Golang

En travaillant sur la note "Je découvre Beszel", #JaiDécouvert ici un autre projet de monitoring intéressant : Dozzle (https://dozzle.dev/).

Dozzle is a small lightweight application with a web based interface to monitor Docker logs. It doesn’t store any log files. It is for live monitoring of your container logs only.

source

Là aussi, Dozzle est un projet en Golang, commencé fin 2018.

Dozzle est une alternative à Loki + Grafana.

#JaimeraisUnJour déployer Dozzle pour le tester et si ce test est concluant, je l'intégrerai peut-être à ma stack minimaliste de monitoring en complément de Beszel et Gatus.

Un ami m'a partagé le projet Beszel (https://beszel.dev/).

Beszel is a lightweight server monitoring platform that includes Docker statistics, historical data, and alert functions.

It has a friendly web interface, simple configuration, and is ready to use out of the box. It supports automatic backup, multi-user, OAuth authentication, and API access.

source

Beszel est codé en Golang, il est très récent, il a commencé en été 2024, c'est sans doute pour cela que je ne l'avais jamais croisé.

De prime abord, j'ai pensé que Beszel était un outil de Status / Uptime pages comme Uptime Kuma ou Gatus, mais ce n'est pas le cas.

Je qualifierai plutôt Beszel d'alternative "plug and play" de Prometheus + Grafana + node_exporter + cAdvisor.

Alors que l'annonce de Beszel a fait "choux blanc" sur Hacker News « Beszel: Lightweight server resource monitoring with history, Docker stats,alerts », le projet a suscité plus de réaction — 270 commentaires — sur Subreddit SelfHosted : « I just released Beszel, a server monitoring hub with historical data, docker stats, and alerts. It's a lighter and simpler alternative to Grafana + Prometheus or Checkmk. Any feedback is appreciated! ».

Les retours sont très positifs 🙂 :

« There is beauty in simplicity. Very nice little application! »

« Kiss »

« Just installed on all of my servers, gorgeous project, simple but also not simple. »

« Awesome work. I think you identified a good use case for the self hosting community, a simple server monitor running as a simple service. I will give it a go soon! »

« I never installed Grafana and Prometheus because it’s overkill for my little server.. but this looks really good! I’ll give it a go »

Prometheus propose bien plus d'exporter que Beszel, mais je pense que Beszel est un bon point de départ pour une stack de monitoring minimaliste.

À l'avenir, mon choix par défaut en matière monitoring sera probablement un couple Beszel + Gatus. Si des besoins plus avancés émergent, comme du monitoring poussé de PostgreSQL, Redis ou d'autres services, j'envisagerai alors de commencer la mise en place du couple Prometheus + Grafana.

Alexandre vient de partager ce thread : « Asdf Version Manager Has Been Re-Written in Golang »

Je découvre que Asdf n'est pas mort ! La version 0.16.0 publié le 30 janvier 2025 a été réécrite en Golang !

La raison principale semble être une volonté d'amélioration de la vitesse de Asdf :

With improvements ranging from 2x-7x faster than asdf version 0.15.0!

source

Depuis cette date, Mise a publié un benchmark qui compare la vitesse d'exécution de Asdf et Mise : https://mise.jdx.dev/dev-tools/comparison-to-asdf.html#asdf-in-go-0-16.

Comme mon ami Alexandre, certains utilisateurs sont inquiets de voir Mise faire trop de choses :

I tried mise a while back, and the main reason I went away from it is like you said, it does too much. It tries to be asdf, direnv and a task runner. I just want a tool manager, and is the reason why I switched to aquaproj/aqua.

source

J'ai migré de Asdf vers Mise en novembre 2023 et pour le moment, je n'ai pas envie, ni de raison pratique particulière pour retourner à Asdf.
De plus, je suis plutôt satisfait d'avoir remplacé direnv par Mise, voir Je pense pouvoir maintenant remplacer Direnv par Mise 🤞.

Je pense que cela doit faire depuis 2015 que je n'ai pas développé une application en Python Flask !

Entre 2008 et 2015, j'ai beaucoup itéré dans mes méthodes d'installation et de setup de mes environnements de développement Python.

D'après mes souvenirs, si je devais dresser la liste des différentes étapes, ça donnerai ceci :

• 2006 : aucune méthode, j'installe Python 🙂
• 2007 : je me bats avec setuptools et distutils (mais ça va, c'était plus mature que ce que je pouvais trouver dans le monde PHP qui n'avait pas encore imaginé composer)
• 2008 : je trouve la paie avec virtualenv
• 2010 : j'ai peur d'écrire des scripts en Bash alors à la place, j'écris un script bootstrap.py dans lequel j'essaie d'automatiser au maximum l'installation du projet
• 2012 : je me bats avec buildout pour essayer d'automatiser des éléments d'installation. Avec le recul, je réalise que je n'ai jamais rien compris à buildout
• 2012 : j'utilise Vagrant pour fixer les éléments d'installation, je suis plutôt satisfait
• 2015 : je suis radicale, j'enferme tout l'environnement de dev Python dans un container de développement, je monte un path volume pour exposer le code source du projet dans le container. Je bricole en entrypoint avec la commande "sleep".

