16 prises de notes à Devoxx France 2016

Pour vous aider à choisir quelle conférence visionner sur la chaîne Devoxx FR 2016 de Youtube ou pour vous remémorer certaines chose, je mets librement à votre disposition les différentes notes que j’ai pu prendre sur mon laptop.

Les sujets sont variés : des Microservices avec Spring Boot et Spring Cloud, du Big Data avec Kafka et Elasticsearch, du Front End avec ECMAScript 2015 et React, du Java 8 et 9 ou bien encore de la méthodologie avec les revues de code et de la living documentation.

Certaines notes pourront être lues de manière autonome ; je pense par exemple au quickie Comment rater ses revues de code ? et à la conférence Stack Overflow behind the scenes. Pour être exploitables en l’état, d’autres notes demanderont à ce que vous ayez assisté à la conférence ou que vous ayez pu récupérer les supports de présentation.

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Tout sur le Elastic{ON} Tour Paris 2015

Sur les 12 représentations mondiales, la 3ième date de la tournée européenne de la conférence Elastic{ON} a eu lieu le 5 novembre 2015 à Paris.

Invité par la société Adelean, j’ai pu y participé. Pour toutes celles et ceux qui n’ont pas eu cette chance, ce billet me permet de vous faire partager cette journée.

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18 prises de notes à Devoxx France 2015

En attendant que les vidéos des différentes conférences de l’édition 2015 de Devoxx France soient mises en ligne sur Parleys et en complément de certains supports déjà mis en ligne par certains Speakers, je mets librement à votre disposition les différentes notes que j’ai pu prendre sur mon laptop.

Les sujets sont variés : du Machine Learning avec Watson, Spark et MMLib, du Reactive Programming avec RxJava et Vert.x, du Java 9, du Spring 4.1 ou bien encore du Docker.

Certaines notes pourront être lues de manière autonome ; je pense par exemple au quickie Stratégie de mise en place de revues de code et à la conférence Livrer chaque jour ce qui est prêt !. Pour être exploitables en l’état, d’autres notes demanderont à ce que vous ayez assisté à la conférence ou que vous ayez pu récupérer les supports de présentation.

Keynote des organisateurs Lire la suite

NoSQL Matters Paris 2015

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Ayant gagné une place par le groupe utilisateurs Elasticsearch (que je remercie une nouvelle fois), j’ai eu l’opportunité d’assister pour la première fois à une conférence dédiée au NoSQL. Parmi la centaine de participants, je devais sans nul doute être le plus néophyte. Certes, je connais relativement bien Elasticsearch pour l’avoir mis en œuvre, mais l’écosystème d’Hadoop et des bases de données NoSQL restait pour moi encore très vague.
Ce fut donc l’occasion rêvée d’approfondir mes connaissances sur le sujet et de m’aérer l’esprit.
Cerise sur le gâteau, cette conférence m’aura permis d’apprécier la qualité de speaker de deux anciens collègues, Bruno Guedes et Lucian Precup.
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Etude de cas Spring Integration

Vous avez déjà entendu parler d’Apache Camel ?
Les Design Pattern n’ont plus de secrets pour vous ?
L’Event Driven Architecture vous attire ?
Les Enterprise Integration Pattern vous interpellent ?
Vos applications reposent sur TCP, JMS, FTP, SFTP, les fichiers, les mails, XML, les web services SOAP, REST,  RSS, JPA, JDBC ou même Twitter ?

N’attendez plus : venez découvrir l’utilisation des patterns comme le Channel Adapter, le Router ou l’Aggregator au travers d’un workshop sur Spring Integration.

Voici le support de présentation d’un workshop d’1h s’appuyant sur le cas d’étude suivant : un moteur chargé d’indexer des données clients dans le moteur de recherche Elasticsearch.

Une connaissance minimaliste de Spring Framework est pré-requise.

Spring Integration est à votre portée de main. EAI et ESB n’ont qu’à bien se tenir !!

Plugin exit pour LogStash

logstashCe billet a pour objectif de vous présenter un cas d’usage du plugin exit pour LogStash.
Une utilisation répandue de LogStash consiste à alimenter Elasticsearch à partir de fichiers de logs.
Extensible via un mécanisme de plugins, LogStash sait gérer plusieurs types de source et plusieurs types de destinations.
Une utilisation alternative de LogStash consiste à l’utiliser comme batch d’indexation. Le fichier à indexer a une fin. Et l’utilisateur souhaite que LogStash s’arrête une fois les données importées.

