Atraskite keičiamo dydžio ir atsparias Python programas. Išnagrinėkite pagrindinius Kubernetes šablonus, tokius kaip Sidecar, Ambassador ir Adapter, kad galėtumėte patikimai orkestruoti konteinerius.
Python konteinerių orkestravimo įvaldymas: gilus žvilgsnis į esminius Kubernetes šablonus
Šiuolaikiniame debesų kompiuterijos kraštovaizdyje Python įsitvirtino kaip pagrindinė kalba viskam – nuo žiniatinklio paslaugų ir API iki duomenų mokslo ir mašininio mokymosi konvejerių. Augant šių programų sudėtingumui, kūrėjai ir DevOps komandos susiduria su iššūkiu efektyviai diegti, keisti jų mastelį ir valdyti. Būtent čia konteinerizavimas su Docker ir orkestravimas su Kubernetes tampa ne tik geriausia praktika, bet ir būtinybe. Tačiau vien tik Python programos įdėjimas į konteinerį nepakanka. Norėdami sukurti tikrai patikimas, keičiamo dydžio ir prižiūrimas sistemas, turite išnaudoti nusistovėjusių dizaino šablonų galią Kubernetes ekosistemoje.
Šis išsamus vadovas skirtas pasaulinei Python kūrėjų, programinės įrangos architektų ir DevOps inžinierių auditorijai. Mes išeisime už „kubectl apply“ pagrindų ir išnagrinėsime pagrindinius ir pažangius Kubernetes šablonus, kurie gali paversti jūsų Python programas iš paprastų konteinerizuotų procesų į atsparius, atsietus ir labai stebimus debesų kompiuterijos piliečius. Mes aptarsime, kodėl šie šablonai yra svarbūs, ir pateiksime praktinių pavyzdžių, kaip juos įdiegti savo Python paslaugoms.
Pagrindas: kodėl konteineriai ir orkestravimas yra svarbūs Python
Prieš pasinerdami į šablonus, susitarkime dėl pagrindinių technologijų. Jei jau esate ekspertas, galite pereiti prie kitos temos. Kitiems šis kontekstas yra labai svarbus.
Nuo virtualių mašinų iki konteinerių
Virtualios mašinos (VM) daugelį metų buvo programų izoliavimo standartas. Tačiau jos reikalauja daug išteklių, nes kiekvienoje VM yra visa svečio operacinė sistema. Konteineriai, išpopuliarinti Docker, siūlo lengvą alternatyvą. Konteineris supakuoja programą ir jos priklausomybes (pvz., Python bibliotekas, nurodytas faile `requirements.txt`) į izoliuotą, nešiojamą vienetą. Jis dalijasi pagrindinės sistemos branduoliu, todėl jį paleisti yra žymiai greičiau, o išteklių naudojimas yra efektyvesnis. Python atveju tai reiškia, kad galite supakuoti savo Flask, Django arba FastAPI programą su konkrečia Python versija ir visomis jos priklausomybėmis, užtikrindami, kad ji veiktų identiškai visur – nuo kūrėjo nešiojamojo kompiuterio iki gamybos serverio.
Orkestravimo poreikis: Kubernetes iškilimas
Valdyti keletą konteinerių yra paprasta. Bet kas nutinka, kai reikia paleisti šimtus ar tūkstančius jų gamybos programai? Tai yra orkestravimo problema. Jums reikia sistemos, kuri galėtų valdyti:
- Planavimas: sprendimas, kuris serveris (mazgas) klasteryje turėtų paleisti konteinerį.
- Mastelio keitimas: automatiškai didinti arba mažinti konteinerių egzempliorių skaičių pagal poreikį.
- Savitaisymas: konteinerių, kurie sugenda, paleidimas iš naujo arba nereaguojančių mazgų pakeitimas.
- Paslaugų aptikimas ir apkrovos balansavimas: konteinerių įgalinimas rasti ir bendrauti vieni su kitais.
- Dalijami atnaujinimai ir atšaukimai: naujų programos versijų diegimas be prastovų.
Kubernetes (dažnai sutrumpintai K8s) tapo de facto atvirojo kodo konteinerių orkestravimo standartu. Jis suteikia galingą API ir turtingą statybinių blokų rinkinį (pvz., Pods, Deployments ir Services), skirtą konteinerizuotoms programoms valdyti bet kokiu mastu.
Šablonų statybinis blokas: Kubernetes Pod
Kubernetes dizaino šablonų supratimas prasideda nuo Pod supratimo. Pod yra mažiausias diegiamas vienetas Kubernetes. Svarbu, kad Pod gali turėti vieną ar daugiau konteinerių. Visi konteineriai viename Pod dalijasi ta pačia tinklo vardų erdve (jie gali bendrauti per `localhost`), tais pačiais saugyklos tomis ir tuo pačiu IP adresu. Šis bendras išdėstymas yra raktas, atveriantis galingus kelių konteinerių šablonus, kuriuos išnagrinėsime.
Vieno mazgo, kelių konteinerių šablonai: jūsų pagrindinės programos tobulinimas
Šie šablonai išnaudoja daugelio konteinerių Pod pobūdį, kad išplėstų arba patobulintų jūsų pagrindinės Python programos funkcionalumą nekeičiant jos kodo. Tai skatina vieno atsakomybės principą, kai kiekvienas konteineris daro vieną dalyką ir daro tai gerai.
1. Sidecar šablonas
Sidecar yra bene labiausiai paplitęs ir universalus Kubernetes šablonas. Jis apima pagalbinio konteinerio diegimą kartu su pagrindiniu programos konteineriu tame pačiame Pod. Šis „šoninis automobilis“ teikia papildomą funkcionalumą pagrindinei programai.
Konceptas: pagalvokite apie motociklą su šoniniu automobiliu. Pagrindinis motociklas yra jūsų Python programa, sutelkta į pagrindinę verslo logiką. Šoninis automobilis veža papildomus įrankius ar galimybes – registravimo agentus, stebėjimo eksportuotojus, paslaugų tinklo tarpinius serverius – kurie palaiko pagrindinę programą, bet nėra jos pagrindinės funkcijos dalis.
Naudojimo atvejai Python programoms:
- Centralizuotas registravimas: jūsų Python programa tiesiog rašo žurnalus į standartinę išvestį (`stdout`). Fluentd arba Vector šoninio automobilio konteineris nuskaito šiuos žurnalus ir persiunčia juos į centralizuotą registravimo platformą, tokią kaip Elasticsearch arba Loki. Jūsų programos kodas išlieka švarus ir nežino apie registravimo infrastruktūrą.
- Metrikos rinkimas: Prometheus eksportuotojo šoninis automobilis gali rinkti programai būdingas metrikas ir pateikti jas formatu, kurį gali nuskaityti Prometheus stebėjimo sistema.
- Dinaminė konfigūracija: šoninis automobilis gali stebėti centrinę konfigūracijos saugyklą (pvz., HashiCorp Vault arba etcd) dėl pakeitimų ir atnaujinti bendrą konfigūracijos failą, kurį skaito Python programa.
- Paslaugų tinklo tarpinis serveris: paslaugų tinkle, tokiame kaip Istio arba Linkerd, Envoy tarpinis serveris įterpiamas kaip šoninis automobilis, kad tvarkytų visą įeinantį ir išeinantį tinklo srautą, suteikdamas tokias funkcijas kaip abipusis TLS, srauto maršrutizavimas ir išsami telemetrija be jokių Python kodo pakeitimų.
Pavyzdys: registravimo šoninis automobilis, skirtas Flask programai
Įsivaizduokite paprastą Flask programą:
# app.py
from flask import Flask
import logging, sys
app = Flask(__name__)
# Configure logging to stdout
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
@app.route('/')
def hello():
app.logger.info('Request received for the root endpoint.')
return 'Hello from Python!'
Kubernetes Pod apibrėžimas apimtų du konteinerius:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: python-logging-pod
spec:
containers:
- name: python-app
image: your-python-flask-app:latest
ports:
- containerPort: 5000
- name: logging-agent
image: fluent/fluentd:v1.14-1
# Configuration for fluentd to scrape logs would go here
# It would read the logs from the 'python-app' container
Privalumas: Python programos kūrėjas sutelkia dėmesį tik į verslo logiką. Atsakomybė už žurnalų siuntimą yra visiškai atsietas ir valdomas atskiro, specializuoto konteinerio, kurį dažnai prižiūri platformos arba SRE komanda.
2. Ambassador šablonas
Ambassador šablonas naudoja pagalbinį konteinerį, kad tarpininkautų ir supaprastintų ryšį tarp jūsų programos ir išorinio pasaulio (arba kitų paslaugų klasteryje).
Konceptas: ambasadorius veikia kaip diplomatinis atstovas jūsų programai. Užuot Python programai reikėję žinoti sudėtingas įvairių paslaugų prijungimo detales (tvarkyti pakartotinius bandymus, autentifikavimą, paslaugų aptikimą), ji tiesiog bendrauja su ambasadoriumi per `localhost`. Tada ambasadorius savo vardu tvarko sudėtingą išorinį ryšį.
Naudojimo atvejai Python programoms:
- Paslaugų aptikimas: Python programa turi prisijungti prie duomenų bazės. Duomenų bazė gali būti padalyta į dalis, turėti sudėtingą adresą arba reikalauti konkrečių autentifikavimo prieigos raktų. Ambasadorius gali pateikti paprastą `localhost:5432` galinį punktą, o jis tvarko logiką, kaip rasti teisingą duomenų bazės dalį ir autentifikuoti.
- Užklausų padalijimas / padalijimas į dalis: ambasadorius gali patikrinti išeinančias užklausas iš Python programos ir nukreipti jas į atitinkamą galinės programos paslaugą pagal užklausos turinį.
- Senosios sistemos integravimas: jei jūsų Python programa turi bendrauti su senąja sistema, kuri naudoja nestandartinį protokolą, ambasadorius gali tvarkyti protokolo vertimą.
Pavyzdys: duomenų bazės ryšio tarpinis serveris
Įsivaizduokite, kad jūsų Python programa jungiasi prie valdomos debesų duomenų bazės, kuriai reikia mTLS (abipusio TLS) autentifikavimo. Sertifikatų valdymas Python programoje gali būti sudėtingas. Ambasadorius gali tai išspręsti.
Pod atrodytų taip:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: python-db-ambassador
spec:
containers:
- name: python-app
image: your-python-app:latest
env:
- name: DATABASE_HOST
value: "127.0.0.1" # The app connects to localhost
- name: DATABASE_PORT
value: "5432"
- name: db-proxy-ambassador
image: cloud-sql-proxy:latest # Example: Google Cloud SQL Proxy
command: [
"/cloud_sql_proxy",
"-instances=my-project:us-central1:my-instance=tcp:5432",
"-credential_file=/secrets/sa-key.json"
]
# Volume mount for the service account key
Privalumas: Python kodas yra labai supaprastintas. Jame nėra jokios logikos, skirtos debesims būdingam autentifikavimui ar sertifikatų valdymui; jis tiesiog jungiasi prie standartinės PostgreSQL duomenų bazės per `localhost`. Ambasadorius tvarko visą sudėtingumą, todėl programa tampa labiau nešiojama ir ją lengviau kurti ir išbandyti.
3. Adapter šablonas
Adapter šablonas naudoja pagalbinį konteinerį, kad standartizuotų esamos programos sąsają. Jis pritaiko programos nestandartinę išvestį arba API formatu, kurio tikisi kitos sistemos ekosistemoje.
Konceptas: šis šablonas yra panašus į universalų maitinimo adapterį, kurį naudojate keliaudami. Jūsų įrenginys turi specifinį kištuką (jūsų programos sąsaja), tačiau sieninis lizdas kitoje šalyje (stebėjimo arba registravimo sistema) tikisi kitokios formos. Adapteris yra tarp jų, konvertuodamas vieną į kitą.
Naudojimo atvejai Python programoms:
- Stebėjimo standartizavimas: jūsų Python programa gali pateikti metrikas pasirinktiniu JSON formatu per HTTP galinį punktą. Prometheus Adapter šoninis automobilis gali apklausti šį galinį punktą, analizuoti JSON ir iš naujo pateikti metrikas Prometheus ekspozicijos formatu, kuris yra paprastas tekstinis formatas.
- Žurnalų formato konvertavimas: sena Python programa gali rašyti žurnalus kelių eilučių, nestruktūruotu formatu. Adapter konteineris gali skaityti šiuos žurnalus iš bendro tomo, analizuoti juos ir konvertuoti į struktūruotą formatą, pvz., JSON, prieš tai, kai juos paima registravimo agentas.
Pavyzdys: Prometheus metrikos adapteris
Jūsų Python programa pateikia metrikas adresu `/metrics`, bet paprastu JSON formatu:
{"requests_total": 1024, "errors_total": 15}
Prometheus tikisi tokio formato:
# HELP requests_total The total number of processed requests.
# TYPE requests_total counter
requests_total 1024
# HELP errors_total The total number of errors.
# TYPE errors_total counter
errors_total 15
Adapter konteineris būtų paprastas scenarijus (jis netgi galėtų būti parašytas Python!), kuris paima duomenis iš `localhost:5000/metrics`, transformuoja duomenis ir pateikia juos savo porte (pvz., `9090`), kad Prometheus galėtų juos nuskaityti.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: python-metrics-adapter
annotations:
prometheus.io/scrape: 'true'
prometheus.io/port: '9090' # Prometheus scrapes the adapter
spec:
containers:
- name: python-app
image: your-python-app-with-json-metrics:latest
ports:
- containerPort: 5000
- name: json-to-prometheus-adapter
image: your-custom-adapter-image:latest
ports:
- containerPort: 9090
Privalumas: galite integruoti esamas arba trečiųjų šalių programas į savo standartizuotą debesų kompiuterijos ekosistemą be jokio kodo pakeitimo originalioje programoje. Tai yra neįtikėtinai galinga modernizuojant senas sistemas.
