Руководство для начинающих: создаем DevOps-пайплайн

Если вы новичок в DevOps, взгляните на эту инструкцию по созданию вашего первого конвейера из пяти этапов.

DevOps стал стандартным решением для исправления медленных, разобщенных или неработоспособных процессов разработки программного обеспечения. Проблема в том что, если вы новичок в DevOps и не знаете, с чего начать, то вам может не хватать понимания этих методов. В этой статье речь пойдет об определении DevOps-конвейера, а также будет предложена инструкция по его созданию из пяти шагов. Несмотря на то, что это учебное пособие не является исчерпывающим, оно должно дать вам основу для того, чтобы начать свой путь и расширить свои познания в будущем. Но начнем с истории.

Мое путешествие по DevOps

Раньше я работал в облачной команде Citi Group, разрабатывая веб-приложение Infrastructure-as-a-Service (IaaS) для управления облачной инфраструктурой Citi, но меня всегда интересовало, как сделать процесс развития более эффективным и привнести позитивные культурные изменения в команду разработчиков. Ответ я нашел в книге, рекомендованной Грегом Лавендером (Greg Lavender), техническим директором Citi по облачной архитектуре и инфраструктуре. Книга называлась «Проект Феникс» (The Phoenix Project), и в ней объясняются принципы DevOps, при этом она читается как роман.

В таблице на обороте книги показано, как часто различные компании развертывают свои системы в среде для выпуска релизов:

Amazon: 23 000 в день
Google: 5 500 в день
Netflix: 500 в день
Facebook: Раз в день
Twitter: 3 раза в неделю
Типичная компания: Раз в 9 месяцев

Как вообще возможны частоты Amazon, Google и Netflix? Все потому, что эти компании придумали, как сделать почти идеальный DevOps-конвейер.

Мы были далеки от этого, пока не внедрили DevOps в Citi. Тогда в моей команде были разные окружения, но развертывание на сервере разработки было полностью ручным. Все разработчики имели доступ только к одному серверу разработки на базе IBM WebSphere Application Server Community Edition. Проблема заключалась в том, что сервер выключался всякий раз, когда несколько пользователей одновременно пытались выполнить развертывание, поэтому разработчики должны были сообщать друг другу о своих намерениях, что было довольно болезненно. Кроме того, существовали проблемы с низкоуровневым тестовым покрытием кода, громоздкими процессами ручного развертывания и отсутствием возможности отслеживать развертывание кода, связанного с определенной задачей или пользовательской историей.

Я понял, что нужно что-то делать, и нашел коллегу-единомышленника. Мы решили сотрудничать в создании первоначального DevOps-конвейера – он установил виртуальную машину и сервер приложений Tomcat, пока я работал над Jenkins, интегрировал Atlassian Jira и BitBucket, а также работал над тестовым покрытием кода. Этот сайд-проект был очень успешным: мы почти полностью автоматизировали многие процессы, достигли практически 100% работоспособности нашего сервера разработки, обеспечили отслеживание и улучшили тестовое покрытие кода, а также добавили возможность связывать ветки в Git с задачами в Jira или развертыванием. Большинство инструментов, которые мы использовали для построения нашего конвейера DevOps, имели открытый исходный код.

Теперь я понимаю, насколько простым был наш DevOps-пайплайн: мы не использовали расширения вроде Jenkins files или Ansible. Однако, этот простой конвейер работал хорошо, возможно, благодаря принципу Парето (также известному как правило 80/20).

Краткое введение в DevOps и пайплайн CI/CD

Если вы спросите несколько человек: «Что такое DevOps?», то вы, вероятно, получите несколько разных ответов. DevOps, как и Agile, развивался, чтобы охватить множество различных дисциплин, но большинство людей согласятся с некоторыми вещами: DevOps — это практика разработки программного обеспечения или жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC), центральным принципом которой является изменение культуры, в которой разработчики и не-разработчики существуют в среде, в которой:

Автоматизированы операции, которые ранее выполнялись вручную;
Каждый делает то, что умеет лучше всего;
Количество внедрений за определенный отрезок времени увеличивается; Увеличивается пропускная способность;
Повышается гибкость разработки.

Хотя наличие правильных программных инструментов — не единственное, что нужно для создания среды DevOps, некоторые инструменты необходимы. Ключевой инструмент – непрерывная интеграция и непрерывное развертывание (CI/CD). В этом конвейере среды имеют различные стадии (например, DEV, INT, TST, QA, UAT, STG, PROD), многие операции автоматизированы, а разработчики могут писать высококачественный код, добиваться гибкости разработки и высокой частоты развертываний.

В этой статье описывается пятиэтапный подход к созданию DevOps-конвейера, аналогичного изображенному на следующей диаграмме, с использованием инструментов с открытым исходным кодом.

Шаг 1: Методы CI/CD

Первое, что вам нужно – инструмент для CI/CD. Jenkins, инструмент с открытым исходным кодом, основанный на Java, и распространяемый по лицензии MIT, является тем средством, которое популяризировало направление DevOps и стало стандартом де-факто.

