زیرساخت عمومی: ایمنی نوع پلتفرم ابری

در چشم انداز به سرعت در حال تحول محاسبات ابری، سازمان ها به طور فزاینده ای به زیرساخت عمومی برای استقرار و مدیریت برنامه های خود متکی هستند. این رویکرد، در حالی که مزایای قابل توجهی از نظر انعطاف پذیری و مقیاس پذیری ارائه می دهد، پیچیدگی هایی را نیز به همراه دارد که باید برای اطمینان از قابلیت اطمینان و قابلیت نگهداری به آنها رسیدگی شود. یکی از جنبه های مهم مدیریت این پیچیدگی ها، ایمنی نوع است. این پست وبلاگ به بررسی اهمیت ایمنی نوع در زیرساخت ابری عمومی، بحث در مورد مزایا، استراتژی های پیاده سازی و چالش های بالقوه خواهد پرداخت.

زیرساخت عمومی چیست؟

زیرساخت عمومی به ایجاد اجزای زیرساختی قابل استفاده مجدد و قابل پیکربندی اشاره دارد که می توانند در برنامه ها و محیط های مختلف اعمال شوند. این شامل انتزاع جزئیات خاص برنامه های فردی و تعریف عناصر زیرساخت به روشی عمومی تر و پارامتریک است. این اغلب از طریق ابزارهای زیرساخت به عنوان کد (IaC) مانند Terraform، AWS CloudFormation، Azure Resource Manager و Google Cloud Deployment Manager حاصل می شود.

به عنوان مثال، به جای ایجاد یک پیکربندی ماشین مجازی (VM) خاص برای هر برنامه، می توان یک ماژول VM عمومی با پارامترهای قابل پیکربندی مانند CPU، حافظه، اندازه دیسک و سیستم عامل ایجاد کرد. سپس می توان از این ماژول با ارائه مقادیر پارامتر مناسب، در چندین برنامه مجدداً استفاده کرد.

مزایای زیرساخت عمومی:

• کاهش افزونگی: با ایجاد اجزای قابل استفاده مجدد، سازمان ها می توانند از تکرار تعاریف و پیکربندی های زیرساخت جلوگیری کنند.
• افزایش ثبات: زیرساخت عمومی ثبات را در محیط های مختلف ترویج می دهد و خطر انحراف پیکربندی و خطاها را کاهش می دهد.
• مقیاس پذیری بهبود یافته: اجزای قابل استفاده مجدد را می توان به راحتی مقیاس بندی و برای پاسخگویی به الزامات متغیر برنامه تطبیق داد.
• استقرار سریع تر: استقرار برنامه ها و محیط های جدید با ماژول های زیرساختی از پیش تعریف شده و تست شده سریع تر و کارآمدتر می شود.
• قابلیت نگهداری بهبود یافته: مدیریت و به روز رسانی زیرساخت با اجزای متمرکز و خوش تعریف آسان تر می شود.

اهمیت ایمنی نوع

ایمنی نوع یک ویژگی زبان برنامه نویسی است که تضمین می کند عملیات بر روی داده های نوع صحیح انجام می شوند. در زمینه زیرساخت عمومی، ایمنی نوع به اطمینان از اینکه پارامترها و پیکربندی های مورد استفاده برای تعریف و تهیه منابع زیرساختی از انواع و مقادیر مورد انتظار هستند، اشاره دارد.

به عنوان مثال، اگر یک ماژول VM انتظار داشته باشد که پارامتر اندازه حافظه یک عدد صحیح باشد که نشان دهنده تعداد گیگابایت است، ایمنی نوع از ارسال تصادفی یک رشته یا عدد منفی توسط کاربر جلوگیری می کند. به طور مشابه، اگر یک ماژول شبکه انتظار یک بلوک CIDR معتبر برای یک زیرشبکه را داشته باشد، ایمنی نوع تضمین می کند که مقدار ارائه شده در واقع یک CIDR معتبر است.

