Рейтинги

Вибір DevOps-інженера. 5 утиліт для стабільної та масштабованої інфраструктури

DevOps — це світ, де команди працюють, як добре злагоджений механізм. Але яка ж магія стоїть за усіма цими автоматизаціями, розгортаннями та безперервними інтеграціями? Відповідь — у крутих утилітах, які роблять життя DevOps-інженера простішим та цікавішим (і навіть трішки веселішим).

Забудь про нудні команди і нескінченні стеки конфігурацій — ми зібрали топ 5 інструментів, які допоможуть не тільки «впевнено хакнути» інфраструктуру, але й стати зіркою твоєї команди. 

1. Docker

Docker — це платформа для розробки, розгортання та запуску застосунків у контейнерах. Контейнеризація дозволяє ізолювати застосунок разом з усіма його залежностями, забезпечуючи його стабільну роботу незалежно від середовища.

Як це працює?

Docker використовує концепцію образів (images), які є шаблонами для створення контейнерів. Образ містить операційну систему, застосунок та всі його залежності. Контейнери створюються з образів і запускаються на Docker Engine — це процесорний двигун, що виконує контейнери.

Ключові особливості Docker:

• дозволяє швидко створювати та запускати контейнери, що спрощує тестування та розгортання застосунків;
• легко масштабується за допомогою оркестраторів, таких як Kubernetes, що дозволяє керувати великою кількістю контейнерів;
• інтегрується з системами CI/CD, такими як Jenkins і GitHub Actions, для автоматизації збірки та розгортання застосунків.

Коли варто використовувати?

Docker підходить для будь-яких застосунків, де важлива ізольованість середовища, тестування нових версій без ризику зламати продакшн або під час створення мікросервісної архітектури.

Приклад використання:

# Створення та запуск контейнера з Nginx

docker run -d -p 80:80 nginx

2. Kubernetes

Kubernetes — платформа для оркестрування контейнерів, що автоматизує розгортання, масштабування та управління контейнерними застосунками.

Як це працює?

Kubernetes управляє контейнерами у кластерах, які складаються з робочих вузлів (worker nodes) та керівних вузлів (control plane). Контейнери групуються в pods, які є найменшою одиницею розгортання в Kubernetes. Kubernetes автоматично відстежує стан підсів і перезапускає їх у разі збою.

Ключові особливості Kubernetes:

• може автоматично збільшувати чи зменшувати кількість реплік залежно від навантаження;
• у разі збою контейнера Kubernetes автоматично перезапускає його, щоб забезпечити безперервність роботи;
• має вбудовані механізми балансування навантаження між контейнерами.

Коли варто використовувати?

Kubernetes ідеально підходить для управління великою кількістю мікросервісів у продакшн середовищі, де важлива стійкість до збоїв та автоматичне масштабування.

Приклад використання:

# Створення кластера Kubernetes з утилітою kubectl

kubectl create deployment my-app --image=my-app-image

3. Terraform

Це інструмент для управління інфраструктурою як кодом (IaC), розроблений HashiCorp. Він дозволяє описувати інфраструктуру у вигляді конфігураційних файлів та автоматично створювати, змінювати або видаляти ресурси.

Як це працює?

Terraform використовує конфігураційні файли .tf, де описується інфраструктура. Після виконання команди terraform apply, він перевіряє поточний стан інфраструктури та застосовує необхідні зміни.

Ключові особливості Terraform:

• Кросплатформність: підтримує численні провайдери, такі як AWS, Google Cloud, Azure, що дозволяє управляти різними ресурсами через один інструмент.
• Безпека та контроль версій: відстежує зміни в конфігураціях, що дозволяє повертатися до попередніх версій інфраструктури.
• Модульність: можливість створювати модулі, що спрощують повторне використання конфігурацій.

Коли варто використовувати?

Terraform підходить для великих проєктів з численними ресурсами, де важливо мати прозорий процес управління інфраструктурою.

