关于后端:DevOps自动化我的云解决方案

<font style=”color:red;”> 内容导读：</font>
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为什么要用云自动化计划？

根因是解决 单主 问题，自动化是 DevOps 落地的基石，平台必须要思考大规模场景问题，传统的 Jenkins 存在单主问题，而云原生的主节点可弹性伸缩的。

用云原生还能很好的解决 资源管理、多仓库依赖构建、多服务依赖公布 等问题，同时 扩展性良好，易保护。

我是怎么实现的？

基础架构

基础架构是 编排 +DAG（云原生）+ 插件。

DAG（云原生）

有向无环图，无效管制 工作执行的程序和依赖。

业界开源的次要有两款产品：argo Workflow 和 tekton。

目前采纳 argo Workflow 落地，因为它 一切都是模板，概念简略，功能强大且灵便。

编排

编排 是对计算机系统、利用及服务的自动化配置、治理和协调，编排能够 更轻松地治理简单工作和工作流。

上面为一个简略工作的编排示例

kind: Engine
apiVersion: api/v1
metadata:
  name: demo  # 指定工作名称
  namespace: ops-mz830  # 指定运行命名空间，按我的项目划分
  envs:   # 同时部署开发和测试环境
    - dev
    - sit
  labels: # 为工作打标签
    app: demo
  annotations:
    title: '测试 devops 性能（不影响服务）'
spec:
  global: # 全局配置，次要配置工作流和 k8s
    workflow:
      templates:
        - name: whalesay  # 定义执行工作的模板：测试用 打印消息 性能相似 shell echo ${msg}
          inputs:
            parameters:
              - name: msg
          container:
            image: docker/whalesay
            command: [cowsay]
            args: ["{{inputs.parameters.msg}}" ]
  oneStep:  # 定义执行的工作：oneStep（一步工作，优化展现成果和性能，实用于简略工作），stages（多阶段工作，实用于简单工作场景）exec:
      - name: pull-code
        template: whalesay
        arguments:
          parameters:
            - name: msg
              value: '下载代码'
      - name: compile-api
        template: whalesay
        arguments:
          parameters:
            - name: msg
              value: '编译 api'
        depends: [pull-code] # 需等 `pull-code` 执行完结再执行 compile-api

工作流

执行日志

插件

除编排能力建设外，其它能力建设都由插件实现，包含脚本、配置、镜像制作、容器运行、三方接口对接等等。

比方后面执行 echo ${msg} 的容器

一个残缺编排示例

流程简述

模仿 CI、CD、自动化测试工作。

1. CI：

   1. common（公共依赖库）

      1. 下载 common 代码
      2. 编译：同时上传 jar 包到私服

   2. user 蕴含 api 和 service 模块）：common 工作完结后执行

      1. 下载代码
      2. 编译 user-api
      3. 编译 user-service：依赖 user-api 和 common-api
      4. 构建 user 镜像：同时上传镜像到镜像库

2. CD：部署 user 服务

   1. 先更新服务配置
   2. 部署服务
   3. 查看服务：面向用户端，非 localhost
   4. 更新数据库
3. test：自动化测试，同时 接口（仅 user）和 UI（整个零碎） 自动化测试

残缺编排

kind: Engine
apiVersion: api/v1
metadata:
  name: demo
  namespace: ops-mz830
  envs: # 反对多环境
    - dev # 仅部署 dev 环境
  labels:
    app: demo
  annotations:
    title: '测试 devops 性能（不影响服务）'
spec:
  global: # 全局配置，次要配置工作流和 k8s
    workflow:
      taskType: Dag
      parallelism: 64
      ttlStrategy:
        secondsAfterCompletion: 86400 # 1 天
        secondsAfterSuccess: 86400  # 1 天
        secondsAfterFailure: 172800 # 2 天
      templates:
        - name: whalesay  # 定义执行工作的模板：测试用 打印消息 性能相似 shell echo ${msg}
          inputs:
            parameters:
              - name: msg
          container:
            image: docker/whalesay
            command: [cowsay]
            args: ["{{inputs.parameters.msg}}" ]
    kube:
      dnsPolicy: Default
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: ops
                    operator: In
                    values:
                      - public
  stages: # 多阶段工作 构建简单工作
    - name: "ci"
      desc: "性能包含下载代码、编译、制作镜像"
      traits:
        kube:
          volumes:
            - name: workspace
              emptyDir: { }
          volumeMounts:
            - mountPath: /workspace
              name: workspace
      steps:
        - name: common  # 下载和编译（上传到私库）公共依赖包
          exec:
            - name: pull-code
              template: whalesay
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '下载代码'
            - name: compile-api
              template: whalesay
              depends: [pull-code]
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '编译 api'
        - name: user  # 一个适配服务
          depends: [common]
          exec:
            - name: pull-code
              template: whalesay
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '下载代码'
            - name: compile-api
              template: whalesay
              depends: [pull-code]  # 依赖下载代码
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '编译 api'
            - name: compile-service
              template: whalesay
              depends: [compile-api] # 依赖编译 api
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '编译 service'
            - name: image
              template: whalesay
              depends: [compile-service] # 制作镜像并上传到镜像库
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '制作镜像并上传到镜像库'
    - name: "cd"
      desc: "性能包含 k8s、nacos"
      depends: ["ci"] # 依赖 CI 完结
      steps:
        - name: user
          exec:
            - name: kube
              template: whalesay
              depends: [config] # 先更新服务配置
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '部署到 k8s user'
            - name: health
              template: whalesay
              depends: [kube] # 部署完结后做健康检查
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '健康检查 user'
            - name: config
              template: whalesay
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '更新配置 user'
            - name: db
              template: whalesay
              depends: [health] # 服务部署胜利后更新数据库数据
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: '更新数据库 user'
    - name: "test"
      desc: "自动化测试，蕴含接口自动化、ui 自动化、app 自动化"
      depends: ["cd"] # 依赖服务部署胜利后
      steps:
        - name: "" # 为空字符串或不设置值，则不会拼接到工作名称
          exec:
            - name: user-interface
              template: whalesay
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: 'user 服务接口自动化测试'
            - name: ui
              template: whalesay
              arguments:
                parameters:
                  - name: msg
                    value: 'ui 自动化测试'

工作执行后果

工作程序阐明：箭头方向示意工作执行程序

CI 工作

CD 工作

自动化测试工作

【不分】执行日志

WebUI

二开 argo Workflow 实现，面向所有用户。

上述的编排配置通过 CLI 治理，是面向运维和 DevOps 工程师的，用于建设 DevOps 平台。

结语

云解决方案的 外围是编排的设计和实现，规模问题交给 k8s 解决。

请 <font style=”color:red;font-weight:bold”> 同学 </font> 关注下😉，我专一云原生 DevOps 落地，将按段公布上述能力的落地计划。

本文由 mdnice 多平台公布