POPULARITY
135 episodes with gitops
13 episodes with gitops
9 episodes with gitops
14 episodes with gitops
8 episodes with gitops
8 episodes with gitops
9 episodes with gitops
4 episodes with gitops
7 episodes with gitops
3 episodes with gitops
8 episodes with gitops
4 episodes with gitops
3 episodes with gitops
9 episodes with gitops
6 episodes with gitops
4 episodes with gitops
3 episodes with gitops
4 episodes with gitops
3 episodes with gitops
10 episodes with gitops
3 episodes with gitops
3 episodes with gitops
4 episodes with gitops
3 episodes with gitops
2 episodes with gitops
2 episodes with gitops
3 episodes with gitops
In this episode, we introduce MacDevOps YUL and discuss why this year's conference is being held in Montreal at Concordia University in the LB building. We cover the venue, its accessibility, the timing of the event, and the surrounding local context. We also outline the conference schedule, including the pre-conference workshop, welcome social, and opening reception, followed by two main days of talks. Day one focuses on automation, MDM, GitOps, and AI, while day two focuses on security, and acronyms. We mention the large speaker lineup, the return of capture-the-flag, and the goal of making the event accessible to different skill levels. We also note the community atmosphere and the beautiful gathering of friends sharing knowledge.
OpenChoreo is an opinionated, “batteries included”, AI-native Kubernetes platform stack for Platform Engineers that combines GitOps, Observability, AI Agents, and Workflows into a custom K8s distribution “super pack” that is managed via Backstage, CLI, API, or MCP. Now a CNCF project.Check out the video podcast version here:
Wir sprechen über aktuelle Technikthemen rund um Infrastruktur, Open Source und KI. Ein Schwerpunkt ist Sebastians stark automatisierte Kubernetes-Umgebung auf Talos Linux mit GitOps und KI-Agenten unter menschlicher Kontrolle. Außerdem diskutieren wir Plattformfragen, Sicherheits- und Lieferkettenthemen sowie verschiedene KI-Entwicklungen. Zum Schluss greifen wir noch einige kleinere Themen aus dem Entwickleralltag und Werkzeuge für lokale LLMs auf. Blast from the Past Kubernetes Cluster ist nun live! https://www.siderolabs.com/talos-linux https://github.com/kreativmonkey/homelab-gitops payphonetag Froscon Toter der Woche Aus für De-Mail – warum das @ das eingekringelte e besiegte wero Aus für Ubuntu Pastebin – Abschaltung Ende Juni 2026 feedburner Untoter der Woche Stuxnet's Older Brother Revealed After 21 Years (video) fast16 | Mystery Shadow Brokers Reference Reveals High-Precision Software Sabotage 5 Years Before Stuxnet AI der Woche Continue Y/N Torvalds nennt KI Bug Reports “reine Zeitverschwendung” … aber curl Entwickler “zeigt sich versöhnlich” https://hothardware.com/news/new-ai-cyber-worm-thinks-up-its-own-attacks-to-infect-computers Anthropic: Weltweite Pause bei KI-Entwicklung ‘sinnvoll’ Anthropic Bewertung 965 Millarden rsync drama rsync analyse Google Chrome silently installs a 4 GB AI model on your device EU AI Act: Transparenzpflichten ab August 2026 Jakob gewinnt Gemma4 12B Bonsai 4b News Backblaze has quietly stopped backing up your data Debian must ship reproducible packages Cloudflare kauft Vite: Open Source und herstellerneutral – mit Millionenfonds https://arstechnica.com/security/2026/06/dozens-of-red-hat-packages-backdoored-through-its-offical-npm-channel/ https://www.golem.de/news/nur-ein-client-noetig-http-2-bomb-legt-webserver-in-sekunden-lahm-2606-209396.html Blog Post Themen Was eigentlich wenn kein GitHub? Ghostty Is Leaving GitHub Codeberg Gitlab BitBucket (nein!) Hackergarten 3D-Druck der Woche Bambu Lab: I’m reposting your code & I dare you to sue me. (video) Bambu Lab 3D printers: Never again (video) baltobu Zauberstab zum Bezahlen Weltumwelttag “PET Recycling” Mimimi der Woche modules C++20 tooling Python click Nix & SELinux Nix: cross-compiling Updates sind scheiße! Brother Drucker mit neuem Zertifikat Cosmic Desktop Nix Logo Lesefoo I put a datacenter GPU into my PC searchcode.com's SQLite database is probably 6 terabytes bigger than yours How I run multiple $10K MRR companies on a $20/month tech stack Serving a Website on a Raspberry Pi Zero Running Entirely in RAM NixOS auf Flint 2 You don’t love systemd timers enough! Picks IPv8 is finaly here Internet Protocol Version 8 (IPv8) The Unsolved Mystery of Lorem Ipsum (video) ODROID H5 Mechanical Pencil Umweltkosten durch Vibe Coding: Tool berechnet CO₂-Ausstoß für Claude Code Artikel von Heise taken (again)
Guest: Per Stene Language: Swedish Duration: 26.33 min Per Stene from Redpill Linpro gives an update on Kubernetes, OpenShift and container platforms four years after his last visit to the podcast. The conversation ranges from how Kubernetes has become standard in modern IT environments to why the platforms have simultaneously become more complex, expensive and more business-critical. Per also highlights trends such as edge computing, air-gapped environments, GitOps, Infrastructure as Code and how organizations are once again starting to look towards their own data centers for security and sovereignty reasons. A central question is how AI is changing the operation of Kubernetes, from monitoring and troubleshooting to the more automated platforms of the future. Kubernetes will not disappear, but developers will likely meet it through increasingly higher abstraction layers.
Six years after the podcast first covered infrastructure as code, what still holds up and what does not? The hosts revisit IaC through a 2026 lens: platform teams shipping secure-by-default modules, stacks becoming standard, GitOps making more sense for Kubernetes, and AI raising new questions instead of removing old ones. It is a practical look at where infra tooling is heading and what teams should stop assuming. We are always happy to answer any questions, hear suggestions for new episodes, or hear from you, our listeners. DevSecOps Talks podcast LinkedIn page DevSecOps Talks podcast website DevSecOps Talks podcast YouTube channel
GitOps ist ein DevOps-Ansatz, bei dem der Betrieb von Services als Code in Git abgelegt und versioniert wird, statt Deployments manuell über Oberflächen zusammenzuklicken. In dieser Episode erklären Mira und Andreas, was GitOps ausmacht, wie sich der deklarative Ansatz vom klassischen imperativen Vorgehen unterscheidet und wo die Abgrenzung zu Infrastructure as Code verläuft. Sie sprechen über die Vorteile – etwa Nachvollziehbarkeit, Versionskontrolle, Automatisierung und geringere Fehleranfälligkeit – ebenso wie über Herausforderungen rund um Secrets-Management und das nötige Umdenken. Außerdem ordnen sie ein, wann sich der Einsatz lohnt und wann manuelles Vorgehen sinnvoller bleibt. Den Abschluss bildet ein Hands-on-Teil mit konkreten Einstiegsschritten und Werkzeugen wie ArgoCD. **Zusammenfassung** Was GitOps ist: Betrieb von Services als versionierter Code in Git, inklusive Konfiguration und laufender Versionen Beispiel API-Deployment: früher alles in der Pipeline, heute ein separates Repo, das den gewünschten Zustand beschreibt und von Tools wie ArgoCD mit dem Cluster abgeglichen wird Abgrenzung zu Infrastructure as Code: GitOps fokussiert die laufenden Services statt der Infrastruktur und gleicht Änderungen aktiv und kontinuierlich an Vorteile: Dokumentation, Rollback per Versionskontrolle, Automatisierung, weniger Fehler, Review-Möglichkeit und gemeinsame Verwaltung mehrerer Service-Versionen Herausforderungen: Umstieg von imperativ auf deklarativ, schwierigeres Debugging, alles muss in Git liegen, Secrets brauchen ein zusätzliches Tool Wann sinnvoll: ab MVP fast immer; bei kurzlebigen PoCs ruhig manuell oder per Pipeline Einstieg: mit neueren, einfacheren Projekten starten, ArgoCD installieren und schrittweise komplexer werden (dev/prod, mehrere Services) Fazit: kurze Einarbeitung, dann lohnt es sich – inzwischen etablierter Standard und "Deployments mit Ruhepuls" **Links** ArgoCD: https://argo-cd.readthedocs.io FluxCD: https://fluxcd.io ArgoCD Image Updater: https://argocd-image-updater.readthedocs.io Sealed Secrets: https://github.com/bitnami-labs/sealed-secrets External Secrets Operator: https://external-secrets.io Helm: https://helm.sh Kustomize: https://kustomize.io Kubernetes: https://kubernetes.io
Mock-интервью с Николаем Лебедевым - DevOps/SRE-инженер, 17 лет в Linux, 4 года AWS EKS. Stack: Terraform, Flux, Cassandra, Kafka, Vault, SOPS. Два часа - много практики, много каверзных вопросов. ЧТО СПРАШИВАЛИ ☁️ AWS: EKS и IRSA, VPC с нуля (CIDR, multi-AZ, multi-region), managed K8s vs self-hosted, Elasticache, Golden Signals и метрики SRE.
Java 26 est là, GraalVM cartonne chez Trivago (43 à 12 réplicas !), OpenJDK interdit le code généré par LLM, Spring et Quarkus enchaînent les releases. Côté IA : ADK 1.0, A2A, Lyria 3 chante (mal ?), Yann LeCun lance Ami Labs et ses World Models. Mythos d'Anthropic fait trembler la sécu, Claude Code a leaké son source, et les git worktrees envahissent vos terminaux. Bonus : la mort annoncée de l'IDE, vagues de licenciement chez Oracle et Block, et nos voix toutes clonées. Bon week-ends de mai ! Enregistré le 7 mai 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-340.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Retour d'expérience d'une migration vers graalVM chez Trivago https://medium.com/graalvm/inside-trivagos-graalvm-migration-native-image-for-graphql-at-scale-912bca9df841 La passerelle GraphQL de Trivago (point d'entrée de tout le trafic vers 48 microservices) souffrait de pics de timeout au démarrage JVM Résultats spectaculaires après migration vers GraalVM Native Image : réduction des réplicas de 43 à 12, CPU de 15 à 5 cœurs, images Docker plus légères Obstacles techniques : incompatibilité Log4j → migration vers Logback, remplacement de Mockk par Testcontainers, compilation CI/CD très gourmande Netflix DGS et d'autres librairies manquaient de support GraalVM → l'équipe a contribué des correctifs upstream en open source Approche recommandée : commencer par les services les moins complexes, investir massivement dans les tests automatisés À la 14e migration, le processus était si rodé qu'il allait plus vite que la toute première tentative OpenJDK Interim Policy on Generative AI - https://openjdk.org/legal/ai OpenJDK adopte une politique intérimaire interdisant toute contribution incluant du contenu généré par des LLMs, modèles de diffusion ou systèmes deep-learning Le périmètre est large : code source, texte, images dans les dépôts Git, pull requests GitHub, emails, pages wiki et issues JBS Les contributeurs peuvent utiliser les outils d'IA de manière privée pour comprendre, déboguer et relire le code OpenJDK, mais ne peuvent pas contribuer le contenu généré Trois risques justifient cette politique : surcharge des relecteurs face au code plausible mais incorrect, risques de sûreté/sécurité pour une plateforme critique, et risques de propriété intellectuelle (l'OCA exige que les contributeurs possèdent les droits IP de leurs contributions) Même éditer partiellement du code AI-généré ne le rend pas acceptable à la contribution Oracle, sponsor corporatif d'OpenJDK, travaille sur une politique complète à soumettre au Governing Board GraalVM Native Image et la Closed-World Assumption en Java https://pvs-studio.com/en/blog/posts/java/1357/ Un bon article de rappel du contexte de closed world en Java GraalVM Native Image compile les applications Java en exécutables natifs statiques, sans JVM au runtime. La JVM fonctionne en monde ouvert : les classes sont chargées à la demande, les appels sont des références symboliques résolues dynamiquement. Native Image impose la "closed-world assumption" : tous les chemins d'exécution doivent être connus à la compilation. Les fonctionnalités dynamiques Java (réflexion, proxies, chargement de classes) créent des chemins cachés invisibles à l'analyse statique. C'est pourquoi Native Image exige des fichiers de configuration explicites pour la réflexion, les proxies, les ressources et la FFM API. L'article illustre le problème avec la Foreign Function & Memory API pour appeler printf natif : fonctionne sur JVM, échoue en Native Image sans config. Inclure tout le bytecode accessible serait inutilisable : binaire géant, compilation très lente, et la réflexion nécessite des métadonnées précises. La configuration n'est pas un défaut de conception mais une conséquence logique du passage du dynamique au statique. Java 26 : les nouveautés https://foojay.io/today/java-26-whats-new/ Java est le langage de la JVM, publié tous les 6 mois depuis Java 9 ; Java 26 est une version non-LTS avec 10 JEPs. JEP 500 : protection des champs final modifiés par réflexion profonde, avec des avertissements configurables. JEP 504 : suppression définitive de l'API Applet, plus supportée par les navigateurs. JEP 516 : le cache AOT (Project Leyden) fonctionne désormais avec n'importe quel garbage collector. JEP 517 : support HTTP/3 dans le client HTTP, HTTP/2 reste le défaut mais HTTP/3 est accessible à la demande. JEP 522 : amélioration du débit du GC G1 en réduisant la synchronisation entre threads applicatifs et threads GC. Nouveau support des UUIDv7 via UUID.ofEpochMillis(), naturellement triables et adaptés aux identifiants de bases de données. Process devient AutoCloseable, utilisable dans un try-with-resources. Aucune fonctionnalité en preview n'est graduée en standard ; Structured Concurrency en est à sa 6e preview. Librairies Guillaume a créé une petite librairie Java sans dépendance pour extraire le JSON d'une réponse d'un LLM un peu verbeux https://glaforge.dev/posts/2026/03/22/extracting-json-from-llm-chatter-with-jsonspotter/ Les LLM génèrent souvent du JSON, mais il est parfois entouré de bla-bla et/ou contient des erreurs (ex: commentaires, virgules finales) qui bloquent les parseurs JSON standards. Guillaume a créé une petite librairie légère sans dépendance pour localiser et extraire la structure la plus longue ressemblant à du JSON (même malformé) On peut ensuite passé cette chaîne à un parseur "lénient" (plus tolérant) comme Jackson pour ensuite avoir de bons vieux objets Java fortement typés Librairie dispo sur Maven Central ADK Java sort sa version 1.0 (Agent Development Kit par Google) https://developers.googleblog.com/announcing-adk-for-java-100-building-the-future-of-ai-agents-in-java/ ADK est un framework open source de Google pour créer des agents IA, initialement en Python, maintenant multi-langages (Python, Java, Go, Typescript). Nouvelles fonctionnalités majeures : Outils puissants : GoogleMapsTool, UrlContextTool, ContainerCodeExecutor, VertexAiCodeExecutor, abstraction ComputerUseTool. Architecture de plugins centralisée : Nouveau conteneur App pour gérer les Plugins à l'échelle de l'application (ex: LoggingPlugin, GlobalInstructionPlugin). Context engineering amélioré : Compaction d'événements pour gérer la taille des fenêtres de contexte (résumé et rétention). Human-in-the-Loop (HITL) : Supporte les workflows ToolConfirmation pour approbation humaine des actions d'agent. Services de session et de mémoire : Contrats clairs pour la gestion de l'état (InMemory, VertexAI, Firestore) et la mémoire à long terme. Support Agent2Agent (A2A) : Collaboration native entre agents distants de différents frameworks via le protocole A2A. Dans cet autre article, Guillaume partage comment il a développé l'application Comic Trip montrée dans la vidéo YouTube et qui utilise ADK 1.0 https://glaforge.dev/posts/2026/03/30/building-my-comic-trip-agent-with-adk-java-1-0/ Nouvelle version du SDK Java pour Agent2Agent Protocol, avec le support de la version 1.0 de la spécification https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-beta1-released-e83c414b34cc Alignement avec la version 1.0 de la spécification Nouveau groupId org.a2aproject.sdk et package org.a2aproject.sdk Protocoles de transport : support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST. Gestion des erreurs : introduction de codes d'erreur et détails structurés pour une meilleure observabilité. Optimisation HTTP : ajout d'en-têtes de cache pour les métadonnées des agents (Agent Card). Flexibilité du client HTTP : support par défaut du JDK HttpClient, avec option Vert.x pour les environnements Quarkus. Nouvelles fonctionnalités techniques : méthode DataPart.fromJson() pour la création simplifiée d'objets depuis du JSON brut. Prochaines étapes (v1.0.0.GA) : support simultané des versions 1.0.0 et 0.3.0 du protocole pour assurer l'interopérabilité. JPA 4.0 Milestone 2 : nouvelles fonctionnalités pour Jakarta Persistence https://in.relation.to/2026/04/23/JPA-4-M2/ Jakarta Persistence (JPA) est la spécification standard Java pour le mapping objet-relationnel (ORM), implémentée notamment par Hibernate. JPA 4.0 M2 est la deuxième milestone de la prochaine version majeure de la spécification, annoncée par Gavin King. Construction de requêtes Criteria à partir de chaînes JPQL, offrant plus de flexibilité dans la composition