Cet épisode parle du coronavirus, des conférences annulées, de la popularité des langages, de GraphQL, de Ghostcat et pleins d’autres choses encore. L’intro date un peu: les infos sur le coronavirus étant encore plus fréquentes que les nouveaux framework JavaScript. Enregistré le 13 mars 2020 Téléchargement de l’épisode LesCastCodeurs-Episode–227.mp3 News Corona virus Les actions des grosses boites pas de meeting conf annulées limite du travail au bureau Langages RedMonk ranking - Le langage au top est… JavaScript Python Java Typescript dans le top 10 R monte Rust stable comme Go (+1) Kotlin 19, Scala 13 InfoQ meta sondage Java 8 le plus déployé en prod, 25% Java 11 et non LTS derrière Spring 60–80% IntelliJ 60–80%, Eclipse 20–25% mavenjvs Gradle 66–33 ou 50–50 Sondage sur Scala Scala.js 1.0.0 7 ans de dev not binary compatible with 0.6 nor 1.0RCx Ecrire en scala des applications front interop avec les libraries JavaScript GraalVM se dote d’un advisory board Gluon, Red Hat, Amazon, Microdoc, Shopify, Twitter, OCI, Neo4J, Pivotal, ARM et Oracle bien sûr Gros round d’investissement dans Azul investissement / achat: 340 M$ Librairies Eclipse MicroProfile GraphQL 1.0 GraphQL: spec pour generaliser les endpoints en leur donnat lflexibilite en terme de requetage et graph retourné make GraphSQL schema available execute GraphQL requests code first approach Apache Camel 3.1 et 3.0 déprécié Le guide de migration de Camel amélioration de mémoire Lightbend recoit 25M d’investissement de Dell capital pour la partie reactive spécifiquement pour le “serverless” pas de mention de Scala OPTIONNEL LightBend - Article sur pourquoi une architecture reactive est importante pour le cloud native bonne piqure de rappel data localisée par microservice les avantages des systèmes event based Middleware ElasticSearch en prod, les choses a savoir les concepts de base (Clusters, Nodes, Indices and Shards) Quorum comment des noeuds rejoingnent le cluster segments et le merge gestion de la memoire (compressed pointers /!\ inversé, 30GB, 2x memoire sur la machine par rapport au heap) voir https://stackoverflow.com/questions/25120546/trick-behind-jvms-compressed-oops#25120926 options par workload (write heavy vs read heavy topology monitoring Infrastructure La M&A de have i been p0wned: l’histoire de l’abandon societe KPMG due diligence des milliards de questions les doutes exclusivité le risque du changement de stratégie Cloud Les gens ralent car les clusters GKE vont avoir un cout de management de 10c/heure, ce qui change la relation du cluster au développeur (nombre de clusters en parallèle) Une comparaison des prix des clusters en fonction de leur taille et de leur host provider Amazon annonce Bottlerocket Mise a jour par image recrée plutôt que par package mis a jour plus immuable et donc facile en rollback par contre chaque host goes down et up si orchestrateur c’est ok Outillage IntelliJ Big Data Tools un IDE pour le big data! deja integration avec Zeppelin S3 nouveau Spark, HDFS, Paquet Architecture Les systèmes simples ont moins de downtime facile à comprendre, facile à corriger plus rapide de monter en competence trouver la cause est plus rapide solutions simples, plus d’alternatives disponibles regles: les fonctionalités de justifient pas la complexité, les idées complexes amènent des implémentations complexes, modifier avant d’ajouter challenge de l’automation pour faire avec moins de gens? OPTIONNEL 11 raisons pour lesquelles vous allez rater vos microservices voir les titres de section OPTIONNEL Retour d’experience sur l’usage incorrect d’un outil bloom filters probleme idéal pour bloom filters mais suspicieusement plus long que prévu profilers random access memory >> sequential reading (trop grand pour L3) alternative plus simple qui reduit le nombre le chargement memoire, pas la conso memoire Méthodologies Les trains de merge rebasing, la course au collègue garder master green pour la CD impossi