Architecte de vos plateformes/produits et agitateur de séries temporelles

Conception, développement, déploiement et exploitation de vos plateformes, applications et données.

Contactez-nous !
Accueil >

Web, Ops & Data - Mai 2018

docker kubernetes containerd github grafana mysql password mot de passe portainer swarm python flask kafka confluent nginx chronograf kapacitor

Big Data, Machine Learning & co

  • Confluent Platform 4.1 with Production-Ready KSQL Now Available : Basé sur Apache Kafka 1.1, la nouvelle mouture de la platform de Confluent signe l’arrivée de KSQL comme “production ready” notamment - a voir si le “Replicator” est dans la version OSS ou bien EE seulement. Le seul souci que j’ai avec kafka, c’est que l’on ne peut pas monitorer finement la consommation des queues vu que l’intelligence est coté consommateur et pas coté broker… Même avec la version EE et le Control Center qui ne remonte que des métriques globaux mais ne donne pas de détail sur l’état du topic.
  • Tensorflow with Javascript Brings Deep Learning to the Browser : j’avais lu l’annonce il y a quelques temps mais sans bien comprendre l’intérêt de la chose. L’idée ici est de pouvoir faire tourner Tensorflox dans le navigateur au travers de Javascript et de WebGL (et donc de tirer parti des capacités de la carte graphique). En plus de rendre accessible le ML aux développeurs Web, cela permettrait aussi de soumettre des modèles ou d’entrainer des modèles dans le navigateur de l’utilisateur. Vers le Machine Learning au plus près de l’utilisateur ?
  • Introducing Confluent Platform Preview Releases : Confluent met à disposition des versions intermédiaires de sa distribution. Cette première version permet de jouer avec KSQL et il semble que l’interface Control Center soit disponible sans frais particuliers. On notera d’ailleurs qu’en plus de la partie KSQL, des efforts ont été faits sur la partie inspection de topic et consumer lag. Cela progresse donc enfin dans l’observabilité et le monitoring d’un cluster kafka.
  • Introducing the Confluent Operator: Apache Kafka® on Kubernetes Made Simple : Confluent va mettre à disposition un “Kubernetes Operator” permettant de déployer Kafka ou Confluent platform de façon (plus) aisée sur un cluster Kubernetes. Les templates Kubernetes et les images Docker vont être mis à disposition le mois prochain et le Kubernetes Operator d’ici le milieu d’année.

