités principales, telles que l'interaction utilisateur, la gestion des données et l'exécution de la logique commerciale.
• File d'attente et traitement intelligents : DACO évite de submerger Odoo et d'autres systèmes avec des demandes d'échange de données en temps réel. Les tâches sont mises en file d'attente et traitées efficacement en utilisant des ressources externes, garantissant des opérations fluides pendant les périodes de pointe.

DACO transforme l'échange de données d'un réseau complexe de connexions point à point en un hub centralisé et rationalisé, permettant aux entreprises d'atteindre une intégration des données transparente, optimiser les opérations et améliorer la performance et la stabilité globales du système.

Mise en file d'attente et traitement (FIFO, courtier et consommateur)

Dans la synchronisation multi-systèmes, un élément clé d'une stratégie de données solide réside dans la mise en œuvre stricte d'un ordre et d'une séquence bien définis.

Pour illustrer ce principe, considérons le scénario suivant :

Un utilisateur crée un nouvel enregistrement client dans la table 'res_partner' d'Odoo1. Quelques instants plus tard, le même utilisateur modifie le nom du client et ajoute ses coordonnées.

Dans ce scénario, un autre système nécessite les informations complètes du client pour un but séparé.

Examinons la séquence potentielle d'événements sous un intégration API Odoo standard :

CAS 1 : Problème de disponibilité juste après l'insertion

1. Les données du client sont insérées la première fois lors de la création.
2. Le système est occupé et le processus de synchronisation avec l'autre système expire.
3. Les données du client sont mises à jour par l'utilisateur.
4. L'action de mise à jour est envoyée pour être synchronisée avec l'autre système.
5. L'autre système refuse la mise à jour puisque le client n'a pas été créé au départ et le processus de MISE À JOUR est présenté pour exécution avant la création des données d'insertion initiales.

Conséquence : ÉCHEC. Le nouveau client existe dans le système source Odoo1 mais n'existe pas dans l'autre système.

CAS 2 : Problème de disponibilité juste après la mise à jour

1. Les données du client sont insérées la première fois lors de la création.
2. Le processus de synchronisation envoie les nouvelles données au système où le client est créé.
3. Les données du client sont mises à jour par l'utilisateur.
4. Le système est occupé et le processus de synchronisation vers l'autre système dépasse le délai. L'action de mise à jour est perdue.

Conséquence : ÉCHEC. Le nouveau client existe à l'intérieur de la source Odoo1 mais est différent à l'intérieur de l'autre système puisque la mise à jour correcte n'a jamais été exécutée là-bas.

Examinons maintenant le même scénario avec DACO cette fois :

CAS 1 : Problème de disponibilité juste après l'insertion

1. Les données du client sont insérées la première fois lors de la création.
2. DACO met l'opération en attente d'exécution
3. Le système est occupé et le processus de synchronisation vers l'autre système dépasse le délai.
4. DACO garde l'insertion dans la file d'attente pour la réexécuter plus tard
5. Les données du client sont mises à jour par l'utilisateur.
6. DACO met en file d'attente l'opération à exécuter plus tard dans la file d'attente après l'insertion qui est toujours en attente
7. DACO exécute les actions d'insertion et de mise à jour dans le bon ordre dans l'autre système, potentiellement après quelques tentatives.

Conséquence : SUCCÈS. Les données à l'intérieur d'Odoo1 et de l'autre système sont similaires.

CAS 2 : Problème de disponibilité juste après la mise à jour :

1. Les données du client sont insérées pour la première fois lors de la création.
2. DACO met en file d'attente l'opération à exécuter
3. DACO envoie les données à l'autre système avec succès.
4. Les données du client sont mises à jour par l'utilisateur.
5. DACO met en file d'attente l'opération.
6. L'exécution de la mise à jour échoue en raison de problèmes de disponibilité du système.
7. DACO maintient l'ordre de mise à jour dans la file d'attente et réessaie jusqu'à ce qu'il soit exécuté.

Conséquence : SUCCÈS. Les données à l'intérieur à la fois d'Odoo1 et de l'autre système sont similaires.

Le scénario précédemment décrit est une illustration simplifiée de la synchronisation des données, se concentrant sur un seul point de données.

Cependant, les backends transactionnels et ERP présentent un paysage beaucoup plus complexe en raison des interdépendances inhérentes entre les éléments de données.

Par exemple, la création de transactions nécessite souvent l'existence préalable du partenaire et des produits associés dans le système. De même, un bon de livraison ne peut pas être généré à moins que le bon de commande correspondant ait été créé avec succès.

Ces scénarios soulignent les principes fondamentaux du traitement FIFO (Premier Entré, Premier Sorti), une nécessité absolue pour des intégrations de synchronisation de données ERP réussies.

Ce principe forme la base fondamentale des intégrations DACO, garantissant un flux de données centralisé robuste tout en respectant méticuleusement les paramètres requis d'ordre et de séquence.