dynamique des requêtes. Nouveaux types d'expressions spécialisés (TextExpression, NumericExpression) pour simplifier l'écriture des requêtes Criteria. Nouvelle interface FetchOption pour contrôler explicitement la stratégie de chargement des associations, dont un BatchSize intégré. Nouvelle annotation @EntityListener qui découple les classes entités de leurs listeners, supprimant les dépendances à la compilation. Les listeners peuvent cibler plusieurs types de callbacks et s'appliquer globalement à toute l'unité de persistance. Introduction de FlushModeType.EXPLICIT et QueryFlushMode pour un contrôle plus fin de la synchronisation avec la base de données. La méta-annotation @Discoverable permet de placer des annotations comme @NamedQuery sur n'importe quelle classe ou interface. Améliorations du DDL via @Index amélioré et clarifications de la spécification via la javadoc. Quarkus 3.35 : tree-shaking, PGO et AOT Semeru https://quarkus.io/blog/quarkus-3-35-released/ Quarkus est un framework Java cloud-natif optimisé pour GraalVM et HotSpot, conçu pour les microservices et les environnements conteneurisés. Nouveau JAR tree-shaking expérimental : analyse des dépendances à la compilation pour supprimer les classes inutilisées. Sur le CLI Quarkus, cela supprime plus de 6 000 classes et économise environ 18 Mo (39,5 %). Support du Profile-Guided Optimization (PGO) pour les builds natifs via quarkus.native.pgo.enabled=true. Le PGO est une fonctionnalité Oracle GraalVM, non disponible dans la Community Edition. Support de l'AOT IBM Semeru : le démarrage passe de ~380 ms à ~190 ms dans les premiers tests. Nouvelle extension quarkus-reactive-transactions : support de @Transactional pour les méthodes Hibernate Reactive retournant Uni. Configuration CORS dédiée pour l'interface de management, indépendante de l'interface HTTP principale. Les tests n'utilisent plus les System Properties pour la propagation de configuration, facilitant la parallélisation future. Le serializer jackson sans reflection n'est pas le default du aux retours de cas limites, encore du travail This Week in Spring - 21 avril 2026 https://spring.io/blog/2026/04/21/this-week-in-spring-april-21-2026 Spring Framework 6.2.18 et 7.0.7 corrigent trois failles de sécurité : DoS via fichiers multipart WebFlux, empoisonnement de cache de ressources statiques, et DoS sur Windows. Le support open source de Spring Framework 5.3.x et 6.1.x est terminé, la migration est recommandée. Spring Data 2026.0.0-RC1 introduit l'upsert (MERGE/INSERT ON CONFLICT) dans l'API Template de Spring Data Relational. Spring Data ajoute un RedisMessageSendingTemplate pour la cohérence avec les listeners Redis, et une optimisation de réinitialisation de caches en un seul appel. Spring AI introduit une Session API (série Agentic Patterns, partie 7) : architecture event-sourcée pour la mémoire des agents IA. La Session API supporte la compaction turn-safe, l'isolation de sous-agents en parallèle, et la persistence JDBC (PostgreSQL, MySQL, MariaDB, H2). Elle vise Spring AI 2.1 (novembre 2026) et remplacera à terme l'API ChatMemory. Spring Vault 4.1.0-RC1 et 4.0.2 sont disponibles. Netflix a présenté son usage de Java, Spring Boot et Spring AI dans une vidéo. This Week in Spring - 28 avril 2026 https://spring.io/blog/2026/04/28/this-week-in-spring-april-28-2026 Cette série hebdomadaire de Josh Long compile les nouveautés de l'écosystème Spring : articles, outils, podcasts et annonces de la communauté. Spring Boot 4 introduit un package natif de résilience org.springframework.resilience avec une nouvelle API de retry qui remplace les approches fragiles via Spring Retry ou Resilience4j. L'API retry native de Spring Boot 4 a des noms d'attributs et sémantiques différents des anciennes bibliothèques, rendant les tutoriels pré-2025 obsolètes et sources de bugs silencieux. Le SDK Spring AI pour Amazon Bedrock AgentCore est disponible en GA : il intègre les capacités AgentCore dans Spring AI via annotations et auto-configuration. Le SDK AgentCore gère automatiquement le contrat runtime AgentCore : endpoint /invocations, health check /ping, SSE avec backpressure. Il offre mémoire court terme (sliding window) et long terme (sémantique, préférences, résumé, épisodique), ainsi que des outils pour navigateur et exécution de code en sandbox. Un plugin Maven (Nullability Maven Plugin) simplifie l'intégration de JSpecify et NullAway pour enforcer la null-safety à la compilation dans les projets Java. Le plugin génère automatiquement les fichiers package-info.java par package et configure le compilateur pour traiter les violations de nullabilité comme des erreurs. Josh Long et Dr. Venkat Subramaniam ont co-présenté à Voxxed Days Amsterdam sur "Intelligent Kotlin", avec un épisode de podcast associé. Cloud Amazon S3 Files https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/amazon-s3-files/ Amazon S3 Files est un nouveau service donnant un accès système de fichiers direct aux données stockées dans les buckets S3 Basé sur la technologie Amazon EFS, il supprime la barrière entre stockage objet et interface système de fichiers sans dupliquer les données Débit en lecture pouvant atteindre plusieurs téraoctets par seconde ; des milliers de ressources de calcul peuvent y accéder simultanément Les données restent accessibles via les deux interfaces : S3 API classique et système de fichiers standard, sans migration nécessaire Cas d'usage : agents IA pour la persistance de mémoire entre pipelines, équipes ML sans staging, simplification des data lakes Disponible dans 34 régions AWS Data et Intelligence Artificielle Comment générer de la musique et des clips audio en Java avec le modèle Lyria 3 https://glaforge.dev/posts/2026/03/25/generating-music-with-lyria-3-and-the-gemini-interactions-java-sdk/ Génération musicale avec Lyria 3 (DeepMind) et le SDK Java Gemini Interactions. Lyria 3 : modèle d'IA générative pour créer musique avec paroles ou pistes instrumentales. Utilisation via le SDK Java de l'API Gemini, nécessite une clé API Gemini. Deux versions de modèle Lyria 3 : lyria-3-clip-preview : Clips courts (30s), extraits. lyria-3-pro-preview : Chansons complètes (jusqu'à 3 min), structurées. Personnalisation via les prompts : Fournir ses propres paroles ou les faire générer. Contrôler la structure de la chanson ([Intro], [Verse], [Chorus], [Outro]). Générer des morceaux instrumentaux uniquement. Utiliser des images comme source d'inspiration (modèle multimodal). Sortie : Audio (MP3) et texte (paroles/structure) directement, sans décodage complexe. Facilite l'intégration de la génération musicale dans les applications Java. Les world model, la prochaine étape pour les IA https://www.lepoint.fr/sciences-nature/comment-le-commando-de-yann-le-cun-se-prepare-a-ringardiser-les-geants-mondiaux-de-lia-depuis-paris-OZVUWTDYBNE25C6WF44265ZQKE/ Yann LeCun a quitté Meta FAIR pour créer AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) basée à Paris Sa thèse : les LLMs ne mèneront pas à l'intelligence générale, la vraie IA doit partir de la compréhension du monde physique AMI Labs a levé 1,03 milliard de dollars en seed (le plus grand seed round de l'histoire européenne) à 3,5 milliards de valorisation Les world models apprennent à prédire et comprendre la réalité physique plutôt qu'à prédire le prochain token d'une séquence Slogan d'AMI : "Real intelligence does not start in language. It starts in the world." Paris comme base stratégique pour challenger la Silicon Valley dans la prochaine rupture de l'IA Debezium 2026 : résultats du sondage communautaire https://debezium.io/blog/2026/04/27/debezium-2026-survey-results/ Debezium est un outil de Change Data Capture (CDC) open source qui capture les modifications de bases de données en temps réel pour les diffuser vers des systèmes comme Kafka. 98,6% des répondants utilisent Debezium activement ou prévoient de le faire dans l'année, avec 91,3% déjà en production. 63,8% des déploiements tournent sur Kubernetes, 60,9% utilisent Kafka Connect auto-géré, et 17,4% restent sur des VMs ou bare metal. Helm charts est l'approche dominante pour la gestion de configuration, souvent combiné avec GitOps, CI/CD, Ansible ou Terraform. PostgreSQL domine les connecteurs utilisés à 69,6%, suivi de MySQL (33,3%), SQL Server (29%) et Oracle (27,5%). Les volumes de changements capturés vont de 1-25 modifications par minute jusqu'à 1-2 millions par minute selon les environnements. Infinispan rejoint l'écosystème OGX comme fournisseur de stockage vectoriel https://infinispan.org/blog/2026/04/17/infinispan-joins-ogx-ecosystem OGX (anciennement Llama Stack) est un serveur API agentique open source pour construire des applications d'IA complètes. OGX compose des fournisseurs d'inférence, des stores vectoriels, des backends de sécurité, des runtimes d'outils et du stockage de fichiers en un seul serveur déployable. OGX se positionne comme une alternative à l'API OpenAI, déployable sur diverses infrastructures et modèles. OGX cible les workflows RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les applications agentiques. Infinispan s'y intègre comme fournisseur de vector IO, apportant recherche vectorielle, par mots-clés et hybride. Je n'ai pas entendu parlé de ce renommage, vous le voyez dans vos deploiements ? Outillage cmux un nouveau terminal basé sur Ghostty spécialisé pour les coding agents https://cmux.com/ Application macOS native construite sur le moteur de rendu Ghostty (libghostty), offrant une accélération GPU pour une fluidité maximale Conçu spécifiquement pour le multitâche et les workflows assistés par IA, avec des onglets verticaux affichant la branche Git, le répertoire et les ports actifs Intègre des notifications qui illuminent les panneaux lorsqu'un agent IA (Claude Code, Codex, etc.) nécessite l'attention de l'utilisateur Propose un navigateur web intégré et scriptable qui peut être affiché en écran scindé à côté du terminal via une API Alternative moderne à tmux, ne nécessitant pas de fichiers de configuration complexes ou de préfixes de touches pour la gestion des vitres et des sessions Supporte nativement tous les agents de codage en ligne de commande et permet l'automatisation via une API socket et une interface CLI dédiée Git Worktree comme un chef https://www.metal3d.org/blog/2026/git-worktree-comme-un-chef/ Article par Patrice Ferlet Git Worktree: Travailler sur plusieurs branches simultanément via des répertoires distincts. Évite git stash ou clones multiples pour le changement de contexte rapide. Méthode "bare" (recommandée): Cloner le dépôt en mode bare (ex: .bare). Lier le dossier racine au dépôt bare via un fichier .git. Configurer le remote tracking pour voir toutes les branches distantes. Ajouter des worktrees pour chaque branche (git worktree add ). Avantages: Économie d'espace, source de vérité unique (un git fetch met tout à jour), hooks/configs partagés, sécurité. Conseils: Ne jamais faire de git checkout à l'intérieur d'un worktree. git fetch --all depuis n'importe quel worktree pour tout mettre à jour. git worktree add --detach pour tester des merges temporaires sans créer de branche. Supprimer: git worktree remove puis git worktree prune. Un script wtree est fourni pour automatiser l'initialisation du setup "bare". Améliore considérablement le workflow. L'IDE meurt et vite https://x.com/jdegoes/status/2036931874057314390?s=46&t=C18cckWlfukmsB_Fx0FfxQ Des leaders techniques prédisent la fin rapide de l'IDE traditionnel, remplacé par des interfaces conversationnelles agentiques Le changement de paradigme : le développeur n'écrit plus des lignes de code mais exprime son intention et supervise des agents autonomes Des outils comme Claude Code, Copilot et Cursor transforment déjà radicalement les workflows de développement quotidiens L'IDE centré sur l'éditeur de code perd sa raison d'être quand l'agent lit, modifie et structure le code de manière autonome La transition est comparable au passage du desktop au mobile : les pratiques établies depuis 30 ans remises en question en quelques mois Le source de Claude Code a leaké via probablement le codemap et un site decrit sont fonctionnement https://ccunpacked.dev/ Le 31 mars 2026, Anthropic a accidentellement inclus les sourcemaps dans un package npm de Claude Code, exposant ~512 000 lignes de TypeScript La fuite n'était pas un piratage mais une erreur humaine : un "*.map" oublié dans .npmignore Le site ccunpacked.dev a été lancé pour analyser et visualiser le code source décompressé Le code révèle un agent background permanent nommé "KAIROS", un mode furtif pour cacher les contributions des employés Anthropic à l'open source, et 44 feature flags cachés Une fonctionnalité inédite "Buddy" (animal de compagnie électronique dans le terminal) et un mode "dream" pour l'idéation continue ont été découverts Anthropic a confirmé : "Aucune donnée client sensible n'était impliquée. Erreur humaine dans le packaging de la release." Gemini CLI passe aux agents https://x.com/srithreepo/status/2039794081925382307?s=46&t=GLj1NFxZoCFCjw2oYpiJpw Gemini CLI, l'agent IA open source de Google pour le terminal, introduit des hooks dans sa boucle agentique Les hooks permettent d'exécuter des scripts automatiquement (scanners de sécurité, vérifications de conformité, logging) à chaque étape de l'agent Lancement de Gemini CLI GitHub Actions : un agent autonome pour les repositories qui peut exécuter des tâches de codage de routine Support des MCP servers pour étendre les capacités et des "Agent Skills" pour des workflows spécialisés Mode agent disponible dans VS Code et IntelliJ avec accès aux outils du système de fichiers et terminal Wispr, le speech to text en local sur macOS http://wispr.stormacq.com/ Wispr est une application macOS de dictée vocale entièrement locale, propulsée par Whisper (OpenAI) sur appareil, sans cloud ni tracking Sébastien Stormacq a développé Wispr en un jour et demi sans écrire une seule ligne de code, grâce à Kiro CLI (agent IA Amazon) Disponible en open source sur GitHub et via Homebrew Détection automatique de la langue, insertion du texte au curseur dans n'importe quelle application via un raccourci global En un mois : 19 releases incluant mode mains-libres, suppression des mots de remplissage, auto-envoi pour les chats, et un outil CLI Exemple concret de développement vibe coding produisant un outil de qualité production sans expertise Swift préalable Comment, Gordon, l'assistant spécialisé en Docker est né https://n9o.xyz/posts/202603-building-gordon/ Nuno Coração (n9o.xyz) détaille comment Gordon, l'assistant spécialisé Docker, a été construit sur docker-agent, le runtime d'agents IA open source de Docker écrit en Go Les agents sont définis en YAML déclaratif et distribués comme des artefacts OCI, sans mise à jour binaire nécessaire L'architecture initiale en essaim de 9 agents spécialisés a été abandonnée au profit d'un agent racine unique avec un prompt soigneusement conçu Le modèle utilisé est Claude Haiku 4.5, suffisant après optimisation des prompts Principe clé "show, then do" : toute action de l'agent nécessite une approbation explicite de l'utilisateur La description des outils impacte fortement la précision du LLM : ajouter des outils peut paradoxalement dégrader les performances existantes Le prompt est une spécification détaillée (identité, patterns d'accès fichiers, règles de sécurité) plutôt qu'une simple instruction IBM Bob https://bob.ibm.com/blog/announcing-ibm-bob-launch IBM Bob assistant IA d'IBM pour coder sur de vraies codebases (lancé avril 2026) 5 modes : Ask, Plan, Code, Advanced (MCP), Orchestrator Détecte la complexité du code en temps réel et propose des refactos Fait des revues de code automatiques sur tes branches/issues GitHub Permet d'écrire en langage naturel directement dans l'éditeur Fonctionne aussi en terminal/CLI et dans les pipelines CI/CD Sécurité : approbation manuelle, .bobignore, checkpoints, pas de training sur tes prompts How I use Claude - 50 tips pratiques https://www.youtube.com/watch?v=mZzhfPle9QU Staff Engineer Meta partage 50 tips après 6 mois d'utilisation intensive de Claude Code Basé sur ~12h/jour d'usage perso et professionnel Couvre tout : bases, workflows avancés, parallélisation Objectif : partager ce qu'il aurait voulu savoir dès le départ Méthodologies Quelqu'un rale sur la non soutenabilité des bases de code écritent avec des agents https://mariozechner.at/posts/2026-03-25-thoughts-on-slowing-the-fuck-down/ Mario Zechner estime que les agents IA font les mêmes erreurs répétitivement sans apprendre, accumulant la complexité à grande vitesse faute de bottlenecks humains Sans vision globale, les agents créent du cargo-cult : les "best practices" de l'industrie appliquées localement sans cohérence architecturale La croissance de la base de code dégrade la capacité des agents à retrouver le code existant → duplication et incohérences croissantes Il cite des pannes AWS et des initiatives qualité Microsoft comme signes préoccupants liés au code généré