Des choses ont changé depuis 2015.

Mais, une chose que je n'ai pas changée, c'est que je continue à suivre le modèle The Twelve-Factors App et je continue à déployer tous mes projets packagé dans des images Docker. Généralement avec un simple docker-compose.yml sur le serveur, ou alors Kubernetes pour des projets de plus grande envergure… mais cela ne m'arrive jamais en pratique, je travaille toujours sur des petits projets.

Choses qui ont changé : depuis fin 2018, j'ai décidé de ne plus utiliser Docker dans mes environnements de développement pour les projets codés en NodeJS, Golang, Python…

Au départ, cela a commencé par uniquement les projets en NodeJS pour des raisons de performance.

J'ai ensuite découvert Asdf et plus récemment Mise. À partir de cela, tout est devenu plus facilement pour moi.
Avec Asdf, je n'ai plus besoin "d'enfermer" mes projets dans des containers Docker pour fixer l'environnement de développement, les versions…

Cette introduction est un peu longue, je n'ai pas abordé le sujet principal de cette note 🙂.

Je viens de publier un playground d'un exemple de projet minimaliste Python Flask suivant mes pratiques de 2025.

Voici son repository : mise-python-flask-playground

Ce playground est "propulsé" par Docker et Mise.

J'ai documenté la méthode d'installation pour :

• Linux (Fedora (distribution que j'utilise au quotidien) et Ubuntu)
• MacOS avec Brew
• MS Windows avec WSL2

Je précise que je n'ai pas eu l'occasion de tester l'installation sous Windows, hier j'ai essayé, mais je n'ai pas réussi à installer WSL2 sous Windows dans un Virtualbox lancé sous Fedora. Je suis à la recherche d'une personne pour tester si mes instructions d'installation sont valides ou non.

Briques technologiques présentes dans le playground :

• La dernière version de Python installée par Mise, voir .mise.toml
• Une base de données PostgreSQL lancé par Docker
  • J'utilise named volumes comme expliqué dans cette note : 2024-12-09_1550
• Flask-SQLAlchemy
• Flask-Migrate
• Une commande flask initdb avec Click pour reset la base de données
• Utiliser d'un template Jinja2 pour qui affiche les users en base de données

Voici quelques petites subtilités.

Dans le fichier alembic.ini j'ai modifié le paramètre file_template parce que j'aime que les fichiers de migration soient classés par ordre chronologique :

[alembic]
# template used to generate migration files
file_template = %%(year)d%%(month).2d%%(day).2d_%%(hour).2d%%(minute).2d%%(second).2d_%%(slug)s

Ce qui donne par exemple :

20250205_124639_users.py
20250205_125437_add_user_lastname.py

Ici le port de PostgreSQL est généré dynamiquement par docker compose :

  postgres:
    image: postgres:17
	...
	ports:
      - 5432 # <= ici

Avec cela, fini les conflits de port quand je lance plusieurs projets en même temps sur ma workstation.

L'URL vers le serveur PostgreSQL est générée dynamiquement par le script get_postgres_url.sh qui est appelé par le fichier .envrc. Tout cela se passe de manière transparente.

J'initialise ici les extensions PostgreSQL :

def init_db():
    db.drop_all()
    db.session.execute(db.text('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp"'))
    db.session.execute(db.text('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "unaccent"'))
    db.session.commit()
    db.create_all()

et ici dans la première migration :

def upgrade():
    op.execute('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";')
    op.execute('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "unaccent";')
    op.create_table('users',
        sa.Column('id', sa.Integer(), autoincrement=True, nullable=False),
        sa.Column('firstname', sa.String(), nullable=False),
        sa.PrimaryKeyConstraint('id')
    )

#JaiDécouvert l'outil de "version manager" nommé aqua, une alternative à Mise et Asdf codé en Golang.

Ce projet semble avoir débuté en août 2021.

J'ai fait quelques recherches au sujet d'aqua sur Hacker News, j'ai trouvé très peu d'occurrences. J'ai trouvé "Ask HN: Homebrew, Asdf, Nix, or Other?".

Je pense qu'aqua est bien moins populaire que Asdf et Mise.

Au 4 décembre 2024 :

• aqua : 901 stars GitHub
• Mise : 10 400 stars GitHub
• Asdf : 22 200 stars GitHub

Dans l'article "Dependency management fatigue, or why I forever ditched React for Go+HTMX+Templ" (from), #JaiDécouvert :

• templ, qui permet de générer du code HTML SSR avec Golang en utilisant une syntax proche de JSX ;
• Datastar :

Datastar brings the functionality provided by libraries like Alpine.js (frontend reactivity) and htmx (backend reactivity) together, into one cohesive solution.

from

Cela me donne envie d'essayer ces technologies 🙂.

