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Web, Ops, Data et Time Series - Mars 2021


24/03/2021 gke gcp kubernetes nomad hashicorp consul vault timescale warp10 iot ptsm tsfr spark databricks tempo indluxdata

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

Web, Ops & Data - Mars 2018


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.

Web, Ops & Data - Novembre 2017


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()

Web, Ops & Data - Janvier 2017


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

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

Syndication

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