Newsletter #13 : Chaos Actions, SSH Bastion, Lambda, Airflow, ...

Conseils pratiques

Getting started with Github Chaos Actions

Vous connaissez le chaos engineering ? Cette technique permet de tester la résilience de votre application. Github Chaos Actions automatise l’exécution de tests “destructeurs” comme, par exemple, la perte d’un nœud, et ceci depuis le repository de code ! Ce tutoriel vous explique comment mettre en place les workflows de Github Chaos Actions.

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Set up an SSH bastion on AWS with Terraform modules in few minutes

Les Bastions SSH sont des briques utilisées pour permettre à certains utilisateurs d’accéder à des ressources privées et critiques de votre infrastructure, par exemple le master de Kubernetes. Parce que ces éléments sont complexes à sécuriser correctement tout en gardant une expérience développeur fluide, ils sont souvent négligés. Cet article vous montre qu’un Bastion SSH robuste et sécurisé peut être mis en place en quelques minutes.

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Using lambda@Edge for Server-Side Rendering

Le Server Side Rendering (SSR) est un défi pour l’hébergement de frontends qui ne sont plus des sites statiques à proprement parler. Cet article vous explique comment, grâce à AWS Lambda Edge et CloudFront Edge, MEDWING héberge son contenu statique et du contenu rendu côté serveur. Cela leur a permis de construire rapidement quelques pages et un formulaire avec des bonnes performances SEO.

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Outils

Spinnaker vs. Argo CD vs. Tekton vs. Jenkins X: Cloud-Native CI/CD

Avec la montée du DevOps, du Cloud et des technologies comme Kubernetes, les entreprises se tournent de plus en plus vers des outils de CI/CD cloud-natifs. De nombreux outils de CI/CD tentent d’offrir une vitesse de déploiement accrue tout en prenant en compte des éléments tels que l'infrastructure as a code, la portabilité et la gestion de plusieurs environnements ou clusters. Cet article compare 4 outils : Spinnaker, Argo CD, Tekton et Jenkins X.

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Retour d'expérience

Airflow: how and when to use it (Advanced)

Bluecore fait un retour d’expérience sur les enseignements tirés lors de l’utilisation d’Airflow pour créer et scaler facilement leurs pipelines de données. Cet article est la suite d’un premier qui explique les composants de base d’Airflow et la façon de construire un DAG. À partir de cette dernière étape, ça se complique. Alexa Griffith explique ici le choix des opérateurs et la mise en place de la structure du DAG.

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