一、背景
每当有新应用、新系统上线时,我们需要做到以下几步:
准备新的服务器,安装操作系统;
对操作系统进行初始化,满足各种基线需求;
安装应用依赖的基础组件;
配置应用依赖的环境变量;
准备好应用制品包;
配置中心完成对应用的参数更新;
应用启动;
添加监控;
在云原生领域,我们可以通过容器化的解决方案来排除操作系统层面的繁杂操作,从而让我们直接面对应用本身。但为了更好的理解应用上线的整个过程,以及通过自动化手段所能达到的极限交付,我们本次将基于传统的vsphere超融合方案
进行介绍。
二、需求
对于不同的技术栈,例如Java和Pyhton,应用的部署方式就有不同,但这阻挡不了我们要将其自动化交付的决心,因此我们从以下几点考虑:
遵循相同的目录规范;
按目录规范安装不同技术栈依赖基础组件及环境变量;
统一守护进程supervisor,可按启动方式区分配置;
监控平台遵循统一的端口监控、健康检查接入规范;
统一的配置中心;
从以上分析,多技术栈除了在supervisor守护进程中启动方式不同外,其他都是统一的标准化配置,因此要想实现应用自动化上线是可行的。
三、方案分析
1.虚拟机
在Vsphere虚拟化中,我们的常规操作是直接克隆虚拟机或从模板中直接创建虚拟机,但这需要进行二次修改IP地址、网卡等操作,这无疑大大的浪费了时间。
其实我们可以通过Vsphere提供的自定义规范
来直接定制IP、主机名等配置,这样创建出来的虚拟机就可以直接使用,而不需要二次修改。
在此我们可以参考以下两篇文章,分别从vcenter图形化界面和Python代码实现自定义规范创建虚拟机。
《vcenter自定义规范定制虚拟机-vsphere client》
2.目录规范
操作系统层面,无论是基础组件、软件部署、环境变量都需要遵循统一的目录规范进行配置管理,因此我们可以将其看作为全局配置。
具体的目录规划,我们可以参考下文:
注意:我们既可以按不同技术栈划分目录,也可以不区分目录将其都视为统一的应用名划分。
3.操作系统初始化
对于新创建的虚拟机,我们首先需要进行操作系统初始化,交付一台符合标准配置基线、安全基线的操作系统。
主要包含以下几方面:
yum源
内核参数
符合等保要求的安全基线
符合目录规范的基础目录
标准的应用用户
等等
对于操作系统初始化,我们的解决方式是使用ansible作为配置管理工具,通过自定义的os_init.yml
剧本进行统一管理。
具体的实现方式可参考下文:
4.基础组件安装
技术栈不同,应用运行依赖的组件有所不同,但不外乎以下几种:
jdk
apache
miniconda
supervisor
等等
对于基础组件的,我们的解决方式也是使用ansible作为配置管理工具,通过自定义的software_install.yml
剧本进行统一管理。
具体的实现方式可参考下文:
5.应用启动
技术栈不同,应用的启动参数不同,在此我们以参数比较多的Java应用为例。
为了更好的定位、分析、排查问题,我们需要提前定义JVM:
GC日志,用于JAVA虚拟机垃圾回收情况;
dump文件,用于排查OOM等异常情况;
堆内存,合理使用服务器资源;
环境变量,灵活控制开发、测试、生产等各个文件的配置参数;
此时我们就有个一个需求:《进程管理规范》,来满足不同应用的标准化启动管理。
对于Java的启动参数配置,我们可以参考以下文章:
6.添加监控
应用监控一般分为进程监控、端口监控或标准的url监控,其中进程监控一般需要分别在应用服务器上进行检查,而端口监控和url监控则可以集中在某台机器上统一检查。
因此我们最终选择了端口监控和url监控进行互补监控,已经有标准url接口的使用url监控,而没有标准url接口的使用端口监控,这样可以满足我们对不同情况的监控接入。
无论哪种监控,我们的需求是将监控url或端口添加到指定配置文件,监控系统就可以自动生成监控项,例如:Zabbix自动发现。
延申:基于统一的远程监控,我们也可在后期增加屏蔽/恢复告警功能,用于发布过程中产生的正常告警。
针对此场景,我们可以参考以下文章:
7.小结
针对以上几方面的分析,涉及了很多最基本的规范,如:
《目录管理规范》
《操作系统安装规范》
《系统初始化规范》
《进程管理规范》
等等
正是基于这些规范,才有了我们运维自动化进行下去的保障。
四、流水线接入
对于流水线的接入,我们并没有从安装操作系统开始接入,而是从操作系统初始化开始。
其中:
环境初始化通过ansible的
os_init.yml
剧本实现;Java/Python组件安装通过ansible的
software_install.yml
剧本实现;supervisor安装及应用启动也是通过ansible的
software_install.yml
剧本实现;自动添加监控则是通过zabbix自动发现添加到指定配置文件实现;
我们将以上所有的功能全部集成到Jenkins扩展共享库中,通过流水线的方式对其进行编排,最终满足我们应用的自动化上线。
关于整个流水线的规划,我们可以参看下文:
1. 参数化构建
2.构建过程耗费1分钟左右
3.流水线
@Library('shared-library') _
pipeline {
agent any
stages {
stage('
基础组件初始化') {
steps {
script {
hosts = cmdb.GetHosts("${APP_NAME}")
for(host in hosts) {
build job: 'init_system', parameters: [string(name: 'ENV', value: 'uat'),text(name: 'HOST_IP', value: "${host}"), string(name: 'PLAYBOOK', value: 'software_install.yml'), string(name: 'TAG', value: 'java,miniconda,supervisor')]
}
}
}
}
stage('
应用初始化') {
steps {
script {
python_deploy.InitApp("${APP_NAME}")
}
}
}
stage('
从制品库拉取包文件') {
steps {
script {
python_deploy.PullFromArtifactory("${APP_NAME}")
}
}
}
stage('
版本发布') {
steps {
script {
hosts = cmdb.GetHosts("${APP_NAME}")
for(host in hosts) {
python_deploy.DeployApp("${APP_NAME}", "${START_COMMAND}", "${host}")
}
}
}
}
//stage('
添加zabbix健康检查 ') {
// steps {
// script {
// hosts = cmdb.GetHosts("${APP_NAME}")
// app_prot = apollo.ApolloGetPort("${APP_NAME}")
// println("${app_prot},${hosts}")
// for(host in hosts) {
// ip_port = "${host}" + ':' + "${app_prot}"
// build job: 'zabbix_newalert', parameters: [string(name: 'APP_NAME', value: "${APP_NAME}"), string(name: 'IP_PORT', value: ""), string(name: 'HTTP_URL', value: "${ip_port}")]
// }
// }
// }
//}
}
}
五、总结
通过流水线我们实现了应用的分钟级交付,整个过程涉及到了基础的标准规范、配置管理工具、流水线等,因此需要在前期做大量的基础规划工作。另,通过容器化的解决方案其实可以将整个过程提升到秒级交付,这对传统应用来说简直是一个降维打击。因此企业最终推动容器化进程,向云原生领域迈进将是大势所趋。
原文出自:公众号【木讷大叔爱运维】,作者:三页
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