Athoune

Il y a un an, Alexandre m'avait fait découvrir Kopia : Je découvre Kopia, une alternative à Restic.

Ma conclusion était :

Ma doctrine pour le moment : je vais rester sur restic.

source

En septembre 2024, j'ai découvert rustic, un clone de restic recodé en Rust. Pour le moment, je n'ai aucun avis sur rustic.

Il y a quelques semaines, Athoune m'a fait découvrir Plakar, mais je n'avais pas encore pris le temps d'étudier ce que cet outil de backup apportait de plus que restic que j'ai l'habitude d'utiliser.

Depuis, Athoune a eu la bonne idée d'écrire un article très détaillé sur Plakar, enfin, surtout son moteur de stockage avant-gardiste nommé Kloset : "Kloset sur la table de dissection" (au minimum 30 minutes de lecture).

Ce que je retiens, c'est que Kloset propose un système de déduplication plus performant que par exemple celui de restic qui est basé sur Rabin Fingerprints :

For creating a backup, restic scans the source directory for all files, sub-directories and other entries. The data from each file is split into variable length Blobs cut at offsets defined by a sliding window of 64 bytes. The implementation uses Rabin Fingerprints for implementing this Content Defined Chunking (CDC). An irreducible polynomial is selected at random and saved in the file config when a repository is initialized, so that watermark attacks are much harder.

Files smaller than 512 KiB are not split, Blobs are of 512 KiB to 8 MiB in size. The implementation aims for 1 MiB Blob size on average.

For modified files, only modified Blobs have to be saved in a subsequent backup. This even works if bytes are inserted or removed at arbitrary positions within the file.

source

Au moment où j'écris ces lignes, je n'ai aucune idée des différences ou des points communs entre l'algorithme Rolling hash dont parle l'article et Rabin Fingerprints qu'utilise restic.

Chose suprernante, je trouve très peu de citations de Plakar ou kloset sur Hacker News ou Lobster :

• Recherche avec "Plakar"
  • Hacker News
    • dans les stories
      • Mars 2021 : March 2021: backups with Plakar – poolp.org : 0 commentaire
      • Octobre 2024 : Open source distributed, versioned backups with encryption and deduplication : 0 commentaires
      • Mars 2025 : CDC Attack Mitigation in Plakar : 0 commentaires
    • dans les commentaires
  • Lobsters => rien
• Recherche avec "Kloset"
  • Hacker News :
    • dans les stories
    • dans les commentaires
  • Lobsters => rien

Je tiens à remercier Athoune pour l'écriture, qui m'a permis de découvrir de nombreuses choses 🤗.

Pendant l'année 2014, Athoune m'a fait découvrir les concepts DevOps "Baking" et "Frying".

Je le remercie, car ce sont des concepts que je considère très importants pour comprendre les différents paradigmes de déploiement.

Je n'ai aucune idée dans quelles conditions il avait découvert ces concepts. J'ai essayé de faire des recherches limitées à l'année 2014 et je suis tombé sur cette photo :

J'en déduis que cela devait être un sujet à la méthode dans l'écosystème DevOps de 2014.

Cet ami me l'avait très bien expliqué avec une analogie du type :

« Le baking en DevOps, c’est comme dans un restaurant où les plats sont préparés en cuisine et ensuite apportés tout prêt salle à la table du client. Le frying, c’est comme si le plat était préparé directement en salle sur la table du client. »

Bien que cette analogie ne soit pas totalement rigoureuse, elle m'a bien permis de saisir, en 2014, le paradigme Docker qui consiste à préparer des images de container en amont. Ce paradigme permet d'installer, de configurer ces images "en cuisine", donc pas sur les serveurs de production, "de goûter les plats" et de les envoyer ensuite de manière prédictible sur le serveur de production.

Ces images peuvent être construites soit sur la workstation du développeur ou mieux, sur des serveurs dédiés à cette fonction, comme Gitlab-Runner…

Définitions proposées par LLaMa :

Baking (ou "Image Baking") : Il s'agit de créer une image de serveur prête à l'emploi, avec tous les logiciels et les configurations nécessaires déjà installés et configurés. Cette image est ensuite utilisée pour déployer de nouveaux serveurs, qui seront ainsi identiques et prêts à fonctionner immédiatement. L'avantage de cette approche est qu'elle permet de réduire le temps de déploiement et d'assurer la cohérence des environnements.

Frying (ou "Server Frying") : Il s'agit de déployer un serveur "nu" et de le configurer et de l'installer à la volée, en utilisant des outils d'automatisation tels que Ansible, Puppet ou Chef. Cette approche permet de personnaliser la configuration de chaque serveur en fonction des besoins spécifiques de l'application ou du service.

Exemple :

Cas d'usage	Baking	Frying
Docker	Construire une image complète (docker build) et la stocker dans un registre	Lancer un conteneur minimal et installer les dépendances au démarrage.
Machines virtuelles (VMs)	Créer une image VM avec Packer et la déployer telle quelle	Démarrer une VM de base et appliquer un script d’installation à la volée
CI/CD	Compiler et packager une application en image prête à être déployée	Construire l’application à chaque déploiement sur la machine cible

En 2014, lorsque le concept de baking m’a été présenté, j’ai immédiatement été enthousiasmé, car il répondait à trois problèmes que je cherchais à résoudre :

• Réduire les risques d’échec d’une installation sur le serveur de production
• Limiter la durée de l’indisponibilité (pendant la phase d’installation)
• Éviter d'augmenter la charge du serveur durant les opérations de build lors de l’installation

Depuis, j'évite au maximum le frying et j'ai intégré le baking dans ma doctrine d'artisan développeur.