Web, Ops & Data - Semaine 16


20/04/2016 kafka monitoring ebs docker beat shipyard elasticsearch cassandra postgres

Kafka

  • Hello world, Kafka connect and Kafka Steams : Une introduction à Kafka Connect & Kafka Streams pour traiter les mises à jour de Wikipedia. La question qui va se poser c’est jusqu’où Connect/Streams peuvent aller sans “trahir” les fondamentaux de Kafka (un simple bus de message performant & scalable). A contrario, à partir de quel niveau de logique, un outil comme Spark, Flink ou autre est requis pour traiter les données depuis/vers Kafka.
  • La supervision de Kafka est encore assez jeune et immature ; un retour d’expérience assez complet et intéressant de SignalFX où ils présentent leur démarche et les développements qu’ils ont mené.
  • Si vous êtes clients AWS, ce retour d’expérience sur Kafka et EBS et en quoi les nouvelles offres EBS sont intéressantes dans un contexte Kafka.

Container

  • Shipyard : une surcouche à Docker Swarm et une IMH Web pour gérer vos images, containers, registres, etc. Il contient aussi des modules comme une console, des stats, gestion de rôles, etc.
  • Docker a annoncé la sortie de la version 1.11 avec son lot de nouveautés :
    • Une plus grande modularité de l’Engine avec la sortie de containerd ; couche intermédiaire entre l’API et les containeurs en eux même et dont le but est de les piloter.
    • Engine 1.11 : Support des VLAN, IPv6, encore plus de labels, DNS Round robin, etc.
    • Swarm 1.2 : le rescheduling est désormais stable
    • Compose 1.7 : arrivée de docker-compose up --build pour rebuilder et lancer votre stack et docker-compose exec
  • Docker, container de build : un exemple documenté sur l’utilisation de docker où le container permet de “builder” une application en go et où le livrable est accessible depuis la machine hôte au final.
  • Une expérience autour de clusters fédérés avec Docker Swarm ; l’idée, sous la forme d’un proof of concept est de voir s’il est possible et dans quelle mesure il est possible de faire un cluster de cluster swarm.
  • Dockerbeat ou quand beats rencontre Docker. Il est dès lors possible de remonter les statistiques de votre/vos container(s) docker dans Elasticsearch afin de les indexer.
  • Pour conclure, une petite astuce pour supprimer tous les conteneurs et images docker présentes sur votre poste/serveur.

Elasticsearch

  • Elasticsearch chez BlaBlaCar : une vision sur l’utilisation (massive ?) d’Elasticsearch chez BlaBlaCar.
  • Elassandra est un fork de Elasticsearch modifié pour tourner au-dessus d’un cluster Cassandra. L’idée est apparamment de bénéficier des capacités de recherche d’Elasticsearch en profitant de la résilience de Cassandra.

Postgres

  • Postgres XL est une version distribuée et optimisée de Postgres ; tout comme CitusDB, dont on a parlé précédemment, la version 9.5r1 apporte ses nouveautés et montre la tendance des projets dérivés de Postgres de se “rebaser” sur les dernières version stables et créer leurs extensions par dessus le socle de base.
  • Est-ce que Postgres 9.5 peut être votre base JSON ? ; même si la réponse est “plutôt non, ça dépend de vos besoins”, l’article a le mérite de retracer les améliorations apportées dans les versions 9.0 à 9.5.
  • Superviser Postgresql ; un panorama des solutions existantes pour les différents besoins de monitoring.

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