基于Azure容器技术的DevOps开源实践

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2 Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会 基于 Azure 容器技术的 DevOps 开源实践 APP205 戚海峰 Senior Program Manager 王添添 Senior Software Engineer

3 Azure 计算平台服务概览 PaaS 快速开发 Service Fabric Power Apps Azure Functions App Service Web/ Mobile Media Services Stream Analytics VM Scale Sets Azure Marketplace IaaS Virtual Machines 高度控制 Azure

4 DevOps 实践 基础设施即代码 (IaC ) 持续集成 (CI) 自动化测试 持续部署 (CD) 部署管理 应用性能监控 负载测试 / 自动缩放 可靠性监控 变更 / 配置管理 功能开关 自助服务环境 自动恢复 ( 回滚 & 前滚 ) 假定驱动开发 在生产环境中测试 使用情况监测 故障注入 金丝雀发布 微服务前提 : 快速配置 部署基础监控快速应用开发

5 场景化 DevOps 设计 Scenario-based DevOps Practice Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会

6 基于场景设计的 DevOps 实践 提供基于场景设计的参考架构和实现来引导客户在 Azure 中国云平台上实践 DevOps 开源解决方案帮助客户使用开源技术迁移单体应用至基于 Azure 容器技术的微服务架构 DEV OPS

7 场景 设计 Identify a domain model per microservice as the beginning

8 领域驱动设计 (DDD) 每一个限界上下文 (Bounded Context) 或者自治的微服务必须拥有自己的领域模型 ( 数据 + 逻辑 + 行为 ) 一个限界上下文或微服务的设计并不需要包括一个实体的所有相关数据 ; 在不同的领域模型里对于相同的属性可能会有不同的或者额外的细节

9 场景 开发 + 测试 Once the iteration starts, developers turn great ideas into features 编写代码 Fast Test 构建 & 工件 Slow Test 构建后处理

10 消费驱动测试 (CDC) 消费者端生成契约 消费者对 Mock 的提供者发送请求 定义响应内容 ( 响应头, 状态, 响应体, 匹配规则 ) 运行单元测试 提供者端进行校验 (PactVerify) 1. 构造 Mock 的消费者 2. 根据契约文件的请求内容, 向提供者发送请求 3. 从提供者端得到响应 4. 比较响应结果和事先定义的契约是否一致

11 场景 部署 + 发布 When all tests pass, the build is deployed to testing environments for each stage in the release process 负载测试环境

12 蓝绿部署 / 灰度发布 在部署的过程中应用始终在线 并且新版本上线的过程中, 并没有修改老版本的任何内容, 在部署期间, 老版本的状态不受影响 只要老版本的资源不被删除, 理论上我们可以在任何时间回滚到老版本 灰度发布可以保证整体系统的稳定, 在初始灰度的时候就可以发现并调整问题, 以保证其影响度 可以设置路由权重, 动态调整不同的权重来进行新老版本的验证

13 场景 监控 + 运维 Learn and understand how users use your app, how it reacts and quickly fix issues and bugs

14 构建容器集群 Container cluster with acs-engine Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会

15 使用 acs-engine 和 ARM 模板搭建容器集群 acs-engine 用于将一个容器集群描述文件转化成一组 ARM 模板, 通过在 Azure 上部署这些模板, 用户可以很方便地在 Azure 上建立一套基于 Docker 的容器服务集群 ARM 会帮助您创建负载均衡, 网络管理, 安全和存储等相关组件, 以及完成可用性集等相关设置, 可以在容器集群上方便地部署容器化应用

16 使用 acs-engine 部署的 Kubernetes 容器集群架构 only available on global Azure

17 使用 acs-engine 部署 Kubernetes 容器集群 安装 acs-engine( 下载安装包或者从源代码编译 ) 产生 ARM 模板 创建 SSH Key 创建 Service Principal 编辑集群定义文件 kubernetes.json(dnsprefix, keydata, ClientId, secret) 生成 ARM 模板 (apimode.json / azuredeploy.json / azuredeploy.parameters.json / 证书和配置文件 ) 部署 ARM 模板 集群资源伸缩 (acs-engine generate apimode.json)