Struktūriniai ir gyvavimo ciklo šablonai
Šie šablonai susiję su tuo, kaip inicializuojami Pod, kaip jie sąveikauja vieni su kitais ir kaip sudėtingos programos valdomos per visą jų gyvavimo ciklą.
4. Init Container šablonas
Init Container yra specialūs konteineriai, kurie paleidžiami iki galo, vienas po kito, prieš paleidžiant pagrindinius programos konteinerius Pod.
Konceptas: tai yra paruošiamieji veiksmai, kurie turi būti sėkmingi, kad pagrindinė programa veiktų tinkamai. Jei kuris nors Init Container nepavyksta, Kubernetes paleis Pod iš naujo (atsižvelgiant į jo `restartPolicy`), niekada nebandydamas paleisti pagrindinių programos konteinerių.
Naudojimo atvejai Python programoms:
- Duomenų bazės perkėlimas: prieš paleidžiant Django arba Flask programą, Init Container gali paleisti `python manage.py migrate` arba `alembic upgrade head`, kad užtikrintų, jog duomenų bazės schema yra atnaujinta. Tai yra labai paplitęs ir patikimas šablonas.
- Priklausomybių patikrinimai: Init Container gali palaukti, kol kitos paslaugos (pvz., duomenų bazė arba pranešimų eilė) bus pasiekiamos, prieš leisdama paleisti pagrindinę programą, taip išvengiant gedimų ciklo.
- Išankstinis duomenų užpildymas: jis gali būti naudojamas norint atsisiųsti reikiamus duomenis arba konfigūracijos failus į bendrą tomą, kurį tada naudos pagrindinė programa.
- Teisių nustatymas: Init Container, veikiantis kaip root, gali nustatyti failų teises bendrame tome prieš paleidžiant pagrindinį programos konteinerį kaip mažiau privilegijuotą vartotoją.
Pavyzdys: Django duomenų bazės perkėlimas
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-django-app
spec:
replicas: 1
template:
spec:
initContainers:
- name: run-migrations
image: my-django-app:latest
command: ["python", "manage.py", "migrate"]
envFrom:
- configMapRef:
name: django-config
- secretRef:
name: django-secrets
containers:
- name: django-app
image: my-django-app:latest
command: ["gunicorn", "myproject.wsgi:application", "-b", "0.0.0.0:8000"]
envFrom:
- configMapRef:
name: django-config
- secretRef:
name: django-secrets
Privalumas: šis šablonas aiškiai atskiria nustatymo užduotis nuo programos vykdymo logikos. Jis užtikrina, kad aplinka būtų teisingos ir nuoseklios būsenos prieš pradedant programai teikti srautą, o tai labai pagerina patikimumą.
5. Controller (Operator) šablonas
Tai vienas iš pažangiausių ir galingiausių šablonų Kubernetes. Operator yra pasirinktinis valdiklis, kuris naudoja Kubernetes API, kad valdytų sudėtingas, būseną išsaugančias programas žmogaus operatoriaus vardu.
Konceptas: jūs išmokote Kubernetes valdyti jūsų specifinę programą. Apibrėžiate pasirinktinį išteklių (pvz., `kind: MyPythonDataPipeline`) ir parašote valdiklį (Operator), kuris nuolat stebi šių išteklių būseną. Kai vartotojas sukuria `MyPythonDataPipeline` objektą, Operator žino, kaip įdiegti reikiamus Deployments, Services, ConfigMaps ir StatefulSets, ir kaip tvarkyti atsargines kopijas, gedimus ir atnaujinimus tam konvejeriui.
Naudojimo atvejai Python programoms:
- Sudėtingų diegimų valdymas: mašininio mokymosi konvejeris gali susidėti iš Jupyter bloknotų serverio, Dask arba Ray darbuotojų klasterio paskirstytam skaičiavimui ir rezultatų duomenų bazės. Operator gali valdyti visą šio rinkinio gyvavimo ciklą kaip vieną vienetą.
