Il secondo trimestre del 2017 si è chiuso ed è il momento di tracciare un bilancio del gruppo Multi-Cloud Engineering Meetup per il primo semestre dell'anno.
Abbiamo aperto il 2017 con il meetup Deploying Stateful Applications and Multi-Cluster Federation with K8s 1.5, dedicato al passaggio in beta di StatefulSet e PodDisruptionBudget: due novità che semplificano il deployment e lo scaling delle applicazioni stateful e permettono di eseguire operazioni sul cluster, come l'aggiornamento dei nodi, senza violare gli SLO di disruption applicativa.
A febbraio 2017 vi abbiamo invitato a una prima anteprima guidata di Google Cloud Spanner, una tecnologia davvero entusiasmante.
Cloud Spanner è il primo e unico servizio di database relazionale che è al tempo stesso strongly consistent e scalabile orizzontalmente. Con Cloud Spanner avete tutti i vantaggi tipici di un database relazionale: transazioni ACID, schemi relazionali (con modifiche di schema senza downtime), query SQL, prestazioni elevate e alta disponibilità. A differenza di qualunque altro servizio di database relazionale, però, Cloud Spanner scala orizzontalmente fino a centinaia o migliaia di server, riuscendo così a sostenere i workloads transazionali più impegnativi.
Marzo è stato un mese intensissimo, con due meetup: AWS Cyber Security Best Practices e il recap di Google Next 2017.
Durante il meetup "AWS Cyber Security Best Practices" abbiamo condiviso la nostra esperienza nell'adozione delle best practice di sicurezza, pensate per essere implementate direttamente dai team di sviluppo per costruire ambienti cloud più solidi e sicuri.
Subito dopo Google Next 2017, tenutosi a San Francisco, abbiamo ripercorso tutti gli annunci principali, i prodotti e le nuove funzionalità, mostrandone alcuni con demo dal vivo.
Google Next 2017 a San Francisco
Ad aprile abbiamo collaborato con CoolaData per presentare la loro piattaforma di business intelligence e behavioral analytics, che aiuta le aziende a raccogliere, analizzare e visualizzare gli eventi. Come cliente CoolaData potete fare streaming dei dati interni — ad esempio gli eventi mobile e web — e incrociarli con dati esterni come campagne AdWords, Facebook Ads, il vostro CRM, fonti offline o dati storici dei clienti provenienti da database esterni, unificando le informazioni tra le diverse fonti per comprendere meglio il comportamento dei clienti e la storia che vi stanno raccontando.
La piattaforma Coola Data
Maggio 2017 è stato finora il mese più ricco, con ben quattro (!!!) meetup: "Google App Engine Flexible Environment", "Cloud Security for Startups — From A to E(xit)", "BigData ETL Processing 50TB/day with Google Dataproc, Pub/Sub & Cloud Functions" e infine "The Master of Clusters".
Durante "Google App Engine Flexible Environment" abbiamo affrontato la difficoltà di scegliere tra PaaS e IaaS e abbiamo visto come Google App Engine Flexible Environment aiuti a colmare la distanza tra i due modelli.
Joshua Fox di Freightos ha raccontato la sua esperienza di sviluppo con Flex Env, dalla beta fino al rilascio GA di marzo. Confronterò i casi d'uso ideali per Flex Env con quelli in cui risultano più adatti Standard Env, GKE (Docker) o GCE.
"Cloud Security for Startups — From A to E(xit)" ha messo a fuoco quanto fondare una startup sia un lavoro impegnativo. Le montagne russe quotidiane logorano in fretta e, come se non bastasse, bisogna affrontare le sfide della sicurezza delle informazioni, la compliance e le domande spinose dei clienti.
L'evento è stato una sintesi di un paper realizzato dall'Israeli Chapter della CSA per aiutare le startup Software-as-a-Service (SaaS-SUs) a conquistare e consolidare la fiducia dei clienti, costruendo solide fondamenta di sicurezza.
Un altro appuntamento di maggio 2017 è stato "BigData ETL Processing 50TB/day with Google Dataproc, Pub/Sub & Cloud Functions".
In questo talk Shimon Tolts ha mostrato come ha realizzato un ETL in ironSource per elaborare 50 Terabyte di dati al giorno archiviati su Google Storage, usando Google DataProc (la versione gestita da Google di Apache Spark, PySpark e SparkSQL) su preemptible instances. Servizi come Pub/Sub e Cloud Functions sincronizzano i job che caricano i dati elaborati in BigQuery per le analisi.
L'ultimo meetup di maggio 2017 è stato "The Master of Clusters", durante il quale abbiamo ospitato gli amici di Big Things per discutere di pattern architetturali per i deployment Multi-Cluster di Apache Kafka e dell'architettura Multi-Master di MongoDB.
A luglio, infine, è stata la volta del meetup "Google Cloud for AWS Professionals", in cui abbiamo messo a confronto Google Cloud Platform e Amazon Web Services per evidenziare punti in comune e differenze tra le due piattaforme.
Con un totale di 10 meetup offerti alla community cloud locale nei primi 6 mesi, sentiamo che Multi-Cloud Engineering sta prendendo slancio. Se avete un'idea interessante di cui vi piacerebbe parlare, scrivetemi un'email con un breve abstract del talk a [email protected]
Se non siete ancora membri del gruppo Multi-Cloud Engineering meetup, vi aspettiamo qui: https://www.meetup.com/multicloud. Pubblichiamo anche il video di ogni meetup sul nostro canale YouTube: potete iscrivervi per ricevere una notifica automatica a ogni nuovo video.