Web, Ops & Data - Septembre 2017


27/09/2017 docker elasticsearch bash kafka stream grafana postgres mysql architecture cli aws vpc multi-cloud serverless documentation ksql licence microservice redis cassandra elassandra hsts immutable

Architecture

CLI

  • Use .bashrc.d directory instead of bloated .bashrc : Une bonne astuce pour gérer tout ce que l’on veut mettre dans .bashrc sans que cela devienne une pagaille monstre : mettre tout dans un dossier et “sourcer” l’ensemble des fichiers s’y trouvant. Du coup, ça peut se versionner plus facilement/atomiquement ;-)

Cloud

Dashboard

  • Graphana 4.5 Released : des améliorations concernant surtout Elasticseach, Prometheus, MySQL, la capacité de rendre des valeurs cliquables pour investiguer une donnée, ainsi qu’un inspecteur de requêtes.

Docker

  • Preview: Linux Containers on Windows : annoncés à la DockerCon en Mai/Juin dernier, cela va arriver avec la version 17.09 de Docker : le support des conteneurs Linux depuis un hôte Windows. Jusqu’à présent, un hôte Windows ne pouvait faire tourner que des conteneurs Windows. A priori, on peut maintenant faire les 2 simultanément.
  • Docker Official Images are now Multi-platform : enfin ! Plus besoin de construire des images spécifiques pour ARM vs 64 bits, les images officielles de Docker savent le gérer nativement et de façon transparente. Avoir le même Dockerfile que l’on soit sur un serveur 64 bits ou un raspberry, cela va faciliter les chaines de développement et déploiement.
  • DockerHub Official Images Go Multi-platform! : un retour plus complet sur la gestion du passage au multi-platform des images Docker.

Documentation

Elastiscearch

  • A Full Stack in One Command : Elastic, pour appréhender les capacités de la stack Elastic, propose de mettre à dispositon des examples permettant de tester cette stack en 1 seule commande (et via l’utilisation de Docker Compose). Un premier cas est décrit, d’autres devraient suivre…
  • Elastic Stack 5.6.0 Released : Cette version de la stack Elastic prépare la migration vers Elasticsearch 6.0 et apporte quelques nouveautés, dont notamment un client REST Java de haut niveau pour Elasticsearch.

Kafka

  • Kafka 0.11.0 == ♥ : petit tour des améliorations de la version 0.11 de Kafka apportant les headers dans les messages, le support du “exactly once” via des notions d’idempotence et de transactions.
  • Exactly-once Support in Apache Kafka : le co-fondateur de Confluent revient sur la signification de “Exactly-once support” dans Kafka et sur son implémentation.
  • Exactly-once Semantics are Possible: Here’s How Kafka Does it : la même expliquée par la CTO de Confluent.
  • Introducing KSQL: Open Source Streaming SQL for Apache Kafka : Kafka se dote d’une interface SQL permettant de faire des requêtes de façon continue (continuous queries) et de requêter des topics kafka sous forme de stream et/ou de table et de mener quelques opérations dessus. Cela est basé sur l’API de Kafka Streams, il y aura un KSQL Server qui exécutera les requêtes KSQL à l’encontre d’un cluster Kafka. C’est encore en developer preview mais cela peut être intéressant à terme.
  • Mais c’est quoi Kafka : une présentation synthétique de Kafka et son écosystème pour bien appréhender cette plateforme.
  • BigData Hebdo - Ep 47 : Kafka, SQL, Beam & co : un excellent épisode du podcast BigData Hebdo faisant un point très clair sur les annonces Kafka (mais aussi sur Beam)
  • It’s Okay To Store Data In Apache Kafka : la question abordée dans l’épisode de BigData Hebdo trouve du coup un peu sa réponse dans ce billet où le co-fondateur de Kafka indique qu’il est possible de stocker ses données dans Kafka. Après, faut-il le faire, c’est un autre débat :-)
  • Kafka Wakes Up And Is Metamorphosed Into A Database : opinion sur la “métamorphone” de Kafka en base de données avec une opinion rigolote : “It would have been far funnier, of course, if Kafka woke up one morning and had been turned into CockroachDB”.
  • Crossing the Streams – Joins in Apache Kafka : le billet explique les capacités de jointure qu’il est possible de réaliser dans un contexte Kafka Streams. En fonction de si vous manipulez des KStreams ou des KTables, vous pourrez faire différents types de jointure (inner join, left join ou outer join).