- Duomenų bazės valdymo automatizavimas: Operator egzistuoja tokioms duomenų bazėms kaip PostgreSQL ir MySQL. Jie automatizuoja sudėtingas užduotis, tokias kaip pirminių-replikų klasterių nustatymas, perjungimo tvarkymas ir atsarginių kopijų kūrimas.
- Programai būdingas mastelio keitimas: Operator gali įdiegti pasirinktinę mastelio keitimo logiką. Pavyzdžiui, Celery darbuotojo Operator galėtų stebėti eilės ilgį RabbitMQ arba Redis ir automatiškai keisti darbuotojų pod skaičių didinant arba mažinant.
Parašyti Operator nuo nulio gali būti sudėtinga, bet, laimei, yra puikių Python sistemų, kurios supaprastina procesą, pavyzdžiui, Kopf (Kubernetes Operator Pythonic Framework). Šios sistemos tvarko bendrąsias sąveikos su Kubernetes API funkcijas, leisdamos sutelkti dėmesį į savo programos suderinimo logiką.
Privalumas: Operator šablonas kodifikuoja sričiai būdingas operacines žinias į programinę įrangą, įgalindamas tikrą automatizavimą ir žymiai sumažindamas rankų darbo pastangas, reikalingas sudėtingoms programoms valdyti mastu.
Geriausia Python praktika Kubernetes pasaulyje
Šių šablonų taikymas yra efektyviausias, kai derinamas su tvirta geriausia praktika konteinerizuojant Python programas.
- Kurkite mažus, saugius vaizdus: naudokite daugiapakopius Docker kūrimus. Pirmasis etapas sukuria jūsų programą (pvz., kompiliuoja priklausomybes), o paskutinis etapas nukopijuoja tik reikiamus artefaktus į ploną pagrindinį vaizdą (pvz., `python:3.10-slim`). Tai sumažina vaizdo dydį ir atakos paviršių.
- Vykdykite kaip ne root vartotojas: ne paleiskite savo konteinerio pagrindinį procesą kaip `root` vartotoją. Sukurkite specialų vartotoją savo Dockerfile, kad laikytumėtės mažiausios privilegijos principo.
- Tvarkykite nutraukimo signalus grakščiai: Kubernetes siunčia `SIGTERM` signalą jūsų konteineriui, kai Pod yra išjungiamas. Jūsų Python programa turėtų sugauti šį signalą, kad atliktų grakštų išjungimą: užbaigtų vykdomas užklausas, uždarytų duomenų bazės ryšius ir nustotų priimti naują srautą. Tai labai svarbu diegiant be prastovų.
- Externalizuokite konfigūraciją: niekada neįdėkite konfigūracijos (pvz., duomenų bazės slaptažodžių arba API galinių punktų) į savo konteinerio vaizdą. Naudokite Kubernetes ConfigMaps neslaptiems duomenims ir Secrets slaptiems duomenims ir prijunkite juos prie savo Pod kaip aplinkos kintamuosius arba failus.
- Įdiekite sveikatos zondus: sukonfigūruokite Liveness, Readiness ir Startup zondus Kubernetes Deployments. Tai yra galiniai punktai (pvz., `/healthz`, `/readyz`) jūsų Python programoje, kuriuos Kubernetes apklausia, kad nustatytų, ar jūsų programa veikia ir yra pasiruošusi teikti srautą. Tai leidžia Kubernetes atlikti efektyvų savitaisymą.
Išvada: nuo kodo iki debesų kompiuterijos
Kubernetes yra daugiau nei tik konteinerių vykdytojas; tai platforma paskirstytoms sistemoms kurti. Suprasdami ir taikydami šiuos dizaino šablonus – Sidecar, Ambassador, Adapter, Init Container ir Operator – galite patobulinti savo Python programas. Galite kurti sistemas, kurios yra ne tik keičiamo dydžio ir atsparios, bet ir lengviau valdomos, stebimos ir tobulinamos laikui bėgant.
Pradėkite nuo mažo. Pradėkite įdiegdami sveikatos zondą savo kitoje Python paslaugoje. Pridėkite registravimo Sidecar, kad atsietumėte savo registravimo problemas. Naudokite Init Container savo duomenų bazės perkėlimams. Kai jums bus patogiau, pamatysite, kaip šie šablonai susijungia, kad sudarytų tvirtą, profesionalią ir tikrai debesų kompiuterijos architektūros pagrindą. Kelias nuo Python kodo rašymo iki efektyvaus jo orkestravimo pasauliniu mastu yra išklotas šiais galingais, patikrintais šablonais.