Bienvenue dans cette revue hebdomadaire du Cloud et de l’Infrastructure as Code (IaC) !
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Le résumé de la semaine

Cette semaine, l'actualité DevOps et Cloud a été marquée par plusieurs annonces et articles majeurs. HashiCorp a introduit une intégration de workflow d'approbation native dans le ServiceNow Service Catalog pour Terraform, améliorant ainsi la gouvernance et la sécurité des infrastructures. Un autre article de HashiCorp met en lumière les limites des outils traditionnels de détection de secrets et propose des solutions modernes pour gérer efficacement les secrets dans les environnements cloud. Par ailleurs, HashiCorp a annoncé la disponibilité générale de HCP Terraform et Waypoint en Europe, offrant ainsi des avantages en termes de localité géographique, de réduction de la latence et de conformité aux réglementations comme le GDPR. La CNCF a également partagé des informations sur l'événement KubeCon + CloudNativeCon North America 2025, mettant en avant le Kubernetes on Edge Day, qui se concentre sur les défis et opportunités de l'informatique en périphérie. Enfin, un guide de migration de Fluentd à Fluent Bit a été publié, soulignant les avantages de performance et de flexibilité de Fluent Bit. Pour finir, un article pratique sur les tests d'infrastructure a été partagé, illustrant comment valider le comportement réel des clusters Kubernetes.

L'intégration d'approbation dans Terraform

HashiCorp a annoncé une mise à jour significative du plugin ServiceNow Service Catalog pour Terraform, avec l'ajout d'un workflow d'approbation natif. Cette nouvelle fonctionnalité permet d'ajouter une couche critique de gouvernance au provisionnement d'infrastructures en libre-service, assurant que les demandes sont examinées et autorisées avant la création de ressources.

Les avantages de cette intégration

L'intégration du workflow d'approbation offre deux principaux avantages : une gouvernance et une sécurité renforcées, ainsi qu'une réduction des risques et une stabilité accrue. En ajoutant une étape formelle d'approbation au processus de provisionnement, les organisations peuvent s'assurer que toutes les demandes sont revues et autorisées par le personnel approprié, ce qui aide à respecter les politiques, à contrôler les coûts et à maintenir une infrastructure sécurisée et conforme.

La connexion de ServiceNow à HCP Terraform

L'intégration de ServiceNow avec HCP Terraform est simplifiée grâce à des API robustes qui permettent un échange fluide de données et une automatisation des workflows entre les deux plateformes. Cette intégration permet non seulement de connecter des applications externes à ServiceNow, mais aussi de provisionner des ressources avec Terraform de manière plus contrôlée et sécurisée.

Les limites des outils traditionnels de détection de secrets

Un article de HashiCorp met en lumière les défis posés par les outils traditionnels de détection de secrets, qui ne parviennent pas à répondre efficacement à la crise actuelle de gestion des secrets. Les statistiques montrent que malgré l'adoption généralisée de ces outils, les organisations continuent de subir des fuites de credentials, de clés API et de données de configuration sensibles.

Les limites des méthodes de détection traditionnelles

Les outils traditionnels de détection de secrets reposent souvent sur des modèles de détection basés sur des expressions régulières et des analyses d'entropie, ce qui présente plusieurs limitations. Par exemple, ils peuvent générer un taux élevé de faux positifs, ce qui peut entraîner une fatigue des alertes et une diminution de l'efficacité des outils de sécurité. De plus, ces outils peuvent être aveugles aux secrets personnalisés et ignorer le contexte, ce qui peut conduire à des alertes inutiles et à des expositions dangereuses.

Les défis modernes de la détection de secrets

Les environnements d'infrastructure modernes, caractérisés par une vitesse de développement accrue et une complexité croissante, posent des défis uniques aux outils traditionnels de détection de secrets. Par exemple, les architectures cloud natives introduisent des environnements éphémères et une complexité multi-cloud, ce qui rend difficile l'adaptation des approches de détection traditionnelles.

