Dès qu’on veut déployer des environnements Kubernetes, helm devient une des solutions à considérer.

Le déploiement des objets standards tels que deployment, autoscaler et autres se fait aisément car ces derniers ne changent pas d’un environnement à l’autre. Généralement on déploie la même infrastructure sur tous les environnements du développement à la production.

Bien évidemment on pourra limiter la taille des replicas sur l’environnement de développement par exemple mais au fond, le contenu des charts sera identique. Une des difficultés que l’on pourra rencontrer c’est dans la gestion des fichiers de configuration.

Depuis quelques années, Kubernetes (K8S) et son écosystème deviennent l’environnement d’ exécution à la mode. Certaines personnes veulent déployer sur cet environnement en mettant en avant ses capacités de scalabilité. D’autres font du bashing (souvent) justifié sur la complexité et le coût de mise en œuvre d’une telle plateforme.
Vous l’aurez compris, cette technologie n’échappe pas au cycle du hype et à la fameuse courbe du Gartner.

Après quelques expériences sur cette plateforme ( et beaucoup sur d’autres 😀 ) je vais essayer de peser le pour et le contre qui m’apparaissent importants.
Bien évidemment, ce n’est que mon avis, j’ai sans doute omis certaines informations qui pourraient être indispensables pour d’ autres.

Derrière ce nom pompeux qui peut effrayer, je vais essayer d’expliquer dans cet article comment on peut versionner facilement ses partitions et les publier sur le web.

En cherchant comment mettre de la documentation technique avec des diagrammes PlantUml dans des repos GITLAB et générés avec des pipelines, je me suis mis dans la tête de faire la même chose avec des partitions 🙂

Depuis plusieurs années, j’utilise lilypond pour créer mes partitions. C’est un peu difficile de s’y mettre, mais une fois la syntaxe assimilée, la saisie d’une partition est beaucoup plus efficace. Le rendu des partitions est vraiment optimisé.
Si vous voulez plus de détails sur le pourquoi du comment je vous conseille cette page.

A mes heures perdues, je travaille sur un « POC/side project qui n’aboutira pas et je m’en fiche » basé sur Quarkus. J’ ai choisi d’utiliser les langages et composants suivants :

• Kotlin
• Quarkus
• Gradle
• Kubernetes pour le déploiement

Oui, tant qu’à faire, autant aller dans la hype …

Mon projet est sur GITHUB. Pour automatiser certaines actions et, disons-le, par fierté personnelle, j’ai choisi d’automatiser certaines actions par la mise en œuvre de pipelines CI/CD.
Depuis peu, GITHUB a intégré un mécanisme de pipeline : GITHUB Actions.

Mon PC Lenovo a un SSD. Le temps de démarrage est actuellement de 11 sec. Ça commence à faire pas mal… J’ai eu donc envie de me pencher sur l’optimisation du démarrage ( encore une fois) . Voici comment gagner (facilement) quelques secondes au démarrage.

Tout d’abord, vous devez analyser les services qui prennent du temps au démarrage. Vous pouvez le faire avec cette commande:

Avec les contraintes liées au confinement, les répétitions se font de plus en plus rares. Pour ne pas perdre la main, il y a quelques logiciels qui permettent de jouer d’un instrument et d’ improviser tout en ayant une bande son en fond musical.

Il y a plusieurs logiciels payants/propriétaires sur différentes plateformes:

• Band in a box
• irealpro
• Garage band
• Jjazzlabs

J’ai découvert ce dernier récemment en naviguant sur le site Linux Mao. Il a l’avantage d’être gratuit (le moteur est sous licence LGPL 3.0, pas le logiciel en tant que tel), de fonctionner sous GNU/LINUX, d’ offrir un son pas mal du tout et de permettre la configuration de la dynamique au fur et à mesure du morceau.

Voici un rapide article sur un problème rencontré récemment. Lors de l’exécution d’un container docker, j’ai eu une erreur SIGSEGV 139. Un crash avec aucune log.

Bref que du bonheur 🙂

Avant d’aller plus loin voici mon environnement:

• Debian 10
• Docker CE 19.03.8

Après quelques recherches, je me suis rendu compte qu’on pouvait reproduire ce comportement en exécutant cette commande: