Planning BreizhC@mp 26

La gestion des coûts est un enjeu majeur sur les plateformes Cloud. Sans une approche rigoureuse, l’élasticité et la flexibilité promises peuvent rapidement se transformer en dépenses imprévisibles. RCA utilise le service managé Kubernetes EKS d’AWS. Afin de gérer les variations de charge des applications, nous avons déployé KEDA pour ajuster automatiquement le nombre d’instances en fonction de l’activité des utilisateurs et des périodes de la journée. Dans une optique FinOps, le dimensionnement des nœuds est optimisé via Karpenter, garantissant ainsi une adéquation au plus juste entre les ressources allouées et les besoins des applications. En combinant ces solutions avec une stratégie hybride de facturation avec des instances Spot et des instances réservées en fonction des environnements, nous maximisons l’efficacité tout en réduisant les coûts. Lors de cette présentation, nous vous partagerons nos astuces et nos difficultés sur l'intégration de ces outils sur AWS dans une approche FinOps.

GAFAM, dépendance, données personnelles livrées au plus offrant ; Bienvenue dans la matrice. Moi, j'ai choisi la pilule rouge. Une idée, beaucoup d'huile de coude. Et quelques mois plus tard : une infra déclarative, résiliente, indépendante, qui m'appartient vraiment et qui respecte mes données. Apprendre, mettre les mains dans le cambouis, construire une base pour de futurs projets ou sortir de la matrice... Les raisons sont nombreuses pour se lancer dans le self-hosting. Pour ma part, c'était un peu tout à la fois ! Que vous soyez dev curieux ou ops en quête d'un terrain de jeu personnel. Refaites avec moi tout le chemin pour passer (après maintes soirées debug et autres prises de tête) d'une idée pas si farfelue à une infra redondante, observable, sécurisée, avec une dizaine de services en production. Le genre d'architecture qu'on retrouverait en entreprise. Au programme : virtualisation avec Proxmox, orchestration avec Kubernetes, Talos et ClusterAPI, GitOps avec ArgoCD et Gitlab, IaC avec OpenTofu, gestion des secrets avec SOPS et Infisical, OS immutables avec NixOS et CoreOS. Et une touche de loki et grafana pour lier le tout. Vous repartirez avec le fruit de mes tentatives, apprentissages et galères. Tout ce qu'il faut pour démarrer votre propre homelab cloud-native ; Et je l'espère, l'envie de vous lancer dans cette aventure aussi passionnante qu'elle est pleine d'embûches !

Alors que la Developer Experience s'immisce timidement dans les réflexions techniques et managériales de nos organisations, notre Ops Experience, elle, est encore trop souvent oubliée. Pire, lorsqu'on construit une solution technique basée sur une plateforme interne, que l'on doit respecter des jalons, améliorer la qualité du code, la fiabilité des tests, automatiser les process,... nous, Dev et Ops, restons des ressources au service des autres équipes métiers de l'entreprise, considérés comme un centre de coût à optimiser. Et si on inversait ce prisme ? Que se passerait-il concrètement si on se considérait nous-mêmes comme des utilisateurs, voire des clients, avec nos besoins, nos irritants et nos attentes, souvent différentes ? Au travers de ce retour d'expérience, je vous propose de penser nos expériences Dev & Ops, comme on pense l'expérience utilisateur. Je vous parlerai des techniques pour comprendre et améliorer le quotidien des équipes de réalisation et traiter nos plateformes internes comme un produit. Je vous emmènerai dans un monde mêlant techniques de marketing (Design Thinking, expérience utilisateur...), d'industrie (Value Stream Mapping, Kaizen...) et de psychologie (Communication Non Violente, sécurité psychologique...). Venez (re-)découvrir des techniques actionnables pour transformer vos DevEx et OpsEx en commençant par le plus simple : considérer Dev et Ops comme des clients précieux dont il faut vraiment écouter les besoins !

