行业内各巨头的自动化运维架构都各种功能各种酷炫,如下图,现在行业内各巨头自动化运维架构的最终样子大家都知道了,但是如何根据自己团队当前的情况一步步向这个目标演进?
笔者所在团队,三个半开发,要维护几十台云机器,部署了十来个应用,这些应用 90% 都是遗留系统。
应用系统的编译打包基本在程序员自己的电脑上。分支管理也清一色的 dev 分支开发,测试通过后,再合并到 master 分支。
生产环境的应用配置要登录上具体的机器看才知道,更不用说配置中心及配置版本化了。对了,连基本的机器级别的基础监控都没有。
我平时的工作是 50% 业务开发,50% 运维。面对这么多问题,我就想,如何在低成本情况下实现自动化运维。
本文就是总结我在这方面一些经验和实践,希望对读者有帮助。
别说话,先上监控和告警
事情有轻重缓急,监控和告警是我觉得一开始就要做的,即使业务开发被拖慢。只有知道了当前的情况,你才好做下一步计划。
现在市面上监控系统很多:Zabbix、Open-Falcon、Prometheus,但是最终我选择了 Prometheus。
原因有如下几点:
以上三者,我基本都要重新学,我为什么不学一个 Google SRE 书上推荐的呢?
之前我们已经介绍过,人少机器多,所以安装 Prometheus 的过程也必须要自动化,同时版本化。我使用的是 Ansible + Git 实现。
最终样子如下:
这里需要简单介绍一下:
使用 Ansible 作为部署工具的一个好处是太多现成的 role 了,安装 Prometheus 时,我使用的是现成的:prometheus-ansble[2]。
有了监控数据后,我们就可以对数据进行可视化,Grafana 和 Prometheus 集成得非常好,所以我们又部署了 Grafana:
在 Grafana 上查看 nodex-exporter 收集的数据的效果图大概如下:
可是,我们不可能 24 小时盯着屏幕看 CPU 负载有没有超吧?这时候就要上告警了,Promehtues 默认集成了 N 多告警渠道,可惜没有集成钉钉。
但也没有关系,有好心的同学开源了钉钉集成 Prometheus 告警的组件:prometheus-webhook-dingtalk[3]。
接着,我们告警也上了:
完成以上工作后,我们基础监控的架子就完成了,这为我们后期上 Redis 监控、JVM 监控等更上层的监控做好了准备。
配置版本化要从娃娃抓起
在搭建监控系统的过程中,我们已经将配置抽离出来,放到一个单独的代码仓库进行管理。以后所有部署,我们都会将配置和部署逻辑分离。
关于如何使用 Ansible 进行配置管理,可以参考这篇文章:How to Manage Multistage Environments with Ansible[4] 。
我们就是使用这种方式来组织环境变量的。
├── environments/ # Parent directory for our environment-specific directories
│ │
│ ├── dev/ # Contains all files specific to the dev environment
│ │ ├── group_vars/ # dev specific group_vars files
│ │ │ ├── all
│ │ │ ├── db
│ │ │ └── web
│ │ └── hosts # Contains only the hosts in the dev environment
│ │
│ ├── prod/ # Contains all files specific to the prod environment
│ │ ├── group_vars/ # prod specific group_vars files
│ │ │ ├── all
│ │ │ ├── db
│ │ │ └── web
│ │ └── hosts # Contains only the hosts in the prod environment
│ │
│ └── stage/ # Contains all files specific to the stage environment
│ ├── group_vars/ # stage specific group_vars files
│ │ ├── all
│ │ ├── db
│ │ └── web
│ └── hosts # Contains only the hosts in the stage environment
│
现阶段,我们所有的配置都以文本的方式存储,将来要切换成使用 Consul 做配置中心,也非常的方便,因为 Ansible 2.0 以上的版本已经原生集成了Consul:consul_module[5]。
Tips:Ansible 的配置变量是有层次的,这为我们的配置管理提供了非常大的灵活性。
