пайплайн что это такое в программировании
Пайплайны и частичное применения функций, зачем это в Python
Одно из главных достоинств Python — его выразительность. Функциональные средства языка позволяют лаконично описывать преобразования над данными. На мой взгляд в Python не хватает некоторых инструментов, которые помогли бы удобнее описывать преобразования данных и дополнить функциональную составляющую языка, в частности «пайплайны функций» и их частичное применение. Поэтому в этом посте я лью воду о возможности и необходимости данных средств с экспериментами по их реализации. Пришёл во многом за критикой. Приятного чтения!
Кратко о ФП в Python и почему не хватает пайплайнов на примере
В Python из базовых средств есть довольно удобные map(), reduce(), filter(), лямбда-функции, итераторы и генераторы. Малознакомым с этим всем советую данную статью. В целом это оно всё позволяет быстро и естественно описывать преобразования над списками, кортежами, и тд. Очень часто(у меня и знакомых питонистов) то, что получается однострочник — по сути набор последовательных преобразований, фильтраций, например:
Kata с CodeWars: Найти
Задачка довольно простая, к сожалению(но к счастью для этого поста), решений лучше чем в лоб нет.
С использованием средств ФП как есть получается скобочный ад «изнутри наружу». Это мог бы исправить пайплайн.
Пайплайны функций
Под сим я подразумеваю такое в идеальном случае (оператор «|» — личное предпочтение):
Тогда powered_sum может стать(код не рабочий):
Как по мне, такой код легче писать и читать. args в целом выглядят чужеродно. В реальности, не лазя в кишки питона получилось сделать такое(далеко от любых идеалов):
Естественно, это один большой костыль, состряпанный ради интереса, даже без kwargs, хотя в похожих случаях и не так важно.
В целом, эта штука даже сейчас уже выглядит имхо лучше, хотя там где остаются преобразования, можно вынести в отдельную функцию, возвращающую функцию от одного аргумента, а здесь мы уже стоит рассмотреть вопрос добавления частичного применения функций.
Частичное применение функций
Рассмотрим на примере простейшей функции(код не рабочий):
Такая возможность была бы полезна для пайпа и другого разного(насколько фантазии хватит). Тогда пример с учётом имеющейся реализации pipe может стать таким:
map(lambda x: int(x)) в пайплайне выглядит более лаконично в целом и в терминах последовательных преобразований данных.
Кривенькая неполная реализация на уровне языка:
Реализация примера с учётом данного костыля дополнения:
При более чем двойном вызове в строке(что в целом не особо нужно), придётся уже расставлять скобки, потому что питон подумает, что вызывается аргумент, то есть:
Итоги
Как мне кажется, данные возможности не помешали бы языку из коробки, с, может быть, подобным синтаксисом, они вроде ничего не ломают, но могут сделать последовательности подобных преобразований, функциональные выражения удобнее.
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
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:
Что такое DevOps Pipeline?
Для обеспечения максимальной эффективности команды разработчиков и ускорения выхода на рынок важно спланировать и реализовать развертывание конвейеров DevOps CI и CD. Чтобы помочь вам разобраться во всем, мы собрали подробное руководство для всех, кто хочет немного глубже погрузиться в технологический процесс DevOps конвейера.
Что такое конвейер в разработке программного обеспечения?
Говоря о конвейерной разработке программного обеспечения, вы должны знать, что в любой команде разработчиков программного обеспечения конвейер представляет собой набор автоматизированных процессов, благодаря которым разработчики и профессионалы DevOps могут эффективно создавать, компилировать и развертывать код на своих производственных вычислительных платформах.
Не существует точного правила, определяющего, как конвейер разработки программного обеспечения должен выглядеть и какой набор инструментов он должен использовать. Тем не менее, одними из наиболее распространенных элементов конвейера являются:
Набор инструментов конвейера включает:
Что такое Pipeline (конвейер) в DevOps?
Давайте начнем с определения конвейера DevOps. Фактически, в нем описан набор методов для автоматизации развертывания приложений в различных средах, который позволяет вам делать выпуски более частыми, уменьшать количество трудно исправляемых ошибок и связанных с ними простоев, а также ускорять работу различных групп. (Dev, QA, DevOps), автоматизируя свои повседневные задачи.
Источник изображения: www.trendmicro.com
Этапы DevOps Pipeline
Что касается основных этапов конвейерного процесса DevOps, их всего пять (мы обсудим их более подробно в следующих пунктах):
Преимущества DevOps конвейера
Исходя из вышесказанного, конечные преимущества развертывания DevOps конвейера включают в себя:
Что такое DevOps CI/CD Pipeline?
