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Terraform:多云、混合云环境下实现基础设施即代码

实验内置函数功能,查询基础设施状态 file函数 读取文件内容并以字符串形式返回 template_file数据源 有两个参数:template(处理的字符串)和vars(变量集合映射),输出属性为rendered...从上面的代码可以看到,template参数指向user_data.sh脚本,vars参数包括3个User Data脚本中需要的变量:服务器端口、数据库地址和数据库端口。...功能上的空白,提供额外的行为和配置 最少的复制/粘贴,多环境部署 通过terragrunt.hcl文件,在多个环境中部署版本化的Terraform代码 简化的文件布局 使用Terragrunt后的文件布局大量降低实时存储库中的文件和代码行数...当运行terragrunt apply命令时,代码会找到在terragrunt.hcl文件中的source参数,接下来Terragrunt将执行以下操作。...key值中使用Terragrunt内置函数path_relative_to_include()。这个函数返回此terragrunt.hcl根文件到包含这个文件的任何子模块之间的相对路径。

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    最牛逼的集群监控系统,它始终位列第一!

    Thanos demo文件夹中的目录结构如下: . ├──  env_tags.yaml ├──  eu-west-1 │  ├──  clusters │  │  └──  observer...│  │     ├──  eks │  │     │  ├──  kubeconfig │  │     │  └──  terragrunt.hcl │  │     ├──  eks-addons...│  │     │  └──  terragrunt.hcl │  │     └──  vpc │  │        └──  terragrunt.hcl │  └──  region_values.yaml...   │     ├──  eks-addons    │     │  └──  terragrunt.hcl    │     └──  vpc    │        └──  terragrunt.hcl.../live/thanos/eu-west-1/clusters/observer https://github.com/particuleio/teks/tree/main/terragrunt/live

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    tf.train.MomentumOptimizer

    Eager Compatibility:当启用了紧急执行时,learning_rate和momentum都可以是一个可调用的函数,不接受任何参数,并返回要使用的实际值。...参数:grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step: 可选变量,在变量更新后递增1。name: 返回操作的可选名称。...: If you should use _distributed_apply() instead.compute_gradientsapply_gradients( grads_and_vars,...参数:grads_and_vars: compute_gradients()返回的(渐变、变量)对列表。global_step:可选变量,在变量更新后递增1。name:返回操作的可选名称。...: If some of the variables are not Variable objects.Eager Compatibility 当启用紧急执行时,loss应该是一个Python函数,它不接受任何参数

    2.8K20

    最牛逼的集群监控系统,它始终位列第一!

    Thanos demo文件夹中的目录结构如下: . ├──  env_tags.yaml ├──  eu-west-1 │  ├──  clusters │  │  └──  observer...│  │     ├──  eks │  │     │  ├──  kubeconfig │  │     │  └──  terragrunt.hcl │  │     ├──  eks-addons...│  │     │  └──  terragrunt.hcl │  │     └──  vpc │  │        └──  terragrunt.hcl │  └──  region_values.yaml...   │     ├──  cluster_values.yaml    │     ├──  eks    │     │  ├──  kubeconfig    │     │  └──  terragrunt.hcl...   │     ├──  eks-addons    │     │  └──  terragrunt.hcl    │     └──  vpc    │        └──  terragrunt.hcl

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    Ansible PlayBook的中变量优先级分析及清单变量解耦总结

    ansilbe可以在许多不同的位置设置变量: 在角色的defaults和vars目录中 在主机清单文件中,作为主机变量或组变量 在Playbook或清单的 group_vars 或host_vars子目录下的变量文件中...直接在清单文件中或通过动态清单脚本设置的其他组变量。 在inventory/group_vars/all文件或子目录中设置的all组的变量。...在facts优先级最高,其次是主机变量,包含清单变量文件的host_vars目录和inventory清单变量目录和inventory文件,项目下要高于清单目录下,清单目录要高于清单文件,之后是组变量,group_vars...通过 play 的 vars_files 部分从外部文件列表进行设置。 由角色的 rolename/vars/ 子目录中的文件进行设置。 通过这个块的 vars 部分为当前的 block 进行设置。...更好的做法是将变量定义从清单文件转移到单独的变量文件中,每个主机组分别对应一个,每个变量文件都已主机组命令,且包含该主机组的变量定义: 在这里插入图片描述 对于多样化的大型化环境而言,更好的方法是在group_vars

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    Python 模板渲染库 yaml 和 jinja2 的实战经验分享

    下面这个就是最简单地读取 yaml 格式的文件的方式 from yaml import safe_load with open(filename, 'r') as f: vars_string...= f.read() base_vars = safe_load(vars_string) 使用 safe_load() 函数可以将读取到的 yaml 文件的字符串转换成字典格式,方便后续 jinja...): with open(filename, 'r') as f: vars_string = f.read() # 读取初始的配置文件,并转换成字典 base_vars...(fn) print(vars) 这个函数做的事情不仅仅是读取当前的配置文件,而是在读取到配置文件之后,使用自身来渲染自身,从而达到把自身包含的 jinja 语法去掉,这个里面使用到的 jinja2...= f.read() # 读取初始的配置文件,并转换成字典 base_vars = safe_load(vars_string) # 使用当前配置参数渲染自己本身,把配置中jinja

