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Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

Surveiller votre système Linux avec HertzBeat Open Source en temps réel pour une meilleure sécurité et une plus grande efficacité!

## Introduction à HertzBeat

Introduction à HertzBeat

HertzBeat est un système de surveillance en temps réel open source, facile à utiliser et convivial qui ne nécessite pas d’agent et dispose de puissantes fonctionnalités de surveillance personnalisée. Il intègre la surveillance, l’alarme et la notification, prend en charge la surveillance des services applicatifs, des bases de données, des systèmes d’exploitation, du middleware, du cloud natif, etc., des alarmes seuil et des notifications d’alarme (e-mail WeChat Dingding Feishu SMS Slack Discord Telegram). Il possède des spécifications de protocole configurables telles que Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc, etc. Vous n’avez qu’à configurer YML pour utiliser ces protocoles afin de personnaliser et de collecter n’importe quel indicateur que vous souhaitez collecter. Pouvez-vous croire que vous pouvez adapter immédiatement un nouveau type de surveillance, tel que K8s ou Docker, simplement en configurant YML?

La puissante personnalisation, le support multi-types, l’expansion facile et le faible couplage d’HertzBeat espèrent aider les développeurs et les petites et moyennes équipes à construire rapidement leur propre système de surveillance. En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture HertzBeat et je suis impatient de l’essayer. HertzBeat est une excellente solution pour les développeurs qui souhaitent créer leur propre système de surveillance. Il est facile à installer et à configurer et offre une variété de fonctionnalités pour surveiller les performances des applications. Les utilisateurs peuvent surveiller les performances des applications et recevoir des notifications en cas de problème. HertzBeat est également très flexible et peut être configuré pour surveiller n’importe quel type d’application ou de service. La puissance de l’architecture HertzBeat permet aux développeurs de créer des systèmes de surveillance personnalisés pour leurs applications.

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Optimisation de clusters GKE: 14 tactiques pour un déploiement K8s plus fluide

Découvrez comment optimiser vos clusters GKE et améliorer la fluidité de votre déploiement K8s grâce à ces 14 tactiques simples !

Comment s’assurer que votre cluster Google Kubernetes Engine est prêt pour les tempêtes à venir ?

Premièrement, l’optimisation de la sécurité. En tant qu’ingénieur informatique enthousiaste, je sais que la sécurité est une priorité absolue. Vous devez donc veiller à ce que votre cluster GKE soit protégé contre les menaces extérieures. Pour ce faire, vous devez configurer la sécurité des nœuds, définir des règles de pare-feu et utiliser des certificats TLS pour vous assurer que votre cluster est sûr et sécurisé. Vous devez également mettre en œuvre des contrôles d’accès et des stratégies de sécurité pour vous assurer que vos données et vos applications sont protégées.

Deuxièmement, l’optimisation de la disponibilité. Pour assurer une disponibilité maximale de votre cluster GKE, vous devez configurer le nombre de nœuds et leurs tailles pour répondre aux exigences de votre application. Vous devez également configurer des réplicas pour vos services et définir des règles de mise à l’échelle pour vous assurer que votre application est toujours disponible. Enfin, vous devez mettre en place des outils de surveillance pour vous assurer que votre cluster est toujours opérationnel.

Enfin, l’optimisation des coûts. Pour optimiser les coûts liés à votre cluster GKE, vous devez configurer le nombre de nœuds et leurs tailles pour répondre aux exigences de votre application. Vous pouvez également utiliser des outils tels que le codage pour réduire les coûts en réutilisant le code existant et en automatisant certaines tâches. Vous pouvez également utiliser des outils tels que Kubernetes pour optimiser les performances et réduire les coûts en répartissant les charges de travail sur plusieurs nœuds.

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Kubernetes is an open-source container orchestration tool developed by Google and is also known as K8s. It is used in managing the complete lifecycle of containerized applications. Kubernetes provides high availability, scalability, and predictability to the containerized application. It automates the deployment, management, and scaling of containerized applications. Kubernetes also supports automated rollout and rollbacks,  service discovery, storage orchestration, scaling, batch execution, and more. Kubernetes provides the cluster where containerized applications can be deployed. Kubernetes is not the only container orchestration tool, but various “Kubernetes Alternatives” are available in the market.

Before we talk about the “Alternatives to Kubernetes,” let’s explore the key components of Kubernetes. The Kubernetes cluster consists of at least one worker node where containerized applications are deployed and one master node or control plane which manages the worker nodes. The Control plane or master node consists of Kube-API server, etcd, Kube-scheduler, and Kube-controller-manager, whereas the worker node consists of Kubelet, Kube-Proxy, and Container Runtime. 

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Introduction 

In our previous article, we discussed two emerging options for building new-age data pipes using stream processing. One option leverages Apache Spark for stream processing and the other makes use of a Kafka-Kubernetes combination of any cloud platform for distributed computing. The first approach is reasonably popular, and a lot has already been written about it. However, the second option is catching up in the market as that is far less complex to set up and easier to maintain. Also, data-on-the-cloud is a natural outcome of the technological drivers that are prevailing in the market. So, this article will focus on the second approach to see how it can be implemented in different cloud environments.

Kafka-K8s Streaming Approach in Cloud

In this approach, if the number of partitions in the Kafka topic matches with the replication factor of the pods in the Kubernetes cluster, then the pods together form a consumer group and ensure all the advantages of distributed computing. It can be well depicted through the below equation:

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In this article, we will look at the detailed steps to install Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) cluster. We will cover the Azure DevOps release pipeline and configure service connection to the Kubernetes cluster using temporary kubeconfig. After that, we will expose the application in Alibaba Cloud Kubernetes using Ingress.

High-level steps:

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This is an article from DZone’s 2021 Kubernetes and the Enterprise Trend Report.

For more:

Read the Report

As more organizations have begun to embrace cloud-native technologies, Kubernetes adoption has become the industry standard for container orchestration. This shift toward Kubernetes has largely automated and simplified the deployment, scaling, and management of containerized applications, providing numerous benefits over legacy management protocols for traditional monolithic systems. However, securely managing Kubernetes at scale comes with a unique set of challenges, including hardening the cluster, securing the supply chain, and detecting threats at runtime. 

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Due to the performance nature of modern cloud-native applications, Kubernetes environments need to be highly distributed. Proper multi-cluster management and governance ensure consistent, secure operations across all environments. In this Refcard, we further explore Kubernetes multi-cluster management and governance, why it’s important, and core practices for success.
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While doing some work with Kubernetes (K8s) and studying for the CKAD exam, I came across a page on Matthew Palmer’s website entitled “Practice Exam for Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) Certification” and which contains five practice questions, which I’ll go over here. If you see a problem with anything I’ve done below, including inefficient solutions, please let me know in the comments.

We will focus on not just showing a possible solution to each problem but also verifying our work.

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Distributed SQL databases combine the resilience and scalability of a NoSQL database with the full functionality of a relational database. In this Refcard, we explore the essentials to building a distributed SQL architecture, including key concepts, techniques, and operational metrics.
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This is the final part of our Kubernetes logging series. In case you missed part 1, you can find it here. In this tutorial, we will learn about configuring Filebeat to run as a DaemonSet in our Kubernetes cluster in order to ship logs to the Elasticsearch backend. We are using Filebeat instead of FluentD or FluentBit because it is an extremely lightweight utility and has a first-class support for Kubernetes. It is best for production-level setups.

Deployment Architecture

Filebeat will run as a DaemonSet in our Kubernetes cluster. It will be:

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