28/10/2020
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Des nouvelles du Paris Time Series Meetup : l’éditions 6 sur TimescaleDB et l’édition 7 sur QuestDB
CI/CD
- 3 YAML tips for better pipelines : la troisième est certainement la plus intéressante - il est possible d’avoir des mécanismes de “composabilité” / “héritage” avec YAML et Gitlab. Si les
include et extends sont déjà sympathiques, les anchors ont l’air de faire des choses intéressantes aussi !
Code
- What’s New In Python 3.9 et un thread twitter qui donne des exemples des principales nouveautés : au programme nouvelle syntaxe pour la fuston des dictionnaires, des méthides pour supprimer des suffixes/préfixes sur les strings, du typage et plein d’autres améliorations et corrections.
- Fortunately, I don’t squash my commits : s’il peut être tentant sur une MR/PR de faire un squash des commits, l’article vous confortera dans l’idée que ce n’est pas une bonne idée. En écrasant l’historique des commits, on y perd sur nos capacités de debug. Par ailleurs, il est conseillé de faire des petits commits pour capturer un ensemble de changements traduisant un moment précis du développement.
Container et orchestration
- Kubernetes Ingress Goes GA : l’apparition de IngressClassName dans k8s 1.19 va plus loin qu’un simple renommage de champ comme je l’avais compris initialement. C’est une vraie ressource et cela ouvre aussi des possibilités. Avant de l’utiliser, vérifiez aussi que vos ingress controller le supporte (en plus d’attendre d’être en 1.19)
- Houston, we have Plugins! Traefik 2.3 Announcement : la version 2.3 dont on a déjà parlé ici, est arrivé en version stable avec son support des plugins, son intégration avec Traefik Pilot, le support d’Amazone ECS et le support de la ressource IngressClassName. Au passage, Containous, la société éditrice de Traefik s’appelle maintenant Traefik Labs.
- Introducing Traefik Pilot 1.0: the Traefik Control Center : Version 1.0 de ce nouveau “Control Plane” de Traefik qui permet d’avoir une vision globale sur ses instances traefik, d’utiliser les plugins et d’avoir un monitoring et des alertes autour de la disponibilité, des performances et de la sécurité.
- Rootless mode : A voir si cela pourra être inclus dans la version 1.20 mais le rootless mode est clairement une tendance de fond dans kubernetes et les conteneurs en général. Si vous ne vous y êtes pas déjà mis, ne tardez pas !
- Announcing Traefik Mesh 1.4 - New Name, New Features : nouvelle version du service mesh par Traefik Labs et qui s’appelle maintenant Traefik Mesh (et non uniquement Maesh). Le reste des améliorations semble porter sur le filtrage des headers et des paths.
- yq : A command line tool that will help you handle your YAML resources better : vous voulez faire des opératoins sur des fichiers YAML sans faire un chart helm ou sortir kustomize, vous pouvez faire des choses minimalistes avec yq (le pendant yaml de jq).
- Bridge to Kubernetes GA, “bridge to kubernetes” est une extension pour vscode permettant de connecter une application tournant en local avec d’autres applications situées dans un ckuster kubernetes et faciliter ainsi l’expérience des développeurs.
Culture DevOps
Data
Hardware
IaC
- Announcing HashiCorp Terraform 0.14 Beta: la capacité à marquer des variables comme sensibles pour éviter que leur valeur soit visible dans les logs/diff/…, un diff plus concis, un lock sur les providers et des binaires disponibles pour arm64.
Monitoring
Pratique
- endoflife.date : recense les dates de fin de support de vos langages et technologies préférées. Tout n’est pas complètement à jour mais cela permet de récupérer rapidement les informations.
SQL
- Exciting and New Features in MariaDB 10.5 : évoqué au mois d’aout, le support de S3 dans MariaDB est disponible en version GA dans la version 10.5. D’autres améliorations existent comme le support du type INET6, des améliorations sur ColumnStore, la gestion des privilèges, le cluster Galera supporte complètement le GTID, du refactoring au niveau d’InnoDB et enfin les binaires mariadb vont enfin s’appeler mariadb et non plus mysql (avec une couche de compatibilité via des liens symboliques)
Time Series
Sur la base des informations disponibles pour le moment :
- vous définissez une période de rétention en mémoire (entre 1h et 1 an) et une période de rétention sur stockage magnétique (1 jour à 200 ans),
- le requêtage des données se fait en SQL (via Presto ?),
- les données à requêter communément sont à mettre dans la même table,
- le join est limité à la même table,
- des mesures simples (pas de multi mesures pour un même enregistrement),
- une intégration avec l’écosystème comme telegraf, grafana, etc en plus de l’intégration avec différents composants AWS
Pour les moins bons côtés :
- pas d’UPDATE/DELETE sur vos données ; en cas de doublons, c’est le premier arrivé qui gagne
- pas de bulk import de vos données, donc pas de reprise de vos données existantes. En effet, il n’est pas possible d’ingérer des données plus vieille que la période en mémoire,
- dans la même veine, si un incident de production dépasse votre période de rétention, vous ne pourrez pas réinjecter vos données
- il ne semble pas possible de mettre à jour ses durées de rétention - donc pas de ménage possible ou d’ajustements en cours de route
Une solution a priori très orienté pour du monitoring et qui semble souffir des mêmes travers qu’InfluxDB avec InfluxQL et pourtant en passe d’être résolus avec Flux.
On devrait en parler plus en détail dans une prochaine édition du Paris Time Series Meetup avec des personnes de chez AWS ;-)
Work
30/10/2019
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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.