Performance et évolutivité

Dans l'écosystème Odoo, les utilisateurs API et les utilisateurs humains présentent un niveau de similitude surprenant :

• Création Unifiée : Les utilisateurs humains et les utilisateurs API sont gérés via l'interface d'administration des utilisateurs dans Odoo.
• Alignement de l'Authentification : Les deux utilisent le même mécanisme d'authentification Odoo, s'appuyant sur le filestore et des cookies cryptés (ou SSO alternatif).
• Cohérence du Contrôle d'Accès : Les deux adhèrent aux règles d'accès définies pour les utilisateurs individuels via des profils de droits d'accès.
• Parité de l'Utilisation des Ressources : Les deux s'appuient sur la ressource "Odoo Python Workers" pour exécuter leurs requêtes.

En fin de compte, on pourrait aussi dire que la seule différence est qu'un utilisateur Odoo utilise l'interface Front-end tandis que l'API 'utilisateur' interagit avec JSON à la place.

Cependant, ce pool de ressources partagées peut rapidement évoluer en une préoccupation critique pour les raisons suivantes :

Goulots d'étranglement de performance : L'impact d'un traitement lourd

Le traitement lourd au niveau de l'API ou les pics de charge peuvent considérablement entraver l'utilisabilité d'Odoo pour tous les utilisateurs. Considérez ces scénarios :

• Un travailleur Odoo met à jour avec diligence un site Magento lointain avec des détails produits extensifs.
• Une API tente de synchroniser les données produit d'Odoo avec Magento pendant qu'un utilisateur importe de nombreuses références de produits (SKUs) via un fichier CSV substantiel.
• Le trafic élevé sur le site web met une pression énorme sur l'accès aux produits.
• Les planificateurs Odoo, déjà connus pour leur impact sur le système, fonctionnent en parallèle avec les flux de travail de l'API.

Dans chaque situation, la performance d'Odoo souffre en raison des ressources surchargées.

Pression sur le Filestore : Le coût d'un accès constant

Le filestore d'Odoo subit une pression excessive en raison de l'accès continu lors des appels API pour les vérifications d'autorisation (requêtes GET/POST). La nature automatisée des APIs amplifie cet accès, poussant potentiellement le filestore I/O dans un territoire critique.

Pénalité de performance du contrôle d'accès granulaire

Bien qu'offrant granularité et sécurité, les droits d'accès ORM ont un coût. Les demandes de données partielles, les domaines complexes et une abondance de requêtes SELECT liées à la logique de sécurité des enregistrements génèrent de forts volumes de requêtes de va-et-vient entre l'ORM Odoo et la base de données PostgreSQL.

Les conséquences sont lourdes en termes de performance :

• Activité accrue des travailleurs Python Odoo.
• Haute I/O et verrouillages de table sur des tables maîtresses et de transaction PostgreSQL cruciales.

Le défi des interactions incontrôlées avec des tiers

Notre vaste expérience avec les intégrations API met en évidence un problème récurrent : un comportement déraisonnable des tiers. Submerger Odoo avec des centaines de requêtes par seconde en raison d'un manque de limitation de vitesse devient courant. Ces pratiques ressemblent soit à des tests de stress, soit à des attaques DDoS internes.
Mauvaise utilisation de l'ORM pour le traitement des données

Des points de terminaison API complexes exécutant des fonctions, du traitement ou de la transformation de données ne devraient jamais utiliser l'ORM Python. Odoo n'est pas conçu pour le traitement massif de données, et son utilisation à de telles fins entraîne inévitablement une dégradation des performances et un échec potentiel du système.

Le déclin inévitable : croissance et concurrence ingérables

Alors que les intégrations API Odoo font face à une croissance de données combinée et à la concurrence des transactions, la vitesse et l'efficacité globales du système chutent. Le nombre croissant de transactions échouées et la lenteur du système rendent la solution inutilisable.

DACO : une solution conçue pour la performance

DACO aborde ces défis de front. Dès le départ, il propose une gamme diversifiée de connecteurs et de stratégies qui permettent une intégration fluide sans compromettre les performances et le comportement d'Odoo ou d'autres systèmes connectés. Voici comment :

• Utilisation de l'API Odoo façonnée par le trafic : Bien que l'API Odoo reste une option, DACO met en œuvre le façonnement du trafic pour gérer le volume, le poids et la charge des requêtes de manière méticuleuse. En imposant des valeurs maximales, nous optimisons l'utilisation des ressources sur tous les systèmes.
• Accès direct à la base de données pour des données à volume élevé : L'accès direct à la base de données peut être utilisé lorsque le volume de données et les délais de rafraîchissement deviennent un défi. Cette approche contourne les mécanismes d'authentification (DACO propose son propre OAuth ou JWT) et évite l'ORM, les travailleurs Python et l'accès au jeton de session filestore.
• Ressources dédiées pour le traitement de données massives : DACO facilite le transfert de données massives en utilisant des fichiers plats ou des systèmes BigQuery, entièrement indépendants des ressources informatiques ERP pour les objectifs de lac de données ou d'analytique.
• Infrastructure de traitement isolée : DACO s'appuie sur ses propres ressources informatiques dédiées, conteneurisées et pré-allouées pour traiter les données dans les bases de données ou les fichiers. Odoo et les autres systèmes ne sont tout simplement plus impactés. Tout ce qui est lourd impliquant le traitement ou le formatage des données peut être entièrement sous-traité à DACO où les ressources sont épuisées et spécifiquement allouées.