par IA Solution : réserver les agents aux tâches délimitées et évaluables, garder l'architecture, les APIs et les systèmes critiques écrits à la main Maintenir une revue de code rigoureuse et traiter les humains comme les gardiens finaux de la qualité On m'oblige à utiliser l'IA https://n.survol.fr/n/on-moblige-a-utiliser-lia Éric D. défend l'adoption obligatoire de l'IA comme décision stratégique légitime, comparable au choix du full remote ou de la stack technique Il distingue la décision stratégique (adoption IA) de la méthode d'accompagnement (qui reste collaborative et bienveillante) La compétence IA devient un critère de recrutement : chercher des candidats déjà curieux et explorateurs de ces outils L'alignement culturel sur les pratiques et outils est un prérequis à la cohésion d'équipe Le refus d'adopter certains outils stratégiques peut justifier de ne pas recruter un candidat autrement compétent Encore une metodo SPDD https://martinfowler.com/articles/structured-prompt-driven/ Problème : l'IA accélère le dev individuel mais amplifie ambiguïtés et incohérences à l'échelle d'une équipe. martinfowler SPDD : traiter les prompts comme des artefacts versionnés, révisables et réutilisables plutôt que des échanges jetables. martinfowler Canvas REASONS : 7 dimensions (Requirements, Entities, Approach, Structure, Operations, Norms, Safeguards) pour guider le LLM de l'intention à l'exécution. martinfowler Workflow en 6 étapes : exigences → analyse → contexte → prompt structuré → code → tests unitaires, chaque étape s'appuyant sur la précédente. martinfowler 3 compétences clés : abstraction d'abord, alignement de l'intention, revue itérative. martinfowler Limites : fort ROI sur du code métier complexe, peu adapté aux hotfixes urgents, scripts jetables ou travail créatif/visuel. m Sécurité Le projet Glasswing pour sécuriser les logiciels https://www.anthropic.com/glasswing Anthropic lance Glasswing, une initiative de cybersécurité utilisant Claude Mythos Preview pour identifier des vulnérabilités zero-day 12 partenaires fondateurs dont AWS, Apple, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft et NVIDIA Anthropic investit 100 millions de dollars en crédits de modèle et 4 millions en dons aux organisations de sécurité open source Le modèle opère avec une autonomie substantielle, identifiant des milliers de vulnérabilités dans les OS, navigateurs et infrastructures critiques Plus de 40 organisations supplémentaires ont accès pour scanner et sécuriser leurs systèmes Objectif : donner l'avantage aux défenseurs avant que les techniques de hacking assistées par IA ne se généralisent chez les attaquants LinkedIn vous espionne https://frenchbreaches.com/blog/linkedin-est-accuse-de-fouiller-dans-votre-ordinateur-illegalement Scandale "BrowserGate" : LinkedIn injecte du JavaScript qui tente de détecter les extensions Chrome installées sur votre navigateur Le script analysé contient une liste codée en dur de 6 222 extensions Chrome avec identifiants et chemins de fichiers internes Croissance alarmante de la liste ciblée : 38 extensions en 2017 → 461 en 2024 → ~1 000 en mai 2025 → 6 222 début 2026 Les données collectées incluent aussi CPU, RAM, résolution d'écran, timezone et état batterie pour du fingerprinting Certaines extensions ciblées sont liées à la neurodivergence, aux pratiques religieuses ou aux opinions politiques → violation grave du RGPD LinkedIn défend que le scan vise uniquement à détecter les extensions qui pratiquent le scraping de données Post mortem de la supply chain attack sur la librairie NPM axios https://github.com/axios/axios/issues/10636 Le 31 mars 2026, deux versions malveillantes d'axios (1.14.1 et 0.30.4) ont été publiées via un compte mainteneur compromis Vecteur d'attaque : RAT installé via ingénierie sociale ciblée sur la machine personnelle du mainteneur principal La 2FA ne protège pas si la machine de l'utilisateur est compromise : l'attaquant contrôle tout et peut agir comme l'utilisateur Les packages malveillants injectaient plain-crypto-js@4.2.1, un cheval de Troie multi-plateforme (macOS, Windows, Linux) Détection communautaire en ~3 heures, suppression par npm, mesures correctives : rotation complète des credentials Changements préventifs : publication via OIDC, releases immuables, amélioration des pratiques GitHub Actions Passbolt un gestionnaire de mots de passe open source https://lesjoiesducode.fr/passbolt-gestionnaire-de-mots-de-passe-gratuit-open-source-que-votre-equipe-merite-vraiment Gestionnaire de mots de passe open source conçu pour le partage d'identifiants en équipe, utilisé par plus de 50 000 organisations Chiffrement individuel par utilisateur et par version de credential, pas de coffre-fort partagé — architecture zero-knowledge "Forward secrecy" : quand un membre quitte l'équipe, ses copies chiffrées sont automatiquement révoquées sans reset manuel Supporte TOTP, clés SSH, tokens API et champs personnalisés avec piste d'audit complète de tous les accès Édition communautaire entièrement gratuite avec utilisateurs illimités, auto-hébergeable ou cloud Chiffrement OpenPGP nécessitant passphrase + clé privée, avec tokens visuels anti-phishing Loi, société et organisation Anthropic fait un don d'1,5 millions de dollars à la fondation Apache https://news.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces-1-5m-donation-from-anthropic Anthropic donne 1,5 million de dollars à l'ASF pour soutenir l'infrastructure, la sécurité et la communauté open source Vitaly Gudanets (CISO d'Anthropic) : "Soutenir l'ASF est un investissement direct dans la résilience et l'intégrité des systèmes dont dépend l'IA moderne" Les fonds financeront les systèmes de build, les processus de sécurité et les services aux projets Apache Ce don est le déclencheur de l'initiative IA responsable à 10 millions de dollars de l'ASF L'infrastructure Apache est invisible mais critique : des systèmes financiers aux plateformes de santé, elle sous-tend l'écosystème logiciel mondial L'ASF lance l'initiative IA responsable https://news.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-launches-10m-responsible-ai-initiative-with-initial-1-75m-donation L'ASF lance une initiative pour une IA responsable dotée d'un budget de 10 millions de dollars sur 3 ans minimum Anthropic est le premier donateur avec 1,5 million de dollars ; Alpha-Omega contribue 250 000 dollars L'initiative fournit aux projets Apache un accès à des modèles IA pour l'expérimentation et la sécurité Elle soutient l'ensemble de la chaîne IA/ML : pipelines de données, infrastructure, frameworks de deep learning Des tracks de conférences, hackathons et bourses de voyage sont prévus pour élargir la communauté Les principes directeurs incluent la supervision humaine, l'intégrité des licences et la sécurité open source Oracle vire 30000 personnes https://rollingout.com/2026/03/31/oracle-slashes-30000-jobs-with-a-cold-6/ Oracle licencie 20 000 à 30 000 employés, 18% de ses effectifs mondiaux. Les salariés ont appris leur licenciement par un simple email à 6h du matin, sans aucun préavis. L'accès à tous les systèmes (Slack, Zoom, badges) a été coupé immédiatement après. But : libérer 8 à 10 milliards de dollars pour construire des centres de données IA. Oracle a déjà contracté 50 milliards de dettes en 2026 pour financer ses projets IA. Paradoxe : l'entreprise affiche un bénéfice record de 6,13 milliards, mais ses liquidités sont dans le rouge. L'action Oracle a perdu plus de la moitié de sa valeur depuis septembre 2025. Et si l'IA n'était qu'un prétexte pour licencier https://eventuallycoding.com/p/ia-licenciements-et-si-l-intelligence-artificielle-n-etait-qu-une-excuse Hugo Lassiège (eventuallycoding) estime que les entreprises utilisent l'IA comme narratif commode pour masquer des erreurs de gestion passées (Block a triplé ses effectifs post-COVID sans croissance des revenus correspondante) Moins de 1% des licenciements technologiques seraient réellement dus à des gains de productivité IA selon les analyses citées Mesurer la productivité des développeurs reste un problème non résolu, mais les entreprises affirment des gains d'efficacité sans preuves Des pressions économiques réelles (inflation, guerres commerciales, coûts énergétiques) sont masquées derrière le discours IA Les restructurations nécessaires sont présentées comme des transformations AI-driven positives pour rassurer les investisseurs Il y voit une fenêtre d'opportunité pour l'Europe pendant que les géants américains se restructurent GitHub Copilot va utiliser les interacitons pour entrainer ses modèles sauf si vous vous délistez https://github.blog/news-insights/company-news/updates-to-github-copilot-interaction-data-usage-policy/ À partir du 24 avril 2026, GitHub utilise par défaut les interactions des utilisateurs Copilot Free, Pro et Pro+ pour entraîner ses modèles Les données collectées incluent le code accepté ou modifié, les snippets envoyés, les noms de fichiers et structures de dépôts, et les retours utilisateurs Les utilisateurs Copilot Business, Enterprise et les dépôts d'entreprise sont exclus de cette collecte de données d'entraînement Opt-out disponible dans les paramètres GitHub > "Privacy" ; les préférences de désactivation préalables sont conservées automatiquement Objectif déclaré : améliorer la précision des modèles sur les langages et cas d'usage du monde réel Grosse percée de Claude Code dans les commits sur GitHub https://aifoc.us/damn-claude-thats-a-lot-of-commits/ Explosion de Claude Code : En six mois, Claude Code est passé de 0,7 % à 4,5 % de tous les commits publics sur GitHub, surpassant tous les autres outils d'IA combinés. Adoption massive des agents IA : Environ 5 % des commits publics sur GitHub sont désormais générés par des agents IA, un chiffre en croissance rapide depuis fin 2025. Domination des bots sur GitHub : Au-delà des commits, les outils d'IA sont omniprésents dans la gestion des pull requests et des problèmes (Copilot et CodeRabbit notamment). Limites méthodologiques : Les données ne concernent que les dépôts publics (les entreprises utilisent massivement des dépôts privés, invisibles ici). Le comptage dépend fortement de la visibilité des signatures (certains outils comme Claude marquent systématiquement leurs commits, d'autres non) L'API de recherche GitHub présente une fiabilité variable à cette échelle. Changement de paradigme : Le développement logiciel vit une transition majeure, comparable au passage du desktop au mobile. L'intégration des agents IA dans le cycle de production n'est plus une expérimentation, mais une réalité opérationnelle à grande échelle. Dysmaths une application pour aider à apprendre les mathématiques et la géométrie lorsque l'on souffre de dyspraxie, dysgraphie https://dysmaths.com/ Application web pour aider les élèves de collège et lycée souffrant de dysgraphie et dyspraxie à faire des maths et de la géométrie Outils de dessin à main levée, géométrie précise (compas, rapporteur, règle) et opérations structurées (fractions, racines, puissances, symboles mathématiques) Export PDF et PNG avec conservation fidèle de l'échelle pour l'impression et la soumission des exercices Options d'accessibilité : police OpenDyslexic, personnalisations d'interface, import d'images et de PDFs Répond à un besoin réel : les outils standards ne sont pas adaptés aux difficultés de coordination et d'organisation spatiale en mathématiques IA ou réalité ? Par Amistory https://www.youtube.com/watch?v=PPYdAhBBF2I L'IA génère des contenus (images, voix, vidéos) de plus en plus indétectables Les arnaques au clonage de voix et deepfakes sont en forte hausse Les faux contenus viraux manipulent l'opinion à grande échelle Le faux n'est plus un accident, c'est devenu un système organisé La société entre dans une ère de doute généralisé sur le réel Comment s'informer quand le réel lui-même peut être simulé ? Conférences La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK) 12 mai 2026 : Lead Innovation Day - Leadership Edition - Paris (France) 12-13 mai 2026 : Lyon Craft - Lyon (France) 19 mai 2026 : La Product Conf Paris 2026 - Paris (France) 19-20 mai 2026 : Green Code Challenge - Paris (France) 21-22 mai 2026 : Flupa UX Days 2026 - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France) 27 mai 2026 : aMP Day Strasbourg 2026 - Strasbourg (France) 28 mai 2026 : DevCon 27 : I.A. & Vibe Coding - Paris (France) 28 mai 2026 : Cloud Toulouse 2026 - Toulouse (France) 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France) 29 mai 2026 : Agile Tour Strasbourg 2026 - Strasbourg (France) 2-3 juin 2026 : Agile Tour Rennes 2026 - Rennes (France) 2-3 juin 2026 : OW2Con - Paris-Châtillon (France) 3 juin 2026 : IA–NA - La Rochelle (France) 4 juin 2026 : Workplace Intelligence Days - 1ère édition - Lyon (France) 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France) 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France) 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France) 9 juin 2026 : JFTL - Montrouge (France) 9 juin 2026 : C: - Caen (France) 9 juin 2026 : France API 2026 - Paris (France) 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France) 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France) 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France) 15 juin 2026 : Jupyter Workshops: Demystifying MyST Markdown in Education - Orsay (France) 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France) 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France) 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France) 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France) 23-24 juin 2026 : MWCP 2026 - Paris (France) 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France) 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France) 25-26 juin 2026 : Agile Tour Toulouse 2026 - Toulouse (France) 27 juin 2026 : Asynconf - Paris (France) 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France) 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France) 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France) 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France) 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France) 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France) 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France) 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France) 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France) 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France) 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France) 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France) 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France) 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France) 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France) 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France) 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France) 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco) 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France) 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France) 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France) 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France) 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France) 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France) 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France) 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France) 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France) 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/
AtKubeCon Europe 2026,Jorge Palmaoutlined how Microsoft is advancing AI operations across cloud and edge environments. He demonstrated an agent capable of diagnosing, mitigating, and explaining application issues in minutes, highlighting the growing role of agentic operations in Kubernetes. Palma emphasized that recent progress in tools likeAzure Kubernetes ServiceandAzure Archas made edge AI more practical by bridging cloud and on-prem systems. Kubernetes now acts as the unifying layer, while fleet management automates deployments that previously required manual GitOps workflows. To address fragmentation in inference engines, Microsoft introducedAI Runway, a standardized API that allows teams to swap underlying engines without changing workflows. Security remains a core challenge. Palma advocates for tightly scoped, temporary permissions and policy validation for agents, enforced through tools like the Agent Governance Toolkit. This reflects a broader shift: applying cloud-native principles—portability, abstraction, and policy control—to manage the unpredictable nature of AI workloads. Learn more from The New Stack about the latest around advancing AI operations across cloud and edge environments The Future of AI: Hybrid Edge Deployments Are Indispensable AI Is Coming to the Edge, but It Will Look Different Join our community of newsletter subscribers to stay on top of the news and at the top of your game.
