24/03/2021
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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
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.
28/03/2018
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.
29/11/2017
spark grafana tick cloud-init elasticsearch elk graphql kafka postgres influxdb prometheus codeurs en seine
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()
25/01/2017
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
- Specifications and APIs : Réflexion sur la génération automatique de la doc d’une API avec ses avantages et inconvénients et l’idée qu’une API est avant tout un contrat passé entre son producteur et ses consommateurs.
- Le design d’API REST, un débat sans fin ? (Guillaume Laforge, Devoxx FR 2016) : Revue des composants d’une API, des status code et autres bonnes pratiques.
- RAML une autre façon de concevoir vos APIs RESTful (Sébastien LECACHEUR, Devoxx FR 2016) : RAML, Restfull API Markup Language, est un moyen de décrire une API. Au-delà de la specs, il y a tous les outils pour concevoir, bâtir, tester, documenter et partager son API. La vidéo permet de faire un tour des capacités de RAML.
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
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