Je suis curieux de comment ils gèrent ces cas. systemd leur suffit ? Ils déploient beaucoup de services mais une seule machine ?
Il est parfois plus judicieux d'avoir un service sur une VM et de multiplier les VMs plutôt que d'avoir une VM avec plein de docker dessus, et utiliser Ansible et/ou terraform pour l'instanciation. Ca ne veut pas dire qu'il faut le faire partout et tout le temps, mais de mon point de vue, mettre d u docker systématiquement ne sert pas forcément à grand chose. Exemple : pour les serveurs de base de données, avoir une surcouche docker n'apporte pas forcément grand chose. Et mettre de la base de données style postgres dans un K8S pour de la prod, c'est pas forcément la meilleure chose à faire : pour une petite base "technique" qui stocke des données de configuration d'un produit par exeple, ça peut le faire, mais pour des données applicatives j'ai beaucop de doutes sur la pertinence.
Mais on a eu la même chose avec les machines virtualles : à l'époque ou je faisais du hadoop, avant l'arrivée de Spark, il y a des gens qui avaient proposé de remplacer la quinzaine de serveurs bare-metal par une bonne centaine de VMS ....
[^] # Re: Huhu
Posté par totof2000 . En réponse au lien Difficile de recommander Python en production . Évalué à 3. Dernière modification le 10 mars 2025 à 14:29.
Il est parfois plus judicieux d'avoir un service sur une VM et de multiplier les VMs plutôt que d'avoir une VM avec plein de docker dessus, et utiliser Ansible et/ou terraform pour l'instanciation. Ca ne veut pas dire qu'il faut le faire partout et tout le temps, mais de mon point de vue, mettre d u docker systématiquement ne sert pas forcément à grand chose. Exemple : pour les serveurs de base de données, avoir une surcouche docker n'apporte pas forcément grand chose. Et mettre de la base de données style postgres dans un K8S pour de la prod, c'est pas forcément la meilleure chose à faire : pour une petite base "technique" qui stocke des données de configuration d'un produit par exeple, ça peut le faire, mais pour des données applicatives j'ai beaucop de doutes sur la pertinence.
Mais on a eu la même chose avec les machines virtualles : à l'époque ou je faisais du hadoop, avant l'arrivée de Spark, il y a des gens qui avaient proposé de remplacer la quinzaine de serveurs bare-metal par une bonne centaine de VMS ....