Термин DevOps CI pipeline имеет аббревиатуру CI. Что это значит? По сути, CI это непрерывная интеграция. CD, как часть аналогичного термина DevOps CD pipeline, означает непрерывное развертывание.
Конвейер CI/CD описывает подход, который упрощает процесс объединения вновь написанного кода с существующим кодом. Эта концепция также позволяет запускать различные типы тестов на каждом этапе и завершать тестирование, запуская и развертывая вновь написанный код в уже протестированной версии программного обеспечения, которую видят конечные пользователи.
Что такое конвейер CI/CD в DevOps: когда он мне нужен?
DevOps Pipeline инструменты
Для работы с описанными аспектами требуются эффективные, обычно используемые конвейерные инструменты DevOps CI/CD. Базовый (и наиболее часто используемый) набор программных решений для построения типичного конвейера DevOps выглядит следующим образом:
5 основных этапов построения конвейерной архитектуры DevOps
Теперь, когда мы разобрались «что такое конвейер DevOps?», отложим этот вопрос в сторону. Давайте узнаем о пяти основных последовательных шагах по реализации самого конвейера.
Источник изображения: devclass.com
Установка CI/CD Framework для создания идеального конвейера DevOps
Конвейер DevOps с Jenkins демонстрирует максимальную эффективность в настройке непрерывной интеграции программного обеспечения (путем постоянного подключения рабочих копий к общей линии разработки, а также реализации непрерывных автоматизированных сборок проекта). Благодаря этому ошибки обнаруживаются на ранних стадиях, и их становится намного легче устранять.
Несмотря на то, что именно Jenkins сегодня справедливо признан одним из наиболее успешных решений для CI DevOps конвейера, помогающих справиться с автоматическим развертыванием, существуют и другие, не менее эффективные решения, такие как Travis CI, CruiseControl, Gump, и другие.
Кроме того, вы можете использовать платные, но более многофункциональные продукты, например, DevOps конвейер Azure или DevOps конвейер AWS. Их использование довольно дорого, но эти сервисы демонстрируют максимальную эффективность в крупных и масштабируемых проектах, когда существует потребность в облачном хостинге существующего программного решения.
Интеграция с решением по управлению исходным кодом для предоставления взаимосвязи между конвейерными микросервисами DevOps
Такая система помогает вам обновлять файлы, добавлять комментарии и объединять ветки проекта без риска того, что другие задействованные команды пропустят внесенные изменения. Системы управления версиями обычно являются клиент-серверными и децентрализованными (p2p). Системой, используемой большинством современных команд в конвейере DevOps, является Git, которая является децентрализованным решением.
Кстати, Git изначально был создан для работы с Linux, поэтому именно в такой среде он работает быстрее всего. В настоящее время Git совместим со всеми Unix-подобными системами и требует предварительной установки пакета mSysGit для работы на платформе Windows.
Наконец, работая с Git, вы получаете доступ к полной истории разработки в автономном режиме, что является очень полезной функцией в полевых условиях работы над проектом.
Кроме Git есть и другие хорошие SCM-решения, такие как Subversion и Concurrent Versions System.
Подключение инструмента автоматизации здания для оптимизации конвейера доставки DevOps
Такие инструменты позволяют конвейерному процессу DevOps автоматизировать компиляцию исходного кода компьютера в двоичный код, а также тестирование и развертывание в различных средах. Необходимость использовать их «исключительно для компиляции» не всегда присутствует, поскольку не все языки программирования нуждаются в компиляции.
Это наиболее часто используемые инструменты в этом аспекте: Maven (для Java), Grunt (для JS), Rake (для Ruby), SCons (для Python), Cake (для C #), ASDF (для LISP) и Cabal (для Haskell).
Запуск вашего программного обеспечения на веб-сервере, который обеспечивает максимальную безопасность конвейера DevOps
В сетевой среде сервер приложений является посредником между клиентским интерфейсом и серверами баз данных. Обратите внимание, что бизнес-логика может быть реализована на стороне сервера либо полностью (удаленный код), либо частично (распределенный код).
Существует несколько серверов веб-приложений с открытым исходным кодом для реализации конвейера доставки DevOps, которые используются десятками тысяч профилированных команд по всему миру: Tomcat (для Java), Django (для Python), Ruby on Rails (для Ruby) и Node.js (для JS).
Тестирование кода для завершения конвейера DevOps
Это последний базовый компонент конвейера в DevOps, который помогает исправлять ошибки на ранних стадиях проекта и изначально повышать качество кода.
Более того, специализированные инструменты для автоматического тестирования в конвейере доставки в DevOps позволяют решать ряд задач, таких как:
Наконец, почти все инструменты AT имеют встроенные функции для регистрации ошибок и результатов, что позволяет имитировать различные ситуации с ошибками. Это может быть очень удобно в условиях ограниченного времени тестирования.