چرا ایمنی نوع در زیرساخت عمومی مهم است؟

• جلوگیری از خطاها: ایمنی نوع به گرفتن خطاها در مراحل اولیه فرآیند توسعه و استقرار کمک می کند و از خرابی های غیرمنتظره و زمان توقف در محیط های تولید جلوگیری می کند.
• بهبود قابلیت اطمینان: با اطمینان از پیکربندی صحیح اجزای زیرساختی، ایمنی نوع به قابلیت اطمینان و پایداری کلی سیستم کمک می کند.
• افزایش امنیت: ایمنی نوع می تواند با اطمینان از اینکه پارامترهای حساس، مانند کلیدهای API و رمزهای عبور، به طور ایمن و صحیح مدیریت می شوند، به جلوگیری از آسیب پذیری های امنیتی کمک کند.
• تسهیل همکاری: ایمنی نوع قراردادها و انتظارات واضحی را برای اجزای زیرساختی فراهم می کند و همکاری و نگهداری زیرساخت را در طول زمان برای تیم ها آسان تر می کند.
• ساده سازی اشکال زدایی: هنگامی که خطاها رخ می دهند، ایمنی نوع می تواند به شناسایی سریع تر و کارآمدتر علت ریشه ای کمک کند.

استراتژی های پیاده سازی ایمنی نوع

چندین استراتژی وجود دارد که سازمان ها می توانند برای پیاده سازی ایمنی نوع در زیرساخت ابری عمومی خود به کار گیرند. این استراتژی ها از تکنیک های اعتبارسنجی ساده تا سیستم های نوع و ابزارهای تولید کد پیچیده تر را شامل می شود.

1. اعتبارسنجی ورودی

اساسی ترین رویکرد به ایمنی نوع، انجام اعتبارسنجی ورودی بر روی تمام پارامترها و پیکربندی های مورد استفاده در تعاریف زیرساخت است. این شامل بررسی اینکه مقادیر ارائه شده با انواع و محدودیت های مورد انتظار مطابقت دارند.

مثال (Terraform):

resource "aws_instance" "example" {
  ami           = var.ami
  instance_type = var.instance_type

  tags = {
    Name = var.instance_name
  }
}

variable "ami" {
  type = string
  validation {
    condition     = can(regex("^ami-[0-9a-f]+", var.ami))
    error_message = "The AMI ID must be a valid AMI ID starting with 'ami-' followed by hexadecimal characters."
  }
}

variable "instance_type" {
  type = string
  default = "t2.micro"
  validation {
    condition = contains(["t2.micro", "t2.small", "t2.medium"], var.instance_type)
    error_message = "The instance type must be one of 't2.micro', 't2.small', or 't2.medium'."
  }
}

variable "instance_name" {
  type = string
  description = "The name of the instance"
}

در این مثال، متغیرهای Terraform با انواع خاص (مانند `string`) و قوانین اعتبارسنجی تعریف شده اند تا اطمینان حاصل شود که مقادیر ارائه شده معیارهای خاصی را برآورده می کنند. اگر مقدار ارائه شده برای متغیر `ami` با قالب شناسه AMI مورد انتظار مطابقت نداشته باشد، در طول استقرار یک پیام خطا نمایش داده می شود.

2. تجزیه و تحلیل استاتیک

ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک را می توان برای تجزیه و تحلیل خودکار کد زیرساخت و شناسایی خطاهای نوع بالقوه و سایر مسائل استفاده کرد. این ابزارها می توانند ناهماهنگی ها، متغیرهای استفاده نشده و سایر مشکلاتی را که ممکن است در طول توسعه بلافاصله آشکار نباشند، تشخیص دهند.

نمونه هایی از ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک شامل Checkov، Terrascan و tfsec هستند. این ابزارها را می توان در پایپ لاین CI/CD ادغام کرد تا اطمینان حاصل شود که تمام کد زیرساخت قبل از استقرار به طور کامل تجزیه و تحلیل می شود.

