Pelisse Romain

Un cluster Apache Kafka est déjà, à lui seul, une puissante infrastructure pour faire de l’event streaming… Et si nous pouvions, d’un coup de baguette magique, lui permettre de consommer des informations issues de systèmes de données plus traditionnels, tels que les bases de données ? C’est là qu’intervient Kafka Connect, un autre composant de l’écosystème du projet.

Distribuer du contenu Ansible réutilisable (rôle, playbooks) par l’intermédiaire d’une collection est devenu le standard dans l’écosystème de l’outil d’automatisation. Pour éviter tout conflit de noms, ces collections sont caractérisées par un nom unique, formé d’une espace de nom, qui peut-être employé par plusieurs collections (tel qu'ansible ou community) et d’un nom plus spécifique à la fonction de la collection en elle-même. Cependant, il arrive parfois qu’il faille migrer une collection d’un espace de noms à un autre, par exemple une collection personnelle ou communautaire qui passe à un espace de noms plus connus ou certifiés. De même, le nom même de la collection peut être amené à changer, si elle dépasse son périmètre d’origine ou que le produit qu’elle concerne est lui-même renommé.

Les scripts Shell, et Bash spécifiquement, demeurent un standard, de facto, de notre industrie. Ils forment un composant primordial de toute distribution Linux, mais c’est aussi un outil de prédilection pour implémenter de nombreuses tâches d’automatisation, en particulier dans le « Cloud », par eux-mêmes ou conjointement à des solutions telles que Ansible. Pour toutes ces raisons et bien d’autres encore, savoir les concevoir de manière robuste et idempotente est crucial.

Initié par Red Hat, il y a quelques années le projet Quarkus a pris son envol et en est désormais à sa troisième version majeure. Il propose un cadre d’exécution pour une application de Java radicalement différente, où son exécution ultra optimisée en fait un parfait candidat pour le déploiement sur des conteneurs tels que ceux de Docker ou Podman. Quarkus va même encore plus loin, en permettant de transformer l’application Java en un exécutable natif ! Voici une rapide introduction, par la pratique, à cet incroyable framework, qui nous offrira l’opportunité d’illustrer également sa facilité de prise en main.

Et, si, en une ligne de commandes, on pouvait reconstruire son serveur JEE pour qu’il soit configuré, sur mesure, pour les besoins des applications qu’il embarque ? Et si on pouvait aller encore plus loin, en distribuant l’ensemble, assemblé sous la forme d’un jar exécutable ? Et si on pouvait même déployer le tout, automatiquement, sur OpenShift ? Grâce à Wildfly Glow [1], c’est possible ! Tout du moins, pour le serveur JEE open source Wildfly [2]. Démonstration dans cet article.