18 创建镜像仓库 Private Docker Registry Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会

19 创建私有镜像仓库 镜像仓库可以和容器编排引擎 ( 如 Kubernetes, Swarm, DC/OS) 进行集成 比如从镜像仓库中提取一个镜像在 Kubernetes 集群中进行应用部署, 此过程可直接写在 Kubernetes 的部署文件中 另外此镜像仓库兼容 Docker 格式的镜像仓库, 可以和 Docker 工具进行无缝迁移

20 创建私有镜像仓库 证书初始化 预配置 安装 docker-engine 安装 docker-compose 创建 Storage Blob 和 Storage Container 创建 docker swarm 集群 启动镜像仓库服务 deploy-docker-registry.sh -> ARM template -> cloud-config-template.yml

21 持续集成 / 持续部署 CI/CD with Jenkins Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会

22 CI/CD开源参考解决方案 CD Cluster Commit Build/CI Bake Test ARM Deploy Private Docker Registry Azure Storage Blob

23 201-jenkins-private-registry-k8s.sh 安装工具集 ( 包括 docker, kubectl, Git 等 ), 拷贝 kube 配置文件 jenkins/install_jenkins.sh 在跳板机上安装 Jenkins/Jenkins 插件并暴露 80 端口 jenkins/add-docker-build-deploy-k8s.sh 准备 Job.xml 定义构建触发器 插入 groovy 工作流脚本 安装 Jenkins 插件 (credentials, docker-workflow) 添加注册凭证 增加 Job 到 Jenkins 服务 basic-docker-build-deploy-k8s-job.xml Git 代码库 url 地址 私有镜像仓库 url 地址 Kubernetes 集群中服务名称 basic-docker-build-deploy-k8s.groovy 1. 从 GitHub 迁出代码 -> 2. 构建 Docker 镜像 -> 3. 推送镜像到私有镜像仓库 -> 4. 测试和验证 -> 5. 发布到 Kubernetes 集群

24 监控与日志实现 Monitoring with ELK/Grafana Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会

25 基于 ELK 和 Grafana 的监控与日志分析实现 Cluster(Node, Pod) Container/Apps

26 Controller/config.sh 执行 Cleanup 脚本设置功能标记 是否使用镜像环境 ( 包括 helm, tiller 等 ) 安装 docker-ce 安装 kubectl 用于在 Kubernetes 集群创建命名空间和集群管理加载 kube 配置文件 从 Kubernetes 集群主节点下载 kube config 安装 helm 管理 Kubernetes charts 的生命周期从 GitHub 代码库克隆代码以及 helm charts 安装 Nginx 设置本地端口 8080 到 Kubernetes 管理页面的代理安装 helm charts(elk + Grafana)

27 演示 /Demo Microsoft Tech Summit 2017 微软技术暨生态大会

28 演示 主要步骤 使用 acs-engine 部署 Kubernetes 集群创建私有镜像仓库基于 Jenkins 的 CI/CD 实现 从 GitHub 迁出包含 Dockerfile 的代码 构建 Docker 镜像 推送镜像到私有镜像仓库 测试和验证 发布到 Kubernetes 容器集群基于 ELK 和 Grafana 的监控与日志分析实现 Heapster + Influxdb + Grafana( 用于集群资源的监控, 如 Node/Pod 的 CPU, 内存, 网络等 ) Beats + Logstash + Elasticsearch + Kibana ( 用于容器 / 应用的日志收集和分析, 以及服务状态的监控 ) 部署微服务 (eshoponcontainer)

29 可供直接使用的关键信息 参考架构 方案模板 (azure.cn -> 开源解决方案 -> DevOps 开源解决方案 ) GitHub 参考实现 (ARM 模板,CI/CD 配置文件, 用户手册, 参考架构 ) 微服务和 DevOps 实践 eshoponcontainer 集成

30 讲师的激情因您的鼓励而愈发澎湃, 立即提交反馈即有机会获得精美礼品

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