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Web, Ops & Data - Octobre 2019


30/10/2019 kafka traefik kubernetes ksql kafka-streams gke anthos helm

Rendez-vous le 5 Novembre prochain à la seconde édition du Paris Time Series Meetup consacré à QuasarDB pour des cas d’usages autour de la finance et des transports.

Cloud

  • The $10m engineering problem : retour d’expérience intéressant sur l’optimisation de sa facture cloud et donc l’accroissement de sa marge opérationnelle.

Container et Orchestration

  • What’s Going on with GKE and Anthos? : Si on rapproche ça avec le fait que Google ait gardé le lead sur knative plutôt que de le confier à une fondation, on peut avoir quelques sueurs froides sur le potentiel lock-in ou alors d’une offre k8s à 2 vitesses (GKE tel qu’on le connait actuellement et Anthos GKE avec des fonctionnalités & souscriptions additionnelles…). La seule limite que je vois à ça pour le moment est le fait que Google a vendu k8s comme runtime universel de workload et qu’ils ont besoin de garder cela pour piquer des parts de marché à AWS & Azure…
  • Traefik 2.0 with Kubernetes et Advanced Traefik 2.0 with Kubernetes : pas encore implémenté mais a priori tout ce qu’il faut savoir pour passer de Traefik 1.x vers Traefik 2.x sous Kubernetes
  • Helm 2.15.0 Released : dernière version stable à apporter des nouveautés a priori avant migration vers la version 3.0. La version 2.x va passer en maintenance (correctifs de bugs & sécurité) et s’éteindra progressivement (6 mois après la release de Helm 3, elle ne prendra que des correctifs de sécurité et fin du support au bout d’un an). En attendant, cette version apporte notamment le paramètre --output <table|json|yaml> à certaines commandes. Pratique quand on manipule les sorties de Helm dans des scripts…
  • Comparing Ingress controllers for Kubernetes : une comparaison de 11 Ingress Controller (Nginx, Traefik, Kong, HAProxy, etc) sur une douzaine de fonctionnalités.

(Big) data

  • Why I Recommend My Clients NOT Use KSQL and Kafka Streams : la gestion des états et la capacité à pouvoir savoir à quel offset d’un topic kafka reprendre sa consommation peut être un sujet surtout dans le cadre d’une grosse volumétrie qui peut empêcher que le cas de reprendre la consommation du topic depuis son origine. Si Kafka Streams était doté de ce fameux “checkpoint” cela pourrait simplifier la chose. L’autre cas étant sur l’absence de “shuffle sort” utilisé dans des contexte analytiques. Du coup Kafka streams crée des topics supplémentaires pour le besoin et cela peut nuire au bon fonctionnement de votre cluster.
  • Change data capture in production with Apache Flink - David Morin & Yann Pauly : un retour d’expérience très riche et très complet sur l’utilisation de Flink chez OVH, les problématiques qu’ils ont rencontré et comment ils ont itéré sur leur pipeline d’ingestion de données. La version française donnée à DataOps.rocks devrait être disponible sous peu.

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