Articles techniques approfondis, retours d'expérience et guides pratiques sur Apache Kafka, Kubernetes et l'infrastructure cloud.
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Apres 47 clusters et 6 ans au Credit Agricole, voici les erreurs qui font vraiment mal. J'ai vu chacune d'elles causer des incidents - avec les solutions qui ont fonctionne.
Comprendre Kafka en partant du problème qu'il résout. Une introduction progressive aux concepts fondamentaux du streaming de données distribué.
Mes workflows GitHub Actions testés en production. CI/CD, tests, déploiement K8s, release - copiez et adaptez.
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6 templates Docker Compose testés et prêts à l'emploi. De la stack dev simple au cluster multi-broker avec monitoring complet.
Comprendre l'architecture distribuée de Kafka. Comment les brokers, topics et partitions travaillent ensemble pour garantir performance et fiabilité.
Comment les consumer groups permettent le traitement parallèle dans Kafka. Rebalancing, assignation des partitions, et gestion des offsets en groupe.
Comprendre les garanties de livraison Kafka : at-most-once, at-least-once et exactly-once. Quand et comment les utiliser.
Comprendre Kafka en partant du problème qu'il résout. Une introduction progressive aux concepts fondamentaux du streaming de données distribué.
Comment les applications interagissent avec Kafka. Configuration des producteurs, stratégies d'envoi, lecture de messages et gestion des erreurs.
Comment Kafka garantit la durabilité des données grâce à la réplication. Leaders, followers, ISR et failover expliqués simplement.
10 ans d'experience condensee en 10 minutes. Les concepts essentiels de Kafka expliques avec des exemples reels de production - pas de theorie abstraite.
Le playbook que j'utilise en astreinte. 23 scénarios d'incidents avec arbres de décision, commandes de diagnostic et solutions testées.
Collection de scripts Python et Bash pour monitorer vos clusters Kafka. Alertes lag, health checks, métriques JMX - tout est inclus.
La checklist que j'utilise avant chaque mise en production Kafka. Sécurité, performance, monitoring, backup - rien n'est oublié.
L'outil que j'utilise pour tous mes clients. Calcule brokers, partitions, stockage et RAM en fonction de votre charge. Export Excel inclus.
Kubernetes expliqué simplement. Pourquoi l'utiliser, les concepts de base et comment il orchestre vos containers.
Comprendre les Pods et Deployments, les briques de base de Kubernetes. Création, scaling et mises à jour expliqués.
Mes templates YAML Kubernetes testés en production. Deployments, Services, Ingress, HPA, PDB - copiez et adaptez.
Le runbook que j'utilise pour opérer mes clusters K8s. Maintenance, incidents, upgrades - toutes les procédures documentées.
Les commandes kubectl que j'utilise quotidiennement pour diagnostiquer et résoudre les problèmes K8s. Avec exemples concrets.
Comment j'ai securise des clusters Kafka bancaires : SASL, SSL, ACLs, audit. Le parcours complet de 'pas de securite' a 'conforme PCI-DSS'.
J'ai deploye les trois en production. Voici quand je recommande chacun - sans langue de bois. Spoiler : Kafka n'est pas toujours la bonne reponse.
Structure de projet, modules, state management. Les erreurs que j'ai faites et les patterns qui ont survecu a la production sur des dizaines de projets.
Pas un tutoriel de plus. Les configurations Docker que j'utilise vraiment en production - images optimisees, securite, monitoring. Teste sur des centaines de conteneurs.
Les techniques que j'utilise pour accelerer les pipelines GitLab : caching agressif, parallelisation, runners optimises. Avec des exemples reels de gains.
J'ai migre 3 clusters Kafka vers Kubernetes. Voici ce qui a marche, ce qui a casse, et les patterns Strimzi que j'utilise maintenant systematiquement.
Pas de cluster a gerer, pas d'ops complexe. Comment Kafka Streams m'a simplifie la vie pour le stream processing en production - et quand je choisis encore Flink.
Persistence, cluster mode, eviction policies. Les configs Redis qui font la difference entre un cache qui tient et un cache qui crashe sous la charge.
Cluster trop petit, shards mal configures, heap JVM explosee. Les pieges Elasticsearch que j'ai appris a eviter - souvent dans la douleur.
Debezium, JDBC, S3, Elasticsearch... Les connecteurs et patterns que j'utilise pour construire des pipelines CDC en production. Zero code custom, 100% fiable.
Comment Schema Registry m'a sauve de breaking changes en production. Avro, modes de compatibilite, et les patterns que j'utilise sur 67 000 topics.
Les optimisations sysctl, kernel et I/O que j'applique sur tous mes serveurs de production. Teste sur des clusters qui traitent 1.4M messages/seconde.
Les playbooks et roles que j'utilise pour gerer des flottes de serveurs. Zero agent, zero surprise. Du SSH et du YAML, ca suffit.