Container et Orchrestration

  • Announcing Docker Enterprise Edition 2.0 : Docker Inc annonce la version 2.0 de sa version Entreprise. Elle se veut indépendante de tout lock-in (Multi-Linux, Multi-OS, Multi-Cloud) et permettre d’utiliser soit Swarm ou Kubernetes comme orchestrateur. Cette version apporte également un routage avancé au niveau de Swarm (niveau L7).
  • feat(agent): add agent support : Portainer est une solution de gestion d’un environnement Docker ou Docker Swarm. L’inconvénient sous Docker Swarm est que l’instance Portainer ne voit que les containers présents sur le même noeud que le sien et pas l’ensemble des containers (cf [FEATURE REQUEST] Be able to use all the Portainer built-in functionalities in all the containers running in a swarm cluster). Via un mécanisme d’agent (code source fermé) à déployer sur chaque noeud, l’éditeur annonce pouvoir contourner les limitations de l’API Docker. La justification du code fermée est motivée par les efforts de R&D réalisés. Un gist indique comment installer l’agent. Il n’est pas stipulé si en plus d’un code fermé, il y aura une offre commerciale autour ou pas.
  • Traefik 1.6 — Get Our Latest tetedemoine! : la version 1.6 apporte le support des certificats Wildcard Let’s Encrypt, une nouvelle Web UI, le support des outils de tracing Zipkin et OpenTracing, le support du stockage des certficiats dans les secrets Kubernetes, une capacité d’altération des logs en vue du respect de la GDPR et une homogénéisation interne sur la gestion des labels.
  • Open-sourcing gVisor, a sandboxed container runtime : Google vient de rendre opensource gvisor, une mécanisme permettant d’accroitre l’isolation des containers via un mécanisme de Sandbox. C’est “transaprent” pour l’utilisateur au sens qu’il peut utiliser gvisor de la même façon qu’il interagissait avec Docker ou Kubernetes. C’est juste le runtime qui change. C’est codé en go, cela intercepte les appels SYSCALLS et l’équivalent d’un noyaux linux codé en Go répond en lieu et place du noyau linux de la mâchine hôte. Par ailleurs, cette sandbox a un impact sur les performances du containers comme leurs auteurs l’expliquent bien dans le 3ème épisode du Kubernetes Podcast by Google. InfoQ publie également un article sur ce sujet : Google Release “gVisor”, a Lightweight Container Runtime Sandbox Used to Provide Secure Isolation
  • Containers, Security, and Echo Chambers : Une ex employée de Docker ayant travaillé sur la sécurité et l’isolation des containers nuance le marketing autour de gvisor. Elle avait déjà nuancé l’arrivée de Kaniko (le builder d’images Docker make in Google).
  • Introducing Play with Kubernetes : l’équipe Docker Inc, après son Play with Docker qui permet de se former à Docker depuis son poste de travail, annonce officiellement l’existence de son pendant pour Kubernetes : Play with Kubernetes. Officiellement, car le billet indique qu’il existe depuis l’été dernier. Il se base sur le workshop de Jerome Petazzoni.
  • Kubernetes Containerd Integration Goes GA : Containerd est un runtime de containers, venant de chez Docker Inc et placé mainteant sous l’égide de la CNCF. Il semble en bonne voie de devenir le runtime par défaut de Kubernetes en lieu et place de docker. Même si Kubernetes se défend de s’affranchir de Docker, force est de constater qu’il y a des travaux pour s’affranchir des outils estampillés Docker Inc : gvisor pourrait remplacer runc à terme, kaniko pourrait replacer docker build. La registry docker étant aussi en passe de standardisation, on peut s’attendre à voir un nouveau produit arriver. Si Kubernetes (+ Google + CNCF + …) ont encore besoin de la liaison avec Docker d’un point de vue marketing, on a l’impression que cela cherche à s’éloigner des outils Docker Inc et dans une moindre mesure du projet Moby (qui lui même semble aussi avoir quelques distances avec Docker Inc). Certes, le docker engine de Docker Inc est basé sur containerd et donc Docker ne disparait pas de la plateforme mais ça semble bien en prendre le chemin.

Développement

  • Using Github CODEOWNERS file : Github, via un fichier CODEOWNERS, permet d’indiquer qui sont les responsables présumés d’une Pull Request. De quoi simplifier son workflow.

Dataviz

  • Grafana v5.1 Released : en plus de la consolidation de la version 5.x, les deux ajouts significatis sont une heatmap pour Prometheus et l’arrivée de SQL Server comme data source et donc faire des graphs sur vos données SQL Server.

Infrastructure as code

(No)SQL

  • What’s New in MySQL 8.0? (Generally Available) : même si je n’utilise plus trop MySQL (au mieux MariaDB pour quelques clients), il est intéressant de voir la progression significative de cette base avec cette nouvelle version : Window functions, Document Store, support du JSON, etc. Elle pourrait presque recommencer à concurrencer Postgres ;-)
  • Installing MySQL 8.0 on Ubuntu 16.04 LTS in Five Minutes : tout est dans le titre - cela permet de déclarer le dépot Oracle/MySQL et d’accéder à differentes versions de MySQL, dont la 8.0.

Python

Sécurité

  • Use A Good Password Generator : revue de différents outils de génération et gestion de mots de passe. La feuille de calcul contient plusieurs onglets et permet de faire le tour des solutions existantes.