Вот наиболее часто используемые программные решения для тестирования с открытым исходным кодом, которые помогут вам правильно построить конвейер DevOps: JUnit (для Java) и Pytest (для Python). Cobertura (для Java), Coverage.py (для Python) и Jasmine (для JS) также могут быть полезны для отслеживания качества кода.
Этапы конвейера DevOps
Несмотря на то, что в конвейере DevOps часто встречаются вариации, среди основных этапов мы определяем разработку, сборку, тестирование и развертывание.
Разработка
На этом этапе разработчики пишут программный код и помещают его в репозиторий системы управления версиями. Интеграция исходного кода происходит после того, как код проходит через репозиторий. Вы можете выбрать несколько хостингов репозитория кода, а также базовые системы контроля версий среди доступных на рынке. Выбрать лучший репозиторий может быть не так просто, поскольку это зависит от различных факторов, таких как размер вашего проекта и команды, графики выпуска и т. д.
Сборка
Следующим этапом является сборка, что включает в себя создание приложения с использованием интегрированного кода в репозитории исходного кода из предыдущего этапа.
Тестирование
Развертывание
Таким образом, описанный выше простой конвейер DevOps начинается с проверки кода в репозитории системы управления версиями до его развертывания для конечных пользователей на последнем этапе. Также существует петля обратной связи. Она связывает все перечисленные этапы и гарантирует, что процесс доставки приложения непрерывен.
Автоматизация конвейера развертывания
Что дальше?
Итак, основные пять этапов позади. Теперь поговорим о дополнительных шагах DevOps конвейера Kubernetes. Конечно, вы можете разместить свой проект на сервере веб-приложений или использовать для этого виртуальную машину. Тем не менее, когда дело доходит до крупномасштабного проекта, лучшим выбором на данный момент является контейнеризация с использованием Kubernetes и Docker.
Основное преимущество конвейера Docker и Kubernetes DevOps заключается в том, что вместе они помогают автоматизировать балансировку нагрузки контейнера, создание сетей, выделение ресурсов, масштабирование и безопасность на всех хостах. Все это делается с помощью отдельной панели инструментов или интерфейса командной строки.
После контейнеризации вы также можете использовать средства автоматизации промежуточного программного обеспечения, которые упрощают установку и управление компонентами. Мы можем порекомендовать вам рассмотреть такие популярные решения, как Ansible, Chef и Puppet.
DevOps Pipeline лучшие практики
Какие некоторые из лучших, проверенных и протестированных практик внедрения защищенного конвейера DevOps? Ознакомьтесь с нашими примерами по безопасности DevOps Pipeline, чтобы увидеть наш практический опыт, позвольте нам помочь вам наиболее правильно управлять всеми процессами конвейера.
Пример конвейера DevOps
Этот пример конвейера DevOps наглядно демонстрирует переход программного обеспечения с одного жизненного уровня на другой, прежде чем оно будет готово и попадет в руки клиента.
Источник изображения: www.edureka.co
Шаги, связанные с реализацией конвейера DevOps
Если вы думаете о создании DevOps или находитесь на ранних этапах его реализации, вы должны осознавать тот факт, что многие вещи входят в реализацию конвейера DevOps с нуля. Если вы спросите, как именно реализовать DevOps, мы скажем, что на этот вопрос нет однозначного ответа. Все зависит от различных факторов, таких как размер организации, набор инструментов, бюджет, бизнес-цели и ожидания от внедрения. В следующих абзацах мы обсуждаем некоторые общие шаги, которые включают любую реализацию конвейера DevOps.
Выделите и определите стратегию DevOps
Придерживайтесь Agile-подходов
Делайте все непрерывно
При внедрении DevOps следует учитывать и другие передовые методы. Подходите к DevOps с умом и по возможности используйте инструменты с открытым исходным кодом, чтобы упростить плавную интеграцию. Вам также следует сосредоточиться на культурном мировоззрении и установлении стандартизированных показателей для измерения вашего DevOps успеха.
Нужно внедрить лучший конвейер DevOps? Позвольте нам помочь!
Мы надеемся, что помогли вам понять, что такое конвейеры в DevOps и с помощью каких инструментов DevOps конвейера они могут быть реализованы и оптимизированы. Если вы считаете, что ваш программный продукт также нуждается в интеграции процессов DevOps, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Наша команда состоит из высококвалифицированных специалистов с глубоким опытом DevOps, чтобы гарантировать вам использование лучших практик и следование последним тенденциям в DevOps вашего проекта.
Вы можете поделиться этой статьей
Доверьте поиск решения профессионалам
Наши сертифицированные специалисты знают, как воплотить вашу идею в реальность.