Licences et Open Source

Microservices

  • Monolith First : Martin Fowler constate que les migrations réussies vers des micro-services se sont faites à partir de monolithes. A contrario, démarrer un projet en micro-services se solde souvent par des échecs. Il “recommande” donc de démarrer par un monolithe et de le modulariser puis de l’éclater en micro-services.

NoSQL

  • Redis 4.0.0 released : la version 4.x de la base Redis est sortie cet été et apporte son lot de nouvelles fonctionalités (réplication améliorée, appararition des modules, amélioration du cache, amélioration du monitoring, etc).
  • BigData Hebdo - Ep 46: Elassandra : Vous vouliez le meilleur des mondes entre Cassandra et Elasticsearch - c’est désormais possible avec Elassandra. Durant cet épisode, le créateur d’Elassandra explique comment il s’y est pris pour créer ce projet et atteindre cette promesse de combiner le meilleur des deux mondes via une intégration la plus légère possible et sans réduire les fonctionnalités de chaque outil.

SQL

Streaming

Vie du développeur

Web

Web, Ops & Data - Avril 2017


26/04/2017 kafka stream container kubernetes rest python terraform rancher mysql postgres microservice angularjs test css grid

Container & Orchestration

  • Kubernetes 1.6: Multi-user, Multi-workloads at Scale : à l’occasion de KubeCon à Berlin, sortie d’une nouvelle version de Kubernetes avec son lot de nouveautés, de nouvelles fonctionnalités et de fonctionnalités qui évolue de alpha > beta > stable en fonction de leurs maturités respectives. 4 grands axes d’amélioration : scaling avec le support jusqu’à 5.000 noeuds / 150.000 pods est supporté via la fédération de clusters, sécurité avec la mise en place de RBAC (Role Based Access Control) et amélioration de kubeadm pour initialiser votre cluster, scheduling amélioré pour mieux gérer la distribution des workloads sur votre cluster et enfin le provisionning dynamique du stockage pour simplifier la vie et la gestion du stockage par une allocation à la demande.

DevOps

HTML5

  • Practical CSS Grid: Adding Grid to an Existing Design : la dernière nouveauté CSS, c’est la grille. Une fois cette grille définie, on peut y positionner les éléments de son choix. L’article permet de voir un cas pratique de mise en place de cette grille dans le cadre de la refonte d’un blog. On y voit aussi les quelques limitations et soucis que l’on peut actuellement rencontrer avec ce nouveau système disponible dans tous les navigateurs ou presque depuis Mars 2017.

Javascript

Kafka

  • Kafka Streams 101 : un article simple et pédagogique sur Kafka Streams, la librairie Java qui permet de consommer ou de produire des messages dans un topic kafka.

MySQL

Postgres

Python

Web, Ops & Data - Janvier 2017


25/01/2017 docker arm hypriot api rest raml python csp kubernetes spark kafka stream rancher json ansible devops elasticsearch postgres timezone pip virtualenv sql service worker react foundation

Nouvelle année, nouveau format - au programme une édition mensuelle mixant brèves et des choses plus construites/élaborées (j’espère le mois prochain)

En Bref

API

ARM / RPi

  • Setup Kubernetes on a Raspberry Pi Cluster easily the official way! : Kubernetes, la solution d’orchestration de conteneurs, devient de plus en plus utilisable sur un enrionnement ARM (Raspberry, etc). Il faut que je réessaie ça sur mon Picocluster ; les derniers essais n’étaient pas très probant mais je n’avais pas utilisé apparemment le bon driver réseau (ie flannel et non pas weave pour ARM comme indiqué dans le billet).
  • HypriotOS 1.2 avec Docker 1.13 est également disponible pour vos RPi.