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    Ansible Playbook 变量与 register 详解

    定义变量 自身内部的优先级:host_vars/主机名【或别名】 定义变量 > group_vars/清单组名 定义变量 > group_vars/all 定义变量> inventory 文件中直接定义变量...通过 group_vars 定义变量 注意事项: 1、要创建的 group_vars 目录要与 inventory 清单文件在同一个目录,或者与要执行的 playbook 的 yml 文件在同一个目录。...2、group_vars 目录下的文件名是 inventory 清单文件中的组名。或者文件名为 all「特殊组」,表示对所有机器主机生效。...通过 host_vars 定义变量 注意事项: 1、要创建的 host_vars 目录要与 inventory 清单文件在同一目录,或者与要执行的 playbook 的 yml 文件在同一个目录。...2、host_vars 目录下的文件名是 inventory 清单文件中的主机名或别名。

    3.2K12

    当Pytest遇上MVC分层设计自动化用例就该这么写

    示例 目录结构 测试用例都放在一个文件夹下: test_case:用例主程序; steps:测试步骤; data:纯粹的json; 测试用例 test_case.py是测试用例,包含的只有测试步骤:...如果复杂取值,建议直接jsonpath原生用法 """ return jsonpath.jsonpath(self.json(), expr)[0] 读取数据文件...with open(data_path, encoding="utf8") as f: return json.load(f) logger.error("数据文件不存在...第三步,添加步骤函数,直接复制这里的函数名,到steps包下面新建文件: 然后输入函数定义: 这里一定要记得输入TepCache的Typing提示,以获得PyCharm语法提示: 接着顺序输入url...、headers、body: 第四步,在data目录下新建数据文件: 第五步,回到步骤函数,做参数化、请求、断言、数据提取等: 第六步,再回到测试用例,导入步骤函数: 其他步骤以此类推。

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    05-Ansible变量

    ] http_port=8989 server_name=www.example.com 高级主机组变量 上面定义主机变量的方式是直接在hosts文件中,写主机变量,此种方法是把它独立到一个特定文件夹里的文件里面去写...),host_vars(单个主机变量),注意一定是要在主机列表目录创建这两个文件夹 [ansible@workstation ~]$ tree . . ├── ansible.cfg ├── inventory...group_var目录文件的内容 [ansible@workstation ~]$ cat inventory/group_vars/dev baobaobao: httpd 5.查看host_vars...目录文件的内容 [ansible@workstation ~]$ cat inventory/host_vars/servera user: lalala home: /home/lalala 6.测试一下结果...指令用于定义变量,可以在play中和task中使用 vars_files vars_files指令用于引用外部定义了变量的文件,只能在play中使用,不能作为task中指令使用。

    1.2K30

    第四章.自动化运维工具-Ansible变量

    ---- 定义变量的方式 1.通过命令行进行变量定义 2.在play文件中进行变量定义 3.通过Inventory主机信息文件中进行变量定义 ---- 变量的优先级 如果在定义变量时,变量冲突了...-- 命令行 > playbook文件 > Inventory文件 ---- 变量定义 playbook中vars定义变量 playbook变量可以通过多种方式进行定义,最简单的方式就是在playbook...1.主机组定义变量 #定义阶段 [root@m01 ~]# mkdir group_vars #切记定义变量的文件必须以组名为文件名 [root@m01 ~]# vim /root/group_vars...2.主机定义变量 #定义阶段 [root@m01 ~]# mkdir host_vars #切记定义变量的文件必须以主机名为文件名 [root@m01 ~]# vim /root/host_vars/...---- facts使用场景 1.通过facts缓存检查CPU,来生成对应的nginx配置文件 2.通过facts缓存检查主机名,生成不同的zabbix配置文件 3.通过facts缓存检索物理机的内存大小来生成不通的

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    如何在 Ansible Playbook 中进行变量替换,解决环境之间差异的问题?

    通过/etc/ansible/下的文件定义主机和主机组变量 使用yum安装Ansible默认配置文件是在/etc/ansible/目录下,可在该目录下,创建文件夹host_vars定义主机变量,创建group_vars...如下: 分别在 group_vars、host_vars 下创建主机组变量文件和主机变量文件,内容如下: 运行 playbook 文件,结果如下: 由上可验证,当主机变量和主机组变量同时存在且名字相同时...,默认传进去的都是全局变量,如下: 这种方式同时支持传入多个变量,还支持指定文件的方式传入变量,变量的文件内容支持两种格式:YAML和JSON YAML: JSON: 在playbook文件内使用vars...在playbook文件内使用vars_files vars_files 默认搜索当前路径,如果文件不在当前目录,需要指出绝对路径。...从字典中,取出想要的值 修改 register.yaml 文件内容,info[‘stdout’]是一个标准的 Python 语言在字典中取值的用法,执行 playbook,如下所示: 使用vars_prompt

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