Je cherche un équivalent de Listr2 en Golang, mais pour le moment je n'ai rien trouvé 😟.

Je viens de poster ce message sur le Subreddit Golang : I'm looking for an equivalent of listr2: beautiful CLI interfaces via easy and logical to implement task lists that feel lively and interactive

Subject: I'm looking for an equivalent of listr2: beautiful CLI interfaces via easy and logical to implement task lists that feel lively and interactive

Hi,

Do you know a Golang equivalent of the Javascript listr2 library?

My goal is to create a cli tool with the same rendering as demonstrated in the screencast on https://listr2.kilic.dev

Listr2:

Create beautiful CLI interfaces via easy and logical-to-implement task lists that feel alive and interactive.

Best regards,
Stéphane

Nouvelle #iteration du Projet 14 - Script de base d'installation d'un serveur Ubuntu LTS.

Il y a quelques jours, j'ai migré de vagrant-hostmanger vers vagrant-dns. J'ai ensuite souhaité mettre en œuvre Grizzly, mais j'ai rencontré un problème.

J'ai installé une version binaire statiquement liée de Grizzly à l'aide de Mise. Dans cette version, Go ne fait pas appel à la fonction getaddrinfo pour la résolution des noms d'hôte. Au lieu de cela, Go se limite à lire les informations de configuration DNS dans /etc/resolv.conf (champ nameserver) et les entrées de /etc/hosts.

Cela signifie que les serveurs DNS gérés par systemd-resolved ne sont pas pris en compte 😭.

Pour régler ce problème, j'utilise en même temps vagrant-dns et Vagrant Host Manager : voici le commit.

J'active uniquement ici le paramètre config.hostmanager.manage_host = true et je laisse vagrant-dns résoudre les hostnames à l'intérieur des machines virtuelles et des containers Docker.

En cherchant un outil d'Infrastructure as code pour Grafana, #JaiDécouvert Grizzly.

Un projet qui a débuté en mars 2020, développé en Go par l'équipe de Grafana.

A utility for managing Jsonnet dashboards against the Grafana API

J'ai parcouru l'intégralité de la documentation et je suis ravi, ce projet correspond parfaitement à ce que je cherchais depuis des années !

Avant de découvrir cet outil, j'écrivais des scripts Python ou Bash d'exportation et d'importation de dashboards via l'API de Grafana.

Je souhaite l'utiliser dans le Projet 14 - Script de base d'installation d'un serveur Ubuntu LTS. Dans le repository basic_ubuntu_server_install_playground.

En étudiant l'annonce Développeur(se) back-end en CDI de Brief.me j'ai été intrigué par :

Migrer notre front-end existant de Nuxt.js vers HTMX.

Je me suis demandé quelle est la motivation de passer d'un framework de type Nuxt.js, NextJS ou SvelteKit à htmx 🤔.

J'utilise SvelteKit depuis deux ans, qui est comparable Nuxt.js, principalement en mode SSR avec Hydration, et je suis totalement satisfait. Ma Developer eXperience est excellente. Je trouve ce framework minimaliste, conforme au principe Keep it simple, stupid! (KISS), et performant.

Après réflexion, j'ai réalisé que mon expérience de développeur (DX) serait moindre si j'héritais d'un backend codé dans un langage autre que Javascript : Python, PHP, Ruby, Golang…

Et Brief.me semble être dans ce cas de figure :

• Back-end : Django, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery
• Front-end : HTMX
• Tests : pytest
• Infra : Platform.sh

Je me suis connecté à mon compte Brief.me et en regardant ce que me retourne Wappalyzer, je constate que le site est effectivement propulsé par Nuxt.js, VueJS.

En regardant ce qu'il se passe dans l'onglet Réseau de mon navigateur, je constate que https://app.brief.me est un site web de type SPA. Le contenu des articles est chargé via l'api https://www.brief.me/api/ qui est propulsée par Django REST framework.

Si je résume, la stack est la suivante : PostgreSQL => Django => Django REST framework <=> Nuxt.js => Rendu HTML via VueJS.

Je suppose que ce qui motive la migration de Nuxt.js vers HTMX est la suppression de couches.
Plus précisément, je suppose que l'équipe tech de Brief.me souhaite supprimer les couches suivantes :

• Django REST framework
• Nuxt.js
• VueJS

Et utiliser simplement le système de template de Django en SSR pour afficher le contenu des articles et implémenter les quelques éléments dynamiques côté browser avec HTMX.
De mon point de vue, ceci a pour avantage de largement simplifier la stack, de simplifier le déploiement et d'accélérer le chargement des pages.

Ma conclusion : la librairie HTMX semble être un choix très pertinent quand elle est utilisée dans une stack non NodeJS.