An airhacks.fm conversation with Thorsten Hoeger (@hoegertn) about: discussion about migrating a German bank to AWS in 2012, early EC2 instances and the launch of AWS VPC for private networking, clicking the AWS console before discovering CloudFormation, CloudFormation released in 2011 with JSON-only templates, Hazelcast cluster synchronization bugs on single-core EC2 instances, multicast limitations in VPC and the transit gateway workaround, CFEngine from 1993 as a predecessor to declarative infrastructure management, Puppet and Chef and Ansible as configuration management tools, CloudFormation's declarative state reconciliation predating kubernetes by three years, CloudFormation's managed state versus Terraform's local state storage, three-way diff comparing new template and old template and physical resource state, drift detection and its limitations with default values, writing 3000 lines of CloudFormation JSON in Eclipse IDE, building a Jenkins plugin for CloudFormation lifecycle management, GitOps with Git servers and Jenkins for CloudFormation deployments, separating infrastructure changes from business logic changes in early setups, treating everything as a change in modern CI/CD pipelines, the origin of CDK at Amazon as an internal tool written in Java then rewritten in typescript, CDK beta participation through the AWS Hero program, CDK constructs and L1 low-level constructs mapping directly to CloudFormation resources, CDK synth phase serializing Java objects to CloudFormation JSON, Stacks as atomic deployment units in CDK, the trade-offs of splitting stateful resources into separate stacks versus single-stack deployments, AWS CloudFormation export and reference coupling between stacks, using AWS Parameter Store for loose coupling between stacks, CDK application as the project root with application code in subfolders, Terraform benefits for multi-provider scenarios like GitHub repos and on-prem routers, regulated industries and compliance benefits of cloud infrastructure as code, change management as a byproduct of Git-based infrastructure pipelines, serverless architecture similarities to application server and WAR deployment models, CDK asset system for versioning and pushing artifacts, CDK custom resource types and self-mutating pipelines as future topics, The CDK Book co-authored by Thorsten Hoeger and colleagues, Taimos GmbH consulting for AWS infrastructure Thorsten Hoeger on twitter: @hoegertn
Michael Irwin of Docker joins me to run through Gordon AI improvements, Docker Hardened Images and what's now free, Docker Sandboxes for running agents in proper isolation, Model Runner updates including MLX support on Mac, MCP Toolkit dynamic discovery, and the newly renamed Docker Agent with its GitHub Action for automating PR reviews and docs checks.Check out the video podcast version here: https://youtu.be/dTF3b36Bq6w
Думаете, знаете полный lifecycle удаления пода в Kubernetes? Даже опытный инженер с CKA запнулся на этом вопросе. Мок-собеседование на Senior DevOps с live coding и тремя интервьюерами. ЧТО СПРАШИВАЛИ - Cloud: миграция AWS в Yandex Cloud, DynamoDB в YDB, Kafka HA в трех зонах - Terraform: структура репозитория, Terragrunt, state management, code review модулей - Kubernetes: pod lifecycle, graceful shutdown, kube-proxy, endpoint slices - Live coding: Helm troubleshooting сломанного StatefulSet upgrade - AI/LLM: токенизация, промпт-инженерия, MCP Server - "обычно говоришь LLM сделай красиво" - CI/CD: pipeline от merge request до prod, rolling update vs canary, GitOps и Argo CD - Скриптинг: code review скрипта удаления Docker-образов из registry КАНДИДАТ Владимир Ушков - инфраструктурный DevOps-инженер с опытом в AWS, Yandex Cloud, Terraform, Kubernetes, CI/CD. Интересный момент: кандидат честно признался, что цифра "улучшил на 23%" в CV была "органолептической" - и добавил: "в эпоху LLM резюме тоже надо писать для LLM". Фидбэк по интервью доступен на Patreon/Boosty. Хотите пройти mock interview на нашем канале? Пишите нам! ССЫЛКИ Поддержать наш подкаст: - Patreon - https://www.patreon.com/c/devopskitchentalks - Boosty - https://boosty.to/devopskitchentalks ПОДКАСТ YouTube - www.youtube.com/@DevOpsKitchenTalks Apple Podcasts - https://apple.co/41O6mqA Spotify - https://t.ly/Jg5_2 Yandex Music - https://music.yandex.ru/album/10151746 PodBean - https://devopskitchentalks.podbean.com НАВИГАЦИЯ 00:00 - Знакомство: три интервьюера и кандидат 03:24 - Начало интервью: "Почему хотите работать у нас?" 06:37 - Self-presentation: опыт в DevOps и инфраструктуре ЧАСТЬ 1: CLOUD И ИНФРАСТРУКТУРА (Саша) 10:46 - AWS и Yandex Cloud: зоны ответственности инфра-команды 16:38 - Миграция AWS в Yandex Cloud: DynamoDB, риски, планирование 21:00 - Kubernetes: managed K8s, node pools и capacity planning ЧАСТЬ 2: TERRAFORM И IAC (Саша) 24:09 - Terraform: структура репозитория, Terragrunt, state 29:40 - Terraform модули: code review и best practices 32:05 - Стабильность кода: version locking и required providers ЧАСТЬ 3: KUBERNETES DEEP DIVE (Виктор) 42:25 - Kubernetes: CRD, операторы и что нравится в K8s 44:20 - Pod lifecycle: kubectl delete и graceful shutdown 48:00 - Kube-proxy: iptables, endpoint slices, сервисы ЧАСТЬ 4: LIVE CODING (Виктор) 55:00 - Практика: Helm troubleshooting StatefulSet upgrade 01:09:00 - Helm upgrade: дебаг "not valid zip" и restart стратегии 01:22:00 - SRE-подход: "дропаем бэкап, делаем rollout" ЧАСТЬ 5: AI И LLM (Виктор) 01:24:53 - AI для DevOps: токенизация, контекстное окно, промпт-инженерия 01:28:00 - MCP Server и практическое применение LLM в работе ЧАСТЬ 6: CI/CD И GITOPS (Саша) 01:34:24 - DORA-метрики и как считать "улучшил на 23%" 01:37:00 - CI/CD pipeline: от merge request до production 01:45:00 - Branching стратегии: GitFlow vs GitLab Flow 01:48:00 - Deployment: rolling update vs canary, Helm vs Argo CD 01:49:45 - GitOps: source of truth и configuration drift 01:53:00 - Скриптинг: code review скрипта удаления Docker-образов 01:56:57 - Завершение и благодарности ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ Telegram - https://t.me/DevOpsKitchenTalks Instagram - https://www.instagram.com/devopskitchentalks/ #MockInterview #DevOps #Kubernetes #Terraform #CICD #LiveCoding #DKT #DevOpsKitchenTalks #SeniorDevOps #GitOps
This episode with Joachim Hill-Grannec asks: How do platforms bloat, and how do you keep them simple and fast with trunk-based dev and small batches? Which metrics prove it works—cycle time, uptime, or developer experience? Can security act as a partner that speeds delivery instead of a gate? We are always happy to answer any questions, hear suggestions for new episodes, or hear from you, our listeners. DevSecOps Talks podcast LinkedIn page DevSecOps Talks podcast website DevSecOps Talks podcast YouTube channel Summary In this episode of DevSecOps Talks, Mattias speaks with Joachim Hill-Grannec, co-founder of Peltek, a boutique consulting firm specializing in high-availability, cloud-native infrastructure. Following up on a previous episode where Steve discussed cleaning up bloated platforms, Mattias and Joachim dig into why platforms get bloated in the first place and how platform teams should think when building from scratch. Their conversation spans cloud provider preferences, the primacy of cycle time, the danger of adding process in response to failure, and a strong argument for treating security and quality as enablers rather than gatekeepers. Key Topics Platform Teams Should Serve Delivery Teams Joachim frames the core question of platform engineering around who the platform is actually for. His answer is clear: the delivery teams are the client. Platform engineers should focus on making it easier for developers to ship products, not on making their own work more convenient. He connects this directly to platform bloat. In his experience, many platforms grow uncontrollably because platform engineers keep adding tools that help the platform team itself: "Look, I spent this week to make my job this much faster." But Joachim pushes back on this instinct — the platform team is an amplifier for the organization, and every addition should be evaluated by whether it helps a product get to production faster and gives developers better visibility into what they are working on. Choosing a Cloud Provider: Preferences vs. Reality The conversation briefly explores cloud provider choices. Joachim says GCP is his personal favorite from a developer perspective because of cleaner APIs and faster response times, though he acknowledges Google's tendency to discontinue services unexpectedly. He describes AWS as the market workhorse — mature, solid, and widely adopted, comparing it to "the Java of the land." Azure gets the coldest reception; both acknowledge it has improved over time, but Joachim says he still struggles whenever he is forced to use it. They observe that cloud choices are frequently made outside engineering. Finance teams, investors, and existing enterprise agreements often drive the decision more than technical fit. Joachim notes a common pairing: organizations using Google Workspace for productivity but AWS for cloud infrastructure, partly because the Entra ID (formerly Azure AD) integration with AWS Identity Center works more smoothly via SCIM than the equivalent Google Workspace setup, which requires a Lambda function to sync groups. Measuring Platform Success: Cycle Time Above All When Mattias asks how a team can tell whether a platform is actually successful, Joachim separates subjective and objective measures. On the subjective side, he points to developer happiness and developer experience (DX). Feedback from delivery teams matters, even if surveys are imperfect. On the objective side, his favorite metric is cycle time — specifically, the time from when code is ready to when it reaches production. He also mentions uptime and availability, but keeps returning to cycle time as the clearest indicator that a platform is helping teams deliver faster. This aligns with DORA research, which has consistently shown that deployment frequency and lead time for changes are strong predictors of overall software delivery performance. Start With a Highway to Production A major theme of the episode is that platforms should begin with the shortest possible route to production. Mattias calls this a "highway to production," and Joachim strongly agrees. For greenfield projects, Joachim favors extremely fast delivery at first — commit goes to production, commit goes to production — even with minimal process. As usage and risk increase, teams can gradually add automation, testing, and safeguards. The critical thing is to keep the flow and then ask "how do we make those steps faster?" as you add them, rather than letting each new step slow down the pipeline unchallenged. He also makes a strong case for tags and promotions over branch-based deployment, noting his instinctive reaction when someone asks "which branch are we deploying from?" is: "No branches — tags and promotions." The Trap of Slowing Down After Failure Joachim warns about a common and dangerous pattern: when a bug reaches production, the natural organizational reaction is not to fix the pipeline, but to add gates. A QA team does a full pass, a security audit is inserted, a manual review step appears. Each gate slows delivery, which leads to larger batches, which increases risk, which triggers even more controls. He sees this as a vicious cycle. Organizations that respond to incidents by slowing delivery actually get worse security, worse quality, and worse throughput over time. He references a study — likely the research behind the book Accelerate by Nicole Forsgren, Jez Humble, and Gene Kim — showing that faster delivery correlates with better security and quality outcomes. The organizations adding Engineering Review Boards (ERBs) and Architecture Review Boards (ARBs) in the name of safety often do not measure the actual impact, so they never see that the controls are making things worse. Mattias connects this to AI-assisted development, where developers can now produce changes faster than ever. If the pipeline cannot keep up, the pile of unreleased changes grows, making each release riskier. Getting Buy-In: Start With Small Experiments Joachim does not recommend that a slow, process-heavy organization throw everything out overnight. Instead, he suggests starting with small experiments. Code promotions are a good entry point: teams can start producing artifacts more rapidly without changing how those artifacts are deployed. Once that works, the conversation shifts to delivering those artifacts faster. He finds starting on the artifact pipeline side produces quicker wins and more organizational buy-in than starting with the platform deployment side, which tends to be more intertwined and higher-risk to change. Guiding Principles Over a Rigid Golden Path Mattias questions the idea of a single "golden path," saying the term implies one rigid way of working. Joachim leans toward guiding principles instead. His strongest principle is simplicity — specifically, simplicity to understand, not necessarily simplicity to create. He references Rich Hickey's influential talk Simple Made Easy (from Strange Loop 2011), which distinguishes between things that are simple (not intertwined) and things that are easy (familiar or close at hand). Creating simple systems is hard work, but the payoff is systems that are easy to reason about, easy to change, and easy to secure. His second guiding principle is replaceability. When evaluating any tool in the platform, he asks: "How hard would it be to yank this out and replace it?" If swapping a component would be extremely difficult, that is a smell — it means the system has become too intertwined. Even with a tool as established as Argo CD, his team thinks about what it would look like to switch it out. Tooling Choices and Platform Foundations Joachim outlines the patterns his team typically uses when building platforms, organized into two paths: Delivery pipeline (artifact creation): - Trunk-based development over GitFlow - Release tags and promotions rather than branch-based deployment - Containerization early in the pipeline - Release Please for automated release management and changelogs - Renovate for dependency updates (used for production environment promotions from Helm charts and container images) Platform side (environment management): - Kubernetes-heavy, typically EKS on AWS - Karpenter for node scaling - AWS Load Balancer Controller only as a backing service for a separate ingress controller (not using ALB Ingress directly, due to its rough edges) - Argo CD for GitOps synchronization and deployment - Argo Image Updater for lower environments to pull latest images automatically - Helm for packaging, despite its learning curve He notes that NGINX Ingress Controller has been deprecated, so teams need to evaluate alternatives for their ingress layer. Developers Should Not Be Fully Shielded From Operations One of the more nuanced parts of the conversation is how much operational responsibility developers should have. Joachim rejects both extremes. He does not think every developer needs to know everything about infrastructure, but he has seen too many cases where developers completely isolated from runtime concerns make poor decisions — missing simple code changes that would make a system dramatically easier to deploy and operate. He advocates for transparency and collaboration. Platform repos should be open for anyone on the dev team to submit pull requests. When the platform team makes a change, they should pull in developers to work alongside them. This way, the delivery team gradually builds a deeper understanding of how the whole system works. Joachim loves the open-source maintainer model applied inside organizations: platform teams are maintainers of their areas, but anyone in the organization should be able to introduce change. He warns against building custom CLIs or heavy abstractions that create dependencies — if a developer wants to do something the CLI does not support, the platform team becomes a bottleneck. Mattias adds that opening up the platform to contributions also exposes assumptions. What feels easy to the person who built it may not be easy at all; it is just familiar. Outside contributors reveal where the system is actually hard to understand. Designers, Not Artists: Detaching Ego From Code Joachim shares an analogy he prefers over the common "developers as artists" framing. He sees developers more like designers than artists, because an artist's work is tied to their identity — they want it to endure. A designer, by contrast, creates something to serve a purpose and expects it to be replaced when something better comes along. He applies this to platforms and infrastructure: "I want my thing to get wiped out. If I build something, I want it to get removed eventually and have something better replace it." Organizations where ego is tied to specific systems or tools tend to resist change, which leads to the kind of dysfunction that keeps platforms bloated and brittle. Complexity Is the Enemy of Security Mattias raises the difficulty of maintaining complex security setups over time, especially when the original experts leave. Joachim responds firmly: complexity is anti-security. If people cannot comprehend a system, they cannot secure it well. He acknowledges that some problems are genuinely hard, but argues that much of the complexity engineers create is unnecessary — driven by ego rather than need. "The really smart people are the ones that create simple things," he says, wishing the industry would redirect its narrative from admiring complicated systems to admiring simple ones. Security and QA as Internal Consulting, Not Gatekeeping Joachim draws a parallel between security and QA. He dislikes calling a team "the quality team," preferring "verification" — they are one component of quality, not the entirety of it. Similarly, security is not one team's responsibility; it spans product design, development practices, tooling, and operations. His ideal model is for security and QA teams to operate as internal consultants whose goal is to reduce risk and improve the overall system — not to catch every possible issue at any cost. The framing matters: if a security team's mandate is simply "block all security issues," the logical conclusion is to stop shipping or delete the product entirely. That may be technically secure, but it is useless. He frames security as risk management: "Security is a risk management process, not just security for the sake of security. You're managing the risk to the business." The goal should be to deliver faster and more securely — an "and," not an "or." Mattias recalls a PCI DSS consultant joking over drinks that a system being down is perfectly compliant — no one can steal card numbers if the system is unavailable. The joke lands because it exposes exactly the broken incentive Joachim describes. Business Value as the Unifying Frame The episode closes by tying everything back to business outcomes. Joachim argues that speed and security are not opposites; both contribute to business value. Fast delivery creates value directly, while security reduces business risk — and risk management is itself a business operation. He explains why focusing on the highest-impact business bottleneck first builds trust. When you hit the big items first, you earn credibility, and subsequent changes become easier to justify. For example, one of his clients has a security group that is the slowest part of their organization. Speeding up that security process would have a massive impact on business delivery — more than optimizing the artifact pipeline. Mattias reflects that he used to see platform work as separate from business concerns — "I don't care about the business, I'm here to build a platform for developers." Looking back, he would reframe that: using business impact as the measure of platform success does not mean abandoning the focus on developers, it means having a clearer way to prioritize and demonstrate value. Highlights Joachim on platform bloat: "Your job is not to make your job faster and easier — you're an amplifier to the organization." Joachim on his favorite metric: "Cycle time is my favorite metric. I love cycle time metrics." Joachim on deployment strategy: "No branches, no branches — tags and promotions." Mattias on platform design: He calls the ideal early setup a "highway to production." Joachim on simplicity vs. ease: He references Rich Hickey's Simple Made Easy talk — "It's very hard to create simple systems that are easy to reason about. And it's very easy to create systems that are very hard to reason about." Joachim on replaceability: "If swapping a tool out would be extremely hard, that's a pretty big smell." Joachim on complexity and security: "If it's complicated, you just can't keep all the context together. Simple systems are much easier to be secure." Joachim on engineering ego: "I don't particularly like the aspect of [developers as] artists... I want my thing to get wiped out. I want it to get removed eventually and have something better replace it." He prefers the analogy of designers over artists, because artists tie their identity to their creations. Joachim on security as a blocker: "If their goal is we are going to block every security issue, the best way to do that is delete your product." Spicy cloud takes: Joachim calls GCP his favorite cloud for developers, compares AWS to "the Java of the land," and says he still struggles every time he is forced to use Azure. PCI DSS dark humor: Mattias recalls a consultant joking that a downed system is perfectly compliant — you cannot steal card numbers from a system that is not running. Joachim on the slow-down trap: Organizations add ERBs, ARBs, and manual security gates after incidents, but "the faster you can deliver, you actually get better security, better quality, and better throughput — and the more you slow it down, you go the opposite." Resources Simple Made Easy by Rich Hickey (InfoQ) — The influential 2011 talk Joachim references on distinguishing simplicity from ease in system design. DORA Metrics: The Four Keys — The research framework behind cycle time, deployment frequency, and the finding that speed and stability are not tradeoffs. Trunk Based Development — A comprehensive guide to the branching strategy Joachim recommends over GitFlow. Argo CD — Declarative GitOps for Kubernetes — The GitOps tool Joachim's team uses for cluster synchronization and deployment. Release Please (GitHub) — Google's tool for automated release management based on conventional commits, used by Joachim's team for tag-based promotions. Karpenter — Kubernetes Node Autoscaler — The node autoscaler Joachim's team uses with EKS for fast, flexible scaling. Renovate — Automated Dependency Updates — The dependency management bot Joachim uses for both build dependencies and production environment promotions.
