executor VS argo-cd

PT-BR DadosJusBr: Go e Python a serviço da cidadania. Você já tentou acessar dados em sites de órgãos públicos? No Brasil, a Lei Federal 12.527/2011, ou mais comumente conhecida como Lei de Acesso à Informação (LAI), diz que é “obrigatória a divulgação em sítios oficiais da rede mundial de computadores (internet)” dos dados de gastos públicos. Porém, a LAI pouco diz sobre a forma como esses dados devem ser disponibilizados. Por isso, nos sites dos órgãos são encontrados arquivos em diversos formatos (pdf, html, planilhas eletrônicas, json e etc), além disso nomenclaturas e formatação são muitas vezes diferentes para cada órgão. Devido a essas características realizar um controle social e financeiro sobre essa enorme quantidade de dados de gastos públicos é uma tarefa difícil para uma pessoa. Nesse ponto, o DadosJusBr surge com o objetivo de denunciar e libertar esses dados, apresentar de forma detalhada, organizada e unificada os dados de gastos com remuneração dos órgãos que constituem o sistema de justiça brasileiro, assim facilitando o acesso e promovendo o controle social sobre esses gastos do poder judiciário, ministério público, defensoria pública e procuradorias. O DadosJusBr utiliza a inteligência de dados para a ação cidadã, promovendo um acesso mais democrático e fácil aos dados de remuneração do sistema de justiça brasileiro. No DadosJusBr podemos entender como cada juiz, promotor e desembargador são remunerados. Quais auxílios recebem? Quais os valores destes auxílios? Quanto além do salário um funcionário recebeu em determinado mês? Quanto um órgão gastou em determinado mês? Todas essas perguntas podem ser respondidas através do DadosJusBr. Sim, até aqui tudo bem, Mas como é o processo? Considerando o contexto do DadosJusBr, onde o executor é capaz de definir, configurar e executar um pipeline, que por sua vez é uma sequência de estágios onde a saída de um estágio é a entrada do próximo. Este pipeline é capaz de atingir a tarefa de libertação de dados do sistema judiciário brasileiro tem os seguintes estágios: Pipeline DadosJusBR Coleta: Etapa responsável por encontrar, fazer o download dos arquivos e consolidar/traduzir as informações para um formato único do DadosJusBr; Validação: Responsável por fazer validações nos dados de acordo a cada contexto; Empacotamento: Responsável por padronizar os dados no formato de datapackages; Armazenamento: Responsável por armazenar os dados extraídos, além de versionar também os artefatos baixados e gerados durante a coleta; Cada programa capaz de cumprir um estágio é dockerizado, ou seja, escrito de forma capaz de ser executado pela ferramenta docker, com os comandos “docker build”(que constrói uma imagem a partir das especificações definidas) e “docker run”(que executa essa imagem em um container). A dockerização nos permite codificar os coletores em diferentes linguagens, no caso do DadosJusBr, coletores em Golang e Python são aceitos. Construção e execução do Pipeline DadosJusBR No Pipeline, cada estágio, exceto o primeiro, recebe a saída padrão do estágio anterior, essa é uma forma de compartilharem informações. Também podemos definir um estágio chamado ErrorHandler, que será construído e executado quando ocorrer um erro no fluxo padrão. Consideramos como fluxo padrão a sequência de estágios descrita na definição do pipeline. Compartilhamento de informações dentro do Pipeline DadosJusBR Com esse conhecimento, é possível executar todos os estágios do pipeline do executor do DadosJusBr, adicionando as variáveis de ambiente o mês, ano e coletores que queremos realizar o processo. . . . Parte do texto foi extraído da postagem de Lorena, disponível no link. Todo o trabalho envolvido no processo foi desenvolvido pelos integrantes da organização DadosJusBr. Para mais detalhes, dúvidas ou sugestões você também pode consultar o código completo do tutorial em: https://github.com/dadosjusbr/executor/tree/master/tutorial e/ou entrar em contato via e-mail: [email protected].

The code above will create the argocd Kubernetes namespace and deploy the latest stable manifest. If you would like to install a specific manifest, have a look here.

In this blog post, we will demonstrate how easy and fast it is to deploy Sveltos on an RKE2 cluster with the help of ArgoCD, register two RKE2 Cluster API (CAPI) clusters and create a ClusterProfile to deploy Prometheus and Grafana Helm charts down the managed CAPI clusters.

Argo CD

$version = (Invoke-RestMethod https://api.github.com/repos/argoproj/argo-cd/releases/latest).tag_name Invoke-WebRequest -Uri "https://github.com/argoproj/argo-cd/releases/download/$version/argocd-windows-amd64.exe" -OutFile "argocd.exe"

This is cool - I can think of some projects that are amazing as first contributors, and others I can think of that are terrible.

One thing I think the tool doesn't address is why someone should contribute to a particular project. Having stars is interesting, and a proxy for at least historical activity, but also kind of useless here - take argoproj/argo-cd [1] as an example - 14.5k stars, with a backlog of 2.7k issues and an issue tracker that's a real mess.

Either way, I think this tool is neat for trying to gain some experience in a project purely based on language.

[1] https://github.com/argoproj/argo-cd/issues?q=is%3Aissue+is%3...

In our case, our team went ahead with Solution B, as that was the only solution present when the issue occurred. However, with the release of Argo CD 2.8.0 (released on August 7, 2023), things have changed - for the better :). Now, there are two ways to handle the sharding issue with the Argo CD Application Controller:

$ kubectl create namespace argocd //Next, let's apply the yaml configuration files for ArgoCd $ kubectl apply -n argocd -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-cd/stable/manifests/install.yaml //Now we can view the pods created in the ArgoCD namespace. $ kubectl get pods -n argocd //To interact with the API Server we need to deploy the CLI: $ curl --silent --location -o /usr/local/bin/argocd https://github.com/argoproj/argo-cd/releases/download/v2.4.7/argocd-linux-amd64 $ chmod +x /usr/local/bin/argocd //Expose argocd-server $ kubectl patch svc argocd-server -n argocd -p '{"spec": {"type": "LoadBalancer"}}' //Wait about 2 minutes for the LoadBalancer creation $ kubectl get svc -n argocd //Get pasword and decode it. $ kubectl get secret argocd-initial-admin-secret -n argocd -o yaml $ echo WXVpLUg2LWxoWjRkSHFmSA== | base64 --decode

From here, we can explore other developments and tutorials on Kubernetes, such as o11y or observability (PLG, ELK, ELF, TICK, Jaeger, Pyroscope), service mesh (Linkerd, Istio, NSM, Consul Connect, Cillium), and progressive delivery (ArgoCD, FluxCD, Spinnaker).

lol! Wham! Third choice! https://github.com/argoproj/argo-cd

If you mean for each app, I don't think it's listed anywhere though you may find it in `repo-server` logs. Like so