Big Data

  • Databricks and Apache Spark 2016 Year in Review : Databricks, l’éditeur de Spark, fait sa revue de l’année 2016 et des apports significatifs réalisés sur Spark : Support SQL, Structured Streaming, Spark 2.x.
  • Introduction to Kafka Streams with a Real-Life Example : l’auteur montre les limites de la combinaison Kafka+Spark (j’en ai vécu une partie) et propose son retour d’expérience sur la migration vers Kafka Streams (et conforte l’opinion que j’avais). Reste la problématique du monitoring de Kafka Streams à améliorer même si des solutions adhoc sont listées.
  • Towards a realtime streaming architecture : dans la continuité du billet précédent, retour d’expérience d’une entreprise passant de Spark+Kafka à Kafka, Kafka Streams, Kafka Connect et Akka pour faire du vrai streaming (et pas du micro-batch). Intéressant de voir qu’ils jugent Flink trop complexe pour le moment au regard de leurs besoins. Globalement, l’article montre le problème récurrent dans une architecture big data de la maitrise de l’ensemble des composants pour bien les faire fonctionner. Confluent, en apportant Kafka Streams et Kafka Connect autour de Kafka, semble avoir trouver le bon créneau combinant (une relative) simplicité technologique et performance.

CLI

Container & Orchrestration

DevOps

  • 10 astuces Ansible : revue de 10 bonnes pratiques concernant l’outil d’automatisation Ansible. Il me manquait la personnalisation du logger et de ansible.cfg

Elasticsearch

Opinions

  • Tools & Teams : au-delà du “Utiliser le bon outil pour la bonne tâche”, c’est surtout d’utiliser les outils avec lesquelles une équipe est efficace à un instant donnée. La vision a long terme étant d’aller au-delà des outils vers les concepts afin d’avoir une compétence/expérience qui s’affranchit plus facilement des outils (qui ne sont pas éternels).

Postgres

  • Simple but handy postgresql features : Sympa le \watch ou jsonb_pretty pour respectivement surveiller le résultat d’une requête et affichrer proprement une donnée au format JSON.

Python

  • Records, SQL for Humans : comme tous les projets de Kenneth Reitz (requests, maya, etc), une API simple pour manipuler des données (ici des requêtes SQL)
  • pytz : World Timezone Definitions for Python - permet de faire des calculs sur les dates, la librairie gérerait également les heures d’été/d’hiver dans les calculs.
  • Announcing Pipenv! : Vous réviez d’un outil combinant pip et virtualenv et avec des options supplémentaires, Kenneth Reitz l’a fait durant un week-end…

Sécurité

  • Web Security 101 : présentation des principaux concepts, des cas d’exemples et des moyens de se prémunir.
  • Introducing support for Content Security Policy Level 2 : Microsoft Edge se dote du support de niveau 2 de Content Security Policy (CSP) afin de permettre au propriétaire d’un site de mieux protéger ses clients en déclarant les ressources autorisées ou pas.
  • Github’s Post CSP Journey : retour des équipes de Github sur l’implémentation de CSP et les points encore à adresser (spoiler : non, CSP n’est pas l’arme ultime). Ces points sont peut être des cas marginaux pour des sites classiques mais pas pour Github. Intéressant à lire.

Web

Web, Ops & Data - Semaine 26


29/06/2016 kafka docker orientdb swarm select stream beam

Docker

La version 1.12 apporte son lot de nouveautés :

OrientDB

  • Pattern matching with OrientDB : pour un cas d’usage d’une connaissance, nous avons investigué les données Graph comme OrientDB pour matérialiser des relations et des inter-connexions. Le billet montre comment via des requêtes SQL on peut parcourir le graph et définir des pattern.

HTML/JS/CSS

Streams

  • Apache Kafka and Kafka Streams at Berlin Buzzwords ; la CTO de Confluent a fait un tour d’Europe où elle présente Kafka, Kafka Connect et Kafka Streams et surtout sa vision du Stream processing et les impacts que cela a sur notre façon de développer des applications et consommer de la donnée. Ils ont une approche assez pragmatique du sujet, l’ayant mis en place notamment chez LinkedIn et chez d’autres clients.
  • Why Apache Beam ? : Beam est un projet Apache et la version Open Source de ce qu’a implémenté Google pour sa plateforme Google Cloud Data Flow. C’est un modèle de programmation pour traiter de la donnée dans une logique de streaming. Le billet porte sur l’intégration de Beam dans Flink (un moteur de processing temps réel). De quoi voler la vedette à Spark Streaming ?

Le Blog

Nous partageons ici notre veille et nos réflexions

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