Carl Gould, CTO and co-founder of Inductive Automation, joins hosts Phil Seboa and Ed Fuentes for an in-person conversation recorded in Australia ahead of the Ignition Everywhere event in Brisbane.Carl traces Ignition's journey from FactorySQL in 2003 to the 8.3 release, which introduces file-based configuration, Git and GitOps compatibility, Perspective offline mode, and a new architecture for managing distributed OT systems at scale. He breaks down the three design principles that have guided the platform from day one (cost, convenience, and capability), shares his evolving take on AI in industrial automation, and explains why he calls the IT/OT divide "a fictional line."In this episode, we discuss:The 8.3 release: file-based config, GitOps, deployment modes, and Perspective offlineScaling from thousands of tags to millions with distributed, decoupled architecturesWhy AI in industrial automation is a means to an end, not a product in itselfThe community and culture behind Ignition's worldwide growth---------------------------This episode is proudly made possible by PLCnext TechnologyPLCnext Technology is the ecosystem for industrial automation consisting of open hardware, modular engineering software, a global community, and a digital software marketplace.Learn more at:https://www.plcnext-community.net/news/synergy-edge-cloud/---------------------------FlowFuse at Hannover Messe 2026Discover how FlowFuse empowers you to build, deploy, and scale industrial automation -- your way. Visit FlowFuse at Hall 014, Stand K26 during Hannover Messe (April 20-24, 2026) and experience live demonstrations of FlowFuse connecting the entire industrial stack -- from PLCs on the shop floor to MES, ERP, and cloud services -- enabling real-time industrial connectivity, data integration, and AI-powered operations.Let's transform industrial data together -- live, integrated, and in real time.Claim your free pass and learn more: https://flowfuse.com/events/hannover-messe-2026/---------------------------Carl Gould is the CTO and co-founder of Inductive Automation. He has been building and guiding the Ignition platform since 2003. Under his leadership, Ignition has grown from a SQL connectivity tool into a comprehensive platform used across industries worldwide for SCADA, HMI, MES, and IIoT applications.Connect with Carl Gould on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/carl-gouldLearn more about Inductive Automation: https://inductiveautomation.comConnect with Phil on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/philseboa/Connect with Ed on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/edfuentes/
O próximo papo vai ser com Alison Duarte (https://www.linkedin.com/in/alison-duarte/), Infrastructure Engineer na Thoughtworks, Solutions Architect e 3x AWS Certified.O Alison tem uma trajetória bem interessante que mistura infraestrutura, SRE e práticas de DevOps. Ao longo da carreira ele trabalhou ajudando empresas a evoluírem suas plataformas, construindo pipelines de CI/CD, definindo práticas de GitOps, orquestrando containers e implementando observabilidade em diferentes ambientes.Hoje ele atua com engenharia de infraestrutura e estratégias de platform engineering, ajudando times a criarem plataformas que realmente aceleram o desenvolvimento e entregam valor para o negócio.Na conversa vamos falar sobre:- Platform Engineering na prática- Arquitetura cloud com AWS- Kubernetes e plataformas internas para desenvolvedores- GitOps, CI/CD e automação de infraestrutura- Observabilidade e confiabilidade de plataformas- E a relação entre tecnologia e impacto no negócioAquele papo com bastante troca de experiência de quem trabalha desenhando plataformas e ajudando times a escalar engenharia.Em breve no ar
Bret is joined by the founders of Plakar - Julien Mangeard and Gilles Chehade - to nerd out over backup engineering. The kind where you're building your own file formats and cryptographic layers, not just wiring up cron jobs. We get into how Plakar deduplicates and encrypts at the source so your cloud provider never sees your keys. Also, their snapshot model has no chain dependencies, which means you can delete any backup without breaking the others. We had a fun hour of backup horror stories, ransomware pragmatism, where I'm lobbying hard for a Docker volume integration.Check out the video podcast version here: https://youtu.be/OPRK5osKQHI
In this episode of Manufacturing Hub, Vlad and Dave sit down with Travis Cox and Kevin McCluskey from Inductive Automation to unpack what was actually proven at ProveIt and why it matters for teams trying to modernize plants without building a fragile mess of point to point integrations. If you have ever looked at a shiny demo and wondered what the real architecture looks like, how it scales beyond a single line, and what it takes to roll out across multiple sites without turning every change into a high risk event, this conversation is for you.Travis and Kevin walk through their ProveIt Enterprise B build and the thinking behind it. The core idea is simple but powerful: treat the factory like a system that needs a shared digital infrastructure, built on open standards, where data is contextualized and reusable. They break down how they used Ignition Edge close to PLCs for resiliency, local HMIs, and disciplined data modeling, then moved data through MQTT into a Unified Namespace so multiple applications can consume the same trusted signals and context. This is the difference between “we can connect to anything” and “we can scale without rewriting everything every time the business changes.” Open standards show up repeatedly in the conversation because ProveIt is specifically designed to force interoperability and practical implementation tradeoffs. Inductive Automation has also written about ProveIt as a place where MQTT, OPC UA, and SQL show up as real foundations rather than slogans.From there, the episode gets into the part that should make both OT and IT teams pay attention: modern deployment practices applied to industrial applications. Kevin outlines a clear maturity path from a single designer workflow to version control, then to containerized deployments, and finally to full GitOps style promotion across dev, staging, and production using tools like Argo CD, Helm, Kubernetes, and release promotion concepts that look like what the software world has used for years. Argo CD is explicitly built around Git repositories as the source of truth for desired state, which is exactly why it fits this style of deployment. The live portion of the conversation demonstrates how fast this can get when the infrastructure is treated as code: they spin up a brand new “site four” by submitting a form, generating a pull request, merging it, and letting the pipeline do the rest.Timestamps00:00 Welcome back and why this ProveIt recap matters01:35 Meet Travis Cox and Kevin McCluskey from Inductive Automation03:10 What ProveIt is and the key vendor questions it forces05:20 Enterprise B architecture overview from PLC to Edge to site to enterprise07:30 HMI walkthrough across liquid processing, filling, packaging, palletizing09:05 Why deploy Ignition Edge instead of only a centralized site gateway12:05 Design once, reuse everywhere and what that means for scaling quickly14:35 On prem realities versus cloud infrastructure in the ProveIt environment17:10 MCP, n8n workflows, and bringing live operational context into AI20:40 i3X style API access to models, history, and alarms for interoperability23:15 GitHub, Docker Compose, Helm, Kubernetes, Argo CD, Cargo and GitOps promotion36:55 Spinning up a new site live and what it changes for multi site rolloutsAbout the hostsVlad Romanov is an electrical engineer and MBA who has spent over a decade building and modernizing manufacturing systems across industrial automation, controls, and plant operations. Through Joltek, Vlad works with manufacturers to assess current state OT foundations, reduce modernization risk, improve reliability, and build internal capability through practical training and standards that stick.Dave Griffith co hosts Manufacturing Hub and brings a practitioner lens focused on what works on the plant floor, how architectures survive real constraints, and how industrial teams can modernize without breaking production.About the guestsTravis Cox is Chief Technology Evangelist at Inductive Automation and has spent over two decades helping customers and partners design scalable architectures, apply best practices, and deliver real solutions with Ignition.Kevin McCluskey is Chief Technology Architect at Inductive Automation and works with organizations on architecture decisions, platform direction, and enabling the next generation of industrial applications.Learn more about Joltekhttps://www.joltek.com/serviceshttps://www.joltek.com/book-a-modernization-consultation
Container base images (like Official Docker Hub images) are often updated without new tag versions. I call this Silent Rebuilds. There's no way to know this happens without image digest-checking automation like Dependabot and Renovate with specific settings. Failure to keep up-to-date is a prime source of vulnerabilities that can lead to serious security breaches. Automate the updates!Check out the video podcast version here: https://youtu.be/z_ahbsSc4Fo
I'm joined by Nirmal Mehta of AWS and Viktor Farcic from Upbound, to go through our 2025 year in review. We look into the AI tools that consumed us this year, from CLI agents to terminal emulators, IDEs, AI browsers - what worked, what flopped, what's worth your time and money, and what we think isn't!Check out the video podcast version here: https://youtu.be/mnagfUsh5bc
Cesare e Marco esplorano il concetto di GitOps, una metodologia che si basa su Kubernetes per gestire e automatizzare l'infrastruttura IT. Cesare spiega i principi fondamentali di GitOps, le differenze rispetto al DevOps tradizionale e fornisce esempi pratici di come GitOps possa essere implementato utilizzando strumenti come ArgoCD. La discussione si concentra anche sull'importanza della gestione dei permessi e della tracciabilità delle modifiche nel contesto di GitOps.Manifesto GitOps Principles.
In this episode of Semaphore Uncut, Malcolm Matalka (Terrateam) discusses GitOps, Terraform tooling, OpenTofu workflows, and building developer tools that stay invisible. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit semaphoreio.substack.com
I talk with David Flanagan, aka Rawkode, about his new opinionated Tech Matrix that helps you navigate the overwhelming CNCF landscape. https://rawkode.academy/technology/matrix
De retour à cinq dans l'épisode, les cast codeurs démarrent cette année avec un gros épisode pleins de news et d'articles de fond. IA bien sûr, son impact sur les pratiques, Mockito qui tourne un page, du CSS (et oui), sur le (non) mapping d'APIs REST en MCP et d'une palanquée d'outils pour vous. Enregistré le 9 janvier 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-335.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages 2026 sera-t'elle l'année de Java dans le terminal ? (j'ai ouïe dire que ça se pourrait bien…) https://xam.dk/blog/lets-make-2026-the-year-of-java-in-the-terminal/ 2026: Année de Java dans le terminal, pour rattraper son retard sur Python, Rust, Go et Node.js. Java est sous-estimé pour les applications CLI et les TUIs (interfaces utilisateur terminales) malgré ses capacités. Les anciennes excuses (démarrage lent, outillage lourd, verbosité, distribution complexe) sont obsolètes grâce aux avancées récentes : GraalVM Native Image pour un démarrage en millisecondes. JBang pour l'exécution simplifiée de scripts Java (fichiers uniques, dépendances) et de JARs. JReleaser pour l'automatisation de la distribution multi-plateforme (Homebrew, SDKMAN, Docker, images natives). Project Loom pour la concurrence facile avec les threads virtuels. PicoCLI pour la gestion des arguments. Le potentiel va au-delà des scripts : création de TUIs complètes et esthétiques (ex: dashboards, gestionnaires de fichiers, assistants IA). Excuses caduques : démarrage rapide (GraalVM), légèreté (JBang), distribution simple (JReleaser), concurrence (Loom). Potentiel : créer des applications TUI riches et esthétiques. Sortie de Ruby 4.0.0 https://www.ruby-lang.org/en/news/2025/12/25/ruby-4-0-0-released/ Ruby Box (expérimental) : Une nouvelle fonctionnalité permettant d'isoler les définitions (classes, modules, monkey patches) dans des boîtes séparées pour éviter les conflits globaux. ZJIT : Un nouveau compilateur JIT de nouvelle génération développé en Rust, visant à surpasser YJIT à terme (actuellement en phase expérimentale). Améliorations de Ractor : Introduction de Ractor::Port pour une meilleure communication entre Ractors et optimisation des structures internes pour réduire les contentions de verrou global. Changements syntaxiques : Les opérateurs logiques (||, &&, and, or) en début de ligne permettent désormais de continuer la ligne précédente, facilitant le style "fluent". Classes Core : Set et Pathname deviennent des classes intégrées (Core) au lieu d'être dans la bibliothèque standard. Diagnostics améliorés : Les erreurs d'arguments (ArgumentError) affichent désormais des extraits de code pour l'appelant ET la définition de la méthode. Performances : Optimisation de Class#new, accès plus rapide aux variables d'instance et améliorations significatives du ramasse-miettes (GC). Nettoyage : Suppression de comportements obsolètes (comme la création de processus via IO.open avec |) et mise à jour vers Unicode 17.0. Librairies Introduction pour créer une appli multi-tenant avec Quarkus et http://nip.io|nip.io https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-multi-tenant-api-nipio-tutorial Construction d'une API REST multi-tenant en Quarkus avec isolation par sous-domaine Utilisation de http://nip.io|nip.io pour la résolution DNS automatique sans configuration locale Extraction du tenant depuis l'en-tête HTTP Host via un filtre JAX-RS Contexte tenant géré avec CDI en scope Request pour l'isolation des données Service applicatif gérant des données spécifiques par tenant avec Map concurrent Interface web HTML/JS pour visualiser et ajouter des données par tenant Configuration CORS nécessaire pour le développement local Pattern acme.127-0-0-1.nip.io résolu automatiquement vers localhost Code complet disponible sur GitHub avec exemples curl et tests navigateur Base idéale pour prototypage SaaS, tests multi-tenants Hibernate 7.2 avec quelques améliorations intéressantes https://docs.hibernate.org/orm/7.2/whats-new/%7Bhtml-meta-canonical-link%7D read only replica (experimental), crée deux session factories et swap au niveau jdbc si le driver le supporte et custom sinon. On ouvre une session en read only child statelesssession (partage le contexte transactionnel) hibernate vector module ajouter binary, float16 and sparse vectors Le SchemaManager peut resynchroniser les séquences par rapport aux données des tables Regexp dans HQL avec like Nouvelle version de Hibernate with Panache pour Quarkus https://quarkus.io/blog/hibernate-panache-next/ Nouvelle extension expérimentale qui unifie Hibernate ORM with Panache et Hibernate Reactive with Panache Les entités peuvent désormais fonctionner en mode bloquant ou réactif sans changer de type de base Support des sessions sans état (StatelessSession) en plus des entités gérées traditionnelles Intégration de Jakarta Data pour des requêtes type-safe vérifiées à la compilation Les opérations sont définies dans des repositories imbriqués plutôt que des méthodes statiques Possibilité de définir plusieurs repositories pour différents modes d'opération sur une même entité Accès aux différents modes (bloquant/réactif, géré/sans état) via des méthodes de supertype Support des annotations @Find et @HQL pour générer des requêtes type-safe Accès au repository via injection ou via le métamodèle généré Extension disponible dans la branche main, feedback demandé sur Zulip ou GitHub Spring Shell 4.0.0 GA publié - https://spring.io/blog/2025/12/30/spring-shell-4-0-0-ga-released Sortie de la version finale de Spring Shell 4.0.0 disponible sur Maven Central Compatible avec les dernières versions de Spring Framework et Spring Boot Modèle de commandes revu pour simplifier la création d'applications CLI interactives Intégration de jSpecify pour améliorer la sécurité contre les NullPointerException Architecture plus modulaire permettant meilleure personnalisation et extension Documentation et exemples entièrement mis à jour pour faciliter la prise en main Guide de migration vers la v4 disponible sur le wiki du projet Corrections de bugs pour améliorer la stabilité et la fiabilité Permet de créer des applications Java autonomes exécutables avec java -jar ou GraalVM native Approche opinionnée du développement CLI tout en restant flexible pour les besoins spécifiques Une nouvelle version de la librairie qui implémenter des gatherers supplémentaires à ceux du JDK https://github.com/tginsberg/gatherers4j/releases/tag/v0.13.0 gatherers4j v0.13.0. Nouveaux gatherers : uniquelyOccurringBy(), moving/runningMedian(), moving/runningMax/Min(). Changement : les gatherers "moving" incluent désormais par défaut les valeurs partielles (utiliser excludePartialValues() pour désactiver). LangChain4j 1.10.0 https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/1.10.0 Introduction d'un catalogue de modèles pour Anthropic, Gemini, OpenAI et Mistral. Ajout de capacités d'observabilité et de monitoring pour les agents. Support des sorties structurées, des outils avancés et de l'analyse de PDF via URL pour Anthropic. Support des services de transcription pour OpenAI. Possibilité de passer des paramètres de configuration de chat en argument des méthodes. Nouveau garde-fou de modération pour les messages entrants. Support du