Web, Ops & Data - Juillet 2019


17/07/2019 warp10 timeseries souveraineté numérique python postgres mongodb

Souveraineté numérique

SQL

  • Fastest Way to Load Data Into PostgreSQL Using Python : le billet revoit différentes façons de faire ingérer des données dans Postgres via du code python. Cela va de 2 minutes à une demi seconde. De quoi piocher des idées pour la mise en place de votre prochaine ingestion de données.
  • Quel avenir pour Postgresql? : Le mérite de l’article n’est pas tant de savoir si Postgres est une alternative crédible (spoiler: oui) mais de remettre en perspective l’histoire de Postgres jusqu’à nos jours.
  • Retour d’utilisation de Mongodb et pourquoi nous migrons vers Postgresql : Retour d’expérience de l’équipe de développement de Malt.io sur leur utilisation de MongoDB, les limites et leur récente migration à Postgres pour un certain nombre de cas d’usages. Pour autant, ils n’abandonnent pas MongoDB.

Time Series

  • Warp 10™ version 2.1 : Sortie de la version 2.1 de Warp10 avec son lot de nouveautés.
  • Warp 10™ Raspberry Pi 4 bench for industrial IoT : Warp10 2.1 parvient à ingérer jusqu’à 300.000 points par secondes sur un Raspberry Pi 4 (contre une valeur recommandée il y a 2 ans d’une à quelques dizaines de milliers de points par secondes). Preuve s’il en est de l’amélioration tant du Raspberry Pi que de la performance de Warp10.

Web, Ops & Data - Janvier 2019


30/01/2019 machine learning python recaptcha flink alibaba cloud mongodb aws documentdb postgres test iac kubernetes ingress clusterip loadbalancer volume persistent volume claim nodeport logstash python pip virtualenv pipenv pyenv

Cloud

Container et orchestration

  • APIServer dry-run and kubectl diff : Un des soucis majeurs avec Kubernetes est l’écriture de fichiers YAML où la moindre faute peut s’insérer très rapidement et à l’insu de son auteur. Le billet présente les efforts fait pour ajouter un mode “dry run” qui simule les modifications et retourne l’objet qui aurait du être créé. Dans la même veine, un kubectl diff montrera les différences entre la ressource existante et celle décrite dans la nouvelle version du fichier yaml.
  • 9 Kubernetes Security Best Practices Everyone Must Follow : rien de transcendental mais une petite piqure de rappel après la faille majeure découverte en fin d’année.
  • Kubernetes NodePort vs LoadBalancer vs Ingress? When should I use what? : billet synthétique sur les avantages et inconvénients d’utiliser un service de type ClusterIP, NodePort, LoadBalancer ou Ingress. Sachant que l’on peut combiner LoadBalancer & Ingress !.
  • Why Is Storage On Kubernetes So Hard? : Les données, c’est tout sauf stateless et le stockage distribué c’est pas facile non plus. Le billet revient sur les logiques de stockages sous Kubernetes (PV, PVC), la couche d’interface de stockage CSI et sur des solutions comme Ceph ou Rook.
  • Stateful Kubernetes with Saad Ali - Software Engineering Daily : une présentation globale des Volumes, Persistent Volume, Persistent Volume Claims et des StorageClass sous Kubernetes et de l’évolution de la gestion du stockage sous k8s
  • Kubernetes Podcast - #36 Rook : une présentation de Rook, un opérateur k8s de gestion de stockage (Ceph, NFS, etc).

Data

IDE

Infrastructure (as Code)

  • Tester son code d’infrastructure avec Terratest : le billet présente terratest, un outil en go qui permet de tester du code Terraform, des templates Packer ou encore des images Docker. La conclusion montre qu’il n’est pas parfait certes mais peut être intéressant.
  • Infrastructure as (real) code : Faire de l’IaC, ce n’est pas que rédiger des fichiers YAML. Le billet montre comment on pourrait avoir de l’IaC avec du vrai code (du go en l’occurence). Avoir un vrai langage et un moteur de template semble en effet plus complet que juste du YAML pour lequel les validateurs sont assez faibles et la probabilité d’écrire une faute assez importante.
  • Reactive planning is a cloud native pattern : Le reactive planning tiendrait dans l’idée que pour une action donnée, il va y avoir un plan et que ce plan est constitué d’une multitude de petites étapes. Chaque étape informant la/les précédentes et voire globalement sur l’état de l’étape en cours et peut décider des étapes suivantes.

Langages

  • Why you should use pyenv + Pipenv for your Python projects : Une solution propre pour mieux gérer ses versions de python installées sur son poste / sur un serveur avec pyenv et pipenv (mix de pip et virtualenv) pour gérer les dépendances. A tester !
  • Pipenv: promises a lot, delivers very little : le billet nuance les propos autour de pipenv comme le nouveau gestionnaire officiel (autopromu) et fait le point sur l’outil.
  • shiv : Shiv permet de packager des applications python en une seule archive zip avec toutes les dépendances incluses. Disponible pour Windows / Linux / OSX, il faut néanmoins builder sur l’OS Cible pour que cela fonctionne - pas de “build one, run everywhere”.

Logs

(No)SQL

Le Blog

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