Retours d'expérience BigBlueButton
Installation de serveurs BigBlueButton à l'Université de Strasbourg
Faisant face à la situation de confinement , nous avons mis en place sur nos plate-formes moodle la solution de classe virtuelle BigBlueButton.
Elle semblait en effet la plus adaptée à un usage pédagogique.
A ces fin, voici ce que nous avons réalisé.
Mise en place pour Moodle
Architecture
- Côté Moodle le plugin officiel BigBluButtonBN a été mis en place.
- Côté serveur BigBlueButton nous avons opté pour l'architecture suivante :
- 1 frontend "Scalelite" avec 8 VCPU et 8Go de RAM.
- 1 frontend "Greenlight" avec 8VCPU et 8Go de RAM (non ouvert aux utilisateurs)
- 10 "backend" BigBlueButton avec 12VCPU et 8Go de RAM.
- 1 volume NFS partagé pour la publication des entregistrements
- 2 bases de données déportées sur des serveurs mutualisés pour GreenLight et Scalelite.
Volumes
Cette infrastructure permet de tenir environ 2000 utilisateurs en simultanées (200 par serveurs).
L'Université de Strasbourg compte environ 54000 étudiants.
Si jamais nous atteignons cette limite, nous avons la possibilité de déployer extrêmement rapidement de nouveaux backend pour supporter la charge.
Paramétrage côté serveur BigBlueButton
Pour les paramétrages du serveur BigBlueButton dédié à cette instance Moodle, nous avons opté pour les paramétrages suivants pour pouvoir diminuer la charge :
- webcamsOnlyForModerator: 'true'
- muteOnStart: 'true'
- allowModsToUnmuteUsers: 'true'
Version Autonome pour le télétravail
Nous avons également déployé une version "autonome", non connectée à Moodle.
Cette instance est dédiée pour les webconférences des chercheurs et administratifs en télétravail.
Une infrastructure dédiée a été également déployée avec des paramétrages différents sur l'applicatifs.
Architecture
- 1 frontend "Scalelite" avec 8 VCPU et 8Go de RAM.
- Nous avons patché l'application Scalelite pour n'autoriser que les personnes à s'y connecter
- 1 frontend "Greenlight" avec 8VCPU et 8Go de RAM (non ouvert aux utilisateurs)
- 2 "backend" BigBlueButton avec 12VCPU et 8Go de RAM.
- 1 volume NFS partagé pour la publication des entregistrements
- 2 bases de données déportées sur des serveurs mutualisés pour GreenLight et Scalelite.
Paramétrage côté serveur BigBlueButton
Contrairement à l'instance dédiée à "Moodle", nous avons désactivé les paramètres suivants :
- webcamsOnlyForModerator: 'false'
- muteOnStart: 'false'
- allowModsToUnmuteUsers: 'false'
Pour cette instance, nous avons également proposé un request pull pour permettre au niveau de l'authentification LDAP d'ajouter des filtres avancés.
Nous avons également baisser le bitrate des profils disponibles. L'objectif étant de minimiser l'impact sur la bande passante.
Supervision
Nous avons également consolidé notre installation en mettant en place des outils de supervision.
Chacune de ces instances est supervisée via un script "nagios" qui nous alerte en cas de défaillance d'un noeud.
Nous avons aussi ajouté de la métrologie via un collection "prometheus" et configuré un tableau de bord dans "Grafana".
Installation
Notre playbook Ansible de déploiement est disponible à l'adresse suivante :
https://www.github.com/unistra/bigbluebutton/
Contacts
Si vous avez des questions techniques, n'hésitez pas à contacter L'Equipe BBB de la Direction du Numérique de l'Université de Strasbourg à l'adresse :
dnum-bbb@unistra.fr
Remerciements
Un grand merci à l'UPEC qui nous a fourni un script ansible de déploiement de BigBlueButton qui nous a servi de base
ainsi qu'aux universités de Caen Normandie, polytechnique de Haut de France et du Havre Normandie pour leurs retours d'expériences.
