CérénIT

Cette édition et les précédentes sont également disponibles sur substack Web, Ops, IoT & Time Series pour ceux qui préfèrent les emails ou la consommation via l’app Substack

Data

• How Binance built a 100PB log service with Quickwit | Quickwit : Si vous avez des logs en quantité, il semblerait que Quickwit soit la solution
• Databricks, Snowflake and the future : une résumé des principales annonces des Summit de Databricks et de Snowdflake, ainsi qu’une mise en perspectie de leur positionnement respectifs.

Dev

• Review your own PRs : Exercice que je pratique sur mon propre code - si ça peut sembler fastidieux les premières fois, voir le code dans un autre contexte que son IDE favori permet de prendre du recul sur son code et de trouver pas mal de bugs ou de revoir l’architecture de son code. C’est d’ailleurs dans les critères d’admissibilité d’une MR chez nous - si le développeur n’a pas validé qu’il a relu sa MR dans Gitlab, alors je ne fais pas la revue.
• A Bunch of Programming Advice I’d Give To Myself 15 Years Ago : de bonnes pratiques de développement à s’appliquer ou à appliquer à son équipe.
• 2/6 | Exposing Malicious Extensions: Shocking Statistics from the VS Code Marketplace : vous allez regarder vos extensions VSCode différemment à partir de maintenant - le modèle se sécurité autour des extenions VSCode semble inexistant tant au niveau de la validation des extensions sur la marketplace que lors de leur exécution sur votre ordinateur 😱

IA

• AI’s $600B Question : Bulle ou pas bulle dans l’IA, telle est la question… et une tentarive de réponse.
• GDIY #397 - Yann Le Cun - Meta - L’Intelligence Artificielle Générale ne viendra pas de Chat GPT : un épisode passionnant et très instructif. Impressionné par le fait que Yann Le Cun reste super pédagogue et rend les choses accessibles.

Bonnes vacances à tous et on se retoruve fin septembre ! 🏖️

La prochaine édition de Time Series France aura lieu le mardi 30 Mars à 18h avec la présentation de la base StuteoDB, basée sur Apache Cassandra. Par ici pour les détails et inscriptions.

Container et orchestration

• Introducing GKE Autopilot | Google Cloud Blog : Google sort sa version de GKE où l’on ne gère plus les nodes. Intéressant sur le papier mais cela suppose aussi de bien définir ses limits/requests pour payer le bon prix.
• GKE Autopilot, with Yochay Kiriaty - #139 - Kubernetes Podcast: Episode du Kubernetes Podcast sur GKE Autopilot
• A Kubernetes User’s Guide to HashiCorp Nomad : Nomad peut être vu comme une solution d’orchestration de conteneurs plus légère et simple que Kubernetes. Néanmoins, elle n’est pas aussi complète - il faudra vite rajouter Consul et Vault dans l’équation.
• Hashicorp Nomad 1.0.4 : version de maintenance apportant ses améliorations et ses correctifs.
• Hashicorp Vault 1.6.3 : version de maintenance avec un correctif de sécurité
• Hashicorp Consul 1.9.4 : version de maintenance apportant ses améliorations et ses correctifs.
• Docker 20.10.4 et 20.10.5: version de maintenance

Time Series

• TimescaleDB 2.1.0 : Support de Postgresql 13.2+ et support des ajouts et renommage de colonnes pour les hypertables
• TimescaleDB 2.0.2 : Version de maintenance
• Warp 10 2.7.4 : Version de maintenance, correction d’un bug sur datalog lors avec l’image docker
• Warp 10 2.7.5 : Version de maintenance, rajout du fichier VERSION perdu en 2.7.4, ajout des fonctions de crypto autour de “Shamir Secret Sharing Scheme” (->SSSS et ->SSSS)/
• Edge computing: Build your own IoT Platform : Article très détaillé sur l’utliisation de Warp 10 dans un contexte IoT, depuis la partie edge jusqu’à la partie centrale de votre projet.
• Review of DELL compatible batteries using Warp 10 : Ex de l’usage de CALL pour appeler un script local et en récupérer les données puis les manipuler et les ingérer dans Warp 10
• Paris Time Series Meetup devient Time Series France : Pour être plus représentatif de l’audience et des contributeurs, le PTSM se renomme Time Series France
• TL;DR InfluxDB Tech Tips — Time Series Forecasting with Telegraf : Telegraf dispose de processeurs que l’on peut exécuter sur les données collectées. Dans cet exemple, la donnée est enrichie par le résultat d’un traitement de prévision de valeurs. Si d’un coté, on peut s’étonner de faire des traitements à l’endroit de la collecte et se demander si c’est une bonne idée d’un point de vue ressources matérielles ou profondeur de données disponibles pour le traitement, d’un autre cela ouvre aussi des possibilités dans un déploiement de type “edge” pour permettre des traitements au plus proche et au plus rapide avec une boucle de feedbacks très courte.
• databrickslabs/tempo - replay du meetup de présentation de Tempo: Databricks propose la librairie Tempo à utiliser avec Spark pour préparer et manipuler plus facilement des données de type séries temporelles.
• Getting Started with Time Series Data Science : InfluxData publie une collection d’articles et de ressources sur la manipulation des données issues d’InfluxDB d’un stade débutant à un stade plus avancé.
• Release Announcement: Telegraf 1.18.0 & New in Telegraf 1.18.0: Beat, Directory, NFS, XML, Sensu, SignalFX and More! : nouvelle version de l’agent de collecte Telegraf avec un lot conséquent d’améliorations.