IBM Cloud Private : déployer Kubernetes dans un Cloud privé et porter le datacenter au plus près des technologies dites Cloud Natives…

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IBM a transformé son produit anciennement nommé IBM Spectrum Conductor for Containers Community Edition en IBM Cloud Private intégrant Kubernetes ( gratuitement dans cette version communautaire et bien entendu Open Source). Et en ayant la possibilité de le coupler avec Cloud Foundry le cas échéant :

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Je réalise un petit autour d’IBM Cloud Private en partant d’un serveur physique chez Scaleway :

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J’ajoute un second disque physique de 100 Go en plus du disque principal à 50 Go pour respecter les minimas en terme d’exigences techniques liés au déploiement ici en mode minimaliste d’IBM Cloud Private :

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Je lance un container Docker conteant une série de playbooks Ansible et qui va me servir ici de déployeur :

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Une fois l’exécution des playbooks terminés je reçois un lien d’accès à la console d’IBM Cloud Private :

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avec les principales métriques de santé de la plateforme :

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et des sous menus graphiques pour faciliter la prise en main de Kubernetes (la plupart du temps contrôlable par les lignes de commande) :

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avec un marketplace peuplé via Helm (et que l’on retrouvait déjà via Bitnami dans kubeapps.com) :

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le software defined networking pour les containers via Calico (initialement de Cisco) :

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mais encore une fois accessible via les outils en ligne de commande :

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J’ai la possibilité comme auparavant de monitorer la plateforme via Weave :

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et je lance un rapide test de CI/CD avec Jenkins dans IBM Cloud Private :

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Je peux également lancer un cluster avec plusieurs noeuds ici en utilisant les machines d’Outscale :

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Idem via les playbooks Ansible embarqué dans ce container de déploiement :

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et j’accède alors à la dernière version 2.1.0 d’IBM Cloud Private :

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et les CLI toujours disponibles :

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et plusieurs repositories de Charts Helm que l’on peut rajouter pour alimenter son marketplace :

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Je termine en corrolaire par l’Azure Distributed Data Engineering Toolkit (AZTK) qui sont des outils python pour le provisioning à la demande de clusters Spark sur les clusters Docker dans Azure. Rapide test :

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lancement en ligne de commande via Python :

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Je lance ce cluster Spark sur la base de VM équivalentes aux Spots Instances dans AWS ou aux Premeptibles VMs dans Google Cloud, c’est à dire des VMs éphémères (autrement à moindre coût comparées aux VMs classiques) :

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on retrouve Microsoft Azure Batch en arrière fond couplé à Azure Storage :

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avec le dashboard du Spark Master :

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et sa suppression après lancement de ses batchs est tout aussi simple :

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A suivre ! …

Originally published at telegra.ph on December 6, 2017.

Originally published at telegra.ph on December 6, 2017.

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