contenu de raisonnement pour les modèles. Introduction de la recherche hybride. Améliorations du client MCP. Départ du lead de mockito après 10 ans https://github.com/mockito/mockito/issues/3777 Tim van der Lippe, mainteneur majeur de Mockito, annonce son départ pour mars 2026, marquant une décennie de contribution au projet. L'une des raisons principales est l'épuisement lié aux changements récents dans la JVM (JVM 22+) concernant les agents, imposant des contraintes techniques lourdes sans alternative simple proposée par les mainteneurs du JDK. Il pointe du doigt le manque de soutien et la pression exercée sur les bénévoles de l'open source lors de ces transitions technologiques majeures. La complexité croissante pour supporter Kotlin, qui utilise la JVM de manière spécifique, rend la base de code de Mockito plus difficile à maintenir et moins agréable à faire évoluer selon lui. Il exprime une perte de plaisir et préfère désormais consacrer son temps libre à d'autres projets comme Servo, un moteur web écrit en Rust. Une période de transition est prévue jusqu'en mars pour assurer la passation de la maintenance à de nouveaux contributeurs. Infrastructure Le premier intérêt de Kubernetes n'est pas le scaling - https://mcorbin.fr/posts/2025-12-29-kubernetes-scale/ Avant Kubernetes, gérer des applications en production nécessitait de multiples outils complexes (Ansible, Puppet, Chef) avec beaucoup de configuration manuelle Le load balancing se faisait avec HAProxy et Keepalived en actif/passif, nécessitant des mises à jour manuelles de configuration à chaque changement d'instance Le service discovery et les rollouts étaient orchestrés manuellement, instance par instance, sans automatisation de la réconciliation Chaque stack (Java, Python, Ruby) avait sa propre méthode de déploiement, sans standardisation (rpm, deb, tar.gz, jar) La gestion des ressources était manuelle avec souvent une application par machine, créant du gaspillage et complexifiant la maintenance Kubernetes standardise tout en quelques ressources YAML (Deployment, Service, Ingress, ConfigMap, Secret) avec un format déclaratif simple Toutes les fonctionnalités critiques sont intégrées : service discovery, load balancing, scaling, stockage, firewalling, logging, tolérance aux pannes La complexité des centaines de scripts shell et playbooks Ansible maintenus avant était supérieure à celle de Kubernetes Kubernetes devient pertinent dès qu'on commence à reconstruire manuellement ces fonctionnalités, ce qui arrive très rapidement La technologie est flexible et peut gérer aussi bien des applications modernes que des monolithes legacy avec des contraintes spécifiques Mole https://github.com/tw93/Mole Un outil en ligne de commande (CLI) tout-en-un pour nettoyer et optimiser macOS. Combine les fonctionnalités de logiciels populaires comme CleanMyMac, AppCleaner, DaisyDisk et iStat Menus. Analyse et supprime en profondeur les caches, les fichiers logs et les résidus de navigateurs. Désinstallateur intelligent qui retire proprement les applications et leurs fichiers cachés (Launch Agents, préférences). Analyseur d'espace disque interactif pour visualiser l'occupation des fichiers et gérer les documents volumineux. Tableau de bord temps réel (mo status) pour surveiller le CPU, le GPU, la mémoire et le réseau. Fonction de purge spécifique pour les développeurs permettant de supprimer les artefacts de build (node_modules, target, etc.). Intégration possible avec Raycast ou Alfred pour un lancement rapide des commandes. Installation simple via Homebrew ou un script curl. Des images Docker sécurisées pour chaque développeur https://www.docker.com/blog/docker-hardened-images-for-every-developer/ Docker rend ses "Hardened Images" (DHI) gratuites et open source (licence Apache 2.0) pour tous les développeurs. Ces images sont conçues pour être minimales, prêtes pour la production et sécurisées dès le départ afin de lutter contre l'explosion des attaques sur la chaîne logistique logicielle. Elles s'appuient sur des bases familières comme Alpine et Debian, garantissant une compatibilité élevée et une migration facile. Chaque image inclut un SBOM (Software Bill of Materials) complet et vérifiable, ainsi qu'une provenance SLSA de niveau 3 pour une transparence totale. L'utilisation de ces images permet de réduire considérablement le nombre de vulnérabilités (CVE) et la taille des images (jusqu'à 95 % plus petites). Docker étend cette approche sécurisée aux graphiques Helm et aux serveurs MCP (Mongo, Grafana, GitHub, etc.). Des offres commerciales (DHI Enterprise) restent disponibles pour des besoins spécifiques : correctifs critiques sous 7 jours, support FIPS/FedRAMP ou support à cycle de vie étendu (ELS). Un assistant IA expérimental de Docker peut analyser les conteneurs existants pour recommander l'adoption des versions sécurisées correspondantes. L'initiative est soutenue par des partenaires majeurs tels que Google, MongoDB, Snyk et la CNCF. Web La maçonnerie ("masonry") arrive dans la spécification des CSS et commence à être implémentée par les navigateurs https://webkit.org/blog/17660/introducing-css-grid-lanes/ Permet de mettre en colonne des éléments HTML les uns à la suite des autres. D'abord sur la première ligne, et quand la première ligne est remplie, le prochain élément se trouvera dans la colonne où il pourra être le plus haut possible, et ainsi de suite. après la plomberie du middleware, la maçonnerie du front :laughing: Data et Intelligence Artificielle On ne devrait pas faire un mapping 1:1 entre API REST et MCP https://nordicapis.com/why-mcp-shouldnt-wrap-an-api-one-to-one/ Problématique : Envelopper une API telle quelle dans le protocole MCP (Model Context Protocol) est un anti-pattern. Objectif du MCP : Conçu pour les agents d'IA, il doit servir d'interface d'intention, non de miroir d'API. Les agents comprennent les tâches, pas la logique complexe des API (authentification, pagination, orchestration). Conséquences du mappage un-à-un : Confusion des agents, erreurs, hallucinations. Difficulté à gérer les orchestrations complexes (plusieurs appels pour une seule action). Exposition des faiblesses de l'API (schéma lourd, endpoints obsolètes). Maintenance accrue lors des changements d'API. Meilleure approche : Construire des outils MCP comme des SDK pour agents, encapsulant la logique nécessaire pour accomplir une tâche spécifique. Pratiques recommandées : Concevoir autour des intentions/actions utilisateur (ex. : "créer un projet", "résumer un document"). Regrouper les appels en workflows ou actions uniques. Utiliser un langage naturel pour les définitions et les noms. Limiter la surface d'exposition de l'API pour la sécurité et la clarté. Appliquer des schémas d'entrée/sortie stricts pour guider l'agent et réduire l'ambiguïté. Des agents en production avec AWS - https://blog.ippon.fr/2025/12/22/des-agents-en-production-avec-aws/ AWS re:Invent 2025 a massivement mis en avant l'IA générative et les agents IA Un agent IA combine un LLM, une boucle d'appel et des outils invocables Strands Agents SDK facilite le prototypage avec boucles ReAct intégrées et gestion de la mémoire Managed MLflow permet de tracer les expérimentations et définir des métriques de performance Nova Forge optimise les modèles par réentraînement sur données spécifiques pour réduire coûts et latence Bedrock Agent Core industrialise le déploiement avec runtime serverless et auto-scaling Agent Core propose neuf piliers dont observabilité, authentification, code interpreter et browser managé Le protocole MCP d'Anthropic standardise la fourniture d'outils aux agents SageMaker AI et Bedrock centralisent l'accès aux modèles closed source et open source via API unique AWS mise sur l'évolution des chatbots vers des systèmes agentiques optimisés avec modèles plus frugaux Debezium 3.4 amène plusieurs améliorations intéressantes https://debezium.io/blog/2025/12/16/debezium-3-4-final-released/ Correction du problème de calcul du low watermark Oracle qui causait des pertes de performance Correction de l'émission des événements heartbeat dans le connecteur Oracle avec les requêtes CTE Amélioration des logs pour comprendre les transactions actives dans le connecteur Oracle Memory guards pour protéger contre les schémas de base de données de grande taille Support de la transformation des coordonnées géométriques pour une meilleure gestion des données spatiales Extension Quarkus DevServices permettant de démarrer automatiquement une base de données et Debezium en dev Intégration OpenLineage pour tracer la lignée des données et suivre leur flux à travers les pipelines Compatibilité testée avec Kafka Connect 4.1 et Kafka brokers 4.1 Infinispan 16.0.4 et .5 https://infinispan.org/blog/2025/12/17/infinispan-16-0-4 Spring Boot 4 et Spring 7 supportés Evolution dans les metriques Deux bugs de serialisation Construire un agent de recherche en Java avec l'API Interactions https://glaforge.dev/posts/2026/01/03/building-a-research-assistant-with-the-interactions-api-in-java/ Assistant de recherche IA Java (API Interactions Gemini), test du SDK implémenté par Guillaume. Workflow en 4 phases : Planification : Gemini Flash + Google Search. Recherche : Modèle "Deep Research" (tâche de fond). Synthèse : Gemini Pro (rapport exécutif). Infographie : Nano Banana Pro (à partir de la synthèse). API Interactions : gestion d'état serveur, tâches en arrière-plan, réponses multimodales (images). Appréciation : gestion d'état de l'API (vs LLM sans état). Validation : efficacité du SDK Java pour cas complexes. Stephan Janssen (le papa de Devoxx) a créé un serveur MCP (Model Context Protocol) basé sur LSP (Language Server Protocol) pour que les assistants de code analysent le code en le comprenant vraiment plutôt qu'en faisant des grep https://github.com/stephanj/LSP4J-MCP Le problème identifié : Les assistants IA utilisent souvent la recherche textuelle (type grep) pour naviguer dans le code, ce qui manque de contexte sémantique, génère du bruit (faux positifs) et consomme énormément de tokens inutilement. La solution LSP4J-MCP : Une approche "standalone" (autonome) qui encapsule le serveur de langage Eclipse (JDTLS) via le protocole MCP (Model Context Protocol). Avantage principal : Offre une compréhension sémantique profonde du code Java (types, hiérarchies, références) sans nécessiter l'ouverture d'un IDE lourd comme IntelliJ. Comparaison des méthodes : AST : Trop léger (pas de compréhension inter-fichiers). IntelliJ MCP : Puissant mais exige que l'IDE soit ouvert (gourmand en ressources). LSP4J-MCP : Le meilleur des deux mondes pour les workflows en terminal, à distance (SSH) ou CI/CD. Fonctionnalités clés : Expose 5 outils pour l'IA (find_symbols, find_references, find_definition, document_symbols, find_interfaces_with_method). Résultats : Une réduction de 100x des tokens utilisés pour la navigation et une précision accrue (distinction des surcharges, des scopes, etc.). Disponibilité : Le projet est open source et disponible sur GitHub pour intégration immédiate (ex: avec Claude Code, Gemini CLI, etc). A noter l'ajout dans claude code 2.0.74 d'un tool pour supporter LSP ( https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md#2074 ) Awesome (GitHub) Copilot https://github.com/github/awesome-copilot Une collection communautaire d'instructions, de prompts et de configurations pour optimiser l'utilisation de GitHub Copilot. Propose des "Agents" spécialisés qui s'intègrent aux serveurs MCP pour améliorer les flux de travail spécifiques. Inclut des prompts ciblés pour la génération de code, la documentation et la résolution de problèmes complexes. Fournit des instructions détaillées sur les standards de codage et les meilleures pratiques applicables à divers frameworks. Propose des "Skills" (compétences) sous forme de dossiers contenant des ressources pour des tâches techniques spécialisées. (les skills sont dispo dans copilot depuis un mois : https://github.blog/changelog/2025-12-18-github-copilot-now-supports-agent-skills/ ) Permet une installation facile via un serveur MCP dédié, compatible avec VS Code et Visual Studio. Encourage la contribution communautaire pour enrichir les bibliothèques de prompts et d'agents. Aide à augmenter la productivité en offrant des solutions pré-configurées pour de nombreux langages et domaines. Garanti par une licence MIT et maintenu activement par des contributeurs du monde entier. IA et productivité : bilan de l'année 2025 (Laura Tacho - DX)) https://newsletter.getdx.com/p/ai-and-productivity-year-in-review?aid=recNfypKAanQrKszT En 2025, l'ingénierie assistée par l'IA est devenue la norme : environ 90 % des développeurs utilisent des outils d'IA mensuellement, et plus de 40 % quotidiennement. Les chercheurs (Microsoft, Google, GitHub) soulignent que le nombre de lignes de code (LOC) reste un mauvais indicateur d'impact, car l'IA génère beaucoup de code sans forcément garantir une valeur métier supérieure. Si l'IA améliore l'efficacité individuelle, elle pourrait nuire à la collaboration à long terme, car les développeurs passent plus de temps à "parler" à l'IA qu'à leurs collègues. L'identité du développeur évolue : il passe de "producteur de code" à un rôle de "metteur en scène" qui délègue, valide et exerce son jugement stratégique. L'IA pourrait accélérer la montée en compétences des développeurs juniors en les forçant à gérer des projets et à déléguer plus tôt, agissant comme un "accélérateur" plutôt que de les rendre obsolètes. L'accent est mis sur la créativité plutôt que sur la simple automatisation, afin de réimaginer la manière de travailler et d'obtenir des résultats plus impactants. Le succès en 2026 dépendra de la capacité des entreprises à cibler les goulots d'étranglement réels (dette technique, documentation, conformité) plutôt que de tester simplement chaque nouveau modèle d'IA. La newsletter avertit que les titres de presse simplifient souvent à l'excès les recherches sur l'IA, masquant parfois les nuances cruciales des études réelles. Un développeur décrit dans un article sur Twitter son utilisation avancée de Claude Code pour le développement, avec des sous-agents, des slash-commands, comment optimiser le contexte, etc. https://x.com/AureaLibe/status/2008958120878330329?s=20 Outillage IntelliJ IDEA, thread dumps et project Loom (virtual threads) - https://blog.jetbrains.com/idea/2025/12/thread-dumps-and-project-loom-virtual-threads/ Les virtual threads Java améliorent l'utilisation du matériel pour les opérations I/O parallèles avec peu de changements de code Un serveur peut maintenant gérer des millions de threads au lieu de quelques centaines Les outils existants peinent à afficher et analyser des millions de threads simultanément Le débogage asynchrone est complexe car le scheduler et le worker s'exécutent dans des threads différents Les thread dumps restent essentiels pour diagnostiquer deadlocks, UI bloquées et fuites de threads Netflix a découvert un deadlock lié aux virtual threads en analysant un heap dump, bug corrigé dans Java 25. Mais c'était de la haute voltige IntelliJ IDEA supporte nativement les virtual threads dès leur sortie avec affichage des locks acquis IntelliJ IDEA peut ouvrir des thread dumps générés par d'autres outils comme jcmd Le support s'étend aussi aux coroutines Kotlin en plus des virtual threads Quelques infos sur IntelliJ IDEA 2025.3 https://blog.jetbrains.com/idea/2025/12/intellij-idea-2025-3/ Distribution unifiée regroupant davantage de fonctionnalités gratuites Amélioration de la complétion des commandes dans l'IDE Nouvelles fonctionnalités pour le débogueur Spring Thème Islands devient le thème par défaut Support complet de Spring Boot 4 et Spring Framework 7 Compatibilité avec Java 25 Prise en charge de Spring Data JDBC et Vitest 4 Support natif de Junie et Claude Agent pour l'IA Quota d'IA transparent et option Bring Your Own Key à venir Corrections de stabilité, performance et expérience utilisateur Plein de petits outils en ligne pour le développeur https://blgardner.github.io/prism.tools/ génération de mot de passe, de gradient CSS, de QR code encodage décodage de Base64, JWT formattage de JSON, etc. resumectl - Votre CV en tant que code https://juhnny5.github.io/resumectl/ Un outil en ligne de commande (CLI) écrit en Go pour générer un CV à partir d'un fichier YAML. Permet l'exportation vers plusieurs formats : PDF, HTML, ou un affichage direct dans le terminal. Propose 5 thèmes intégrés (Modern, Classic, Minimal, Elegant, Tech) personnalisables avec des couleurs spécifiques. Fonctionnalité d'initialisation (resumectl init) permettant d'importer automatiquement des données depuis LinkedIn et GitHub (projets les plus étoilés). Supporte l'ajout de photos avec des options de filtre noir et blanc ou de forme (rond/carré). Inclut un mode "serveur" (resumectl serve) pour prévisualiser les modifications en temps réel via un navigateur local. Fonctionne comme un binaire unique sans dépendances externes complexes pour les modèles. mactop - Un moniteur "top" pour Apple Silicon https://github.com/metaspartan/mactop Un outil de surveillance en ligne de commande (TUI) conçu spécifiquement pour les puces Apple Silicon (M1, M2, M3, M4, M5). Permet de suivre en temps réel l'utilisation du CPU (E-cores et P-cores), du GPU et de l'ANE (Neural Engine). Affiche la consommation électrique (wattage) du système, du CPU, du GPU et de la DRAM. Fournit des données sur les températures du SoC, les fréquences du GPU et l'état thermique global. Surveille l'utilisation de la mémoire vive, de la swap, ainsi que l'activité réseau et disque (E/S). Propose 10 mises en page (layouts) différentes et plusieurs thèmes de couleurs personnalisables. Ne nécessite pas l'utilisation de sudo car il s'appuie sur les API natives d'Apple (SMC, IOReport, IOKit). Inclut une liste de processus détaillée (similaire à htop) avec la possibilité de tuer