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Google Cloud Summit 2017 : les points marquants en résumé

Le 19 octobre s’est tenu au Palais des Congrès le Google Cloud Summit 2017 dédié aux nouveautés autour de l’écosystème Google. Voici un résumé des points marquants :

La plénière

Ouverture par Sébastien Marotte, qui explique que même si le Cloud Google n’est pas le leader du marché, il devient de plus en plus fort et continue à avancer vers le futur.
Il effectue un comparatif du changement en cours sur le Cloud au changement opéré sur la téléphonie de Nokia et BlackBerry à Android et iOS. Il annonce que le futur de Google Cloud se fera autour du :
  • IA / Machine learning
  • Orchestration  du Workloads (comprendre function/ serverless)
Et conclut sur « les migrations lift & shift c’est terminé cela n’apporte plus assez de valeurs ».
L’avenir est pour lui dans  le move & improve”, qui inclut des optimisations/ refactoring et/ou rebuild de l’applicatif à migrer.
Actuellement, 5% des Workloads d’entreprise sont exécutés dans le Cloud, et la croissance du marché risque d’être exponentiel dans les 3 à 5 prochaines années.
Ensuite Ulku Rowe monte sur scène et débute par la citation suivante : « Today challenge, It’s not big against small anymore. Now it’s slow against fast ! « 
Elle insistera sur l’analyse, que chaque entreprise est une « Data company ». Et elle présente les 4 actes de sa présentation: Optimize – Collaborate – Accelerate – Partners
Plusieurs intervenants sont venu faire des démonstrations des outils Google adaptés à chaque thématique.
Elle présente ensuite les 5 drivers de migration vers le cloud dans l’ordre de priorité:
  1. Reliability
  2. Security
  3. Excellent support
  4. Performance
  5. Cost effectiveness

Elle insiste sur le besoin d’optimisation, en rappelant que 7 des produits Google (search android chrome map play youtube gmail) ont dépassés le milliard d’utilisateurs et nous incite à lire ou relire Site Reliability Engineering.

Les annonces s’enchaînent, en voici quelques unes qui ont retenu mon attention:

Security innovation

L’annonce des armes (en béta)  de Google pour la sécurité avec la GDPR en cible:

  • Identity Aware Proxy
    Permet de configurer un accès sécurisé aux applications, « qui peut voir quoi ».
  • Data Lost Prevention API
    Nous avons eu droit a une démo de cette api avec Francesc Campoy qui montre l’action d’un bot slack qui filtre les informations sensibles (carte crédit valide / passeport …) sur tous les channels

Explore Function

Une autre fonctionnalité annoncé, « Explore » permet d’afficher et utiliser des suggestions de graphique et d’analyse dans une feuille de calcul.
Il s’agit d’une aide à l’utilisation des fonctionnalités avancées de Google sheet. Elle propose des exemples de diagramme, de query… en rapport avec vos tableurs présents sur la Google Sheet.
Pour tester allez sur une de vos Google Sheet et cliquer en bas à droite sur Explore Explore.

Cloud AI

Cloud AI regroupe les services d’intelligence artificielle avec des modèles pré-formés et un service pour générer ses propres modèles sur mesure.
Basé sur un réseau neuronal, il offre de bonnes performances, il est notamment utilisé par les applications majeures de Google comme Photos (recherche d’images), Google App (recherche vocale), Translate et Inbox (Smart Reply).

Cloud Video Intelligence

Enfin l’annonce en beta de ce service pour analyser, indexer et rechercher les contenus d’une vidéo. Pratique pour parcourir des terabytes de vidéos (clin d'œil)
Il semble néanmoins équivalent en terme de fonctionnalité au Video indexeur de Microsoft présenté lors du Microsoft Experience 2017.

La plénière se termine par plusieurs retours de clients, sur comment travailler avec la Data et comment les outils Google leur ont permis d’optimiser leur usages.
Les Partenaires présents : Dailymotion / La redoute / Amadeus

Personnellement assez médusé par la présence de Dailymotion sur la scène du Google Cloud Summit, qui prêche pour BigQuery et l’accélération de leur tech grâce aux outils Google. 

Les ateliers

Kubernetes : état de l’art et feuille de route

Speaker: Lionel Touati + Sylvain Masset + Jean-François Bustarret
La première partie commence par la présentation de mise en place de K8s par Claranet et Objenious.
Seules les 10 dernières minutes sur les nouveauté de K8s 1.8 m’ont marquées  :
  • Network Policy (Beta)
  • Cluster autoscaling (GA) paramétrable sur d’autres métriques que le CPU
  • CRI pour OCI (GA)
  • Cryptage des secrets (Alpha)
  • Gestion des batchs
  • Politique d’audit (alpha)
  • RBAC (GA)
  • Métrique personnalisé (Beta)
  • Fédération ( (avertissement) risque d’abandon de la fonctionnalité)
  • Auto repair/upgrade node
  • Alias iP (beta)
  • Ingress multi cluster

Le tracking complet des fonctionnalités K8s 1.8 est disponible ici.
(info) La Road map GKE (K8S managé) pourra différer de celle de K8s 

Cloud Functions: serverless avec Google Cloud Platform

Speaker: Guillaume Laforge
Ce talk se focalise sur les Google Functions, la technologies serverless de Google.
Guillaume Laforge commence par un petit historique desdites technologies:

  

Les Google Functions sont des petits codes javascript qui sont lancés lors d’un appel http ou d’un événement du cloud Google.
La logique sous jacente est l’optimisation maximale du taux d’utilisation des cpu sans se soucier des vms engagées.

