Ceci est un mode d'emploi pour déployer un serveur de tuiles géographiques. C'est ce qui a été utilisé pour déployer, par exemple, https://maps.pole-emploi.fr/.
Les tuiles fournies par le serveur sont contenues dans une base de données sqlite sous forme d'un fichier tiles.mbtiles. Pour générer ce fichier avec les données françaises, il faut utiliser le projet openmaptiles :
git clone https://github.com/openmaptiles/openmaptiles
cd openmaptiles
Modifiez le paramètre QUICKSTART_MAX_ZOOM dans le fichier .env pour générer des tuiles avec un niveau de zoom suffisant :
sed -i "s/QUICKSTART_MAX_ZOOM=7/QUICKSTART_MAX_ZOOM=14/g" .env
Le script de génération des tuiles utilise un petit utilitaire de calcul algébrique. Pour se simplifier la vie et ne pas avoir à modifier quickstart.sh, autant l'installer. Sous ubuntu :
sudo apt install bc
Utilisez ensuite le script quickstart.sh pour générer les tuiles :
./quickstart.sh france
Ceci devrait prendre quelques jours, selon la puissance de la machine. Une fois l'exécution terminée, on dispose du fichier tiles.mbtiles dans le répertoire data/.
Une fois que nous disposons des données, le plus dur est fait. On peut lancer un serveur de tuiles à l'aide de tileserver-gl. Pour cela, copiez les données :
mkdir -p ~/maps/data
cp data/tiles.mbtiles ~/maps/data
cd ~/maps
Nous allons lancer un conteneur Docker avec docker-compose. Créez un fichier docker-compose.yml dans le répertoire ~/maps avec le contenu suivant :
version: "3"
services:
tileserver:
image: klokantech/tileserver-gl:latest
restart: "unless-stopped"
command: "--port 8001"
volumes:
- ./data/:/data:ro
ports:
- 8001:8001
Puis exécutez :
docker-compose up -d
En cas de problème, les logs peuvent être récoltés en exécutant :
docker-compose logs --tail=100 -f tileserver
On dispose ainsi d'un serveur de tuile opérationnel qui tourne sur le port 8001. On peut lancer d'autre serveurs redondants pour répartir la charge. Il ne nous reste ensuite plus qu'à créer le répartiteur de charge entre ces différents serveurs.
Après avoir installé nginx, créez un fichier /etc/nginx/sites-enabled/maps.conf avec le contenu suivant :
upstream pool_maps {
ip_hash;
server serverip1:8001 max_fails=5 fail_timeout=10s;
server serverip2:8001 max_fails=5 fail_timeout=10s;
server serverip3:8001 max_fails=5 fail_timeout=10s;
}
server {
listen 80;
server_name maps.pole-emploi.fr;
return 301 https://$host$request_uri;
}
server {
listen 443 ssl;
server_name maps.pole-emploi.fr;
ssl on;
ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/maps.pole-emploi.fr/fullchain.pem;
ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/maps.pole-emploi.fr/privkey.pem;
client_max_body_size 12M;
# Logging
access_log /var/log/nginx/maps-access.log;
error_log /var/log/nginx/maps-error.log;
# Security
server_tokens off;
more_set_headers "Server:";
location / {
proxy_pass http://pool_maps;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
proxy_cache_valid 200 60m;
expires 60m;
}
}
Remplacez serveripx avec les adresses IP des différents serveurs. Il faut également générer un certificat HTTPS, et l'installer sur le serveur. La configuration ci-dessus suppose l'utilisation d'un certificat Let's Encrypt, qu'on peut générer avec, par exemple:
sudo certbot certonly --nginx -d maps.pole-emploi.fr
Vous disposez maintenant d'un serveur de tuile fonctionnel.
Dans le déploiement de maps.pole-emploi.fr, nous avons observé quelques problèmes relativement importants.
Les données brutes téléchargées automatiquement par le script openmaptiles proviennent de Geofabrik et ne concernent que la France métropolitaine. Il est possible de télécharger directement les données france_metro_dom_com_nc-latest.osm.pbf depuis le site d'OpenStreetMap France (https://download.openstreetmap.fr/extracts/merge/) et de modifier légèrement quickstart.sh pour qu'il utilise ces données. Cependant, le temps de génération du fichier tiles.mbtiles s'en trouve considérablement rallongé : nous avons observé un temps de calcul supérieur à 30 jours sur nos machines. Par ailleurs, le même problème de performance va se poser avec ces données qu'avec les données de la couverture mondiale (voir ci-dessous).
Nous avons tenté de lancer un serveur avec une carte contenant les données mondiales. En l'absence de charge, ce serveur se comporte correctement. Cependant, dès que nous commençons à lui envoyer un peu de trafic, le temps de réponse pour chaque tuile devient prohibitif : dans de nombreux cas, ce temps de chargement passe au-dessus de 4 secondes pour chaque tuile, à comparer au 400 ms/tuile vectorielle que nous obtenons sur maps.labonneboite.pole-emploi.fr avec les données restreintes à la France.
Les serveurs de tuiles peuvent fournir en sortie des tuiles vectorielles ou dans un format d'image compressé (jpg, png) dit "raster". Ce format raster est intéressant parce qu'il utilise moins de bande passante. Il est également mieux supporté côté client. Cependant, nous observons des problèmes sur le rendu des noms de lieux à cheval sur plusieurs tuiles. Ces noms sont tronqués, comme on peut le voir sur cet exemple :
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