des processus directement depuis l'interface. Offre un mode "headless" pour exporter les métriques au format JSON et un serveur optionnel pour Prometheus. Développé en Go avec des composants en CGO et Objective-C. Adieu direnv, Bonjour misehttps://codeka.io/2025/12/19/adieu-direnv-bonjour-mise/ L'auteur remplace ses outils habituels (direnv, asdf, task, just) par un seul outil polyvalent écrit en Rust : mise. mise propose trois fonctions principales : gestionnaire de paquets (langages et outils), gestionnaire de variables d'environnement et exécuteur de tâches. Contrairement à direnv, il permet de gérer des alias et utilise un fichier de configuration structuré (mise.toml) plutôt que du scripting shell. La configuration est hiérarchique, permettant de surcharger les paramètres selon les répertoires, avec un système de "trust" pour la sécurité. Une "killer-feature" soulignée est la gestion des secrets : mise s'intègre avec age pour chiffrer des secrets (via clés SSH) directement dans le fichier de configuration. L'outil supporte une vaste liste de langages et d'outils via un registre interne et des plugins (compatibilité avec l'écosystème asdf). Il simplifie le workflow de développement en regroupant l'installation des outils et l'automatisation des tâches au sein d'un même fichier. L'auteur conclut sur la puissance, la flexibilité et les excellentes performances de l'outil après quelques heures de test. Claude Code v2.1.0 https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md#210 Rechargement à chaud des "skills" : Les modifications apportées aux compétences dans ~/.claude/skills sont désormais appliquées instantanément sans redémarrer la session. Sous-agents et forks : Support de l'exécution de compétences et de commandes slash dans un contexte de sous-agent forké via context: fork. Réglages linguistiques : Ajout d'un paramètre language pour configurer la langue de réponse par défaut (ex: language: "french"). Améliorations du terminal : Shift+Enter fonctionne désormais nativement dans plusieurs terminaux (iTerm2, WezTerm, Ghostty, Kitty) sans configuration manuelle. Sécurité et correction de bugs : Correction d'une faille où des données sensibles (clés API, tokens OAuth) pouvaient apparaître dans les logs de débogage. Nouvelles commandes slash : Ajout de /teleport et /remote-env pour les abonnés claude.ai afin de gérer des sessions distantes. Mode Plan : Le raccourci /plan permet d'activer le mode plan directement depuis le prompt, et la demande de permission à l'entrée de ce mode a été supprimée. Vim et navigation : Ajout de nombreux mouvements Vim (text objects, répétitions de mouvements f/F/t/T, indentations, etc.). Performance : Optimisation du temps de démarrage et du rendu terminal pour les caractères Unicode/Emoji. Gestion du gitignore : Support du réglage respectGitignore dans settings.json pour contrôler le comportement du sélecteur de fichiers @-mention. Méthodologies 200 déploiements en production par jour, même le vendredi : retours d'expérience https://mcorbin.fr/posts/2025-03-21-deploy-200/ Le déploiement fréquent, y compris le vendredi, est un indicateur de maturité technique et augmente la productivité globale. L'excellence technique est un atout stratégique indispensable pour livrer rapidement des produits de qualité. Une architecture pragmatique orientée services (SOA) facilite les déploiements indépendants et réduit la charge cognitive. L'isolation des services est cruciale : un développeur doit pouvoir tester son service localement sans dépendre de toute l'infrastructure. L'automatisation via Kubernetes et l'approche GitOps avec ArgoCD permettent des déploiements continus et sécurisés. Les feature flags et un système de permissions solide permettent de découpler le déploiement technique de l'activation fonctionnelle pour les utilisateurs. L'autonomie des développeurs est renforcée par des outils en self-service (CLI maison) pour gérer l'infrastructure et diagnostiquer les incidents sans goulot d'étranglement. Une culture d'observabilité intégrée dès la conception permet de détecter et de réagir rapidement aux anomalies en production. Accepter l'échec comme inévitable permet de concevoir des systèmes plus résilients capables de se rétablir automatiquement. "Vibe Coding" vs "Prompt Engineering" : l'IA et le futur du développement logiciel https://www.romenrg.com/blog/2025/12/25/vibe-coding-vs-prompt-engineering-ai-and-the-future-of-software-development/ L'IA est passée du statut d'expérimentation à celui d'infrastructure essentielle pour le développement de logiciels en 2025. L'IA ne remplace pas les ingénieurs, mais agit comme un amplificateur de leurs compétences, de leur jugement et de la qualité de leur réflexion. Distinction entre le "Vibe Coding" (rapide, intuitif, idéal pour les prototypes) et le "Prompt Engineering" (délibéré, contraint, nécessaire pour les systèmes maintenables). L'importance cruciale du contexte ("Context Engineering") : l'IA devient réellement puissante lorsqu'elle est connectée aux systèmes réels (GitHub, Jira, etc.) via des protocoles comme le MCP. Utilisation d'agents spécialisés (écriture de RFC, revue de code, architecture) plutôt que de modèles génériques pour obtenir de meilleurs résultats. Émergence de l'ingénieur "Technical Product Manager" capable d'abattre seul le travail d'une petite équipe grâce à l'IA, à condition de maîtriser les fondamentaux techniques. Le risque majeur : l'IA permet d'aller très vite dans la mauvaise direction si le jugement humain et l'expérience font défaut. Le niveau d'exigence global augmente : les bases techniques solides deviennent plus importantes que jamais pour éviter l'accumulation de dette technique rapide. Une revue de code en solo (Kent Beck) ! https://tidyfirst.substack.com/p/party-of-one-for-code-review?r=64ov3&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true La revue de code traditionnelle, héritée des inspections formelles d'IBM, s'essouffle car elle est devenue trop lente et asynchrone par rapport au rythme du développement moderne. Avec l'arrivée de l'IA ("le génie"), la vitesse de production du code dépasse la capacité de relecture humaine, créant un goulot d'étranglement majeur. La revue de code doit évoluer vers deux nouveaux objectifs prioritaires : un "sanity check" pour vérifier que l'IA a bien fait ce qu'on lui demandait, et le contrôle de la dérive structurelle de la base de code. Maintenir une structure saine est crucial non seulement pour les futurs développeurs humains, mais aussi pour que l'IA puisse continuer à comprendre et modifier le code efficacement sans perdre le contexte. Kent Beck expérimente des outils automatisés (comme CodeRabbit) pour obtenir des résumés et des schémas d'architecture afin de garder une conscience globale des changements rapides. Même si les outils automatisés sont utiles, le "Pair Programming" reste irremplaçable pour la richesse des échanges et la pression sociale bénéfique qu'il impose à la réflexion. La revue de code solo n'est pas une fin en soi, mais une adaptation nécessaire lorsque l'on travaille seul avec des outils de génération de code augmentés. Loi, société et organisation Lego lance les Lego Smart Play, avec des Brique, des Smart Tags et des Smart Figurines pour faire de nouvelles constructions interactives avec des Legos https://www.lego.com/fr-fr/smart-play LEGO SMART Play : technologie réactive au jeu des enfants. Trois éléments clés : SMART Brique : Brique LEGO 2x4 "cerveau". Accéléromètre, lumières réactives, détecteur de couleurs, synthétiseur sonore. Réagit aux mouvements (tenir, tourner, taper). SMART Tags : Petites pièces intelligentes. Indiquent à la SMART Brique son rôle (ex: hélicoptère, voiture) et les sons à produire. Activent sons, mini-jeux, missions secrètes. SMART Minifigurines : Activées près d'une SMART Brique. Révèlent des personnalités uniques (sons, humeurs, réactions) via la SMART Brique. Encouragent l'imagination. Fonctionnement : SMART Brique détecte SMART Tags et SMART Minifigurines. Réagit aux mouvements avec lumières et sons dynamiques. Compatibilité : S'assemble avec les briques LEGO classiques. Objectif : Créer des expériences de jeu interactives, uniques et illimitées. Conférences La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 14-17 janvier 2026 : SnowCamp 2026 - Grenoble (France) 22 janvier 2026 : DevCon #26 : sécurité / post-quantique / hacking - Paris (France) 28 janvier 2026 : Software Heritage Symposium - Paris (France) 29-31 janvier 2026 : Epitech Summit 2026 - Paris - Paris (France) 2-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Moulins - Moulins (France) 3 février 2026 : Cloud Native Days France 2026 - Paris (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Lille - Lille (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Mulhouse - Mulhouse (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nancy - Nancy (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nantes - Nantes (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Marseille - Marseille (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Rennes - Rennes (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Montpellier - Montpellier (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Strasbourg - Strasbourg (France) 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Toulouse - Toulouse (France) 4-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Bordeaux - Bordeaux (France) 4-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Lyon - Lyon (France) 4-6 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nice - Nice (France) 5 février 2026 : Web Days Convention - Aix-en-Provence (France) 12 février 2026 : Strasbourg Craft #1 - Strasbourg (France) 12-13 février 2026 : Touraine Tech #26 - Tours (France) 19 février 2026 : ObservabilityCON on the Road - Paris (France) 6 mars 2026 : WordCamp Nice 2026 - Nice (France) 18-19 mars 2026 : Agile Niort 2026 - Niort (France) 20 mars 2026 : Atlantique Day 2026 - Nantes (France) 26 mars 2026 : Data Days Lille - Lille (France) 26-27 mars 2026 : SymfonyLive Paris 2026 - Paris (France) 26-27 mars 2026 : REACT PARIS - Paris (France) 27-29 mars 2026 : Shift - Nantes (France) 31 mars 2026 : ParisTestConf - Paris (France) 1 avril 2026 : AWS Summit Paris - Paris (France) 2 avril 2026 : Pragma Cannes 2026 - Cannes (France) 9-10 avril 2026 : AndroidMakers by droidcon - Paris (France) 16-17 avril 2026 : MiXiT 2026 - Lyon (France) 22-24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France) 23-25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece) 24-25 avril 2026 : Faiseuses du Web 5 - Dinan (France) 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France) 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France) 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France) 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France) 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France) 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France) 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France) 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France) 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France) 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France) 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France) 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France) 2 août 2026 : 4th Tech Summit on Artificial Intelligence & Robotics - Paris (France) 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 24 septembre 2026 : PlatformCon Live Day Paris 2026 - Paris (France) 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France) 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/
Software Engineering Radio - The Podcast for Professional Software Developers
In this episode, Benjamin Brial, CEO and co-founder of Cycloid, speaks with host Sriram Panyam about internal developer platforms (IDPs) and internal developer portals. The conversation explores how these platforms address the growing challenges of DevOps scalability, multi-cloud complexity, and cloud waste, all of which organizations face as they grow. Benjamin begins by framing the core problems that IDPs solve: DevOps struggling to scale beyond small teams, the complexity of managing hybrid environments across on-premises, public cloud, and private cloud infrastructure, and the significant issue of cloud waste (averaging 35-45% according to major analysts). IDPs can serve as a bridge between DevOps teams and developers, providing access to tools, cloud resources, and automation for users who aren't DevOps or cloud experts. The technical discussion covers essential IDP components including service catalogs, versioning engines, platform orchestration, asset inventory, and FinOps/GreenOps modules. The episode concludes with Benjamin's practical advice: organizations should focus on understanding their specific pain points rather than following market trends, starting with simple use cases such as landing zones before building complex solutions, and adopt a GitOps-first approach as the foundation for any IDP implementation. Brought to you by IEEE Computer Society and IEEE Software magazine.
A gente sentou com um trio do Mercado Livre para abrir a caixa-preta do Fury, a plataforma que sustenta milhares de serviços e times. Falamos sobre como transformar Kubernetes em um produto de plataforma consumível, com autonomia para os times e guardrails que não viram algemas. Sim, é sobre Platform Engineering de verdade, com aprendizados que doem no bolso e no pager.Entramos em detalhes de experiência do desenvolvedor (DX), SDKs, templates e Golden Path no Backstage, além das escolhas que tornaram o Fury utilizável por centenas de times sem precisar “fazer kubectl em produção”. Também discutimos arquitetura multi-cloud, clusters por criticidade, autoscaling (Karpenter/KEDA) e como democratizar observabilidade sem expor todo mundo ao PromQL às 3 da manhã.Para fechar com chave de ouro, falamos de governança e segurança no dia a dia (DevSecOps na prática), SLIs/SLOs e o dilema entre padronização e liberdade. Tem história de guerra, roadmap, trade-offs e até as dicas de carreira dos convidados. Todos os links citados (Backstage, ArgoCD/GitOps, Karpenter, KEDA e materiais sobre Platform Engineering) estão na seção de DESTAQUES abaixo para você explorar.Links:Saiba mais sobre o Fury - https://medium.com/mercadolibre-tech/subpage/79a519305008Julia Pedroza - https://www.linkedin.com/in/julianunesp/Juliano Martins - https://www.linkedin.com/in/julianommartins/Marcelo Quadros - https://www.linkedin.com/in/quadros-marcelo/João Brito - https://www.linkedin.com/in/juniorjbn/O Kubicast é uma produção da Getup, empresa especialista em Kubernetes e projetos open source para Kubernetes. Os episódios do podcast estão nas principais plataformas de áudio digital e no YouTube.com/@getupcloud.
Bret is joined by Philip Andrews and Dan Muret of Cast AI to discuss pod live migration between nodes in a Kubernetes cluster.
Давно не хулиганили, а точнее, хулиганили давно, но вот руки добрались только сейчас. Собрались как-то с Александром Кирилловым, CTO Evrone http://evrone.com , и с наскока разобрали подзадержавшийся State of GitOps report 2025. Ну и, конечно, трем про конференции. Осенние конференции как раз в самом разгаре, а мы вспоминаем про прошедшие. Именно об этом наш 334-й подкаст The Art of Programming — «Колеса GitOps должны вращаться». State of GitOps report 2025 Участники @golodnyj Александр Кириллов (Evrone) Telegram канал VK группа Яндекс Музыка iTunes подкаст Поддержи подкаст
Conheça como levar ambientes de desenvolvimento para a nuvem sem drama de setup, conflitos de versão ou aquela maratona de instalar NVM, Java, Python e afins. Neste papo com Miguel e Oscar, fundadores da CPS1, destrinchamos o que é um Cloud Development Environment (CDE), por que ele acelera o onboarding e como tiramos proveito de workspaces efêmeros para codar com tudo pronto, do banco ao message broker, em um clique. Falamos também de governança e observabilidade do ponto de vista de plataforma.Entramos a fundo na arquitetura: CPS1 como Operator no Kubernetes, templates que definem linguagem, dependências e recursos (bancos, filas, caches) e workspaces isolados, acessíveis via VS Code/JetBrains/SSH. Discutimos o clássico VDI vs CDE, eficiência de recursos com contêineres, menores custos/atritos para times de Ops e o impacto direto no famoso “time to first PR”.E não faltou OPS também: de Git branch a ambientes efêmeros, de Terraform/Ansible testados em contêiner até Quickstart e Helm charts para rodar self‑hosted. De quebra, ainda falamos de Rust por baixo do capô e da (futura) automação com agentes que criam workspaces e abrem PRs sozinhos. Sim, a hype está servida — mas com engenharia por trás.Links Importantes:- João Brito - https://www.linkedin.com/in/juniorjbn- Assista ao FilmeTEArapia - https://youtu.be/M4QFmW_HZh0?si=HIXBDWZJ8yPbpflM- Conheça a CPS1 - https://cps1.tech- Documentação pra começar na CPS1: https://docs.cps1.tech/latest/quickstart/- Miguel: https://www.linkedin.com/in/mciurcio/- Oscar: https://www.linkedin.com/in/oesgalha/Hashtags#CloudDevelopmentEnvironment #CDE #Kubernetes #DevOps #DevSecOps #Kubicast #Containers #Getup #PlatformEngineering #RemoteDevelopment #VSCode #JetBrains #KubernetesOperator #GitOps #Rust #Onboarding #Workspaces #Templates #Governança #CRDO Kubicast é uma produção da Getup, empresa especialista em Kubernetes e projetos open source para Kubernetes. Os episódios do podcast estão nas principais plataformas de áudio digital e no YouTube.com/@getupcloud.
Bret discusses exciting news about Swarm being maintained until 2030.
Bret and Nirmal are joined by Michael Irwin to discuss Docker's comprehensive AI toolkit, covering everything from local model deployment to cloud-based container orchestration across multiple interconnected tools and services.