Так что же такое Jenkins? Считайте, что это некий волшебный универсальный пульт дистанционного управления, который может разговаривать с различными службами и инструментами и организовывать их. Сам по себе CI/CD инструмент, такой как Jenkins, бесполезен, но он становится более мощным по мере того, как подключается к различным инструментам и сервисам.

Jenkins – всего лишь один из многих инструментов с открытым исходным кодом для CI/CD, который вы можете использовать для построения DevOps-пайплайна.

Jenkins: Creative Commons and MIT
Travis CI: MIT
CruiseControl: BSD
Buildbot: GPL
Apache Gump: Apache 2.0
Cabie: GNU

Вот как выглядят DevOps-процессы с инструментом CI/CD:

У вас есть инструмент CI/CD, работающий на вашем локалхосте, но на данный момент вы мало что можете сделать. Давайте перейдем на следующий этап путешествия в мир DevOps.

Шаг 2: Управление системами контроля исходного кода

Лучший (и, возможно, самый простой) способ проверить, что ваш инструмент CI/CD может творить магию – интегрироваться с инструментом контроля исходного кода (SCM). Зачем вам нужен контроль над исходным кодом? Предположим, вы разрабатываете приложение. Всякий раз, когда вы создаете приложение, вы программируете, и неважно, используете вы Java, Python, C++, Go, Ruby, JavaScript или какой-нибудь из газиллионов языков программирования. Код, который вы пишете называется исходным кодом. В начале, особенно когда вы работаете в одиночку, вероятно, можно поместить все в локальную директорию. Но когда проект становится больше, и вы приглашаете других людей к сотрудничеству, вам нужен способ предотвращения конфликтов при эффективном обмене модификациями. Вам также нужен способ восстановления предыдущих версий, потому что создание бекапов и копирование/вставка в них уже устаревает. Вам (и вашим товарищам по команде) нужно что-то получше.

Именно здесь средство контроля исходного кода становится практически необходимостью. Этот инструмент сохраняет ваш код в репозиториях, ведет учет версий и координирует работу участников проекта.

Хотя существует множество инструментов контроля исходного кода, Git является стандартом, и это верно. Я настоятельно рекомендую использовать Git, хотя, если угодно, есть и другие варианты с открытым исходным кодом.

Git: GPLv2 и LGPL v2.1
Subversion: Apache 2.0
Concurrent Versions System (CVS): GNU
Vesta: LGPL
Mercurial: GNU GPL v2+

Так выглядит DevOps-пайплайн с добавлением средств контроля исходного кода.

Инструмент CI/CD может автоматизировать процессы проверки, получения исходного кода и сотрудничества между членами. Неплохо? Но как сделать из этого работающее приложение, чтобы миллиарды людей могли его использовать и оценить?

Шаг 3: Создание инструмента автоматизации сборки

Отлично! Вы можете проверять код и вносить изменения в систему контроля исходного кода, а также приглашать своих друзей к сотрудничеству в разработке. Но вы еще не создали приложение. Чтобы сделать веб-приложение, его нужно скомпилировать и упаковать в развертываемый пакетный формат или запустить в виде исполняемого файла. (Обратите внимание, что интерпретируемый язык программирования, такой как JavaScript или PHP, не нуждается в компиляции).

Воспользуйтесь инструментом автоматизации сборки. Независимо от того, какой инструмент автоматизации сборки вы решите использовать, все они преследуют одну и ту же цель: собрать исходный код в какой-нибудь желаемый формат и автоматизировать задачу по очистке, компиляции, тестированию и развертыванию в определенной среде. Инструменты для сборки будут различаться в зависимости от вашего языка программирования, но вот некоторые общие варианты с открытым исходным кодом.

Название
Лицензия
Язык программирования

Maven
Apache 2.0
Java

Ant
Apache 2.0
Java

Gradle
Apache 2.0
Java

Bazel
Apache 2.0
Java

Make
GNU
N/A

Grunt
MIT
JavaScript

Gulp
MIT
JavaScript

Buildr
Apache
Ruby

Rake
MIT
Ruby

A-A-P
GNU
Python

SCons
MIT
Python

BitBake
GPLv2
Python

Cake
MIT
C#

ASDF
Expat (MIT)
LISP

Cabal
BSD
Haskell

Здорово! Вы можете поместить файлы конфигурации инструмента автоматизации сборки в систему управления исходным кодом и позволить вашему инструменту CI/CD собрать все воедино.

Все хорошо, не так ли? Но где развернуть ваше приложение?

Шаг 4: Сервер для веб-приложений

Пока что у вас есть упакованный файл, который может быть как исполняемым, так и устанавливаемым. Для того чтобы любое приложение было действительно полезным, оно должно предоставлять какую-то службу или интерфейс, но вам нужен контейнер для размещения вашего приложения.

