CérénIT

Cloud & Open Source

Container et orchestration

(Big) Data & (No)SQL

  • Reaper 1.2 Released : l’outil de gestion des “réparations” des données d’un keyspace Cassandra, initialement réalisé par Spotify et désormais maintenu par The Last Pickle, vient de sortir en version 1.2 avec son lot d’améliorations. Pour un client, il a été déployé, ce qui me permet de pouvoir contribuer modestement (#472, #473, #474)
  • Re-Bootstrapping Without Bootstrapping : que faire lorsqu’un noeud d’un cluster Cassandra est sorti depuis plus longtemps que le temps de grace défini ? Le billet répond à la question pour ne pas repartir de zéro et le faire de façon “marginale”.
  • Introducing Confluent Platform 5.0 : à l’occasion de la sortie d’Apache Kafka 2.0, une nouvelle version de la plateforme Confluent sort également avec les dernières nouveautés de KSQL, des améliorations coté stabilité/sécurité (Auth LDAP, Disaster Recovery, etc). Allez lire les notes pour en savoir plus et voir ce qui relève de la version 0SS et de la version Entreprise.
  • Showdown: MySQL 8 vs PostgreSQL 10 – Hacker Noon : l’article confirme qu’avec MySQL 8.0, MySQL rattraperait Postgres au niveau des grandes fonctionnalités de base.

DevOps

  • The Site Reliability Workbook : Google sort un complément à son livre “Site Reliability Engineering”. Le livre est sensé donner des conseils pratiques ou partager des eemples issus de la réalité dans le cadre de la mise en place d’une démarche SRE.

Timeseries

  • Querying Prometheus with Flux (video - slides) : Paul Dix, CTO d’InfluxData, montre comment il est possible de requêter des données issues de Prometheus via Flux, le nouveau langage qu’InfluxData est en train de créer et dont l’objectif est de pouvoir manipuler des données temporelles. Ce cas permet de montrer l’utilisation de Flux dans un contexte autre qu’InfluxDB.
  • CNCF to Host OpenMetrics in the Sandbox : OpenMetrics est une initiative de standardisation des formats de métriques - le projet rentre donc dans l’initiative de la CNCF.
  • OpenMetrics to Join the CNCF ; Paul Dix a annoncé le support de ce format comme “citoyen de première classe” pour une version ultérieure d’InfluxDB. Le billet fait l’état des lieux du support au niveau de Telegrad et de Kapacitor.
  • Prometheus Graduates Within CNCF : toujours coté CNCF, Prometheus, la plateforme de métriques, est le second projet (après Kubernetes) à passer au niveau officiel.
  • TimescaleDB vs. InfluxDB: purpose built differently for time-series data : Comparaison par les gens de TimescaleDB entre leur produit TimescaleDB et InfluxDB. Même s”il est forcément un peu biaisé, il reste intéressant.

Big Data

  • Compte rendu du Spark Summit 2017 (Dublin) : La conférence européenne annulle de l’éditeur de Spark, Databricks, a cherché à montrer que le Streaming et le Deep Learning sont/seront bientôt plus accessibles via Spark et également la plateforme cloud DataBricks.

Dataviz

  • Grafana 4.6 Released : Nouvelle version de l’outil de visualisation des bases de données time series mais pas uniquement avec l’ajout de la source Postgres, du support de l’alerting pour Amazon Cloudwatch, des annotations simplifiées sur les graphs et autres améliorations sur la base prometheus.
  • Wizzy : il s’agit d’un ensemble de script pour versionner et se simplifier la gestion de ses dashboards réalisés sous Grafana. Pas encore testé, sous peu !

Cloud

  • Bootstrapping a Cloud with Cloud-Init and HypriotOS : j’avais croisé Cloud-Init dans Rancher OS mais n’avais pas eu le temps d’investiguer le sujet. Récemment, un podcast avec son créateur m’a permis d’en savoir plus sur le projet, à savoir que c’est un ensemble de script python qui permettent de configurer une machine lors de son initialisation (boot). Cet article permet du coup d’en avoir un exemple pratique par la configuration d’une image pour un Raspberry Pi 3 installant automatiquement le logiciel NextCloud sous la forme d’un container Docker.

Elasticsearch

  • An Ansible role to Manage your Elasticsearch Clusters : Synthesio publie son playbook ansible pour gérer des clusters Elasticsearch ; vu les clusters gérés, il y a surement de bonnes choses à récupérer - la limite étant peut être que pour un cluster de débutant, cela pourrait être trop complexe au regard du besoin. A évaluer suivant votre contexte.
  • Operating Large Elasticsearch Clusters : un retour d’expérience de l’équipe Synthesio sur la bonne gestion de leurs clusters ElasticSearch lors des Sysadmindays il y a peu.
  • La Stack ELK passe en 6.0 :
    • Elasticsearch 6.0.0 GA released : mise à jour sans downtime, index filtré, meilleures performances, meilleure résilience et meilleure sécurité (mot de passe, usage de TLS).
    • Logstash 6.0.0 GA released : il est désormais possible d’avoir des pipelines dont l’exécution se fait en parallèle et via X-Pack, il y a maintenant une UI pour piloter vos pipelines.
    • Kibana 6.0.0 GA released : Plein d’améliorations au programme : Export CSV, Amélioration de l’UI, Mode lecture seule pour pouvoir partager des dashboards et d’autres nouveautés spécifiques à X-Pack.
    • Beats 6.0.0 GA released : capture des données Docker/Kubernetes, auditbeat pour captuer les données d’auditd, une meilleure gestion des modules et de leur configuration, amélioration de performance et du stockage des données.
  • Devez-vous migrer vers Elasticsearch 6 : l’équipe Jolicode passe en revue les avancées de la version 6 et globalement conseille de passer vers cette version 6.

GraphQL

  • Modernisez vos API, passez à GraphQL ! (slides et vidéo) : Une introduction à GraphQL présentée à Codeurs en Seine 2017. Je reste toujours sceptique sur GraphQL, si coté client cela semble magique, personne ne montre la partie backend pour que la “magie” opère.
  • The GraphQL stack: How everything fits together : état des lieux suite à GraphQL Summit 2017 sur les parties cache, tracing (suivi d’une requête de bout en bout du système) et composabilité d’API (une requête GraphQL qui intérogge plusieurs API au lieu d’une).

Kafka

  • Apache Kafka Goes 1.0 : cette version 1.0 représente plutôt la complétude à l’égard d’une vision de ce que devait être Kafka que de sa stabilité ou de sa capacité à être utilisé en production. Le billet énoncce les derniers apports mais reviens surtout sur tout cette génése et la vision associée au produit.

(No)SQL

Time Series

select(db:"foo")
 .where(exp:{"_measurement"=="cpu" AND 
             "_field"=="usage_system" AND 
             "service"=="app-server"})
 .range(start:-12h)
 .window(every:10m)
 .max()

Le Blog

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