Toute l'actualité devOps dans le média Stéphane ROBERT

Table des matières Qu’est ce que le Platform Engineering ? Retour sur le DevOps Les anti patterns du Devops Le Platform Engineering c’est… Comment démarrer ? Conclusion Après DevOps, Site Reability Engineering, voilà qu’on nous parle de Plateform Engineering. Mais de quoi s’agit-il ? Qu’est ce que le Platform Engineering ? Je vais m’appuyer sur le site de la communauté platformengineering.org Voici la définition qu’on y retrouve : “Platform engineering is the discipline of designing and building toolchains and workflows that enable self-service capabilities for software engineering organizations…”

A l’image d’asdf, aqua est un nouvel outil permettant d’installer de très nombreux outils. Pa exemple, vous travaillez pour un client qui utilise Kubernetes 1.27 et Terraform 1.5.0. Ensuite, on vous met sur un nouveau projet client qui lui utilise Kubernetes 1.25 et Terraform 1.3.6. Si vous ne gérez pas vos versions correctement cela peut vite tourner au drame avec des incompatibilités ou du code non pris en charge au moment de la livraison de celui-ci.

Table des matières Introduction Installation de l’extension Vscode Ansible Test d’Ansible LightSpeed Mes Conclusions Introduction Annoncé il y a quelques mois lors de l’AnsibleFest 2023 et il y a quelques jours lors du Red Hat Summit, Ansible LightSpeed est disponible via une Technical Preview. Pour rappel, ce projet se nommait auparavant le projet «Wisdom», visant à doter la plate-forme Ansible d'une capacité de traitement intelligent du langage naturel, en faisant appel à IBM Watson Code Assistant.

Table des matières Introduction Fonctionnalités de Podman Desktop Installation de Podman Desktop Installation de Podman Desktop sur linux Installation de Podman Desktop sur Windows Installation de kind Prise en main de Podman Desktop Builder des images de Containers Lancer un container avec une image existante Créer un cluster kubernetes avec Kind Plus loin Introduction Sponsorisé par Redhat, le projet open source Podman Desktop vient de passer récemment en version stable 1.

Table des matières Introduction Installation de Trivy Audit d’un cluster Audit par défaut Audit CIS Conclusion Introduction Trivy fait partie de ma liste d’outils que j’utilise couramment sur poste de développement. Pour ceux qui ne connaissent pas Trivy, il s’agit d’un outil d’audit de sécurité tout-en-un pour les conteneurs. La dernière version apporte l’audit CIS des clusters kubernetes. Rappel : CIS est une organisation sans but lucratif qui fournit des recommandations sur les meilleures pratiques en matière de sécurité.

Table des matières Introduction Les opérateurs Kubernetes Qu’est-ce qu’un opérateur Kubernetes Comment écrire un opérateur Kubernetes ? Qu’est l’Operator Framework Pourquoi utiliser Ansible pour écrire un opérateur Kubernetes ? Création de notre premier Operateur Ansible Installation des prérequis Installation d’un cluster Kubernetes Installation de l’Operator Framework Installation d’une registry Docker Installation des librairies python pour molecule Installation des outils Création de l’opérateur Ajout des ressources pilotées par l’opérateur Création de l’image docker Déploiement de l’opérateur Ansible Création de notre première ressource Tout décommissionner Plus loin Introduction Pour déployer une application au sein d’un cluster Kubernetes, on peut le faire de manière classique avec des fichiers de configuration YAML ou un gestionnaire de packages comme Helm.

Table des matières Introduction Installation d’ansible-aisnippet Utilisation d’ansible-aisnippet Generation d’une tache Générer plusieurs taches Fonctionnement Plus loin Introduction Et voilà après deux semaines de tests, j’ai fini par livrer mon package python permettant de générer des taches ansible assisté par ChatGPT. Je l’ai appelé ansible-aisnippet. Installation d’ansible-aisnippet Il s’agit d’un package python. Vous avez donc le choix de l’installer dans votre environnement virtuel, au niveau de votre utilisateur ou encore avec pipx.

Vous l’avez peut-être remarqué ce blog ne diffuse aucune publicité et accueille très peu de contenu sponsorisé. Pour le financer, je compte essentiellement sur le soutien de mes lecteurs. Pour rappel, mon objectif est d'aider les non-anglophones à trouver de la matière sur les technologies et les principaux outils devops que j’utilise et maîtrise : Ansible Docker Vagrant Terraform Kubernetes Gitlab Vous allez me dire, mais pourquoi te soutenir ?

Table des matières Introduction Comment stocker les templates ? Comment identifier le bon template ? On enrichit notre demande à ChatGPT La suite Introduction Dans le précédent billet, nous avons pu voir que chatGPT n’est pas si magique que cela. En effet, il ne suit pas forcément les bonnes pratiques et surtout ne propose pas toujours les solutions adaptées. La plus grosse difficulté est de trouver quelles informations lui fournir pour qu’il produise du contenu proche d’une solution acceptable.

Table des matières Introduction Utilisation du SDK OpenAI Installation du SDK Python OpenAI Notre première demande à l’API de ChatGPT Le code de test de ma demande à ChatGPT On lui pose notre première question Rendre moins bavard Lui demander de répondre en JSON Demander à ChatGPT de respecter les bonnes pratiques Demander à chatGPT de produire un ensemble de taches Ajustement de la température Conclusion Introduction Par nature le DSL Ansible n’est pas un langage de programmation, mais permet plutôt de décrire le résultat souhaité.

Table des matières Introduction Quand utilisez les modules shell et command ? Différences entre les modules shell et command Utilisation des options creates et removes Utilisation des instructions failed_when et changed_when changed_when failed_when Introduction Même si les modules command et shell sont fortement déconseillés, il est des cas où il est impossible de s’en passer, Voyons donc comment les utiliser correctement. Quand utilisez les modules shell et command ?

Table des matières Introduction Mise en place du lab Prise de mesures initiales Optimisation des temps d’exécution du playbook Utiliser des connexions persistantes Activer le pipelining Configurer le parallélisme Utiliser une version de python récente Désactiver ou améliorer la collecte des facts ansible Regrouper si possible les taches Pour le plaisir toutes les optimisations ensemble Autres pistes Utiliser les taches asynchrones et les blocks Utiliser la meilleure des stratégies Les erreurs communes allongeant le temps d’exécution des playbooks Le recours aux modules shell et command au lieu des modules existant N’utilisez pas les boucles sur les modules utilisant des listes Ne pas utiliser les blocks.