Les dashboards Grafana et alertes que j'utilise pour surveiller 47 clusters. Configuration JMX, metriques critiques, et les alertes qui m'ont evite des nuits blanches.
Les optimisations exactes que j'ai appliquees pour multiplier par 7 le throughput d'un cluster Kafka. JVM, OS, broker configs - tout ce qui a vraiment marche.
Fini les kubectl apply manuels. ArgoCD pour le GitOps en production - setup, multi-cluster, et les patterns qui ont transforme ma facon de deployer.
Les manifests, patterns et pieges de Kubernetes que j'ai decouverts en gerant des clusters pour des banques et assureurs. Pas de theorie - du vecu.
SLA, RTO, RPO : les concepts que j'applique après avoir géré des pannes critiques. Architectures active-active, failover, patterns de résilience - le guide de terrain.
6 mois d'expérimentation avec Claude, GPT-4 et Mistral en contexte DevOps. Analyse de logs, génération de configs, revue de code : ce qui fonctionne vraiment et ce qui fait perdre du temps.
Les fondamentaux Linux que j'aurais voulu maîtriser dès le début. Après 200+ serveurs gérés, voici les commandes et concepts qui font vraiment la différence.
De l'injection SQL qui a exposé 50K utilisateurs au cluster K8s avec 'cluster-admin' pour tous. Les vulnérabilités que je trouve en audit — et comment les éviter.
Le cluster à 50K€/an qui aurait pu coûter 15K€. Ma méthodologie pour dimensionner CPU, RAM, stockage et réseau sans gaspiller ni souffrir.
12-Factor, microservices, Terraform multi-cloud : les patterns que j'applique après avoir migré des monolithes vers Kubernetes. Plus les erreurs coûteuses à éviter.
CNI, Services, Ingress, Network Policies : tout ce que j'ai appris en debuggant des problèmes réseau sur 15 clusters de production.
Après 30+ audits Kafka (banque, retail, télécom), voici la méthodologie que j'utilise pour identifier les problèmes et fournir des recommandations actionnables.
L'introduction Kafka que je donne aux développeurs que je forme. Analogies simples, concepts clés, et les commandes pour démarrer immédiatement.
De 3 brokers POC à 47 clusters traitant 1.4M msg/s. Les erreurs commises, les patterns qui ont fonctionné, et ce que j'aurais fait différemment.
Le guide complet pour atteindre des performances extrêmes. Hardware, tuning OS, JVM, broker : tous les paramètres que j'ai optimisés pour dépasser le million de msg/sec.
Pas juste un hello world. Producer avec idempotence, consumer avec commit manuel, Dead Letter Queue - le code que je déploie vraiment chez mes clients.
Les équipes attendaient 5 jours pour un topic Kafka. Voici comment j'ai construit une plateforme self-service qui provisionne en 5 minutes avec gouvernance intégrée.
Le jour où j'ai commité une clé AWS sur GitHub public. Comment je gère maintenant la config multi-environnements avec python-dotenv, validation stricte et rotation des secrets.
Le diagnostic qui a sauvé un pipeline data. Partitioning, caching, configuration : tout ce que j'ai appris en optimisant des jobs Spark sur des pétaoctets.
3 ans de home hosting, 1500€ économisés. Mon setup complet : matériel, sécurité, monitoring, et les erreurs que j'aurais aimé éviter.
Ma configuration multi-clusters avec SASL/SSL, les commandes que je tape quotidiennement, et les scripts d'automatisation qui me font gagner des heures.
Les mécanismes internes que vous devez comprendre pour diagnostiquer les problèmes de production. Storage engine, réplication, ISR : tout ce qui se passe sous le capot.
Le jour où j'ai remplacé 50 scripts Bash par 10 modules Python. Monitoring, déploiement, provisioning AWS : les patterns que j'utilise en mission après 150+ automatisations.
Après 200+ conteneurs en prod, voici les commandes Docker et Docker Compose que je tape vraiment au quotidien. Plus les alias qui me font gagner des heures.
Le diagnostic qui a sauvé une application de trading. G1GC, ZGC, dimensionnement heap : tout ce que j'ai appris en optimisant des JVM critiques.
Pourquoi swappiness=0 a tué mon serveur PostgreSQL sur RHEL 7. Le guide définitif pour configurer le swap selon votre distribution et workload.
RBAC mal configuré, pods root, pas de Network Policies... Voici les vulnérabilités que je trouve sur presque tous les clusters que j'audite, et comment les corriger.
Le jour où j'ai réduit la latence disque de 80% sur un cluster Kafka. Scheduler, filesystem, cache, RAID : tout ce que j'ai appris en tunant des workloads critiques.
J'ai formé 200+ développeurs à Kafka. Voici l'introduction que je leur donne, avec les pièges que personne n'explique dans les tutos classiques.