L'impact commercial de la gestion inadéquate des secrets

L'utilisation d'outils traditionnels de détection de secrets peut avoir des conséquences commerciales graves, notamment des violations de données, des vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement et des mouvements latéraux. De plus, une gestion inadéquate des secrets peut entraîner des défis opérationnels et de conformité, ainsi que des dommages à la confiance et à la réputation.

Les capacités essentielles pour une détection de secrets de nouvelle génération

Pour répondre aux limitations des outils traditionnels de détection de secrets, les solutions modernes doivent incorporer un ensemble complet de capacités conçues pour les réalités actuelles du développement. Par exemple, une couverture complète de l'écosystème, une prévention en temps réel et une expérience centrée sur le développeur sont essentielles pour une détection efficace des secrets.

La disponibilité générale de HCP Terraform et Waypoint en Europe

HashiCorp a annoncé la disponibilité générale de HCP Terraform et Waypoint en Europe, offrant ainsi des avantages en termes de localité géographique, de réduction de la latence et de conformité aux réglementations comme le GDPR. Cette nouvelle région de service permet aux clients européens de déployer des services localement, tout en garantissant une sécurité et un support mondiaux.

Les avantages de la localité géographique

La création d'une localité géographique en Europe pour HCP Terraform et Waypoint offre plusieurs avantages aux clients européens. Par exemple, les services HCP sont physiquement exécutés dans un centre de données européen, et les données des clients sont stockées en Europe. De plus, les services HCP en Europe ne dépendent pas des centres de données HCP en dehors de l'Europe, ce qui réduit la latence et améliore la conformité.

La gouvernance des données

HashiCorp s'engage à garantir la transparence et la sécurité des données des clients. Par exemple, lorsque des données doivent être transférées en dehors de l'Europe pour des raisons opérationnelles ou de surveillance de la sécurité, HashiCorp redige automatiquement les données non strictement nécessaires à des fins commerciales. De plus, l'accès aux données des clients est limité à des rôles spécifiques et est suivi et auditable.

HCP Terraform et Waypoint

HCP Terraform et Waypoint offrent des fonctionnalités avancées pour la gestion de l'infrastructure en tant que code (IaC) et le provisionnement d'infrastructures. Par exemple, HCP Terraform permet de collaborer plus rapidement et de provisionner plus intelligemment grâce à un environnement d'exécution flexible doté de workflows et de contrôles intégrés. De plus, HCP Waypoint est un portail d'auto-service pour les développeurs qui aide à standardiser l'infrastructure et à simplifier le provisionnement, la mise à jour et la gestion des environnements.

Le Kubernetes on Edge Day

La CNCF a partagé des informations sur l'événement KubeCon + CloudNativeCon North America 2025, mettant en avant le Kubernetes on Edge Day, qui se concentre sur les défis et opportunités de l'informatique en périphérie. Cet événement rassemble des experts pour discuter des applications réelles de l'informatique en périphérie, des innovations technologiques et des solutions aux problèmes complexes.

Qui bénéficiera le plus de cet événement ?

Cet événement est idéal pour les ingénieurs travaillant dans de grandes entreprises qui cherchent à moderniser et à containeriser leurs applications. Les étudiants et les chercheurs pourront également bénéficier des présentations d'autres universitaires sur les avancées technologiques. En somme, cet événement est destiné à ceux qui s'intéressent aux défis et opportunités de l'informatique en périphérie.

Les nouveautés de cette année

Cette année, l'événement se concentre sur des sujets tels que l'intelligence artificielle en périphérie, l'informatique en périphérie pour les déploiements de télécommunications, l'importance des données sur Kubernetes, et la vitalité de l'observabilité à grande échelle pour ces systèmes. L'agenda de cette année raconte une histoire intéressante sur Kubernetes en périphérie.

Le déroulement de la journée

La journée débutera par une introduction des présidents de séance, suivie de sessions de discussion et de partage de connaissances pratiques. Des pauses café et de réseautage seront également prévues pour permettre aux participants de se connecter avec les leaders de projets, les mainteneurs et les praticiens.