3. سیستم های نوع

رویکردهای پیشرفته تر شامل استفاده از سیستم های نوع برای تعریف و اجرای محدودیت های نوع بر روی منابع زیرساختی است. سیستم های نوع راهی رسمی برای مشخص کردن انواع داده هایی که می توانند در تعاریف زیرساخت استفاده شوند و اطمینان از اینکه تمام عملیات بر روی داده های نوع صحیح انجام می شوند، ارائه می دهند.

برخی از ابزارهای IaC، مانند Pulumi، پشتیبانی داخلی از سیستم های نوع را ارائه می دهند. Pulumi به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا منابع زیرساختی را با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند TypeScript، Python و Go تعریف کنند که قابلیت های قوی بررسی نوع را فراهم می کنند.

مثال (Pulumi با TypeScript):

import * as aws from "@pulumi/aws";

const vpc = new aws.ec2.Vpc("my-vpc", {
    cidrBlock: "10.0.0.0/16",
    tags: {
        Name: "my-vpc",
    },
});

const subnet = new aws.ec2.Subnet("my-subnet", {
    vpcId: vpc.id,
    cidrBlock: "10.0.1.0/24",
    availabilityZone: "us-west-2a",
    tags: {
        Name: "my-subnet",
    },
});

const instance = new aws.ec2.Instance("my-instance", {
    ami: "ami-0c55b25a9b8e31e23", // Replace with a valid AMI ID
    instanceType: "t2.micro",
    subnetId: subnet.id,
    tags: {
        Name: "my-instance",
    },
});

export const publicIp = instance.publicIp;

در این مثال، Pulumi از TypeScript برای تعریف منابع AWS استفاده می کند. کامپایلر TypeScript بررسی نوع را بر روی کد انجام می دهد و اطمینان حاصل می کند که تمام پارامترها از نوع صحیح هستند و تمام عملیات معتبر هستند. به عنوان مثال، ویژگی `vpcId` منبع `aws.ec2.Subnet` انتظار می رود یک رشته باشد، و کامپایلر TypeScript این محدودیت را اعمال می کند.

4. تولید کد

رویکرد دیگر به ایمنی نوع، استفاده از ابزارهای تولید کد برای تولید خودکار کد زیرساخت از یک مشخصات سطح بالا است. این ابزارها می توانند محدودیت های نوع را اعمال کنند و اطمینان حاصل کنند که کد تولید شده معتبر و سازگار است.

به عنوان مثال، شما می توانید یک طرح کلی برای منابع زیرساختی خود تعریف کنید و سپس از یک ابزار تولید کد برای تولید قالب های Terraform یا CloudFormation بر اساس آن طرح کلی استفاده کنید. ابزار تولید کد تضمین می کند که تمام کد تولید شده با انواع و محدودیت های مشخص شده مطابقت دارد.

چالش ها و ملاحظات

در حالی که ایمنی نوع مزایای قابل توجهی در زیرساخت ابری عمومی ارائه می دهد، برخی چالش ها و ملاحظات نیز وجود دارد که باید در نظر داشت:

• پیچیدگی: پیاده سازی ایمنی نوع می تواند پیچیدگی را به فرآیند توسعه زیرساخت اضافه کند. این نیاز به برنامه ریزی و طراحی دقیق دارد تا اطمینان حاصل شود که محدودیت های نوع به درستی تعریف و اجرا می شوند.
• ابزارها: همه ابزارهای IaC پشتیبانی داخلی برای سیستم های نوع را ارائه نمی دهند. سازمان ها ممکن است برای پیاده سازی ایمنی نوع به ابزارها و کتابخانه های خارجی متکی باشند.
• منحنی یادگیری: توسعه دهندگان ممکن است برای استفاده مؤثر از سیستم های نوع و ابزارهای تولید کد نیاز به یادگیری زبان ها و مفاهیم جدید برنامه نویسی داشته باشند.
• نگهداری: نگهداری تعاریف نوع و قوانین اعتبارسنجی می تواند چالش برانگیز باشد، به خصوص با تکامل زیرساخت در طول زمان.
• بررسی های زمان اجرا در مقابل زمان کامپایل: در حالی که تجزیه و تحلیل استاتیک و سیستم های نوع می توانند بسیاری از خطاها را در زمان کامپایل گرفتن کنند، برخی از خطاها ممکن است فقط در زمان اجرا شناسایی شوند. داشتن نظارت و ثبت جامع برای شناسایی و رسیدگی به این خطاهای زمان اجرا مهم است.