TICK Platform (Telegaf, InfluxDB, Chronograf, Kapacitor)

  • Kapacitor and Continuous Queries: How To Decide Which Tool You Need : la question m’a été posée à Breizhcamp et je n’avais pas forcément de réponse à fournir. Elle est fournie par l’éditeur : Conitunous Queries pour l’échantillonage et Kapacitor pour les requêtes custom et éventuellement déporter des workloads consommatrice de ressources. Le mode streaming de kapacitor permet aussi de faire vos requêtes au fil de l’eau et consommer moins de ressources (mais plus régulièrement)
  • Intelligent Monitoring: Automating Dashboard Annotations in Chronograf : tutoriel intéressant qui montre comment l’on peut générer dynamiquement des annotations sur vos graphs dans Chronograf au travers de Kapacitor. Intéressant, car en général, les annotations sont souvent posées manuellement et a posteriori par des humains et pas de façon automatique/continue.
  • Chronograf 1.5 and Kapacitor 1.5 Released : Chronograf permet maintenant d’avoir une vue tabulaire des données (et pas uniquement un graph ou une donnée) et Kapacitor peut maintenant envoyer des alertes vers Kafka, vers plusieurs canaux Slack.

Web

Web, Ops & Data - Mars 2018

grafana tick chronograf influxdb dataviz ansible spark docker kubernetes cncf superset java Let's encrypt postgres python d3.js

Automatisation

  • Ansible 2.5: Traveling space and time : au programme de cette nouvelle version : des namespaces pour les “facts”, la capacité d’interdire des modules, des nouvelles “variables magiques” (les magic vars sont des variables spécifiques à Ansible et l’exécution des playbooks). On notera aussi des améliorations sur le support Windows, des nouveaux modules cloud (AWS, GCP, Azure, VMWare) et des nouveaux plugins.

Container et Orchrestration

Dataviz

Java

  • No Free Java LTS Version? : Oracle change ses pratiques de distribution du JDK Oracle (Une version majeure tous les 6 mois, moins de report de patches, etc).

Let’s encrypt

  • ACME v2 and Wildcard Certificate Support is Live : Let’s Encrypt va donc fournir des certificats wildcard (*.domaine.fr). Si je m’étais réjoui de l’idée au début, je ne vois finalement pas ou peu l’intérêt du fait de la méthode de validation (enregistrement DNS avec le temps de propagation associé). En dehors du cas où l’on dépassait les limites d’enregistrement de Let’s Encrypt en terme de nombre de certificats, la génération dynmique et unitaire via une méthode HTTP me semble plus simple. Surtout quand on utilise Traefik ;-)

Postgres

Python

TICK

Astuce(s) du mois

J’utilise Ansible dans une logique d’IAC et pour automatiser un maximum des actions pour la gestion de l’infrastructure et des applications de mes clients. Toutefois, chaque client avait son arborescence et la réutilisation d’un composant d’un client à l’autre était fastidieuse (copier/coller).

Un premier travail a consisté à extraire les rôles commun dans un dépôt git tiers et faire des liens symboliques mais cela n’était pas très pratique. Suite à un travail chez un autre client, j’ai revu mon approche et je pars pour le moment sur la solution suivante :

  • Un dépôt “global”, contenant la configuration ansible, les plugins, les playbooks, les variables d’hotes ou de groupes, l’inventaire et les rôles.
  • Pour chaque rôle, je repars sur le principe d’extensibilité du code avec un rôle générique et des extensions par clients. Il y aura donc un répertoire du nom du composant et un répertoire <composant>.<client> ou <client>.<composant> (le choix n’est pas encore arrêté). Le second répertoire contenant les éléments spécifiques au client.