Приклад використання:

# Конфігурація для створення EC2 інстансу в AWS

provider "aws" {

  region = "us-west-2"

}

resource "aws_instance" "example" {

  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"

  instance_type = "t2.micro"

}

4. Prometheus + Grafana

Prometheus — система моніторингу та збору метрик, розроблена спеціально для динамічних середовищ, таких як Kubernetes. Grafana — інструмент для візуалізації метрик, який дозволяє створювати дашборди на основі даних з Prometheus.

Як це працює?

Prometheus збирає метрики зі застосунків через HTTP-запити. Дані зберігаються в TSDB (time series database), що дозволяє виконувати запити для аналізу метрик. Grafana підключається до Prometheus і створює інтерактивні дашборди.

Ключові особливості Prometheus + Grafana:

• Prometheus дозволяє збирати метрики з різних джерел і створювати кастомні алерти.
• Grafana забезпечує візуалізацію даних, що дозволяє швидко виявляти проблеми в роботі інфраструктури.
• Підходить для моніторингу великих кластерів Kubernetes та інших мікросервісних архітектур.

Коли варто використовувати?

Ця пара підходить для проєктів з високими вимогами до моніторингу продуктивності та виявлення проблем у реальному часі.

Приклад використання:

# Простий Prometheus конфіг для моніторингу застосунку

scrape_configs:

  - job_name: 'my-app'

    static_configs:

      - targets: ['localhost:9090']

5. GitHub Actions

GitHub Actions — система для автоматизації робочих процесів безпосередньо на платформі GitHub. Вона дозволяє створювати сценарії CI/CD для автоматизації збірки, тестування та розгортання застосунків.

Як це працює?

GitHub Actions використовує YAML-файли, які описують робочі процеси (workflows). Кожен workflow складається із завдань (jobs), які виконуються на окремих серверах (runners).

Ключові особливості GitHub Actions:

• автоматизація процесів відбувається безпосередньо в GitHub, що спрощує налаштування;
• можливість створювати свої дії (actions) або використовувати готові з GitHub Marketplace;
• можна налаштовувати робочі процеси для різних операційних систем та платформ.

Коли варто використовувати?

GitHub Actions підходить для будь-яких проєктів на GitHub, особливо для автоматизації CI/CD у відкритих репозиторіях.

Приклад використання:

# Workflow для автоматизації тестування Python-застосунку

name: Python CI

on: [push]

jobs:

  build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:

      - name: Checkout code

        uses: actions/checkout@v3

      - name: Set up Python

        uses: actions/setup-python@v4

        with:

          python-version: '3.x'

      - name: Install dependencies

        run: pip install -r requirements.txt

      - name: Run tests

        run: pytest

Підсумуємо

Docker, Kubernetes, Terraform, Prometheus та GitHub Actions — рішення, які допомагають автоматизувати процеси, забезпечити стабільність інфраструктури та підвищити ефективність розробки.

Використання цих утиліт дозволяє командам швидше впроваджувати зміни, уникати помилок та ефективно масштабувати проєкти. Важливо пам’ятати, що DevOps — це не просто набір інструментів, а ціла культура, спрямована на безперервне вдосконалення процесів і взаємодію між командами розробників та операційних інженерів.

Знайомство з цими інструментами — це хороший старт для побудови ефективної та надійної інфраструктури, яка зможе витримати будь-які виклики.

Якщо бажаєш дізнатися про DevOps більше, тоді серіал «Знайомство з DevOps» — твій мастхев. 6 відеоуроків, 2 домашні завдання допоможуть тобі зануритися у цю захопливу сферу та відчути, чи це твоє.

А якщо станеться метч з DevOps, тоді твій наступний крок — курс «DevOps з нуля» в ITEDU. Протягом 9 місяців навчання з досвідченим викладачем ти отримаєш усі необхідні знання для старту кар’єри Strong Junior DevOps Engineer. Let’s try!