Il y a six mois presque jour pour jour, je quittait d’un poste à responsabilité chez un fournisseur cloud souverain afin d’explorer une idée qui avait fini par m’obséder.

Tous les fournisseurs de cloud existants, que ce soit les hyperscalers (AWS, Azure, GCP, Alibaba Cloud), ou les acteurs locaux/souverains (OVH, Scaleway, Outscale, Cloud Temple, Celeste, etc.), s’appuient sur des principes technologiques qui célèbrent leurs 20 ans cette année.

Le IaaS (Infrastructure as a Service) qui sert de couche de base à l’ensemble des autres services (VM évidements, base de données as a service, Kubernetes managé, API Gateway, Event manager, Function as a service, etc.), s’appuie systématiquement sur trois principes :

1. La virtualisation du compute : on découpe un gros serveur en plus petites machines virtuelles,
2. La virtualisation du stockage : les disques attachés à ces machines virtuelles proviennent en fait de systèmes de stockage mutualisés auxquels les gros serveurs accèdent via le réseau,
3. La virtualisation du réseau : les clients doivent être isolés entre eux (multi-tenant), leurs VMs doivent pouvoir communiquer au sein d’un réseau isolé des autres clients. Cette isolation passe par la construction de réseaux virtuels au-dessus du réseau “physique”.

C’est AWS en 2006 qui a mis en pratique puis théorisé ce type d’architecture.

Bien qu’elle présente des avantages (que je détaillerai), elle n’est pas exempte d’inconvénients (que je vais aussi détailler).

À force de nager dans cet environnement, les limites et inconvénients ont fait naître en moi une frustration grandissante au point de me pousser à quitter mon poste pour répondre à cette question simple : aujourd’hui, 20 ans plus tard, compte tenu des progrès logiciels et matériels, compte tenu de l’évolution dans la façon dont les entreprises consomment le Cloud, y’aurait-il une autre façon de faire ?

Une façon plus efficace, plus performante, moins énergivore et moins coûteuse.

C’est pour tenter d’y répondre que nous avons fondé unStack avec mes deux associés : Tristan et Philippe.

Les limites des principes actuels

Avant d’essayer de répondre à la question, il est important de comprendre pourquoi elle se pose. On pourrait simplement se satisfaire de l’existant considérant qu’il représente une forme de consensus et de standard établi.

Commençons par en détailler un peu les principes et surtout les limites.

A few decades ago, the only well-known way to deliver something to a server, to make it accessible over the internet, was moving files via FTP in Total Commander, FileZilla or FAR Manager, manually copying files and folders from the left pane to the right one. The more advanced among us preferred standard UNIX tools like scp or rsync instead, but the process was essentially the same.

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The quiet revolution happened in 2000. Not on Windows Server, and not yet on Linux — but on FreeBSD, a UNIX-based operating system that was the default choice for IT professionals long before Linux dominated the space.

FreeBSD is worth a brief aside here, because it differs from Linux in a fundamental way. Linux is a kernel. What most people call "Linux" is actually that kernel combined with a GNU userland, a package ecosystem, and a set of choices that vary from distro to distro — Ubuntu, Fedora, and Arch are all running the same kernel but are meaningfully different systems underneath.

FreeBSD ships as a complete, coherent OS — kernel, userland, base tools, and libraries all developed together, versioned together, and tested together as a single unit. That coherence matters. It's part of why FreeBSD solutions tend to be cleaner and why the base system behaves consistently across installations.

The solution FreeBSD built on top of that coherent foundation was called jails. Announced by Poul-Henning Kamp and Robert Watson and shipped as a native kernel feature in FreeBSD 4.0 in March 2000, jails took the chroot idea and completed it — adding full network isolation, process isolation, and proper security boundaries.

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Trisha Gee

Observability as the key to performance tuning Software Delivery

The golden rule of application performance tuning: measure, don’t guess. Yet when it comes to developer productivity, too many teams still guess. Builds are slow, tests are flaky, CI feels overloaded—and the default response is to throw hardware at the problem or hope it goes away.

In this talk, we’ll apply the performance engineering mindset to developer experience, showing how observability data from Develocity can profile builds and tests just like applications. By measuring and optimizing build and test performance, teams directly improve the DORA metrics that matter: shorter lead time for changes, lower change failure rates, faster recovery, and higher deployment frequency.

Developer productivity is a performance problem. If you want faster delivery and happier developers, the path is the same as for applications in production: measure first, then optimize.

What happens if we can't make another CPU...ever?

What fails first? How long would datacenters last? Does the Internet start to fracture?

Of course, it's a hypothetical thought experiment. But it's interesting to think what chips will stand the test of time, and which might fail sooner than you think!

Here are the other channels I mentioned, take a look:

‪@jeriellsworth‬ made microchips at home, and is an excellent engineer + teacher, go check her out!
/ @jeriellsworth

‪@KazeN64‬ is doing wild optimizations with N64 hardware:
/ @kazen64

L'ancien CTO d'Oculus réagit à un «exercice de pensée» sur une «apocalypse des CPU»

John Carmack, une célébrité dans le monde du développement de jeux vidéo et de la technologie, s'est souvent présenté comme un défenseur de l'optimisation logicielle. Ancien directeur technique d'Oculus VR et cofondateur d'id Software (une entreprise américaine de jeux vidéo qu'il a quitté en 2013), Carmack a redéfini ce que nous attendons d'un moteur de jeu et d'une expérience immersive. Récemment, il a lancé un débat audacieux qui pourrait bien bouleverser notre vision de l’évolution technologique : et si, en réalité, nous n’étions pas si dépendants du matériel dernier cri ?

Réagissant à un « exercice de pensée » publié sur le réseau social X (anciennement Twitter), qui parlait d’une « apocalypse des CPU », Carmack a exprimé son point de vue selon lequel le véritable problème n’est pas un manque de puissance des processeurs modernes, mais plutôt l'inefficacité des logiciels actuels. Si l’optimisation logicielle était traitée comme une priorité, il soutient que beaucoup plus de systèmes dans le monde pourraient fonctionner efficacement sur du matériel plus ancien, et ce, sans sacrifier la performance. En d’autres termes, les pressions du marché pousseraient les entreprises à améliorer drastiquement l'efficacité des logiciels si l'innovation matérielle s’arrêtait.

Cleanup, Speedup, Levelup.
One package at a time.

e18e (Ecosystem Performance) is an initiative to connect the folks and projects working to improve the performance of JS packages.

We'd also like to provide visibility to the efforts of countless open source developers working to cleanup, levelup, and speedup our dependencies.

We invite you to get involved in the different projects linked from these pages, and to connect with other like-minded folks.