Web, Ops & Data - Février 2019

27/02/2019 kubernetes traefik postgres pandas python docker runc operator ansible vitess tidb sharding timeseries ovh kubedb fsync ovh dns

Container et orchestration

  • The Journey to Traefik Enterprise Edition: Product Evaluation
  • Docker Security Update: CVE-2019-5736 and Container Security Best Practices : Vous avez sans doute tous entendus parlé de la faille de runc, sous le doux nom de CVE-2019-5736. Le billet indique qu’il faut utiliser une version 18.06.2+ pour Docker CE et rappelle quelques bonnes pratiques de gestion de containers. Il n’y a pas que les serveurs à mettre à jour, il y a aussi les postes de développeurs, tout aussi exposés.
  • rancher/runc-cve : Pour les gens qui ne peuvent pas mettre à jour le binaire docker, l’équipe de Rancher met à disposition des versions du binaire runc pour les versions depuis docker 1.12.6 jusqu’à 18.06.1
  • CVE 2019-5736 dans runC : l’article indique une façon d’exploiter la faille de RunC.
  • Ansible Operator: What is it? Why it Matters? What can you do with it? : Ansible ne fournit pas un “oprator” en tant que tel pour Kubernetes mais de quoi permettre de créer un operator en se basant sur des playbooks/roles ansible. Ainsi, si votre ressource change d’état par exemple, alors le playbook associé est joué. Idem pour la gestion d’un upgrade, etc. Cela s’inscrit dans la logique de pouvoir développer ses propres Operator sans avoir à les écrire en Go.
  • Mastering the KUBECONFIG file : différentes astuces autour de la gestion du fichier KUBECONFIG.
  • KubeDB : KubeDB est un operator kubernetes qui vise à pouvoir déployer et gérer différentes bases sur un cluster kubernetes. Les bases supportées sont MySQL, Postgres, Elasticsearch, Redis, MongoDB et Memcached. Le niveau de fonctionnalités dépend beaucoup de la base de données retenus (la réplication semble être gérée pour Postgres mais pas pour MySQL par ex). La version 0.10 vient de sortir, apportant le support du cluster Redis
  • Managed Kubernetes Service : OVH vient de lancer son offre kubernetes managé et pour l’utiliser depuis deux mois maintenant, elle fonctionne plutôt bien.

DNS

(No)SQL

  • Contrainte d’exclusion : nous connaissons tous les contraintes d’unicité mais parfois cela ne suffit pas. L’exmple montre comment mettre en place une contrainte d’exclusion sur la base de filtre de plage de réseaux : 192.168.122.0/28 est compris dans 192.168.122.0/24, donc si le 2nd est entré dans la base, le 1er ne pourra jamais être ajouté car il y a recouvrement. On retrouve un autre exemple de cette contrainte d’exclusion sur des dates dans l’astuce de la semaine de l’édition 289 de Posrgres Weekly.
  • Understanding Database Sharding : un billet très explicite sur le partitionnement (sharding) de base de données, pourquoi et comment le faire. Il rappelle aussi les inconvénients à le faire et ce qu’il vaut mieux faire avant d’en arriver au sharding.
  • TiDB: Distributed NewSQL with Kevin Xu : TIDB est une base qui se déploie sur Kubernetes et qui s’appuie sur RocksDB. Elle se veut “NewSQL” dans le sens où elle veut supporter à la fois des transactions et de l’analytique. Elle veut offrir notamment un support de MySQL mais dans les faits, le support reste encore limité. Pour ceux qui veulemnt déployer du MySQL sur Kubernetes avec du sharding, il vaut mieux aller voir du coté de Vitess
  • Farewell to fsync(): 10× faster database tests with Docker : alors que l’actualité était plutôt sur le fait que Postgres gérait mieux les erreurs lors d’un fsync(), l’astuce consiste ici à désactiver fsync() et/ou à mettre le dossier des données de votre base en RAM pour accélérer les temps de déroiulement de tests. Testé chez un client, c’est un gain d’au moins 20s qui a été constaté sur une opération de quelques minutes (< 5).

Timeseries

  • Tutorial: Time Series Analysis with Pandas : un tutoriel assez progressif et didactique sur la manipulation de données temporelles avec Pandas.
  • TSL: a developer-friendly Time Series query language for all our metrics : L’équipe d’OVH Metrics a crée son propre langage de requêtage orienté séries temporelles pour Prometheus et Warp10. Le billet raconte leur épopée dans le monde des base de données temporelles et comment ils en sont arrivés à créer TSL. On retrouve une syntaxe fonctionnelle et qui se retrouve assez proche de celle de Flux, qui lui supporte InfluxDB et Prometheus.

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