Le blog tech de Nicolas Steinmetz (Time Series, IoT, Web, Ops, Data)
Rien de tel que la finalisation du bilan de cette troisième année d’activité pour faire un petit bilan sur l’année écoulée et les perspectives pour 2020. Vous pouvez retrouver le bilan des années précédentes 2018 et 2017.
Au global, tout va toujours bien, tant d’un point de vue comptable que d’activité. Une année plutôt bien remplie, voir trop remplie en nombre de jours facturés. Cela change des années précédentes où cela avait pu être un problème.
D’un point de vue comptable, cela donne :
2019 | 2018 | 2017 | Variation n/n-1 | |
---|---|---|---|---|
Chiffre d’affaires | ~150 K€ | ~132 K€ | ~100 K€ | +14% |
Résultat après impôts | ~13.5 K€ | ~10 K€ | ~20 K€ | +31% |
Jours facturés | ~210 | ~190 | ~160 | +10% |
TJM | ~714€ | ~685€ | 625€ | +4% |
J’avais espéré retrouvé mon delta de chiffre d’affaires de façon plus sensible dans mon résultat. Ce n’est pas le cas principalement pour les raisons suivantes :
Comme chaque année, j’en profite pour remercier Fabrice et son équipe pour son accompagnement. Je l’ai déjà dit, mais avoir confiance dans son expert comptable et pouvoir compter sur lui pour apporter de bons conseils aux bons moments et être serein sur la gestion de l’entreprise, c’est indispensable.
D’un point de vue activité, c’est aussi une bonne année :
Avec la nomination d’InfluxAces, le travail sur le Meetup Paris Time Series et une première mission sur les séries temporelles, l’objectif 2020 est de développer cette activité. Je compte donc passer une partie de l’année à améliorer ma maitrise de la plateforme InfluxDB 2.0 mais aussi de la plateforme Warp10. Pour se faire, je suis passé à 4/5ème sur ma mission actuelle pour avoir un temps dédié à ce sujet et quelques autres projets à finir.
Outre cette activité, j’ai aussi prévu d’améliorer/renforcer mes compétences en matière de développement. Je m’étais rapidement formé à Go en vue d’une mission qui s’est finalement faite en Kotlin. Je compte donc creuser un peu plus le monde de la JVM (Java, Gradle, Kotlin) pour mieux comprendre son fonctionnement mais aussi voir du coté de Rust qui m’a plus séduit que Go. Avoir raté une belle opportunité de projet du fait de ne pas être assez développeur me pousse à vouloir investir sur ce sujet en plus du plaisir que j’ai à développer.
Sur les conférences, j’ai prévu d’aller à Devoxx France et à la prochaine édition des InfluxDays. A voir pour le reste de l’année.
Après un premier chantier de refonte du site suite à la nouvelle identité, je dois encore le faire évoluer pour mieux présenter les offres de service ainsi que d’autres améliorations.
Enfin, comme tous les ans, j’ai prévu de travailler à la pérénité et soutenabilité de CérénIT, d’apprendre plein de nouvelles choses pour rester pertinent et aller de l’avant. A celà s’ajoute le plaisir de contribuer/participer à la communauté BigData Hebo.
Si certains sujets vous interpellent ou si vous avez des contacts à me suggérer, n’hésitez pas à me contacter.
L’édition 4 du Paris Time Series Meetup s’est tenue hier soir. J’ai eu le plaisir d’accueillir David McKay, Developer Advocate InfluxData, qui est venu nous présenter la plateforme InfluxDB 2.0, le nouveau langage Flux et l’outil de collecte Telegraf (et les bonnes pratiques associées).
Vous pouvez d’ores et déjà retrouver les vidéos en ligne ; les présentations sont en anglais :
Et pour les ressources complémentaires mentionnées par David McKay :
Concernant l’édition 3 sur TSL et RedisTimeSeries, initiallement prévue en décembre 2019 et replanifiée le 21 janvier, elle aura finalement lieu le mercredi 25 Mars chez OVHCloud. Pour alimenter votre attente et comme indiqué dans le dernier billet de veille mensuelle, OVHCloud a publié erlenmeyer et vient de publier un billet de blog sur le sujet : TSL (or how to query time series databases).
Nous espérons vous y voir nombreux et en attendant, bon visionnage et bonne lecture !
