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Web, Ops & Data - Janvier 2020


29/01/2020 timeseries cloud ovh s3 object storage delta git diff faas containerd raspberrypi docker influxdb vscode flux warp10 observabilité docker cnab postgresql grafana

Meilleurs voeux à tous pour cette nouvelle année !

Cloud

  • OVHcloud Object Storage clusters support S3 API : pour ceux qui ne voulaient pas aller chez OVH car leur système de stockage objet est basé sur Openstack/Swift et ne voulaient pas modifier leurs appels d’API S3, une bonne nouvelle : le stockage objet d’OVH Cloud supporte l’API S3.

Container & Orchestration

  • Managing the TICK Stack with Docker App : cet article aurait pu être dans la section Time Series mais le focus étant sur Docker et Docker App, il sera dans la section Container. L’article montre comment déployer la stack TICK (Telegraf, InfluxDB, Chronograf et Kapacitor) tout d’abord via un fichier 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.
  • Kubernetes 1.17 disponible sur l’offre kubernetes managé d’OVHCloud

DevOps/SRE

  • The 3 Myths of Observability : l’observabilité ne va pas directement baisser votre nombre d’incidents, l’observabilité n’est pas qu’une suite d’outils et elle n’est pas gratuite.

Outillage

  • delta : pour améliorer le rendu de vos diff et certaines commandes git (diff, show, log, stash, reflog). L’outil est réalisé en rust. Cela donne un rendu à la github/gitlab dans votre console. Sympa !

Raspberry Pi

  • faasd - lightweight Serverless for your Raspberry Pi : si vous jugez k3s encore trop gros pour vos raspberry pi pour faire tourner OpenFaaS ou que vous ne voulez pas déployer du kubernetes, vous pourriez trouver la solution du coté de faasd. Une implémentation du projet basée sur containerd (le runtime utilisée par Docker)
  • HypriotOS v1.12.0 : la distribution optimisée pour Raspberry Pi et fournissant Docker arrive en version 1.12. Elle permet d’utiliser Docker sur tous les modèles de Raspberry (0, 1, 2, 3, 4) avec les dernières versions de docker, docker-compose et docker-machine.

SQL

  • Améliorez votre SQL : utilisez des index filtrés : Postgresql permet de définir des index filtrés : plutôt que de créer un index sur toutes les données d’une table, vous pouvez définir un index qui répond à un filtre et ne faire un index que sur ce sous-ensemble de données.

Time Series

  • Grafana v6.6 Released : nouvelle version de Grafana avec comme d’habitude plein d’améliorations à tous les étages (data source, panels, alerting, explore, etc)
  • Release Announcement: Flux VSCode Support : InfluxData a publié une extension VSCode pour le langage flux.
  • InfluxDB 2.0 Open Source Beta Released : InfluxData passe la version OSS d’iInfluxDB 2.0 en béta après une année de versions alpha. On y trouve notamment une approche Configuration As Code avec la possibilité de définir des Tasks, Dashboards, ainsi que de la configuration via des Manifest en YAML et un système de packages. Flux, le nouveau langage de requêtage continue à s’améliorer et enfin le transpiler InfluxQL vers Flux fait son entrée mais demande à s’améliorer au fil du temps. La beta 2 est sortie aussi.
  • telegaf warp10 output : la prochaine version de Telegraf supportera nativement Warp10.
  • Erlenmeyer: Time Series query translator : OVHCloud vient d’opensourcer le code de leur proxy en go qui leur permet de parser des requêtes de différentes bases de données time series (OpenTSDB, PromQL, Prometheus Remote Read, InfluxQL et Graphite) en Warpscript pour requêter les données stockées dans Warp10. Pour rappel, la solution OVHMetrics est basée sur Warp10.
  • Le traitement et l’utilisation de la data dans l’industry 4.0 : SenX, la société éditrice de Warp10, a réalisé une vidéo intéressante sur le traitement et l’utilisation de la data dans l’industrie 4.0. On y voit notamment les 4 niveaux de maturité quant à la donnée et le rôle d’une base de données temporelles dans ce contexte. Un billet de blog (en anglais) est également disponible.

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