Ce mercredi, j’ai le plaisir d’organiser la première édition du Paris Time Series Meetup - il reste des places, vous pouvez encore vous inscrire et nous rejoindre !

Ce meetup est organisé conjointement avec InfluxData suite à ma nomination en tant qu’InfluxAce lors d’InfluxDays London 2019. J’ai alors cherché à organiser le meetup en mettant en avant la communauté et les acteurs français autour de la série temporelle, de ne pas me limiter à des présentations produits mais de les enrichir avec des retours clients et aussi à proposer des usages plus avancés que de stocker ses données et de faire deux à trois graphiques avec ces métriques. Je pense que cette première édition respecte ces critères.

Au programme donc :

  • Time Series with Warp10 - Technology and Advanced Use Cases (because time series are way more than monitoring) par Mathias Herberts (CTO et Fondateur de SenX, la société éditrice de la plateforme opensource Warp10). Le talk sera en français et Mathias nous présentera Warp10 et différents cas d’usages autour de la platforme.

  • Pilotage du monitoring de datacenter grâce au Machine Learning par Christophe Rannou (OVH Machine Learning Services Team Leader) et Clément Bataille (OVH Machine Learning Services, Data Scientist) : Comment OVH utilise le Machine Learning appliqué au monitoring dans le but d’extraire des tendances et de détecter les anomalies afin de se prémunir d’incidents et de passer d’un entretien réactif a un entretien proactif. On y parlera notamment de leur offre Prescience mais pas uniquement !

Le meetup se fera dans les locaux de ManoMano qui nous font le plaisir de nous héberger.

Retrouvez toutes les informations sur la page de l’événement sur Meetup.

Container & orchrestration

  • Kompose: a tool to go from Docker-compose to Kubernetes : en cours d’incubation chez Kubernetes, ce projet permet de faciliter la transition de Docker à Kubernetes en transformant les fichier docker-compose.yml en fichiers Manifests Kubernetes. Un pivot intéressant si on considère que les développeurs vont utiliser Docker (et au mieux Swarm) pour leurs environnements de développement et en production éventuellement Swarm et ensuite vouloir migrer vers Kubernetes pour ses fonctionnalités plus évoluées.
  • Introducing Distributed Cheese: Traefik 1.1 Camembert Is Out! : Traefik, le reverse proxy moderne qui sait s’interfacer notamment avec Docker, Consul, Kubernetes et plein d’autres est sorti en version 1.1.x. Cette version apporte notamment le support de l’API Docker Swarm (Docker 1.12+), une meilleure gestion des contraintes, le support de Mesos, une meilleure gestion des affinités de sessions, un mode cluster pour Traefik (expérimental) et une image officielle docker basée sur alpine. J’ai profité de l’installation d’un nouveau serveur pour déployer Traefik et c’est vraiment agréable de pouvoir déclarer dynamiquement ses containers docker. Par ailleurs, je rappelle que je maintiens des images docker de Traefik pour sa version ARM
  • Docker for AWS Public Beta : l’offre Docker pour AWS passe d’une version alpha à une verion beta. On notera essentiellement qu’il s’agit d’une version plus intégrée avec l’offre AWS que si l’on déployait un docker soi-même. A suivre mais attention à vérifier qu’il n’y a pas un lock-in qui se crée à la fin, que l’intégration apporte un plus et ne nuit pas à la portabilité des containers.

Dashboard, Monitoring

  • What’s new in Grafana v4.0 : la fonctionnalité phare de cette version est la capacité de définir des alertes au niveau de chaque élément d’un dashboard. Pour se faire il faut définir les règles à appliquer et ensuite s’appuyer sur la partie notification. Pour ceux qui étaient tentés d’installer Chronograf 1.1 (béta) pour avoir cet alerting en plus des dashboards adhoc de Grafana, ils pourraient bien finalement rester dans Grafana (dont la maturité n’est plus à prouver) plutôt que d’attendre que Chronograf se stabilise… A moins que Chonograf n’apporte une valeur ajoutée de part son intégration native avec Telegraf.

Pépites

  • Si vous pensiez que toutes les villes commencent par une lettre, maintenant vous savez que c’est faux avec la ville de ’s_Herenelderen. Vous pouvez mettre vos regexp à jour !
  • These unlucky poeple have names that break computers : même si l’article concède que ce problème est de moins en moins vrai au fur et à mesure des progrès réalisés et de la prise de conscience par les développeurs, mais s’appeller “Null” ou avoir un nom de famille très long (36 caractères dans l’exemple donné ou même 8 au Japon quand l’habitude est de 4…), cela pose des tas de problèmes dans la vie du quotidien.

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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