Meilleurs voeux à tous pour cette nouvelle année !
docker-compose.yml
et ensuite il montre les apports de Docker App, qui permet d’avoir un niveau de personnalisation supplémentaire. Ainsi, on peut avoir un seul fichier docker-compose.yml de référence et auquel on rajoute un fichier avec des propriétés par environnement ou par client ou par instance par ex. Une combinaison intéressante pour améliorer l’industrialisation de vos containers.Rendez-vous le 21 janvier prochain à la troisième édition du Paris Time Series Meetup consacré à TSL (billet introductif à TSL : TSL: a developer-friendly Time Series query language for all our metrics) et le module RedisTimeSeries qui apporte des fonctionnalités et des structures Time Seriies à Redis. Le meetup était prévu initialement le mardi 17 décembre mais a été reporté du fait des grèves.
Je n’ai plus qu’à vous souhaiter des bonnes fêtes de fin d’année ; nous nous retrouvons l’année prochaine !
Traefik, depuis sa version V1, permet d’envoyer des métriques vers différents backends (StatsD, Prometheus, InfluxDB et Datadog). J’ai enfin pris le temps d’activer cette fonctionnalité et de creuser un peu le sujet étant donné que le dashboard de Traefik V2 n’affiche plus certaines de ses statistiques.
La documentation de Traefik sur le sujet :
Commençons par créer une base traefik
dans InfluxDB (version 1.7.8)
influx
Connected to http://localhost:8086 version 1.7.8
InfluxDB shell version: 1.7.9
> auth
username: XXX
password: XXX
> CREATE DATABASE traefik
> CREATE USER traefik WITH PASSWORD '<password>'
> GRANT ALL ON traefik to traefik
> SHOW GRANTS FOR traefik
database privilege
-------- ---------
traefik ALL PRIVILEGES
> quit
Dans mon cas, l’accès à InfluxDB se fait en https au travers d’une (autre) instance Traefik. J’utilise donc la connexion en http
plutôt qu’en udp
.
Cela donne les instructions suivantes en mode CLI :
--metrics=true
--metrics.influxdb=true
--metrics.influxdb.address=https://influxdb.domain.tld:443
--metrics.influxdb.protocol=http
--metrics.influxdb.database=traefik
--metrics.influxdb.username=traefik
--metrics.influxdb.password=<password>
J’ai gardé les valeurs par défaut pour addEntryPointsLabels
(true), addServicesLabels
(true) et pushInterval
(10s).
Cela donne le Deployment
suivant :
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: traefik2-ingress-controller
labels:
k8s-app: traefik2-ingress-lb
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
k8s-app: traefik2-ingress-lb
template:
metadata:
labels:
k8s-app: traefik2-ingress-lb
name: traefik2-ingress-lb
spec:
serviceAccountName: traefik2-ingress-controller
terminationGracePeriodSeconds: 60
containers:
- image: traefik:2.0.6
name: traefik2-ingress-lb
ports:
- name: web
containerPort: 80
- name: admin
containerPort: 8080
- name: secure
containerPort: 443
readinessProbe:
httpGet:
path: /ping
port: admin
failureThreshold: 1
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 10
successThreshold: 1
timeoutSeconds: 2
livenessProbe:
httpGet:
path: /ping
port: admin
failureThreshold: 3
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 10
successThreshold: 1
timeoutSeconds: 2
args:
- --entryPoints.web.address=:80
- --entryPoints.secure.address=:443
- --entryPoints.traefik.address=:8080
- --api.dashboard=true
- --api.insecure=true
- --ping=true
- --providers.kubernetescrd
- --providers.kubernetesingress
- --log.level=ERROR
- --metrics=true
- --metrics.influxdb=true
- --metrics.influxdb.address=https://influxdb.domain.tld:443
- --metrics.influxdb.protocol=http
- --metrics.influxdb.database=traefik
- --metrics.influxdb.username=traefik
- --metrics.influxdb.password=<password>
Appliquer le contenu du fichier dans votre cluster Kubernetes
kubectl apply -f deployment.yml -n <namespace>
Sur le dashboard Traefik, dans la section “Features”, la boite “Metrics” doit afficher “InfluxDB”, comme ci-dessous :
Vous pouvez alors vous connecter à votre instance InfluxDB pour valider que des données sont bien insérées :
influx
Connected to http://localhost:8086 version 1.7.8
InfluxDB shell version: 1.7.9
> auth
username: traefik
password:
> use traefik
Using database traefik
> show measurements
name: measurements
name
----
traefik.config.reload.lastSuccessTimestamp
traefik.config.reload.total
traefik.entrypoint.connections.open
traefik.entrypoint.request.duration
traefik.entrypoint.requests.total
traefik.service.connections.open
traefik.service.request.duration
traefik.service.requests.total
Il ne vous reste plus qu’à utiliser Chronograf ou Grafana pour visualiser vos données et définir des alertes.
Un exemple rapide avec la répartition des codes HTTP dans Grafana :