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Évolution de Kubernetes: transition vers SQL distribué depuis etcd

Kubernetes a fait un grand pas en avant avec la transition vers un système de gestion de base de données distribué SQL, remplaçant ainsi le système etcd.

J’ai récemment découvert un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes etcd Kubernetes en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

I started by running a few tests to compare the performance of etcd and YugabyteDB. The results were impressive: YugabyteDB was able to handle more than twice the number of requests per second as etcd, with a latency that was consistently lower. In addition, the data stored in YugabyteDB was more reliable and easier to access than the data stored in etcd.

Récemment, je suis tombé sur un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes Kubernetes etcd en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

Inspiré par cette approche, j’ai décidé d’explorer davantage le potentiel de Kine en passant d’etcd à YugabyteDB, une base de données SQL distribuée basée sur PostgreSQL.

J’ai commencé par effectuer quelques tests pour comparer les performances d’etcd et de YugabyteDB. Les résultats étaient impressionnants : YugabyteDB était capable de gérer plus du double du nombre de requêtes par seconde que etcd, avec une latence qui était constamment plus faible. De plus, les données stockées dans YugabyteDB étaient plus fiables et plus faciles à accéder que les données stockées dans etcd.

Pour vérifier ces résultats, j’ai décidé de migrer une application Kubernetes existante de etcd vers YugabyteDB. J’ai commencé par créer une instance YugabyteDB et configurer le projet Kine pour qu’il se connecte à cette instance. Ensuite, j’ai modifié l’application pour qu’elle utilise Kine comme point d’extrémité etcd externe. Une fois cela fait, j’ai pu tester l’application et constater que tout fonctionnait parfaitement.

Ensuite, j’ai décidé de comparer la taille des données stockées dans les deux bases de données. Les résultats ont montré que la taille des données stockées dans YugabyteDB était considérablement plus petite que celle des données stockées dans etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est capable de compresser les données et de les stocker plus efficacement que etcd.

Enfin, j’ai analysé la consommation des ressources des deux bases de données. Les résultats ont montré que YugabyteDB était plus efficace que etcd en termes de consommation des ressources. En particulier, YugabyteDB consommait moins de mémoire et moins de CPU que etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est conçu pour être plus efficace que etcd en matière de gestion des données.

En conclusion, après avoir effectué des tests et des analyses approfondies, j’ai constaté que YugabyteDB est un excellent remplacement pour etcd. Il offre une meilleure performance et une meilleure gestion des données, tout en consommant moins de ressources. En outre, il est plus fiable et plus facile à utiliser que etcd. Enfin,

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Architecture d'observabilité: Exemple de calculs financiers

L’architecture d’observabilité permet de calculer des données financières avec précision et efficacité. Découvrez un exemple de calculs financiers à travers cet article.

Technologies Cloud-Native : Comment les services de paiement sont-ils architecturés ? En 2020, j’ai présenté une série avec des insights issus de mises en œuvre réelles adoptant des technologies open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement. Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter de discuter de tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiements financiers.

La technologie cloud-native a changé la façon dont les services de paiement sont architecturés. En 2020, j’ai présenté une série d’informations issues de mises en œuvre réelles adoptant la technologie open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement.

Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiement financier.

Les données sont le moteur de l’observabilité cloud-native. Les données peuvent être collectées à partir de sources telles que les journaux, les métriques et les traces. Ces données peuvent être utilisées pour comprendre le comportement des applications et des services, identifier les problèmes et prendre des décisions informées. Une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut fournir des outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser ces données.

L’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

En conclusion, l’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin de surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

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Qu'est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

Envoy Gateway est un service proxy open source qui fournit une connectivité sécurisée et un routage intelligent pour les applications Kubernetes. Il est nécessaire pour assurer la sécurité et la disponibilité des applications.

## Envoy Gateway : Faciliter la configuration d’Envoy proxy comme passerelle API et contrôleur d’entrée

Envoy Gateway est un projet qui a été créé pour faciliter le codage des applications multicloud. Il est basé sur le proxy Envoy, qui est le plan de données du service mesh Istio. Envoy est utilisé pour gérer le trafic est-ouest (communication de service à service à l’intérieur d’un centre de données). Cependant, pour que Istio gère un réseau d’applications multicloud, Envoy a été configuré comme un proxy côté pour gérer le trafic nord-sud (trafic entrant et sortant des centres de données).

