Pelisse Romain

Docker est un mot à la mode qu’on associe volontiers à microservices et autre Cloud. Cependant, nous allons voir ici qu’il peut aussi rendre des « macroservices » :-) dans un cadre tout à fait différent, voire contraire : celui de la maintenance logicielle !

L’une des raisons de l’adoption massive de Java comme langage de programmation d’entreprises est la richesse et la facilité d’utilisation de son outillage. Parmi ces nombreux outils, le plus élémentaire que tout développeur débutant se devra d’apprendre presque immédiatement est bien sûr l’utilisation d’un « framework » de développement de tests unitaires. Présentation de l’un des plus anciens et populaires : le « framework » JUnit dans sa version 5.

Les protocoles de chiffrement de données, tels que SSL et son successeur TLS, sont au cœur des problématiques de la sécurisation des échanges sur les réseaux informatiques (dont Internet est le plus vaste représentant). Pour un développeur, comme pour un administrateur système, il est donc essentiel de bien comprendre à quoi ils servent, ce qu’ils font, et aussi quand s’en servir. Dans cet article, nous nous proposons de revenir sur toutes ces notions afin de s’assurer de leur bonne compréhension.

Lancé il y a moins de deux ans, le projet Open Source Quarkus vient déjà d’être consacré « produit » par la compagnie qui l’a initié, Red Hat. Qu’est-ce que cela signifie ? Simplement que, désormais, en plus d’être Open Source, le projet dispose d’une version entièrement certifiée et supportée par le chapeau rouge. Mais c’est aussi un indicateur que Quarkus a le vent en poupe. Bref, tout ceci forme une excellente opportunité de revenir sur cet excitant cadre de développement Java !

Automatiser intégralement l’installation du serveur d’application Wildfly et la mise en place de son « cluster » est aujourd’hui devenu une réalité, pour peu bien sûr qu’on utilise un outil approprié à la tâche, tel qu’Ansible. Démonstration, dans cet article, avec le déploiement d’un « cluster » de trois nœuds au sein d’un conteneur Docker.

La supervision d’un système en production demeure un enjeu aussi complexe qu’essentiel. Il existe de nombreuses solutions, très complètes, de supervision, mais la plupart adoptent une approche centralisée, qui demande l’utilisation de ressources dédiées. Aujourd’hui, nous étudierons une approche alternative, une solution de supervision décentralisée, nommée Monit.

Si les outils comme Ansible permettent d’aller très loin dans l’automatisation d’un déploiement logiciel, ils sont souvent limités dans leurs capacités de réglage fin d’un outil aussi complexe et avancé qu’un serveur Java EE tel que Wildfly (ou son pendant commercial, JBoss EAP). Afin de résoudre cette problématique, l’outil JCliff a été développé pour permettre à Puppet (un concurrent d’Ansible) de s’intégrer sans difficulté avec ce serveur applicatif. Cet outil est maintenant aussi intégré avec Ansible sous la forme d’une collection et cet article propose un tour exhaustif des capacités d’automatisation du déploiement et de la configuration des sous-systèmes de Wildfly à l’aide de cette nouvelle extension.

On attribue souvent au succès de Java la relative simplicité de sa syntaxe et surtout son vaste écosystème. C’est oublier un point essentiel dans son adoption : son débogueur et ses fonctionnalités qui simplifient tant le travail d’analyse et de résolution d’une erreur à l’exécution.

Dans ce premier chapitre, nous allons aborder de nombreux sujets, allant du respect des conditions d’utilisation de « Red Hat Enterprise Linux » (RHEL), de l’installation du système, de sa connexion au réseau « Red Hat » jusqu’à la description de notre cas d’étude. Une fois ces prérequis évoqués et ces étapes préliminaires étudiées, nous passerons au vif du sujet en installant Ansible, que nous utiliserons dans le prochain chapitre afin de commencer à mettre en place notre serveur.