Overview d’un cas d’école :

Guillaume présente ensuite 2 exemples :
  • Utilisation d’ImageMagick pour faire une miniature d’une image uploadée dans un bucket.
  • Utilisation de vision API pour trouver des tags d’une image uploadée dans le Cloud.
les Uses Cases identifiés : Webhook, api endpoint, cloud event, lightweight , iot …
Ainsi que les technologies à préférer en fonction de votre use case (voir tableau ci-dessous):

(info) Tips de Guillaume si vous souhaitez creuser le sujet :
Exemple de tuto d’application making audio searchable with Cloud speach  
Si vous avez besoin d’une boucle local complète, utiliser Ngrok(see) , Google propose même un emulateur pour le développement local avec la compatibilité complète de l’API public

Kubernetes : session technique pour les développeurs

Speaker: Francesc Campoy
Francesc Campoy commence cette session en rappelant que, toute execution de code chez Google, se fait dans des conteneurs.
Puis évoque la paternité de Borg pour K8s nous invitant à lire ou relire Large-scale cluster management at Google with Borg.
Borg étant trop intimement lié au fonctionnement chez Google, K8s fut créé pour une visée plus open source.
S’ensuit une description des composants, des fonctions et des utilisateurs de K8s.
La session se clôture sur le retour d’expérience de Zenly sur GKE avec quelques chiffres clés et un zoom sur leur implémentation du monitoring Prometheus.
Mention spéciale pour l’optimisation car l’infra Zenly est géré par seulement 2 Ops.
(info) Tips de Francesc  :
  • Si vous souhaitez déployer des microservices sur un cluster Kubernetes, gRPC est un framework open source performant à expérimenter.
  • Stackdriver est un outil de surveillance qui peut être pratique pour le suivi des pods et ainsi que le tracing. 

Découvrez Compute Engine

Speakers: Fabrice Sollami + Lionel Touati
Fabrice Sollami ouvre ce talk sur la présentation générique de Compute Engine et sur sa performance notamment permise grâce au réseau de Google.
S’ensuit une démonstration de Lionel Touati, qui effectue le provisionning d’instance sur 2 régions, la configuration d’un autoscaling groupe, et le test de son bon fonctionnement sous stress par siege.
Voici pêle-mêle les petites choses qui m’ont marquées :
  • VM préemptives l’équivalent des spot instances AWS, sont 80 % moins chères que les instances standards et leurs tarif est fixe.
  • Le démarrage des VM est rapide, 19 seconds de temps moyen (on est pas sur Azure)
  • Pas de besoin de provisionner les iops
  • Auto Scaling configurable via health check
  • GLB (global load Balancer) sans besoin de période de chauffe
    Équilibrage de charge mondial avec une seule adresse « IP Anycast ». Une fois rentrée, on reste sur le réseau Google pour atterrir sur la région ciblée.
  • Augmentation de la taille maximum du nombres de coeur par VM à 96
Le talk se termine par l’intervention de Pascal Schultis qui expose le partenariat Intel – GCP,  qui peut se résumer par ces 2 slides :
(info) Tips de Lionel & Pascal  :

Modélisation de données et requêtes avec BigQuery

Speaker: Clément Cardi
Clement Cardit nous introduit au monde de BigQuery avec un retour aux origines de Dremel le moteur de recherche sous BigQuery:
BigQuery est la solution proposée par Google pour fournir de l’Analytics as a Service, afin de stocker/analyser/exécuter des requêtes sur des grands volumes de données, et partager ses données structurées.

Puis Clément exécute une rapide démonstration, voir sample :

//summit demo
//create a topic
gcloud beta pubsub topics create order_stream
//create a Bigquery table
bq mk -t demo.virtualshop_order_stream ./orderSchema.json
//run dataflow template Pubsub to Bigquery
gcloud dataflow jobs run order-stream \
        --gcs-location gs://pod-fr-retail-dataflow-template/template_file \
        --parameters topic=projects/pod-fr-retail/topics/orders_stream,table=pod-fr-retail:demo.virtualshop_order_stream \
        --zone=europe-west1-c \
        --max-workers=5
Avec la visualisation du résultat via Data studio :
(info) Tips de Lionel & Pascal  :
  • Data studio l’outil Google pour rendre rapidement vos donnes visuellement attrayantes.

Les autres points/détails marquants

Cyril Parisot, Consultant Architecte DevOps chez Oxalide.

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