Pelisse Romain

Même à l’ère des nuages, la gestion d’une infrastructure en haute disponibilité reste un défi pour tout système d’information. En particulier, quand celle-ci doit se faire au niveau applicatif et non seulement au sein de l’infrastructure. Fort heureusement, il existe des solutions logicielles adaptées à cette problématique. Illustration par l’exemple avec le serveur Java JEE Wildfly et sa célèbre fonctionnalité de clustering.

Infinispan est une solution Java puissante et élaborée, qui offre de nombreuses possibilités. L’une d’elles, qui est son cas d’utilisation le plus fréquent, est la mise en place d’une grille de données clé valeur distribuée. Le déploiement d’une telle infrastructure peut être aisément automatisé à l’aide d’Ansible. Démonstration dans cet article.

Une distribution Linux est l’assemblage fonctionnel d’un grand nombre de logiciels différents, qui offrent tous des options de paramétrage à des fins, entre autres, d’optimisation. Ainsi, il est possible de modifier de très nombreux aspects de l’exécution de ces logiciels pour optimiser les performances de la machine. C’est une tâche dantesque qui, heureusement, est largement simplifiée par l’outil tuned. Démonstration par l’exemple dans cet article.

Une fois une faille découverte et corrigée, il est crucial de mettre à jour au plus vite ses systèmes. Cependant, avec la complexité des infrastructures logicielles, il n’est pas toujours aisé d’effectuer la manœuvre. C’est là que disposer d’un outil d’automatisation aussi complet et puissant qu’Ansible se révèle un atout considérable. Démonstration par la pratique…

Les scripts « Bash » sont omniprésents et forment un outil fabuleux d’automatisation. Malheureusement, ils sont souvent, à tort, vus comme fragiles. Cependant, il existe des options et des techniques, simples d’utilisation, qui permettent de rendre l’exécution de ceux-ci aussi robuste et fiable que nécessaire.

Molecule, l'outil de test d'intégration pour Ansible, dispose d'un mécanisme de pilotage pour contrôler les instances utilisées lors de l'exécution de ses scénarios. Dans cet article, nous étudierons comment implémenter un pilote délégué afin d'utiliser Molecule avec sa propre infrastructure.

Pour faire suite au récent hors-série dédié à Ansible [0], cet article fait le tour de la conception de tests pour le célèbre outil d’automatisation à l’aide de Molecule. Il fait également office d’introduction au sujet, pour un prochain article dédié à la conception d’un pilote délégué (driver delegated) pour Molecule, qui permet d’exécuter ses scénarios sur sa propre plateforme. Mais, pour le moment, abordons déjà Molecule.

Dans le chapitre précédent de ce hors-série, nous avons détaillé comment construire sa propre collection et ainsi développer et distribuer sa propre extension pour Ansible. Ceci nous a permis de réutiliser aisément des playbooks et des rôles Ansible. Nous avons néanmoins laissé de côté une fonctionnalité importante de ce format de distribution : la possibilité de déployer un module supplémentaire, soit un ensemble de code Python qui implémente une nouvelle fonctionnalité pour Ansible.

Notre précédent chapitre a fait le point sur les bases d’Ansible. Celui-ci va maintenant aller plus loin, en étudiant comment, à l’aide d’extension nommée Collection, on peut augmenter les capacités de l’outil d’automatisation afin de bénéficier de contenu réutilisable supplémentaire. Démonstration par l’exemple et la pratique dans ce second chapitre de notre hors-série.