Exemple avec un rôle MariaDB :

mariadb/
├── README.md
├── defaults
│   └── main.yml
├── files
├── handlers
│   └── main.yml
├── meta
├── tasks
│   └── main.yml
├── templates
│   └── my.cnf.j2
└── vars
   └── main.yml
co.mariadb/
├── README.md
├── handlers
│   └── main.yml
├── tasks
│   └── main.yml
├── templates
│   ├── my-primary.cnf.j2
│   └── my-replica.cnf.j2

Ainsi, la partie générique et la partie spécifique à mon client sont isolées. Il faut juste envisager le séquencement entre les deux rôles pour que cela se passe bien. Pour le moment, le seul code dupliqué se retrouve au niveau des handlers.

Si je devais donner accès à mes clients à leurs playbooks respectifs, il faudrait que je revois l’organisation pour ne leur donner accès qu’à leurs données. Il faudrait alors recréeer n dépots mais avec cette méthode, il est aussi facile de reconstruire a posteriori des dépots par clients depuis un dépot global. L’intérêt étant pour moi de conserver ma flexibilité et d’améliorer la réutilisabilité de mes composants.

Web, Ops & Data - Avril 2017

kafka stream container kubernetes rest python terraform rancher mysql postgres microservice angularjs test css grid

Container & Orchestration

  • Kubernetes 1.6: Multi-user, Multi-workloads at Scale : à l’occasion de KubeCon à Berlin, sortie d’une nouvelle version de Kubernetes avec son lot de nouveautés, de nouvelles fonctionnalités et de fonctionnalités qui évolue de alpha > beta > stable en fonction de leurs maturités respectives. 4 grands axes d’amélioration : scaling avec le support jusqu’à 5.000 noeuds / 150.000 pods est supporté via la fédération de clusters, sécurité avec la mise en place de RBAC (Role Based Access Control) et amélioration de kubeadm pour initialiser votre cluster, scheduling amélioré pour mieux gérer la distribution des workloads sur votre cluster et enfin le provisionning dynamique du stockage pour simplifier la vie et la gestion du stockage par une allocation à la demande.

DevOps

HTML5

  • Practical CSS Grid: Adding Grid to an Existing Design : la dernière nouveauté CSS, c’est la grille. Une fois cette grille définie, on peut y positionner les éléments de son choix. L’article permet de voir un cas pratique de mise en place de cette grille dans le cadre de la refonte d’un blog. On y voit aussi les quelques limitations et soucis que l’on peut actuellement rencontrer avec ce nouveau système disponible dans tous les navigateurs ou presque depuis Mars 2017.

Javascript

Kafka

  • Kafka Streams 101 : un article simple et pédagogique sur Kafka Streams, la librairie Java qui permet de consommer ou de produire des messages dans un topic kafka.

MySQL

Postgres

Python

Affini Tech

python gcp docker framework pipeline

Contexte

Affini-Tech est une société d’ingénierie “Big Data” dont l’objectif est d’accompagner ses clients dans la prise en main et l’exploitation de leurs données. Elle souhaite faire évoluer son site web et développer un framework de traitement de données (pipelines) pour permettre à ses clients de manipuler plus facilement leurs données.

Notre réponse

  • Site Web : Analyse critique du site Affini-Tech.com et du blog et recommendation du CMS Statique Lektor
  • Développement logiciel : sur la base d’un POC existant et de chaines de traitement de données mis en place pour des clients sur Google Cloud Platform, développement d’une première version d’un framework de traitement de données (pipeline) permettant de manipuler simplement des données via des tâches génériques (exécution d’une requête SQL, chargement de fichiers dans une base, etc) ou des tâches spécifiques (code python & fonction simplifiées).

Bénéfices

  • Site Web : capitalisation sur plus de 10 ans d’expériences pour fournir une réponse adaptée aux besoins exprimés
  • Développement logiciel : capitalisation sur une expertise technique (python, docker) permettant d’obtenir une première version d’un framework générique permettant de déployer des chaines de traitement de données."