Did you know that the average salary for a Platform Engineer is 42.5% more than a DevOps engineer? But why is that?We sat down with Artem Lajko, CNCF Kubestronaut and Ambassador as well as Author of the book Implementing GitOps with Kubernetes. We dive into the role of a platform engineer, the common pitfalls in implementing IDPs and why Backstage and AI won't solve all your problems. And we touch upon a topic hot off the press around Terraform: Its not dead!Links we discussedArtem's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lajko/Talk slides from Cloud Land: https://lajko10-my.sharepoint.com/personal/artem_lajko_dev/_layouts/15/onedrive.aspx?id=%2Fpersonal%2Fartem%5Flajko%5Fdev%2FDocuments%2FAttachments%2Fcloud%20land%2D2025%5F%2Epdf&parent=%2Fpersonal%2Fartem%5Flajko%5Fdev%2FDocuments%2FAttachments&ga=1State of Platform Engineering Report: https://platformengineering.org/reports/state-of-platform-engineering-vol-3Upjet GitHub Project: https://github.com/crossplane/upjet
Погружаемся в мир GitOps и ArgoCD вместе с Александром Матюшенцевым — соавтором Argo и лидом проекта ArgoCD. Узнаем, как родился один из самых популярных инструментов для Kubernetes, зачем он нужен в 2025 году и когда его лучше не использовать. Разберём архитектуру, обсудим подводные камни, реальные кейсы и будущее GitOps. ССЫЛКИ
Retornamos com a segunda parte do nosso bate-papo com o engenheiro de sistemas Felipe Rocha, e agora com o foco total no Kubernetes e seus componentes fundamentais. De forma descontraída, mas técnica, exploramos desde o isolamento de workloads em namespaces até o roteamento seguro de conexões com CNI e políticas de rede.Aprofundamos em tópicos-chave como a adoção de arquiteturas multi tenant e a dinâmica de configuração de segredos dinâmicos com Secret Engines, ilustrando como integrar Helm Charts, ArgoCD e Terraform para criar pipelines GitOps realmente escaláveis. Além disso, discutimos o trade-off entre visibilidade operacional e automação gerenciada em clusters EKS.Encerramos refletindo sobre como manter uma plataforma ágil em grandes corporações, equilibrando governança e rapidez de entrega, e por que a segurança no Kubernetes é mais um processo de retardamento do que de bloqueio absoluto.Links Importantes:- Felipe Rocha - https://www.linkedin.com/in/felipefonsecarocha- João Brito - https://www.linkedin.com/in/juniorjbn- Assista ao FilmeTEArapia - https://youtu.be/M4QFmW_HZh0?si=HIXBDWZJ8yPbpflMHashtags#kubernetes #serviceaccount #networkpolicies #cni #gitops #helm #terraform #devops #devsecops #kubicast #containers #getupO Kubicast é uma produção da Getup, empresa especialista em Kubernetes e projetos open source para Kubernetes. Os episódios do podcast estão nas principais plataformas de áudio digital e no YouTube.com/@getupcloud.
Bret is joined by Andrew Tunall, the President and Chief Product Officer at Embrace, to discuss his prediction that we'll all start shipping non-QA'd code (buggier code in production) and QA will need to be replaced with better observability.
Guests are Pierre-Gilles Mialon and Glen Yu. Pierre-Gilles and Glen are Google Developer Experts. We had an opportunity to catch up with them at Next 2025 and we spoke about Platform Engineering, GitOps, Policy as code and AI. Do you have something cool to share? Some questions? Let us know: - web: kubernetespodcast.com - mail: kubernetespodcast@google.com - twitter: @kubernetespod - bluesky: @kubernetespodcast.com News of the week Docker Desktop version 4.43 release Docker Compose support in Google Cloud Run KubeCon && CloudNativeCon Japan in 2026 Links from the interview Google Developer Experts Kubernetes Resource Model Blog Part-1 Kubernetes Resource Model Blog Part-2 KRO on the podcast Kyverno Nomad FluxCD
The Daytona founders - Ivan Burazin and Vedran Jukic - discuss their pivot to an AI agent cloud. We dig into the new infrastructure requirements of developing agents that need their own sandboxes to operate in.A year ago, we had them on to talk about Daytona giving us remote development environments for humans, and they have now pivoted the company to focusing on providing cloud hosting environments for AI agents to operate.I suspect this is something we're all gonna eventually need to tackle as we work to automate more of our software engineering. So we spend time breaking down the concepts and the real world needs of humans developing agents, and then the needs of AI that require places to run their own tools in code.Check out the video podcast version here https://youtu.be/l8LBqDUwtV8Creators & Guests Cristi Cotovan - Editor Bret Fisher - Host Beth Fisher - Producer Ivan Burazin - Guest Vedran Jukic - Guest You can also support my content by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com (00:00) - Intro (06:08) - Daytona's Sandbox Technology (12:57) - Practical Applications and Use Cases (14:29) - Security and Isolation in AI Agents (17:59) - Start Up Times for Sandboxing and Kubernetes (22:51) - Daytona vs Lambda (31:06) - Rogue Models and Isolation (34:54) - Humanless Operations and the Future of DevOps (47:17) - SDK vs MCP (50:15) - Human in the Loop (51:13) - Daytona: Open Source vs Product Offering
Julián Duque from Heroku joins me to explain and demo their new AI platform.Check out the video podcast version here https://youtu.be/BGqlLZHdRDsCreators & Guests Cristi Cotovan - Editor Bret Fisher - Host Beth Fisher - Producer Julián Duque - Guest You can also support my content by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com (00:00) - Introduction (05:12) - Deep Dive into Heroku's AI Capabilities (14:23) - Heroku MCP server (28:27) - Describing MCP Tool Interactions (30:48) - DevOps Automation with Heroku MCP server (37:02) - Heroku AI and Future Prospects
Launching our new Podcast: https://agenticdevops.fmBret and Nirmal are at KubeCon London and record their ideas about how AI Agents will change DevOps, platform engineering, SRE, automation, troubleshooting, and more.Creators & Guests Cristi Cotovan - Editor Bret Fisher - Host Beth Fisher - Producer Nirmal Mehta - Host You can also support my content by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com
At KubeCon EU 2025 in London, Nirmal and I discussed the important (and not-so-important) things you might have missed. There's also a video version of this show on YouTube.Creators & Guests Cristi Cotovan - Editor Beth Fisher - Producer Bret Fisher - Host Nirmal Mehta - Host (00:00) - DDT Audio Podcast Edited (00:04) - Intro (01:24) - KubeCon 2025 EU Overview (03:24) - Platform Engineering and AI Trends (07:03) - AI and Machine Learning in Kubernetes (15:38) - Project Pavilions at KubeCon (17:05) - FinOps and Cost Optimization (20:39) - HAProxy and AI Gateways (24:00) - Proxy Intelligence and Network Layer Optimization (26:52) - Developer Experience and Organizational Challenges (29:23) - Platform Engineering and Cognitive Load (35:54) - End of Life for CNCF Projects You can also support my free material by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com
On this episode of The Defense Unicorns Podcast, host Rebecca Lively chats with Case Wylie, Software Engineering Lead, about building security-minded software that keeps up with developer velocity. From his early days at Red Hat to architecting open-source tools at Defense Unicorns, Case shares how Pepr—a TypeScript-based operator framework—is redefining how Kubernetes clusters are secured and managed in airgapped environments. It's not just about enforcing policy; it's about enabling developers to move faster, safer, and smarter.Through real-world metaphors (ever been to a nightclub with strict bouncers?), Case breaks down the roles of admission controllers, operator frameworks, and how Pepr works seamlessly with GitOps without adding friction. He explains why Pepr isn't just a tool, but part of a broader movement to standardize security postures, reduce configuration drift, and empower app teams to focus on delivering real value. With a human-first API and open-source DNA, Pepr is built to be accessible to all, not just Kubernetes power users.If you're curious about what it takes to scale secure software in complex, mission-critical environments—or just want a fresh, practical take on DevSecOps—this episode delivers. Case also shares his philosophy on open-source collaboration and what it means to build tools that truly stand the test of scale and scrutiny.Key Quote:“Pepr will always be open source and the reason why it's open source is because frankly, open source software, when your software is open source, you expose the application or the software or the platform, whatever it is to exponentially more eyes and more eyes over time and then more people start adopting it and using it and saying like, ‘Hey, you know what? I do have this simple thing I always have to do in my cluster. Maybe I try Pepr for that.' Right? And then they do it with a simple task, and then they say, ‘Hey, you know what? It would be great if Pepr could do this thing. And they put in a feature request. Then we develop that feature request, or they develop it, and they submit a PR to Pepr. And now Pepr as a whole is better because now you're using it. I'm using it. They're using it. The more people that use it, the better.”Case WylieTime Stamps:(02:44) Introduction to UDS and Pepr(05:59) The Importance of Air-Gapped Environments(11:40) Understanding Kubernetes Admission Control(16:05) Comparing Pepr with Other Tools(22:00) Why Pepr Uses TypeScript(34:03) The Benefits of Open Source for Pepr(43:31) Lightning RoundLinks:Connect with Casey WylieConnect with Rebecca LivelyLearn More About Defense Unicorns
Docker launched "Docker Model Runner" to run LLMs through llama.cpp with a single "docker model" command. In this episode Bret details examples and some useful use cases for using this way to run LLMs. He breaks down the internals. How it works, when you should use it or not use it; and, how to get started using Open WebUI for a private ChatGPT-like experience.★Topics★Model Runner DocsHub ModelsOCI ArtifactsOpen WebUIMy Open WebUI Compose fileCreators & Guests Cristi Cotovan - Editor Beth Fisher - Producer Bret Fisher - Host (00:00) - Intro (00:46) - Model Runner Elevator Pitch (01:28) - Enabling Docker Model Runner (04:28) - Self Promotion! Is that an ad? For me? (05:03) - Downloading Models (07:11) - Architectrure of Model Runner (10:49) - ORAS (11:09) - What's next for Model Runner? (12:13) - Troubleshooting You can also support my free material by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com
Software Engineering Radio - The Podcast for Professional Software Developers
Emre Baran, CEO and co-founder of Cerbos, and Alex Olivier, CPO and co-founder, join SE Radio host Priyanka Raghavan to explore “stateless decoupled authorization frameworks. The discussion begins with an introduction to key terms, including authorization, authorization models, and decoupled frameworks. They dive into the challenges of building decoupled authorization, as well as the benefits of this approach and the operational hurdles. The conversation shifts to Cerbos, an open-source policy-based access control framework, comparing it with OPA (Open Policy Agent). They also delve into Cerbos's technical workings, including specification definitions, GitOps integration, examples of usage, and deployment strategies. The episode concludes with insights into potential trends in the authorization space. This episode is sponsored by Penn Carey Law school
Welcome to another exciting episode of the DevOps Toolchain podcast, where we delve into the dynamic world of DevOps, automation, and cloud infrastructure. Today, we're thrilled to have Kedar Kulkarni, a DevOps and cloud infrastructure expert, join us. Kedar has a wealth of experience in CICD, Kubernetes, and what he calls 'automation first' DevOps. He co-authored a popular IT automation ebook and created the AT-CasC framework, an integral part of Red Hat's automation stack. In this episode, we explore his unique approach to infrastructure test automation and the impact of his work in shaping how teams think about testing infrastructure as code. We'll dive deep into GitOps and explore open-source tools, learning what it really takes to build DevOps frameworks that matter. Along the way, Kedar shares insights on the significance of infrastructure as code, how to build a successful opensource project, and his thoughts on the future of DevOps practices. Whether you're a DevOps professional or just dipping your toes into the field, you won't want to miss this conversation. Tune in as we journey through the essentials of building efficient, scalable, and user-friendly DevOps frameworks that help you stay ahead in the game. Try out Insight Hub free for 14 days now: https://testguild.me/insighthub. No credit card required.
Welcome to episode 298 of The Cloud Pod – where the forecast is always cloudy! Justin, Matthew and Ryan are in the house (and still very much missing Jonathan) to bring you a jam packed show this week, with news from Beijing to Virginia! Did you know Virginia was in the US? Amazon definitely wants you to know that. We've got updates from BigQuery Git Support and their new collab tools, plus all the AI updates you were hoping you'd miss. Tune in now! Titles we almost went with this week: The Cloud Pod now Recorded from Planet Earth Wait Java still exists? When will java just be coffee and not software Cloudflare Makes AI beat Mazes Replacing native mobile things with mobile web apps won't fix your problems AWS Turn your security over to the bots The Cloud Pod is lost in the AI labyrinth AI security agents to secure the AI… wait recursion Durable + Stateless.. I don't know if you know what those words means Click ops expands to our phones yay! The Cloud Pod is now a data analyst Gitops come to bigquery A big thanks to this week's sponsor: We're sponsorless! Want to get your brand, company, or service in front of a very enthusiastic group of cloud news seekers? You've come to the right place! Send us an email or hit us up on our slack channel for more info. AI Is Going Great – Or How ML Makes All Its Money 00:46 Manus, a New AI Agent From China is Going Viral—And Raising Big Questions Manus is being described as “the first true autonomous AI agent” from China, capable of completing weeks of professional work in hours. Developed by a team called Butterfly Effect with offices in Beijing and Wuhan, Manus functions as a truly autonomous agent that independently analyzes, plans, and executes complex tasks. The system uses a multi-agent architecture powered by several distinct AI models, including Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet and fine-tuned versions of
This episode is about what I'm seeing and what I'm doing right now, and then for the rest of the year. There are three parts. First, I talk about what's about to happen for me for the next few weeks re going to London for KubeCon. Then what I'm planning to change in this podcast, as well as my other content on YouTube for the rest of the year. And lastly, I talk about some industry trends that I'm seeing that will force me, I think, to change the format of this show. I recorded the episode on March 22, 2025.★Topics★My work at KubeCon EU in LondonWhat's next for this Podcast and my YouTubeWhat's up with AI for DevOps?Creators & Guests Beth Fisher - Producer Bret Fisher - Host (00:00) - What's Coming in 2025 (01:07) - Highlights I'm excited about re KubeCon (04:35) - Changes to this Podcast (05:58) - What's up with AI and "Agentic DevOps"? (15:11) - Upcoming guests You can also support my free material by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com
The Docker Bake Build tool just went general availability, and I'm excited about what this means for creating reproducible builds and automation that can run anywhere CI locally. I love it. Really, and in this video I'm gonna break down some of the features, the benefits and walk through some examples.In this episode I explain why docker buildx bake exists, what it can do, and I walk through multiple examples of Bake files and how it's better than docker build image and docker compose build. I also touch on BuildKit and Docker's GitHub Actions.There's also a video version of this show on YouTube.★Get started with Docker Bake★Walkthough https://docs.docker.com/guides/bake/ Docs: https://docs.docker.com/build/bake/GA Announcement: https://www.docker.com/blog/ga-launch-docker-bake/Creators & Guests Beth Fisher - Producer Bret Fisher - Host (00:00) - Intro (00:04) - / (00:41) - History Lesson (01:29) - Bake Today (02:43) - Ad for... Me! (03:53) - List of Benefits (10:29) - Use Bake Everywhere (12:41) - Leaning into Bake, maybe? You can also support my free material by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com
I've been a big fan of Swarm since it was launched over a decade ago and I've made multiple courses on it that still sell. But, we recently got some news out of Mirantis that might be bad news. So I talked about it last week on my live stream.There's also a video version of this show on YouTube.★Topics★Blog post that sparked this discussion:https://www.portainer.io/blog/portainer-the-essential-tool-for-docker-swarm-users-facing-a-kubernetes-futureCreators & Guests Cristi Cotovan - Editor Beth Fisher - Producer Bret Fisher - Host (00:00) - Intro (00:34) - Mirantis' Role in Swarm's Future (01:52) - The Hope of Swarm being shipped in Docker Engine (02:43) - Portainer's Perspective on Swarm's Viability (04:27) - Swarm Community and Support (05:47) - One Sentence Signals Change? (08:37) - Swarm in Maintenance Mode (10:47) - The Docker-Swarm Stack (11:43) - Future of Swarm in Docker Engine (13:52) - Integration Challenges You can also support my free material by subscribing to my YouTube channel and my weekly newsletter at bret.news!Grab the best coupons for my Docker and Kubernetes courses.Join my cloud native DevOps community on Discord.Grab some merch at Bret's Loot BoxHomepage bretfisher.com
In this episode we discuss some challenges around using and testing lower environments, how to easily run integration tests using Testcontainers, and some of the pitfalls around using GitOps to deploy your applications. Send your questions and feedback to show@hybridcloudshow.com SysCloud Over 2,000 IT admins already trust SysCloud to protect their... Read More
Bret and Nirmal reunite for their traditional annual Holiday Special episode of breaking down the most significant developments in cloud native from 2024 and sharing predictions for 2025.
© 2020-2026 Ivy Podcast Discovery LLC
