{"id":38312,"date":"2019-10-31T22:22:55","date_gmt":"2019-10-31T19:22:55","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/prostoj-i-bezopasnyj-sposob-avtomatizatsii-kanareechnyh-deploev-s-pomoshhyu-helm\/"},"modified":"2019-10-31T22:22:55","modified_gmt":"2019-10-31T19:22:55","slug":"prostoj-i-bezopasnyj-sposob-avtomatizatsii-kanareechnyh-deploev-s-pomoshhyu-helm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/prostoj-i-bezopasnyj-sposob-avtomatizatsii-kanareechnyh-deploev-s-pomoshhyu-helm","title":{"rendered":"Eine einfache und sichere M\u00f6glichkeit zur Automatisierung von Canary-Deployments mit Helm","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Eine
\n
\nEin Canary-Deploy ist eine sehr effektive Methode zum Testen neuer Codes an einer bestimmten Nutzergruppe. Er reduziert deutlich die Traffic-Belastung, bei der es w\u00e4hrend des Rollouts zu Problemen kommen k\u00f6nnte, da er nur innerhalb einer bestimmten Untergruppe erfolgt. Dieser Artikel widmet sich der Organisation eines solchen Deploys mit Hilfe von Kubernetes und Automatisierung. Es wird vorausgesetzt, dass Sie etwas \u00fcber Helm und Kubernetes-Ressourcen wissen.<\/i>.
\n<\/a><\/noindex>
\n\"Eine
\n
\nEin einfacher Canary-Deploy in Kubernetes umfasst zwei Schl\u00fcsselressourcen: den Dienst selbst und das Bereitstellungstool. Der Canary-Deploy funktioniert \u00fcber einen einzelnen Dienst, der mit zwei verschiedenen Ressourcen interagiert, die den Traffic der Aktualisierung bedienen. Eine dieser Ressourcen wird mit der \"canary\"-Version arbeiten, w\u00e4hrend die andere mit der stabilen Version arbeitet. In dieser Situation k\u00f6nnen wir die Anzahl der Canary-Versionen regulieren, um das ben\u00f6tigte Traffic-Volumen zu senken. Wenn Sie zum Beispiel Yaml bevorzugen, w\u00fcrde es in Kubernetes folgenderma\u00dfen aussehen: <\/p>\n

kind: Deployment\nmetadata:\n  name: app-canary\n  labels:\n    app: app\nspec:\n  replicas: 1\n  ...\n    image: myapp:canary\n---\nkind: Deployment\nmetadata:\n  name: app\n  labels:\n    app: app\nspec:\n  replicas: 5\n  ...\n    image: myapp:stable\n---\nkind: Service\nselector:\n  app: app # Selector routet den Traffic zu beiden Deployments.<\/code><\/pre>\n
\nEinen solchen Ansatz kann man auch auf kubectl anwenden, und in der Kubernetes-Dokumentation<\/a><\/noindex> gibt es sogar ein vollst\u00e4ndiges Tutorial zu diesem Szenario. Aber die zentrale Frage dieses Beitrags ist, wie wir diesen Prozess automatisieren m\u00f6chten, indem wir Helm verwenden. <\/p>\n
Automatisierung des Canary-Deploys <\/h3>\n
\nZun\u00e4chst ben\u00f6tigen wir eine Helm-Chart-Datei, in die die oben besprochenen Ressourcen bereits aufgenommen sind. Sie sollte ungef\u00e4hr so aussehen:<\/p>\n
~\\\/charts\\\/app\n\u251c\u2500\u2500 Chart.yaml\n\u251c\u2500\u2500 README.md\n\u251c\u2500\u2500 templates\n\u2502   \u251c\u2500\u2500 NOTES.txt\n\u2502   \u251c\u2500\u2500 _helpers.tpl\n\u2502   \u251c\u2500\u2500 deployment.yaml\n\u2502   \u2514\u2500\u2500 service.yaml\n\u2514\u2500\u2500 values.yaml<\/code><\/pre>\n
\nDie Grundlage des Helm-Konzepts ist die Verwaltung von Mehrversions-Deployments. Die Stable-Version ist unser stabiler Hauptzweig des Projektcodes. Aber mit Helm k\u00f6nnen wir ein Canary-Release mit unserem experimentellen Code bereitstellen. Das Wichtigste ist, den Traffic-Austausch zwischen der stabilen Version und dem Canary-Release aufrechtzuerhalten. Wir werden all dies mithilfe eines speziellen Selektors verwalten:<\/p>\n
selector:\n  app.kubernetes.io\\\/name: myapp<\/code><\/pre>\n
\nUnsere sowohl \u201ekanarienvogelartigen\u201c als auch stabilen Rollout-Ressourcen werden dieses Label in den Modulen angeben. Wenn alles richtig eingerichtet ist, werden wir w\u00e4hrend des Deployments der kanarienvogelartigen Version unserer Helm-Chart sehen, dass der Traffic an die neu bereitgestellten Module geleitet wird. Die stabile Version dieses Befehls sieht so aus: <\/p>\n
helm upgrade\n  --install myapp \n  --namespace default \n  --set app.name=myapp       # Geht in app.kubernetes.io\/name\n  --set app.version=v1       # Geht in app.kubernetes.io\/version\n  --set image.tag=stable \n  --set replicaCount=5<\/code><\/pre>\n
\nJetzt lassen Sie uns unser kanarienvogelartiges Release \u00fcberpr\u00fcfen. Um die kanarienvogelartige Version zu deployen, m\u00fcssen wir an zwei Dinge denken. Der Name des Releases muss sich unterscheiden, damit wir kein Update auf die aktuelle stabile Version anwenden. Die Version und das Tag m\u00fcssen ebenfalls unterschiedlich sein, damit wir anderen Code bereitstellen und Unterschiede anhand von Ressourcengruppen feststellen k\u00f6nnen. <\/p>\n
helm upgrade\n  --install myapp-canary \n  --namespace default \n  --set app.name=myapp       # Geht in app.kubernetes.io\/name\n  --set app.version=v2       # Geht in app.kubernetes.io\/version\n  --set image.tag=canary \n  --set replicaCount=1<\/code><\/pre>\n
\nDas ist es auch schon! Wenn Sie den Service pingen, k\u00f6nnen Sie sehen, dass das kanarienvogelartige Update den Traffic nur zeitweise leitet. <\/p>\n
\nWenn Sie nach Automatisierungstools f\u00fcr Deployments suchen, die die beschriebene Logik beinhalten, schauen Sie sich an, Deliverybot<\/a><\/noindex> und auf Helm-Automatisierungstools auf GitHub<\/a><\/noindex>. Die Helm-Charts, die zur Umsetzung der oben beschriebenen Methode verwendet werden, liegen auf GitHub, hier<\/a><\/noindex>. Insgesamt war dies eine theoretische Betrachtung, wie man die Automatisierung des Deployments von kanarienvogelartigen Versionen in der Praxis implementiert, mit konkreten Konzepten und Beispielen.
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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