La migration de Fluentd à Fluent Bit

Un guide de migration de Fluentd à Fluent Bit a été publié, soulignant les avantages de performance et de flexibilité de Fluent Bit. Ce guide répond aux questions fréquentes sur la migration, les précautions à prendre et la valeur commerciale de la migration.

Les raisons de migrer

Les utilisateurs migrent de Fluentd à Fluent Bit pour plusieurs raisons, notamment une performance accrue pour les mêmes ressources, un support complet d'OpenTelemetry pour les journaux, les métriques et les traces, une configuration plus simple et une capacité de routage vers plusieurs emplacements, une vitesse accrue pour ajouter des règles de traitement personnalisées, et une surveillance intégrée pour mieux comprendre les performances et les flux de données.

Les différences entre Fluentd et Fluent Bit

Fluentd et Fluent Bit ont des différences significatives en termes de langage de programmation, de performance, de routage, de traitement des signaux de télémétrie et de traitement personnalisé. Par exemple, Fluentd est écrit en Ruby et conçu pour pousser des données vers des plateformes de big data, tandis que Fluent Bit est écrit en C et conçu pour une performance hyper-optimisée dans des systèmes plus petits.

La migration de portions à la fois

Il n'est pas nécessaire de migrer toute la fonctionnalité en une seule fois. Parce que Fluent Bit est léger et performant, il est possible de faire en sorte que chaque agent gère différentes parties de la charge de travail. Au fil du temps, vous pouvez suivre la logique ci-dessus pour continuer à migrer sans vous soucier des interruptions de collecte de journaux.

Les tests d'infrastructure en pratique

Un article pratique sur les tests d'infrastructure a été partagé, illustrant comment valider le comportement réel des clusters Kubernetes. L'article se concentre sur un exemple de test qui valide le Cluster Autoscaler en forçant une mise à l'échelle et en vérifiant les résultats finaux.

Ce que nous testons : le Cluster Autoscaler

Le Cluster Autoscaler surveille les pods en attente et met à l'échelle le groupe de nœuds approprié lorsque la capacité est insuffisante. Le test couvre le chemin complet de bout en bout : des pods en attente au Cluster Autoscaler, en passant par la mise à l'échelle du groupe de nœuds, jusqu'aux pods prêts.

La conception du test

Le test a été écrit en Python car c'est un langage facile à lire, que la plupart des ingénieurs connaissent déjà, et qui est généralement disponible par défaut. Le test comprend plusieurs étapes, notamment la détection du groupe de nœuds cible, la création d'un déploiement avec des répliques définies sur nœuds actuels + 1, l'utilisation de l'anti-affinité des pods pour garantir la nécessité d'un nœud supplémentaire, et la vérification de l'état initial des pods en attente, suivie d'une attente pour que tous les pods soient Prêts.

L'exécution du test

L'auteur utilise mise pour exécuter le test, un outil pratique pour gérer les dépendances et les tâches, afin que les collègues n'aient pas besoin d'apprendre un CLI Python personnalisé. Le test est facile à intégrer dans les CI en ajoutant kubectl et python à .mise.toml et en exécutant mise install au début.

Les principes des tests d'infrastructure solides

Les tests d'infrastructure doivent être simples, petits, rapides et attendre les conditions. Les tests bien structurés facilitent l'ajout de nouveaux tests, même avec l'aide de modèles de langage de grande taille. Les tests d'infrastructure sont un système d'alerte précoce pour les régressions de plateforme, validant le comportement réel dans des clusters réels et transformant les hypothèses en spécifications exécutables.

Sources

• ServiceNow Catalog for Terraform adds approval workflow integration
• Why traditional secret scanning tools fail to address today's secret management crisis
• HCP Terraform and Waypoint in Europe now generally available
• KubeCon + CloudNativeCon North America 2025 Co-Located Event Deep Dive: Kubernetes on Edge Day
• Fluentd to Fluent Bit: A Migration Guide
• Infrastructure testing in practice