Les articles de GNU/Linux Magazine Hors-Série N°98

L'adoption de plus en plus importante des conteneurs (principalement en utilisant Docker) et des orchestrateurs (majoritairement avec Kubernetes) montre l'engouement des développeurs autour de cette technologie.

La dernière version stable de Python est la version 3.7 et elle est sortie tout récemment.

Comme à chaque nouvelle version de Python, un lot de nouveautés fait son apparition. Je vous propose dans cet article de nous attarder sur l'ajout du décorateur @dataclass dans Python 3.7.

Python est probablement le langage le plus utilisé par les data scientists. Est-ce un choix pertinent ? Pour le savoir, il faut plonger dans les profondeurs du langage, dans ses sources, pour y voir plus clair.

L'année 2013 est à marquer d'une pierre blanche (ou d'une baleine bleue), puisque c'est cette année-là que Docker est entré dans l'open source, créant par la même occasion le nouveau saut technologique en matière de virtualisation. Paradoxalement, la conteneurisation soufflera l'an prochain ses 40 bougies.

Pourrions-nous vraiment évoquer l'explosion de popularité de Docker sans la mettre en relation avec The Twelve-Factor App ?

Pour ceux qui ne sont pas (encore) familiers avec les conteneurs, je suppose qu'ils éprouvent la même chose qu'Alice tombée dans le terrier du lapin blanc. Mais laissez-moi vous guider : nous allons démystifier ensemble ce mystérieux conteneur !

Maintenant que nous nous sommes penchés sur la théorie, il est temps de voir ces concepts en action !

À peine venons-nous d'évoquer les conteneurs qu'il nous faut déjà passer à l'orchestration ? Oui, c'est une réalité, si le conteneur reste au centre de toutes les infrastructures modernes, toute l'attention s'est maintenant portée sur l'orchestrateur, reléguant le runtime à un simple outil dans un écosystème bien plus riche.

Le moment est venu d'affronter la bête ! Cependant, allez sans crainte, car nous sommes bien armés ! Et notre toute première arme s'appelle : minikube !

Vous voilà rodés à la pratique de Kubernetes, mais voudriez-vous aussi savoir comment il fonctionne ? Et voulez-vous connaître ses merveilleux concepts qui lui ont permis de balayer la concurrence en un tour de main ? Si la réponse et oui, cet article est fait pour vous !

À moins que vous ne soyez développeur, Kubernetes en local et en mononode ne devrait pas vous satisfaire bien longtemps si l'envie vous prend de vous lancer dans le chaos engineering, ou simplement de déployer vos applications en fonction de certaines contraintes. Alors voyons un peu plus grand.

Adrien est développeur. Il a développé des jeux vidéos et a travaillé pendant quelques années chez Docker. Il répond ici à nos questions sur ses différentes activités.

Surveiller une petite poignée de machines sans mettre en place une solution de supervision traditionnelle, mais lourde est possible. Il existe heureusement des programmes plus légers qui offrent des fonctions similaires.