Jenkins 化:将打包交给 Jenkins
我们要将所有项目的打包工作交给 Jenkins。当然,现实中我们是先将一些项目放到 Jenkins 上打包,然后逐步将项目放上 Jenkins。
首先我们要有 Jenkins,搭建 Jenkins 同样有现成的 Ansible 脚本:ansible-role-jenkins[6]。
注意了,在网上看到的大多文章告诉你 Jenkins 都是需要手工安装插件的,而我们使用的这个 ansible-role-jenkins 实现了自动安装插件,你只需要加一个配置变量 jenkins_plugins 就可以了。
官方例子如下:
---
- hosts: all
vars:
jenkins_plugins:
- blueocean
- ghprb
- greenballs
- workflow-aggregator
jenkins_plugin_timeout: 120
pre_tasks:
- include_tasks: java-8.yml
roles:
- geerlingguy.java
- ansible-role-jenkins
搭建好 Jenkins 后,就要集成 Gitlab 了。我们原来就有 Gitlab ,所以不需要重新搭建。
最终 Jenkins 搭建成以下这个样子:
关于 Jenkins master 与 Jenkins agent 的连接方式,由于网络环境各不相同,网上也有很多种方式,大家自行选择适合的方式。
现在我们需要告诉 Jenkins 如何对我们的业务代码进行编译打包,有两种方法:
我毫不犹豫地选择了第二种,因为一是利于版本化;二是灵活。
Jenkinsfile 类似这样:
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
sh './gradlew clean build'
archiveArtifacts artifacts: '**/target/*.jar', fingerprint: true
}
}
}
}
那么 Jenkinsfile 放哪里呢?答案是和业务代码放在一起,类似这样每个工程各自管理自己的 Jenkinsfile:
这时,我们就可以在 Jenkins 上创建一个 pipleline Job了。关于分支管理,我们人少,所以,建议所有项目统一在 master 分支进行开发并发布。
让 Jenkins 帮助我们执行 Ansible
之前我们都是在程序员的电脑执行 Ansible 的,现在我们要把这项工作交给 Jenkins。
具体操作:
withCredentials([sshUserPrivateKey(keyFileVariable:"deploy_private",credentialsId:"deploy"),file(credentialsId: 'vault_password', variable: 'vault_password')]) {
ansiblePlaybook vaultCredentialsId: 'vault_password', inventory: "environments/prod", playbook: "playbook.yaml",
extraVars:[
ansible_ssh_private_key_file: [value: "${deploy_private}", hidden: true],
build_number: [value: "${params.build_number}", hidden: false]
]
}
这里需要解释下:
Ansible 脚本应该放哪?
我们已经知道各个项目各自负责自己的自动化构建,所以 Jenkinfile 就放到各自项目中。
那项目的部署呢?同样的道理,我们觉得也应该由各个项目自行负责,所以我们的每个要进行部署的项目下都会有一个 Ansible 目录,用于存放 Ansible 脚本。
类似这样:
但是,怎么用呢?我们会在打包阶段将 Ansible 目录进行 zip 打包,到真正部署时,再解压执行里面的 playbook。
快速为所有的项目生成 Ansible 脚本及Jenkinsfile
上面,我们将一个项目进行 Jenkins 化和 Ansible 化,但是我们还有很多项目需要进行同样的动作。
考虑到这是体力活,而且以后我们还会经常做这样事,所以我决定使用 cookiecutter[11] 技术自动生成 Jenkinsfile 及 Ansible 脚本,创建一个项目,像这样:
小结
总结下来,我们小团队的自动化运维实施的顺序大概为:
以上只是一个架子,基于这个“架子”,就可以向那些大厂高大上的架构进行演进了,比如:
以上就是我关于自动化运维的一些实践,但是还在演进的路上,希望能与大家交流。
相关链接:
作者 | 翟志军
转自 | http://showme.codes/2018-06-07/devops-in-action/