Catégorie : NetDevOps

Outils, technologies et méthodes applicables au NetDevOps, NetOps, Infrastructure as Code, Network as Code.
Certifié Coach DevOps

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L’Intelligence Artificielle au service du NetDevOps

Intelligence Artificielle

Dernière modification le 17 novembre 2021

Je le répète assez souvent : « l’Intelligence Artificielle peut nous rendre des services dans le NetDevOps » pour résoudre des problèmes qui nécessiteraient des algorithmes très longs basés sur des successions de tests. Pour illustrer concrètement ces propos, je vous propose d’étudier un cas simple d’application de l’apprentissage automatique.

Prenons un exemple qui pourrait parfaitement faire partie d’un test de QI. Soit la suite de nombre suivante :

X-1012345
Y-3-11357?

Compléter la dernière valeur de Y manquante…

Pour résoudre ce problème, il va falloir trouver la relation qui relie X et Y et une fois trouvée, l’appliquer à la valeur manquante. Un oeil un peu entrainé va rapidement voir que la relation est Y = 2X – 1

Par soucis de validation, on pourra l’appliquer à chacun des X pour vérifier qu’on a trouvé la relation avec certitude. Une fois validée, la relation sera appliquée à la dernière valeur de X pour trouver Y = 9. Cette relation pourrait s’appliquer à de nouvelles valeurs de X.

Fonction Intelligence Artificielle
Fonction f(x)=2x-1
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Administrer Kubernetes avec Rancher

Kubernetes Rancher

Dernière modification le 10 août 2021

Vous déployez des clusters Kubernetes partout – sur site, dans le cloud et à la périphérie. Rancher unifie ces clusters pour assurer des opérations cohérentes, une gestion de la charge de travail et une sécurité de niveau entreprise…

Rancher est un projet Open Source avec un support disponible pour les entreprises. Pour ceux qui souhaiteraient le tester, voici une procédure simplifiée sur la base d’un serveur Ubuntu 20.04 à jour et disposant d’au moins 2 vCPUs, 4 Go de RAM et 20 Go de disque.

Installer Kubernetes K3s

sudo apt install curl
curl -sfL https://get.k3s.io | INSTALL_K3S_EXEC="--write-kubeconfig-mode 644" sh -

Installer Helm

wget https://get.helm.sh/helm-v3.6.3-linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf helm-v3.6.3-linux-amd64.tar.gz
sudo mv linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm

Installer Rancher

mkdir .kube
kubectl config view --raw > ~/.kube/config
chmod 600 ~/.kube/config
kubectl create namespace cattle-system
kubectl create namespace cert-manager
kubectl apply --validate=false -f https://github.com/jetstack/cert-manager/releases/download/v1.4.3/cert-manager.crds.yaml
helm repo add rancher-latest https://releases.rancher.com/server-charts/latest
helm repo add jetstack https://charts.jetstack.io
helm repo update
helm install cert-manager jetstack/cert-manager --namespace cert-manager --version v1.4.3
kubectl get pods --namespace cert-manager
helm install rancher rancher-latest/rancher --namespace cattle-system --set hostname=k3s-rancher.homelab.int
kubectl -n cattle-system rollout status deploy/rancher
kubectl -n cattle-system get deploy rancher

Il reste à faire pointer l’URL k3s-rancher.homelab.int vers l’adresse IP de la machine grâce au fichier /etc/hosts du poste de travail, puis naviguer vers https://k3s-rancher.homelab.int/.

Kubernetes Rancher Cluster Manager
Rancher Cluster Manager
Kubernetes Rancher Cluster Explorer
Rancher Cluster Explorer
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Kubernetes pour le NetDevOps

Kubernetes

Dernière modification le 10 août 2021

Lorsqu’il s’agit d’installer un environnement système et applicatif pour le NetDevOps, la question qui consiste à choisir entre Docker et Kubernetes ne pose plus vraiment de dilemne.

Pendant un certain temps, la réponse la plus adaptée était qu’ils étaient complémentaires, mais ce n’est plus le cas. Depuis début 2021, Kubernetes ne supporte plus Docker en tant qu’environnement d’exécution de conteneur.

Kubernetes fonctionne avec tous les environnements d’exécution de conteneur qui implémentent une norme connue sous le nom de CRI (Container Runtime Interface). Il s’agit essentiellement d’un moyen standard de communication entre Kubernetes et l’environnement d’exécution du conteneur, et tout environnement d’exécution prenant en charge cette norme fonctionne automatiquement avec Kubernetes.

