Rapport Gauvain : le rapport stipule clairement que le Cloud Act obligera tout fournisseur de cloud américain de fournir les données de ses clients quelque soit la localisation de ses données sur simple présentation d’une requête judiciaire. Quand on voit que les américains utilisent le droit comme arme de guerre économique, on peut se poser la question de la migration de certaines entreprises sur les plateformes de cloud américain.
Le numérique à l’Assemblée nationale : où en est-on ? : pour compléter la vision sur nos parlementaires et le numérique, cette étude montre qu’il y a 5% de l’Assemblée Nationale (soit 30 personnes) qui est
experte du numérique. Ce taux est en progression. On monte jusqu’à 28% en prenant les niveaux amateurs à experts (163 personnes). La route est encore longue…
Fastest Way to Load Data Into PostgreSQL Using Python : le billet revoit différentes façons de faire ingérer des données dans Postgres via du code python. Cela va de 2 minutes à une demi seconde. De quoi piocher des idées pour la mise en place de votre prochaine ingestion de données.
Quel avenir pour Postgresql? : Le mérite de l’article n’est pas tant de savoir si Postgres est une alternative crédible (spoiler: oui) mais de remettre en perspective l’histoire de Postgres jusqu’à nos jours.
Retour d’utilisation de Mongodb et pourquoi nous migrons vers Postgresql : Retour d’expérience de l’équipe de développement de Malt.io sur leur utilisation de MongoDB, les limites et leur récente migration à Postgres pour un certain nombre de cas d’usages. Pour autant, ils n’abandonnent pas MongoDB.
Time Series
Warp 10™ version 2.1 : Sortie de la version 2.1 de Warp10 avec son lot de nouveautés.
Warp 10™ Raspberry Pi 4 bench for industrial IoT : Warp10 2.1 parvient à ingérer jusqu’à 300.000 points par secondes sur un Raspberry Pi 4 (contre une valeur recommandée il y a 2 ans d’une à quelques dizaines de milliers de points par secondes). Preuve s’il en est de l’amélioration tant du Raspberry Pi que de la performance de Warp10.
APIServer dry-run and kubectl diff : Un des soucis majeurs avec Kubernetes est l’écriture de fichiers YAML où la moindre faute peut s’insérer très rapidement et à l’insu de son auteur. Le billet présente les efforts fait pour ajouter un mode “dry run” qui simule les modifications et retourne l’objet qui aurait du être créé. Dans la même veine, un kubectl diff montrera les différences entre la ressource existante et celle décrite dans la nouvelle version du fichier yaml.
Why Is Storage On Kubernetes So Hard? : Les données, c’est tout sauf stateless et le stockage distribué c’est pas facile non plus. Le billet revient sur les logiques de stockages sous Kubernetes (PV, PVC), la couche d’interface de stockage CSI et sur des solutions comme Ceph ou Rook.
Machine Learning – 7 astuces pour scaler Python sur de grands datasets : si les 3 premières relèvent de l’optimisation de code, les 4 suivantes sont plus intéressantes : “downcaster” les variables, stocker vos CSV au format parqet, utiliser dask plutôt que pandaas pour avoir le parallélisme et choisir un modèle adapté.
Researchers Fool ReCAPTCHA With Google’s Own Speech-To-Text Service : des chercheurs expliquent comment ils passent le test de ReCAPTCHA avec plus de 80% de succès en demandant la version audio du captcha, la soumettant ensuite à l’API Google Speech To Text pour saisir ensuite le résultat.
data Artisans + Alibaba: A new chapter for Open Source Big Data : data Artisans est la compagnie derrière le projet Flink. C’est un grand coup pour Alibaba et le signe que l’Asie part à la conquête du monde occidental. Nous occidentaux oublions souvent de regarder ce qui se passe à l’Est pour se concentrer sur l’Internet Occidental (Western Internet). Une actualité récente indiquait d’ailleurs qu’Alibaba était passé 4ème fournisseur de Cloud mondial - même si comme d’habitude, tout dépend des critères.
Tester son code d’infrastructure avec Terratest : le billet présente terratest, un outil en go qui permet de tester du code Terraform, des templates Packer ou encore des images Docker. La conclusion montre qu’il n’est pas parfait certes mais peut être intéressant.
Infrastructure as (real) code : Faire de l’IaC, ce n’est pas que rédiger des fichiers YAML. Le billet montre comment on pourrait avoir de l’IaC avec du vrai code (du go en l’occurence). Avoir un vrai langage et un moteur de template semble en effet plus complet que juste du YAML pour lequel les validateurs sont assez faibles et la probabilité d’écrire une faute assez importante.
Reactive planning is a cloud native pattern : Le reactive planning tiendrait dans l’idée que pour une action donnée, il va y avoir un plan et que ce plan est constitué d’une multitude de petites étapes. Chaque étape informant la/les précédentes et voire globalement sur l’état de l’étape en cours et peut décider des étapes suivantes.
Langages
Why you should use pyenv + Pipenv for your Python projects : Une solution propre pour mieux gérer ses versions de python installées sur son poste / sur un serveur avec pyenv et pipenv (mix de pip et virtualenv) pour gérer les dépendances. A tester !
shiv : Shiv permet de packager des applications python en une seule archive zip avec toutes les dépendances incluses. Disponible pour Windows / Linux / OSX, il faut néanmoins builder sur l’OS Cible pour que cela fonctionne - pas de “build one, run everywhere”.
Logs
Using Logstash to Split Data and Send it to Multiple Outputs : un exemple bien illustré pour traiter un fichier, l’enrichir de deux façons différentes et l’envoyer à deux endroits distincts. Cela tombe bien, j’avais un fichier de log à séparer en deux…
(No)SQL
Bye bye Mongo, Hello Postgres : The Guardian raconte sa migration de MongoDB vers Postgres de façon assez détaillée. Intéressant.