Il a été constaté que les développeurs d’applications trouvaient difficile de configurer le proxy Envoy en tant que passerelle API et contrôleur d’entrée. Cela prenait beaucoup de temps, ce qui a conduit la communauté à utiliser l’API Gateway Kubernetes en tant que partie du projet Envoy et à finalement construire Envoy Gateway. Envoy Gateway est conçu pour être facilement configurable et peut être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. Il peut également être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la mise en œuvre de règles de routage, la gestion des certificats TLS et le contrôle d’accès.

Envoy Gateway est un outil très pratique pour les développeurs d’applications multicloud. Il permet aux développeurs de configurer et de gérer facilement leurs applications multicloud. Il permet également aux développeurs de mettre en œuvre des fonctionnalités avancées telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. En outre, il permet aux développeurs de mettre en œuvre des règles de routage, de gérer les certificats TLS et de contrôler l’accès aux applications. Enfin, Envoy Gateway offre une grande flexibilité et une grande scalabilité pour les applications multicloud.

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10 alternatives à Docker pour votre application SaaS

Découvrez 10 alternatives à Docker pour votre application SaaS afin d’améliorer votre expérience de développement et de déploiement.

Les technologies Docker ont révolutionné le paysage de gestion de l’infrastructure de telle sorte que Docker est maintenant devenu synonyme de conteneurs. Il est important de comprendre que tous les dockers sont des conteneurs, mais tous les conteneurs ne sont pas des dockers. Bien que Docker soit la technologie de conteneur la plus couramment utilisée, il existe plusieurs autres alternatives à Docker. Dans ce blog, nous explorerons les alternatives Docker à votre application SaaS. Qu’est-ce que Docker? Docker est une plate-forme de conteneurisation d’applications très populaire dans les cercles informatiques. Ce logiciel open source permet aux développeurs de facilement empaqueter des applications avec leurs dépendances, le système d’exploitation, les bibliothèques et autres ressources liées à l’exécution dans des conteneurs et de les déployer automatiquement sur n’importe quelle infrastructure. Avec l’architecture cloud-native et les environnements multi-cloud devenant des choix populaires pour la plupart des organisations, Docker est le choix le plus pratique pour construire, partager, déployer et gérer des conteneurs à l’aide d’API et de commandes simples dans ces environnements.

La technologie Docker a révolutionné le paysage de gestion des infrastructures de telle sorte que Docker est maintenant synonyme de conteneurs. Il est important de comprendre que tous les dockers sont des conteneurs, mais tous les conteneurs ne sont pas dockers. Bien que Docker soit la technologie de conteneur la plus couramment utilisée, il existe plusieurs autres alternatives à Docker. Dans ce blog, nous explorerons les alternatives Docker à votre application SaaS.

Qu’est-ce que Docker?

Docker est une plate-forme de conteneurisation d’applications très populaire dans les cercles informatiques. Ce logiciel open source permet aux développeurs de facilement empaqueter des applications avec leurs dépendances, le système d’exploitation, les bibliothèques et d’autres ressources liées au temps d’exécution dans des conteneurs et de les déployer automatiquement sur n’importe quelle infrastructure. Avec l’architecture cloud-native et les environnements multi-cloud devenant des choix populaires pour la plupart des organisations, Docker est le choix le plus pratique pour construire, partager, déployer et gérer des conteneurs à l’aide d’API et de simples commandes dans ces environnements. 