Docker n’implémente pas l’interface d’exécution de conteneur (CRI). Dans le passé, il n’y avait pas autant d’options pour les environnements d’exécution de conteneurs, et Kubernetes avait implémenté le Shim Docker, une couche supplémentaire servant d’interface entre Kubernetes et Docker. Maintenant, cependant, il existe de nombreux runtimes disponibles qui implémentent le CRI, et il n’est plus logique que Kubernetes maintienne un support spécial pour Docker.

Pour vraiment comprendre pourquoi il est logique que Kubernetes se détache de Docker, il faut comprendre que Docker n’est pas vraiment un environnement d’exécution de conteneur. C’est en fait une collection d’outils qui se trouve au-dessus d’un environnement d’exécution de conteneur appelé containerd. Docker n’exécute pas directement les conteneurs. Il crée simplement une interface plus accessible et plus riche en fonctionnalités en plus d’un environnement d’exécution de conteneur sous-jacent séparé. Lorsqu’il est utilisé comme environnement d’exécution de conteneur pour Kubernetes, Docker n’est qu’un intermédiaire entre Kubernetes et containerd. Or, Kubernetes peut utiliser containerd directement comme environnement d’exécution de conteneur, ce qui signifie que Docker n’est plus nécessaire dans ce rôle d’intermédiaire.

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Un lab économique pour le Network as Code

Lab économique pour le Network as Code

Dernière modification le 10 août 2021

Pratiquer le Network as Code, qui se décline en différentes appellations dans la littérature (NetDevOps, NetOps, Infrastructure as Code, Intent Based Networking, …), fait appel à un simulateur réseau pour monter rapidement un environnement sans pour autant posséder tout le matériel nécessaire.

Si le but recherché est d’accéder à un équipement ou deux pour s’entrainer à la pratique du langage de commande (EOS, IOS, NXOS, Junos…), d’une technologie réseau (VXLAN, EVPN/VXLAN, MLAG,…) ou de techniques et technologies d’automatisation (Ansible, Python/Nornir, RESTCONF, NETCONF, gNMI/gRPC, …), il existe de nombreuses solutions qui peuvent s’accommoder de peu de ressources. Mais lorsqu’il s’agit de monter un véritable lab pour reproduire un environnement de simulation complet, on se rend compte qu’il faut rapidement disposer de ressources CPU et RAM importantes. La quantité nécessaire dépasse facilement les ressources disponibles sur une machine de développement ou d’enseignement.

Pourtant il peut s’avérer pratique d’être autonome et de ne dépendre ni d’un serveur additionnel, ni d’une ressource internet, sans pour autant mettre sa machine en surchauffe. Croyez moi, un MacBook Pro qui chauffe pendant la saison d’été c’est très désagréable pour les poignets et plus globalement pour la température ambiante.

Pour monter un environnement de virtualisation sur le MacBook, rien n’est plus rapide et léger que Multipass de Canonical. C’est la méthode recommandée pour créer des machines virtuelles Ubuntu sur Ubuntu. Il est conçu pour les développeurs qui souhaitent un nouvel environnement Ubuntu avec une seule commande et fonctionne sous Linux, Windows et macOS. Multipass utilise la virtualization native de chaque système d’exploitation sur lequel il est installé : Hyper-V sur Windows, HyperKit sur macOS et KVM sur Linux, pour une surcharge minimale et un temps de démarrage le plus rapide possible.

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Documenter du code Python

Documenter code Python

Lorsqu’il s’agit de documenter des développements, il existe plusieurs méthodes. Soyons direct, l’approche qui consiste à réaliser un document n’a aucune pérennité. Dès les premières phases de refactoring ou d’amélioration, la documentation ne sera pas mise à jour.

L’approche qui consiste à utiliser un Wiki est déjà plus souple et permet à plusieurs développeurs de collaborer sur la construction documentaire. Cependant, idéalement, il convient de limiter les changements d’environnements qu’un développeur peut être amené à faire pour mener à bien sa mission. Il y a deux environnements dans lequel le développeur évolue depuis son IDE (Integrated Development Environment).

Il y a tout d’abord le répertoire qui contient l’ensemble de l’arborescence du produit et qui se traduit sur le serveur de versioning par une branche dans un repository. Le format le plus utilisé est le markdown qui permet de créer des fichiers documentaires un peu agrémentés de mises en pages, sachant que par convention, un serveur de versioning affiche automatiquement le fichier README.md du répertoire visité.

Le deuxième environnement est le code lui-même, dans lequel il est naturel pour le développeur, d’intégrer au moins des commentaires qui lui permettront de retrouver la logique utilisée lorsqu’il se replongera, plus tard, dans le code. Comme défini dans PEP 8 (Style Guide for Python Code), les commentaires peuvent être de type « Block Comments » ou « Inline Comments ».