On a l'impression qu'avec chaque version de Java il y a de plus en plus de Garbage Collectors (GCs) avec de plus en plus d'options. On entend des phrases cryptiques telles que "Oh trop bien ZGC est devenu générationnel alors que Shenandoah ne l'est pas" ou "T'as vu chez Netflix ils ont réduit leurs tail latencies avec ZGC". Du coup on se pose tout plein de questions: * qu'est-ce qu'ils racontent ? * ZGC c'est quoi ? * si ce ZGC est si magique, pourquoi il y a d'autres GCs dans Java, hein ? * pourquoi on ne parle toujours que des différents GCs de Java mais jamais pour Go ou JavaScript ? chez Java ils ne sont pas capables d'en choisir un ? * et en natif, on a besoin d'un GC ? Dev Java ou simples curieuses et curieux, tout le monde est bienvenu. On va repartir des bases, en commençant il y a 30 ans lors de la création de Java jusqu'à maintenant pour comprendre pourquoi on a toujours besoin d'un GC et pourquoi ce n'est pas un problème résolu (comme l'API Collection). On fera aussi un tour des GCs, de leurs évolutions, de pourquoi on en est arrivé là, de leurs forces et de leurs faiblesses. (spoiler alert: ZGC n'est pas le GC qui les remplacera tous) À l'issue de ce talk vous saurez quand utiliser quel GC afin de trouver le plus adapté à chaque projet, chaque application, chaque environnement.

> Le hasard fait bien les choses. Si on applique cette idée aux tests unitaires ou aux tests d'intégration, on peut rendre nos tests beaucoup plus imprévisibles et du coup trouver des problèmes que notre esprit n'aurait jamais osé imaginer ! Par exemple, récemment, j'ai découvert dans une bibliothèque de gestion de configuration, [un bug](https://github.com/gestalt-config/gestalt/issues/242) qui se produit lorsque la `Locale` est configuré en `AZ`. 🤦🏼‍♂️ Un autre exemple encore plus simple : ```java int input = generateInteger(Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE); int output = Math.abs(input); ``` Peut générer `-2147483648`... Ce qui est assez inattendu pour une valeur absolue ! 😉 Les tests aléatoires peuvent découvrir ces cas tordus... C'est ce que l'équipe elasticsearch a mis en place depuis plusieurs années à l'aide du framework [RandomizedTesting](https://labs.carrotsearch.com/randomizedtesting.html) pour tester tout le code Java. Ajoutez à ça de vrais tests d'intégration à l'aide de [TestContainers](https://java.testcontainers.org/modules/elasticsearch/) et vous aurez une approche complète pour des tests qui échouent régulièrement ! Après cette conférence, vous ne verrez plus jamais la fonction `random()` comme avant et découvrirez comment la (mal)chance peut vous aider ! 🍀

Les UUID sont partout, utilisés souvent machinalement comme identifiant. Revenons un instant sur leurs origines et ce qu'ils garantissent vraiment — l'unicité globale sans coordination, pratique, mais pas toujours le meilleur choix comme clé d'unicité. On explore ensuite quand les employer (ou pas) dans des bases de données et des systèmes distribués, avant de comparer les différents générateurs créant des arbitrages concret entre confidentialité et performance.

🛸 Après le crash de notre vaisseau sur une planète inconnu, Astro part secourir ses companions en danger dans le monde du GitOps! En repartant de la base du GitOps, de son idée fondatrice à son utilisation quotidienne, nous découvrirons les bonnes et mauvaise pratiques qui façonnent cet univers. Au travers d'exemples dans différents domaines (Kubernetes, infrastructure, secret management), nous verrons concrètement comment appliquer cette philosophie. Embarquons pour ce voyage interstellaire, accompagné de nos bots favoris 🤖, dans le monde du GitOps !

Quelques lignes de commandes suffisent aujourd'hui pour créer son cluster Kubernetes dans le cloud. On peut alors y déployer sa panoplie de Pods, Deployments, Services, etc. avec peu d'efforts (quoique beaucoup de YAML). Mais qu'en est-il des accès réseaux ? Comment restreindre les accès en entrée et en sortie de son cluster ? Comment contrôler les requêtes HTTP entre microservices ? Et comment sécuriser les données qui transitent entre ces microservices ? Dans ce talk, nous répondrons à ces questions avec Cilium, un plugin réseau pour Kubernetes. Cilium permet d'acheminer les paquets entre conteneurs, d'appliquer les politiques de sécurité réseau, de chiffrer les données en transit et bien plus. Il offre aussi divers outils visuels pour créer ses politiques de sécurité et comprendre ce qui se passe côté réseau [1, 2]. Au programme : - Une courte introduction aux réseaux de conteneurs à la Kubernetes. - Comment Cilium utilise eBPF pour faire la différence. - Sécuriser les accès IP, TCP, HTTP et autres en suivant les bonnes pratiques. - Chiffrer ses données applicatives sans sidecar ni prise de tête. [1] https://docs.cilium.io/en/latest/gettingstarted/hubble/ [2] https://editor.networkpolicy.io