Сервер для веб-приложений представляет собой именно такой контейнер. Сервер обеспечивает среду, в которой может быть определена логика развертываемого пакета. Также сервер предоставляет интерфейс и предлагает веб-сервисы, открывая сокеты для внешнего мира. Вам нужен HTTP-сервер, а также некоторая среда (например, виртуальная машина) для его установки. А пока, давайте предположим, что вы узнаете об этом дальше (хотя я расскажу о контейнерах ниже).

Существует несколько серверов для веб-приложений с открытым исходным кодом.

Название
Лицензия
Язык программирования

Tomcat
Apache 2.0
Java

Jetty
Apache 2.0
Java

WildFly
GNU Lesser Public
Java

GlassFish
CDDL & GNU Less Public
Java

Django
3-Clause BSD
Python

Tornado
Apache 2.0
Python

Gunicorn
MIT
Python

Python
MIT
Python

Rails
MIT
Ruby

Node.js
MIT
Javascript

Ваш DevOps-пайплайн почти готов к использованию. Хорошая работа!

Хотя на этом можно остановиться и заниматься интеграцией самостоятельно, качество кода – важная вещь для разработчика приложений, и об этом нужно беспокоиться.

Шаг 5: Покрытие тестирования кода

Реализация тестов может быть еще одним громоздким требованием, но разработчики должны ловить любые ошибки в приложении на ранней стадии и улучшать качество кода, чтобы гарантировать, что конечные пользователи будут удовлетворены. К счастью, существует множество инструментов с открытым исходным кодом для тестирования вашего кода и формирования рекомендаций по улучшению его качества. Еще лучше то, что большинство инструментов CI/CD могут подключаться к этим инструментам и автоматизировать процесс.

Тестирование кода состоит из двух частей: фреймворки для тестирования кода, которые помогают писать и запускать тесты, а также инструменты для формирования предложений, которые помогают улучшить качество кода.

Системы тестирования кода

Название
Лицензия
Язык программирования

JUnit
Eclipse Public License
Java

EasyMock
Apache
Java

Mockito
MIT
Java

PowerMock
Apache 2.0
Java

Pytest
MIT
Python

Hypothesis
Mozilla
Python

Tox
MIT
Python

Системы рекомендаций по улучшению кода

Название
Лицензия
Язык программирования

Cobertura
GNU
Java

CodeCover
Eclipse Public (EPL)
Java

Coverage.py
Apache 2.0
Python

Emma
Common Public License
Java

JaCoCo
Eclipse Public License
Java

Hypothesis
Mozilla
Python

Tox
MIT
Python

Jasmine
MIT
JavaScript

Karma
MIT
JavaScript

Mocha
MIT
JavaScript

Jest
MIT
JavaScript

Обратите внимание, что большинство инструментов и фреймворков, упомянутых выше, написаны для Java, Python и JavaScript, поскольку C++ и C# являются проприетарными языками программирования (хотя GCC и имеет открытый исходный код).

Теперь, когда вы реализовали инструменты покрытия кода тестами, ваш DevOps-пайплайн должен быть похож на диаграмму, показанную в начале этого руководства.

Дополнительные шаги

Контейнеры

Как я уже говорил, вы можете размещать свой сервер на виртуальной машине или сервере, но контейнеры являются популярным решением.

Что такое контейнеры? Краткое объяснение заключается в том, что виртуальная машина нуждается в огромном объеме памяти операционной системы, превышающем размер приложения, в то время как контейнеру нужно всего лишь несколько библиотек и конфигураций для запуска приложения. Очевидно, что у виртуальной машины все еще существуют важные области применения, но контейнер – это легкое решение для хостинга приложения, в том числе сервера приложений.

Хотя существуют и другие варианты контейнеров, наиболее популярными являются Docker и Kubernetes.

Docker: Apache 2.0
Kubernetes: Apache 2.0

Промежуточные средства автоматизации

Наш DevOps-пайплайн в основном ориентирован на совместное создание и развертывание приложений, но существует множество других вещей, которые можно сделать с помощью DevOps-инструментов. Одной из них является использование инструментов Infrastructure as Code (IaC), которые также известны как средства промежуточной автоматизации. Эти инструменты помогают автоматизировать установку, управление и другие задачи для промежуточного программного обеспечения. Так, например, инструмент автоматизации может извлекать приложения вроде сервера веб-приложений, базы данных и инструмента мониторинга, с правильными конфигурациями и развертывать их на сервере приложений.

Вот несколько инструментов промежуточной автоматизации с открытым исходным кодом:

Ansible: GNU Public
SaltStack: Apache 2.0
Chef: Apache 2.0
Puppet: Apache или GPL

Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:

• Курс по DevOps (12 месяцев)

еще курсы

• Курс по Machine Learning (12 недель)
• Обучение профессии Data Science с нуля (12 месяцев)
• Профессия аналитика с любым стартовым уровнем (9 месяцев)
• Курс «Python для веб-разработки» (9 месяцев)

Полезное

• 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
• Тренды в Data Scienсe 2020
• Data Science умерла. Да здравствует Business Science
• Data Scienсe на стероидах: знакомство с Decision Intelligence
• Самый успешный и самый скандальный Data Science проект: Cambridge Analytica

Источник: habr.com