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Intent-Based Networking

Intent-Based Networking

Dernière modification le 17 juin 2021

Vous vous souvenez des étapes de l’implémentation DevOps pour les infrastructures réseaux déjà présentées dans cet article. Bien que tout ceci puisse vous faire penser à du marketing ou même à du buzzword, il s’agit bien de réalités terrains qui sont concrètement mises en oeuvre avec des étapes intermédiaires supplémentaires.

Etapes Automatisation
Source Juniper Networks

Si nous remontons dans l’histoire, le scripting n’est pas un phénomène nouveau. Dès le début de ma carrière, j’utilisai déjà le scripting pour automatiser les déploiements. Il s’agissait de programmes écrits en perl (1987) ou en Visual Basic (1991) finalement associé avec SecureCRT (1995) dont l’objectif était d’envoyer des commandes CLI sur les équipements et d’analyser les réponses (méthode appelée Screen Scraping). Ce qui a changé avec le temps, c’est le fait d’utiliser des protocoles de communication optimisés (NETCONF, RESTCONF ou gNMI) et des formats de données adaptés (XML, JSON ou protobuf), pour parler de « Human-driven Automation ».

Bien que de nombreuses idées fondamentales des approches DevOps, comme les pratiques Lean, le mode Agile ou le cycle Plan-Do-Check-Act de la roue de Deming, ont été popularisés dans les années 1990, le terme DevOps que nous connaissons est né en 2009. Après avoir été appliqué aux développement, puis au système, le DevOps a finalement été appliqué au réseau. Le mouvement NetDevOps avait pour objectif de supprimer le goulot d’étranglement que représentait le réseau dans les cycles rapides d’adaptation imposés par les applications et les infrastructures de serveurs en mouvements permanents pour suivre les besoins métiers et marchés. Le NetDevOps propose l’idée de considérer l’infrastructure réseau en tant que IaC (Infrastructure as Code) ou plus spécifiquement NaC (Network as Code), avec tous les principes techniques, technologiques, méthodologiques, organisationnels et humains sous-jacents. Le NetDevOps a apporté un tournant dans les nouveaux profils de compétences nécessaires à son application concrète.

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Containerlab, topologie de lab sur Docker

Containerlab

Avec le nombre croissant de switchs virtuels conteneurisés, le besoin de les exécuter facilement dans des topologies de simulation augmente. Je l’avais déjà évoqué en présentant le cEOS-lab Arista, les outils d’orchestration de conteneurs tels que docker-compose ne conviennent pas, car ils ne permettent pas de créer facilement des connexions entre les conteneurs pour définir une topologie.

Containerlab fournit une interface IaaC (Infrastructure as a Code) sous forme d’un langage de commande pour l’orchestration et la gestion des simulations réseau basées sur des conteneurs. Il démarre les conteneurs, construit un câblage virtuel entre eux pour créer des topologies et gère le cycle de vie des simulations.

Containerlab se concentre sur les NOS (Network Operating System) conteneurisés qui sont généralement utilisés pour tester les fonctionnalités réseau, tels que :

  • Nokia SR-Linux
  • Arista cEOS
  • Azure SONiC
  • Juniper cRPD
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Nautobot Inventory dynamique

Nautobot Inventory

Nautobot est une plateforme utilisée en tant que Source de Vérité et d’automatisation réseau extensible et flexible. Que ce soit pour mettre en place une automatisation Python ou Ansible, il est possible et judicieux d’utiliser Nautobot en tant qu’inventory.

Pour programmer en Python, l’utilisation du Framework Nornir est un standard pour l’automatisation réseau. Il existe le plugin nornir-nautobot qui permet de faciliter la connexion à la Source de Vérité et de filtrer les équipements sur lesquels on souhaite travailler.

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Sonde H5 audits sur simulateur

H5 audits EVE-NG

L’utilisation d’un simulateur est un élément incontournable pour une approche NetDevOps. Il est clair que tout constructeur ou fournisseur de logiciel incapable de passer sur un simulateur tel que EVE-NG, pour s’inscrire dans une infrastructure virtualisée, ne peut pas prétendre jouer dans la cours du SDN (Software Defined Network).

Lorsqu’il est question d’analyser le trafic au sein d’une infrastructure simulée, EVE-NG Pro dispose nativement de Wireshark pour effectuer des captures sur les liens inter-équipements. Mon souhait était de pouvoir aller plus loin dans l’analyse avec une sonde virtuelle.

L’avantage d’avoir un constructeur français de sondes, dont la recherche et développement est accessible, est d’avoir réussi à exprimer et défendre ce besoin et d’avoir été entendu. Je remercie Frédéric GUILLOIS (President H5 Audits) et Lionel BARRERE (Chief Technical Officer H5 Audits) de m’avoir écouté et d’avoir mis au point la réponse à ma demande.

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