En reconnaissant les pièges potentiels des ressources partagées et en tirant parti de son architecture unique, DACO assure une intégration transparente tout en préservant la performance et la stabilité d'Odoo et des systèmes connectés.

Croissance des affaires et maintenabilité

Consolider tous les flux ETL et de traitement des données sous un seul système offre des avantages significatifs en matière de gestion :

• Noyau unifié, opérations simplifiées : Fini le temps de chasser le code éparpillé à travers des systèmes disparates. Le noyau central de DACO exécute toutes les intégrations, éliminant le besoin d'une gestion fragmentée.
• Logique Déclarative avec Données et SQL : La logique d'affaires et les exigences commerciales évolutives ne nécessitent plus de codage Python complexe à travers plusieurs systèmes. DACO permet aux utilisateurs de définir ces aspects uniquement en utilisant des données et SQL dans son cadre.
• Contrôle Centralisé pour des Mises à Jour Transparentes : L'initiation, la mise à niveau et le redémarrage des synchronisations deviennent des tâches centralisées au sein de DACO. Cela élimine le processus chronophage et sujet aux erreurs d'essayer d'arrêter simultanément plusieurs systèmes opérationnels, ce qui pourrait entraîner des incohérences de données.

DACO : Mises à Jour et Maintenance Ininterrompues

DACO facilite les mises à jour des flux de données et d'ETL sans perturber les systèmes de production. Cela contraste fortement avec les limitations des Webhooks et des API fonctionnant au sein d'Odoo.

Mettre à niveau quoi que ce soit dans ce scénario nécessite d'arrêter tous les services Odoo et un arrêt supplémentaire pour toute mise à niveau essentielle d'Odoo.

L'Inevitabilité des Interruprions de Service avec les Approches Traditionnelles

À mesure que le nombre de flux, de systèmes et de occurrences de mise à niveau/maintenance augmente, API Odoo conventionnelle et les approches de webhook deviennent une responsabilité.

Maintenir la cohérence des données à travers les systèmes devient pratiquement impossible tout en garantissant la qualité de service et le temps de fonctionnement. La seule solution apparente sous ce modèle est d'arrêter tous les systèmes impliqués pour des mises à niveau et des redémarrages subséquents, ce qui entraîne un temps d'arrêt significatif ainsi que des problèmes d'alignement des données.

DACO : La Solution pour des Opérations Ininterrompues

DACO offre une alternative convaincante. La centralisation des intégrations et l'adoption d'une approche de logique déclarative permettent aux utilisateurs de gérer efficacement les flux de données et la logique commerciale.

De plus, son architecture découplée garantit un fonctionnement ininterrompu du système pendant les mises à niveau et la maintenance, minimisant les temps d'arrêt et maximisant la disponibilité du système.

Sélectionner la bonne approche d'intégration

Le choix entre l'intégration API Odoo et DACO nécessite une prise en compte minutieuse de plusieurs facteurs. Le nombre de systèmes impliqués joue un rôle crucial car la complexité augmente avec chaque ajout.

La gestion à long terme doit être une préoccupation clé. Les besoins en conformité et en sécurité sont également importants, l'approche de contrôle centralisé de DACO offrant des avantages pour des exigences plus strictes.

La cohérence des données et le temps de disponibilité sont primordiaux pour certaines entreprises, et DACO maintient la cohérence tout en minimisant les temps d'arrêt pendant les mises à niveau.

Enfin, considérez le volume et les exigences de traitement de vos données. Bien que l'ETL et les API puissent sembler simples au départ, leur impact sur les performances peut s'aggraver à mesure que vos besoins évoluent et que vos données croissent de manière organique.

Lors de la décision entre l'API REST Odoo et DACO, considérez des facteurs tels que le nombre de systèmes impliqués, la gestion à long terme, les exigences de conformité et de sécurité, la cohérence des données, le temps de disponibilité, et le volume et les exigences de traitement de vos données.

DACO propose une solution centralisée qui couvre les limitations des intégrations API traditionnelles, garantissant une intégration des données sans faille, des performances optimisées et des opérations ininterrompues pendant les mises à niveau et la maintenance.

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