Les alternatives à Docker

Il existe plusieurs alternatives à Docker pour votre application SaaS. Ces alternatives peuvent être classées en fonction de leur fonctionnalité et de leur architecture. Les principales alternatives à Docker sont :

• Kubernetes : Kubernetes est une plate-forme open source pour automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des applications conteneurisées. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• Rancher : Rancher est une plate-forme open source qui permet aux organisations de gérer facilement leurs clusters de conteneurs. Il fournit une interface utilisateur conviviale pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• CoreOS : CoreOS est une plate-forme open source qui fournit une solution complète pour la gestion des clusters de conteneurs. Il offre un ensemble complet d’outils pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• LXC : LXC (Linux Containers) est une solution open source qui permet aux développeurs d’utiliser des conteneurs Linux pour isoler et exécuter des applications sur un système d’exploitation partagé. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• OpenVZ : OpenVZ est une solution open source qui permet aux développeurs d’utiliser des conteneurs Linux pour isoler et exécuter des applications sur un système d’exploitation partagé. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• Apache Mesos : Apache Mesos est une plate-forme open source qui permet aux organisations de gérer facilement leurs clusters de conteneurs. Il fournit une interface utilisateur conviviale pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• Cloud Foundry : Cloud Foundry est une plate-forme open

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Résoudre le casse-tête de sécurité Kubernetes.

Kubernetes est une technologie de sécurité complexe, mais résoudre le casse-tête peut être réalisé avec une bonne compréhension des principes de base et une planification adéquate.

Les avantages de l’adoption des pratiques cloud-native ont été discutés par des professionnels de l’industrie ad nauseam, chacun vantant sa capacité à réduire les coûts, à facilement évoluer et à stimuler l’innovation comme jamais auparavant. Facile à dire qu’à faire.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je suis convaincu que l’adoption des pratiques natives du cloud est un pas important vers le développement et l’innovation. Les avantages de cette adoption sont nombreux et ont été abondamment discutés par les professionnels de l’industrie : réduction des coûts, possibilité de scalabilité et de stimulation de l’innovation. Mais, comme on dit, c’est plus facile à dire qu’à faire.

Le développement et l’utilisation de logiciels natives du cloud est une étape essentielle pour tirer pleinement parti des avantages du cloud. Les logiciels natives du cloud sont conçus pour être exécutés sur un environnement cloud et sont conçus pour tirer parti des fonctionnalités spécifiques du cloud. Les logiciels natives du cloud offrent une plus grande flexibilité et une meilleure scalabilité que les solutions traditionnelles, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et de répondre plus rapidement aux besoins changeants des clients.

En outre, les logiciels natives du cloud permettent aux entreprises de bénéficier d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité. Les logiciels natives du cloud sont conçus pour être exécutés sur un environnement cloud sécurisé et peuvent être mis à jour en temps réel pour répondre aux exigences de sécurité les plus strictes. De plus, les logiciels natives du cloud peuvent être mis à l’échelle en fonction des besoins changeants des entreprises, ce qui permet aux entreprises de bénéficier d’une meilleure disponibilité et d’une plus grande fiabilité.

Enfin, les logiciels natives du cloud permettent aux entreprises de bénéficier d’une plus grande flexibilité et d’une plus grande agilité. Les logiciels natives du cloud peuvent être déployés rapidement et à moindre coût, ce qui permet aux entreprises de répondre rapidement aux besoins changeants des clients et de s’adapter rapidement aux nouvelles technologies. De plus, les logiciels natives du cloud peuvent être intégrés facilement avec d’autres systèmes et applications, ce qui permet aux entreprises de tirer pleinement parti des avantages du cloud.

En conclusion, l’adoption des pratiques natives du cloud est essentielle pour tirer pleinement parti des avantages du cloud. Les logiciels natives du cloud offrent une plus grande flexibilité, une meilleure scalabilité, une meilleure sécurité et une meilleure disponibilité. De plus, ils permettent aux entreprises de bénéficier d’une plus grande agilité et d’une plus grande flexibilité pour répondre aux besoins changeants des clients.

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

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Stratégies de déploiement Kubernetes

Les stratégies de déploiement Kubernetes peuvent aider les entreprises à améliorer leurs processus de développement et de déploiement. Elles offrent une solution pratique et évolutive pour gérer les applications.

Déployer des applications avec Kubernetes est devenu de plus en plus populaire en raison de ses nombreux avantages. Kubernetes permet une gestion facile des applications conteneurisées, fournissant une plateforme pour le déploiement, le dimensionnement et la gestion des applications. Avec Kubernetes, les applications peuvent être déployées rapidement et de manière cohérente sur différents environnements, y compris les plates-formes sur site et cloud.