بهترین روش ها برای ایمنی نوع

برای پیاده سازی مؤثر ایمنی نوع در زیرساخت ابری عمومی، سازمان ها باید این بهترین روش ها را دنبال کنند:

• تعاریف نوع واضح را تعریف کنید: به وضوح انواع داده هایی را که برای تمام منابع و پارامترهای زیرساختی انتظار می رود، تعریف کنید.
• محدودیت های نوع را اعمال کنید: از اعتبارسنجی ورودی، تجزیه و تحلیل استاتیک و سیستم های نوع برای اعمال محدودیت های نوع بر روی تمام کد زیرساخت استفاده کنید.
• بررسی نوع خودکار را انجام دهید: بررسی نوع را در پایپ لاین CI/CD ادغام کنید تا اطمینان حاصل شود که تمام کد قبل از استقرار به طور کامل اعتبارسنجی می شود.
• از ابزارهای تولید کد استفاده کنید: استفاده از ابزارهای تولید کد برای تولید خودکار کد زیرساخت از یک مشخصات سطح بالا را در نظر بگیرید.
• نظارت و ثبت کنید: نظارت و ثبت جامع را برای شناسایی و رسیدگی به خطاهای زمان اجرا پیاده سازی کنید.
• تعاریف نوع را مستند کنید: تعاریف نوع و قوانین اعتبارسنجی را مستند کنید تا همکاری و نگهداری زیرساخت را برای تیم ها در طول زمان آسان تر کند.
• به طور منظم بازبینی و به روز کنید: تعاریف نوع و قوانین اعتبارسنجی را به طور منظم بازبینی و به روز کنید تا تغییرات در زیرساخت و الزامات برنامه را منعکس کند.
• ابزارهای مناسب را انتخاب کنید: ابزارها و کتابخانه های IaC را انتخاب کنید که پشتیبانی کافی برای ایمنی نوع را ارائه می دهند و با تخصص و الزامات فنی سازمان همسو هستند. به عنوان مثال، ابزارهایی مانند Pulumi با TypeScript/Python/Go را برای تایپ قوی آنها در نظر بگیرید، یا لینترها (مانند tflint برای Terraform) را در گردش کار خود بگنجانید.

نمونه هایی در پلتفرم های مختلف ابری

پیاده سازی ایمنی نوع در پلتفرم های مختلف ابری و ابزارهای IaC کمی متفاوت است. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

AWS CloudFormation

CloudFormation از JSON یا YAML برای تعریف منابع زیرساختی استفاده می کند. در حالی که دارای یک سیستم نوع قوی مانند Pulumi نیست، می توانید از توابع ذاتی و قوانین اعتبارسنجی CloudFormation برای اعمال سطح معینی از ایمنی نوع استفاده کنید.

Resources:
  MyEC2Instance:
    Type: AWS::EC2::Instance
    Properties:
      ImageId: !Ref AMI
      InstanceType: !Ref InstanceType
Parameters:
  AMI:
    Type: AWS::SSM::Parameter::Value
    Default: /aws/service/ami-amazon-linux-latest/amzn2-ami-hvm-x86_64-gp2
    Description: AMI ID
  InstanceType:
    Type: String
    Default: t2.micro
    AllowedValues:
      - t2.micro
      - t2.small
      - t2.medium

در این مثال، `AllowedValues` راهی برای محدود کردن مقادیر مجاز برای پارامتر `InstanceType` ارائه می دهد.