Web, Ops & Data - Janvier 2017

docker arm hypriot api rest raml python csp kubernetes spark kafka stream rancher json ansible devops elasticsearch postgres timezone pip virtualenv sql service worker react foundation

Nouvelle année, nouveau format - au programme une édition mensuelle mixant brèves et des choses plus construites/élaborées (j’espère le mois prochain)

En Bref

API

ARM / RPi

  • Setup Kubernetes on a Raspberry Pi Cluster easily the official way! : Kubernetes, la solution d’orchestration de conteneurs, devient de plus en plus utilisable sur un enrionnement ARM (Raspberry, etc). Il faut que je réessaie ça sur mon Picocluster ; les derniers essais n’étaient pas très probant mais je n’avais pas utilisé apparemment le bon driver réseau (ie flannel et non pas weave pour ARM comme indiqué dans le billet).
  • HypriotOS 1.2 avec Docker 1.13 est également disponible pour vos RPi.

Big Data

  • Databricks and Apache Spark 2016 Year in Review : Databricks, l’éditeur de Spark, fait sa revue de l’année 2016 et des apports significatifs réalisés sur Spark : Support SQL, Structured Streaming, Spark 2.x.
  • Introduction to Kafka Streams with a Real-Life Example : l’auteur montre les limites de la combinaison Kafka+Spark (j’en ai vécu une partie) et propose son retour d’expérience sur la migration vers Kafka Streams (et conforte l’opinion que j’avais). Reste la problématique du monitoring de Kafka Streams à améliorer même si des solutions adhoc sont listées.
  • Towards a realtime streaming architecture : dans la continuité du billet précédent, retour d’expérience d’une entreprise passant de Spark+Kafka à Kafka, Kafka Streams, Kafka Connect et Akka pour faire du vrai streaming (et pas du micro-batch). Intéressant de voir qu’ils jugent Flink trop complexe pour le moment au regard de leurs besoins. Globalement, l’article montre le problème récurrent dans une architecture big data de la maitrise de l’ensemble des composants pour bien les faire fonctionner. Confluent, en apportant Kafka Streams et Kafka Connect autour de Kafka, semble avoir trouver le bon créneau combinant (une relative) simplicité technologique et performance.

CLI

Container & Orchrestration

DevOps

  • 10 astuces Ansible : revue de 10 bonnes pratiques concernant l’outil d’automatisation Ansible. Il me manquait la personnalisation du logger et de ansible.cfg

Elasticsearch

Opinions

  • Tools & Teams : au-delà du “Utiliser le bon outil pour la bonne tâche”, c’est surtout d’utiliser les outils avec lesquelles une équipe est efficace à un instant donnée. La vision a long terme étant d’aller au-delà des outils vers les concepts afin d’avoir une compétence/expérience qui s’affranchit plus facilement des outils (qui ne sont pas éternels).

Postgres

  • Simple but handy postgresql features : Sympa le \watch ou jsonb_pretty pour respectivement surveiller le résultat d’une requête et affichrer proprement une donnée au format JSON.

Python

  • Records, SQL for Humans : comme tous les projets de Kenneth Reitz (requests, maya, etc), une API simple pour manipuler des données (ici des requêtes SQL)
  • pytz : World Timezone Definitions for Python - permet de faire des calculs sur les dates, la librairie gérerait également les heures d’été/d’hiver dans les calculs.
  • Announcing Pipenv! : Vous réviez d’un outil combinant pip et virtualenv et avec des options supplémentaires, Kenneth Reitz l’a fait durant un week-end…

Sécurité

  • Web Security 101 : présentation des principaux concepts, des cas d’exemples et des moyens de se prémunir.
  • Introducing support for Content Security Policy Level 2 : Microsoft Edge se dote du support de niveau 2 de Content Security Policy (CSP) afin de permettre au propriétaire d’un site de mieux protéger ses clients en déclarant les ressources autorisées ou pas.
  • Github’s Post CSP Journey : retour des équipes de Github sur l’implémentation de CSP et les points encore à adresser (spoiler : non, CSP n’est pas l’arme ultime). Ces points sont peut être des cas marginaux pour des sites classiques mais pas pour Github. Intéressant à lire.

Web