Lors du déploiement d’applications avec Kubernetes, beaucoup d’entre nous auront des questions sur quel type de déploiement utiliser – roulement, bleu-vert, canari, etc. Dans cet article, nous discuterons de ces types de déploiement (canari, roulement et bleu-vert), de leur fonctionnement et de celui que vous devriez choisir.

En tant qu’informaticien enthousiaste, le déploiement d’applications avec Kubernetes est devenu de plus en plus populaire en raison de ses nombreux avantages. Kubernetes permet une gestion facile des applications conteneurisées, fournissant une plateforme pour le déploiement, le redimensionnement et la gestion des applications. Avec Kubernetes, les applications peuvent être déployées rapidement et de manière cohérente dans différents environnements, y compris sur les plates-formes en local et dans le cloud.

Lors du déploiement d’applications avec Kubernetes, beaucoup d’entre nous auront des questions sur quel type de déploiement utiliser – roulement, bleu-vert, canari, etc. Dans cet article, nous discuterons de ces types de déploiement (canari, roulement et bleu-vert), de la façon dont ils fonctionnent et de celui que vous devriez choisir.

Le type de déploiement le plus couramment utilisé est le déploiement à roulement. Cette méthode consiste à effectuer des mises à jour progressives sur un ensemble d’instances. Les instances sont mises à jour une par une, ce qui permet de s’assurer que chaque instance est correctement mise à jour avant de passer à la suivante. Cette méthode est très utile lorsque vous souhaitez mettre à jour un grand nombre d’instances sans interrompre le service.

Le déploiement bleu-vert est une autre méthode couramment utilisée pour le déploiement des applications. Cette méthode consiste à déployer une nouvelle version de l’application sur un nouvel environnement, puis à basculer l’utilisation sur ce nouvel environnement. Cette méthode est très utile lorsque vous souhaitez tester une nouvelle version de l’application avant de la mettre en production.

Le déploiement canari est une autre méthode couramment utilisée pour le déploiement des applications. Cette méthode consiste à déployer une nouvelle version de l’application sur un petit groupe d’utilisateurs. Une fois que la nouvelle version a été testée par ce groupe d’utilisateurs, elle peut être déployée sur l’ensemble des utilisateurs. Cette méthode est très utile lorsque vous souhaitez tester une nouvelle version de l’application avant de la mettre en production.

En conclusion, le choix du type de déploiement à utiliser dépendra des besoins spécifiques de votre application et de votre environnement. Chaque type de déploiement a ses avantages et ses inconvénients et peut être plus ou moins adapté à votre situation. Il est donc important de prendre le temps d’analyser les différents types de déploiement et de choisir celui qui convient le mieux à votre application et à votre environnement. En utilisant Kubernetes pour gérer vos applications, vous pouvez facilement choisir le type de déploiement qui convient le mieux à votre application et à votre environnement.

En tant qu’informaticien enthousiaste, le déploiement d’applications avec Kubernetes est devenu très populaire ces dernières années grâce aux nombreux avantages qu’il offre. Kubernetes simplifie la gestion des applications conteneurisées et fournit une plateforme pour le déploiement, le redimensionnement et

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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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When you’re running a relatively small cluster, you might get away with having no structure in place for it. But with time, your cluster will inevitably scale to dozens of pods and hundreds of containers. If you keep running them carefree, you’ll deal with a mess sooner rather than later. Here’s your golden ticket to get out of this chaos: Kubernetes namespace.

By keeping your cluster organized with namespaces, labels, and annotations, you’ll avoid the performance, maintenance, and security issues that come together in a package with the lack of control over the deployed objects and services.

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With the advent of microservices in Kubernetes, individual developer teams now manage their own data, middleware, and databases. Automated tests and CI/CD pipelines must be revisited to include these new requirements.

This session demonstrates how to use Kustomize and Tekton to provide Kube-Native automated workflows taking into account new parameters such as database operators, StorageClass, and PVC.

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