Azure Resource Manager (ARM) Templates

قالب های ARM نیز از JSON برای تعریف منابع استفاده می کنند. مشابه CloudFormation، می توانید از پارامترها و قوانین اعتبارسنجی برای اعمال محدودیت های نوع استفاده کنید.

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "parameters": {
    "storageAccountType": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "Standard_LRS",
      "allowedValues": [
        "Standard_LRS",
        "Standard_GRS",
        "Standard_RAGRS",
        "Premium_LRS"
      ],
      "metadata": {
        "description": "Storage Account type"
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.Storage/storageAccounts",
      "apiVersion": "2019-04-01",
      "name": "[parameters('storageAccountName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "sku": {
        "name": "[parameters('storageAccountType')]",
        "tier": "Standard"
      },
      "kind": "StorageV2",
      "properties": {}
    }
  ]
}

ویژگی `allowedValues` در بخش `parameters` مقادیر مجاز برای پارامتر `storageAccountType` را محدود می کند.

Google Cloud Deployment Manager

Deployment Manager از YAML برای تعریف منابع زیرساختی استفاده می کند. می توانید از اعتبارسنجی طرح کلی برای اعمال محدودیت های نوع استفاده کنید.

resources:
- name: the-vm
  type: compute.v1.instance
  properties:
    zone: us-central1-f
    machineType: zones/us-central1-f/machineTypes/n1-standard-1
    disks:
    - deviceName: boot
      type: PERSISTENT
      boot: true
      autoDelete: true
      initializeParams:
        sourceImage: projects/debian-cloud/global/images/family/debian-9

# You can define schema validation in the schema section
# but for simplicity, this example omits it.

در حالی که Deployment Manager از اعتبارسنجی طرح کلی پشتیبانی می کند، اغلب نیاز به پیکربندی دستی بیشتری نسبت به ابزارهایی با سیستم های نوع داخلی دارد.

نتیجه گیری

ایمنی نوع یک جنبه حیاتی از مدیریت پیچیدگی و اطمینان از قابلیت اطمینان در زیرساخت ابری عمومی است. با پیاده سازی اعتبارسنجی نوع، تجزیه و تحلیل استاتیک و سیستم های نوع، سازمان ها می توانند از خطاها جلوگیری کنند، امنیت را بهبود بخشند، همکاری را تسهیل کنند و اشکال زدایی را ساده کنند. در حالی که چالش ها و ملاحظاتی وجود دارد که باید در نظر داشت، مزایای ایمنی نوع بسیار بیشتر از هزینه ها است. با پیروی از بهترین روش ها و انتخاب ابزارهای مناسب، سازمان ها می توانند به طور مؤثر ایمنی نوع را پیاده سازی کرده و زیرساخت های ابری قوی تر و قابل نگهداری تری بسازند. با تکامل پلتفرم های ابری، اهمیت ایمنی نوع افزایش می یابد و آن را به یک ملاحظه ضروری برای هر سازمانی که برنامه های کاربردی مبتنی بر ابر را می سازد و مدیریت می کند، تبدیل می کند.

در نتیجه، پذیرش ایمنی نوع در استراتژی زیرساخت عمومی شما فقط یک بهترین روش نیست؛ بلکه سرمایه گذاری در ثبات بلندمدت، امنیت و مقیاس پذیری استقرارهای ابری شماست. با اولویت دادن به انواع به خوبی تعریف شده، اعتبارسنجی دقیق و بررسی های خودکار، سازمان ها می توانند ریسک ها را کاهش دهند، عملیات را ساده کنند و فرهنگ قابلیت اطمینان را در محیط های ابری خود پرورش دهند. این در نهایت به نوآوری سریع تر، کاهش زمان توقف و افزایش اطمینان در زیرساختی که برنامه های حیاتی آنها را پشتیبانی می کند، ترجمه می شود.