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Développer et industrialiser une web app avec AngularJS

Au travers du billet Elastifiez la base MusicBrainz sur OpenShift, je vous ai expliqué comment indexer dans Elasticsearch et avec Spring Batch l’encyclopédie musicale MusicBrainz. L’index avait ensuite été déployé sur le Cloud OpenShift de RedHat.
Une application HTML 5 était mise à disposition pour consulter les albums de musique ainsi indexés. Pour m’y aider, Lucian Precup m’avait autorisé à adapter l’application qu’il avait mise au point pour l’atelier Construisons un moteur de recherche  de la conférence Scrum Day 2013.
Afin d’approfondir mes connaissances de l’écosystème JavaScript, je me suis amusé à recoder cette application front-end en partant de zéro. Ce fut l’occasion d’adopter les meilleures pratiques en vigueur : framework JavaScript MV*, outils de builds, tests,  qualité du code, packaging …
Au travers de ce article, je vous présenterai comment :

  1. Mettre en place un projet Anguler à l’aise d’Angular Seed, Node.js et Bower
  2. Développer en full AngularJS et Angular UI Bootstrap
  3. Utiliser le framework elasticsearch-js
  4. Internationaliser une application Angular
  5. Tester unitairement et fonctionnellement une application JS avec Jasmine et Karma
  6. Analyser du code source JavaScript avec jshint
  7. Packager avec Grunt le livrable à déployer
  8. Utiliser l’usine de développement JavaScript disponible sur le Cloud : Travis CI, Coversall.io et David

Le code source de l’application est bien entendu disponible sur GitHub et testable en ligne.

Angular MusicBrainz web app screenshot Lire la suite

Retour d’expérience sur les problématiques Elasticsearch

Logo Elastisearch

« Près de 2 ans passés chez un client en tant que référent technique d’un middle de recherche basé sur le moteur de recherche Elasticsearch, il me paraît aujourd’hui opportun de vous faire part des différentes problématiques rencontrées au cours des développements et de son exploitation. »

En 2 versions majeures et une montée de version d’Elasticsearch, les problématiques abordées ont été nombreuses : occupation mémoire, ré-indexation sans interruption de service, Split Brain, IDF et partitionnement. Prêts pour ce retour d’expérience ? »

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Elastifiez la base MusicBrainz sur OpenShift

logo-musicbrainzPour les besoins d’un workshop sur Elasticsearch, je me suis amusé à indexer une encyclopédie musicale et à mettre en ligne une petite application HTML 5 permettant de réaliser des recherches.

Comme source de données musicale, j’ai opté pour MusicBrainz qui est une plateforme ouverte collectant des méta-données sur les artistes, leurs albums et leurs chansons puis les mettant à disposition du publique.

Pour indexer les données depuis une base PostgreSQL, j’ai privilégié Spring Batch au détriment d’une river. Pour l’IHM, j’ai adapté un prototype basé sur AngularJS, jQuery et Bootstrap qu’avait réalisé Lucian Precup pour la Scrum Day 2013. La mise en ligne de l’index Elasticsearch m’aura permis de tester  la plateforme Cloud  OpenShift de Redhat.

Cet article a pour objectif de décrire les différentes étapes qui m’ont été nécessaires pour réaliser ma démo et d’expliquer ce que j’ai librement rendu accessible sur GitHub et Internet. Lire la suite

Architecture d’un middle d’indexation

Dans un précédent billet, je vous ai présenté les solutions mises en œuvre sur un projet pour paralléliser un batch d’indexation alimentant un moteur de recherche d’entreprise. Utilisée pour initialiser l’index de recherche puis le resynchroniser quotidiennement, la technique d’intégration par batch ne permet cependant pas d’indexer les données au fil de l’eau. Ce billet aborde précisément cet aspect. En effet, le fil de l’eau ou le quasi temps réel  fut dès le départ une exigence forte du métier. Recherches instantanées et auto-complétion révolutionnent le traditionnel formulaire de recherche mettant plusieurs secondes à renvoyer les résultats. Mais au prix de faire des recherches sur des données pouvant dater de J-1 ? Ce n’était pas acceptable ! Un middle d’indexation fut la réponse apportée. Lire la suite