對于 devops 來說，容器技術絕對是我們笑傲江湖的法寶。本文通過一個小 demo 來介紹如何使用容器技術來改進我們的 devops 工作流。

devops 的日常工作中難免會有一些繁瑣的重復性勞動。比如管理 Azure 上的各種資源，我們會使用 Azure CLI 工具。同時我們也會使用 Ansible 完成一些自動化的任務。當我們同時使用二者的時候就會碰到一些尷尬的事情：Azure CLI 依賴的 python 版本為 3.x，而 Ansible 的主流版本還在依賴 python 2.x。如果我們要同時使用二者，就需要在環(huán)境中搞一些飛機。如果團隊中的每個成員都需要使用這樣的工具，那么每個人的環(huán)境中都需要這些飛機！下面是一些比較類似的問題：

• 一些工作流在陌生的環(huán)境中不能正確的工作

• 在工作流中加入新的工具時，整個團隊都需要獲取并安裝這些新的工具

• 運行 devops 工作流不能對當前的環(huán)境產(chǎn)生影響(應該允許在 build 環(huán)境中運行 devops 工作流)

• 工作流的變化不會對運行環(huán)境產(chǎn)生任何的影響

實現(xiàn)這些需求的最好方式就是容器技術！通過容器把我們的 devops 工作流和運行環(huán)境隔離開就可以了。文本的 demo 會演示一個非常簡單的使用 Azure CLI 的工作流，我們的目標是為整個團隊打造一個滿足以上需求的工具集(容器鏡像)。其大體步驟如下：

• 創(chuàng)建構造容器鏡像的 Dockerfile 文件

• 在本地構建容器鏡像并進行測試

• 對容器鏡像不斷的升級完善

• 把容器鏡像分享給整個團隊

構建容器鏡像

讓我們使用 Dockerfile 來創(chuàng)建自己的容器鏡像。先創(chuàng)建目錄 cazurecli，并在目錄下創(chuàng)建 Dockerfile 文件：

$ mkdir cazurecli $ cd cazurecli $ touch Dockerfile

編輯 Dockerfile 文件的內(nèi)容如下：

FROM microsoft/azure-cli:latestCMD bash

其中的 FROM 指令用來指定 base 鏡像，這里我們直接使用了微軟提供的 azrue-cli 鏡像，只是把容器啟動時執(zhí)行的命令通過 CMD 指令設置為 bash。

然后執(zhí)行下面的命令構建容器：

$ docker build -t azcli .

上圖的輸出顯示容器鏡像構建成功，我們可以通過 azcli:latest 來引用新構建的容器鏡像。那就讓我們啟動容器并執(zhí)行 azure cli 命令：

$ docker run --rm -it azcli:latest

進入容器中的命令行后，嘗試通過 az account list 查看 azure 賬號信息：

bash-4.3# az account list

紅框中的信息是提示我們先通過 az login 命令登錄才能查看賬號信息：

bash-4.3# az login

然后按照提示信息打開瀏覽器，輸入驗證碼進行登錄。在瀏覽器中登錄完成后命令行上的登錄過程也隨之完成，然后重新執(zhí)行 az account list 命令：

這樣就可以輸出你的賬號信息了。

解決 Azure CLI 的登錄問題

如果你實驗了 az login 命令，就會發(fā)現(xiàn)登錄的過程還是挺繁瑣的，如果每次啟動容器都需要執(zhí)行登錄操作你會怎么想呢？肯定是弱爆了！
好在我們可以通過 bind mount 的方式把 azure 的登錄信息保存在 host 的文件中。以后啟動容器時掛載這些登錄信息就可以了。下面是具體的步驟。
先在用戶的家目錄中創(chuàng)建 .azure 目錄：

$ mkdir ${HOME}/.zaure

然后啟動一個容器并以 bind 的模式掛載 .azure 目錄：

$ docker run --rm -it --mount type=bind,source=${HOME}/.azure,target=/root/.azure azcli

在容器中進行一次登錄操作：

# az login

登錄完成后，登錄的信息被保存到了 /root/.azure 目錄中：

退出當前的容器，執(zhí)行下面的命令創(chuàng)建一個新的容器：

$ docker run --rm -it --mount type=bind,source=${HOME}/.azure,target=/root/.azure azcli

然后再執(zhí)行一次 az account list 命令試試，這次就不需要登錄了！
注意：即便這樣也不是一勞永逸的，默認的登錄信息過期時間為兩周，到時候你需要再次進行登錄。

添加自定義的工作流

對于一名 devops 工程師來說，我們在 azure 上的操作多是一些枯燥的重復動作。
比如：

• Start/Stop/Deallocate/Restart 數(shù)量眾多的虛機

• 檢查大量的虛機狀態(tài)

• 拿到 IP 地址后查出對應的主機名稱等等

其實我們可以把這樣的功能進行封裝，從而簡化具體的操作。下面我們舉個簡單的例子，就是把查詢 ResourceGroup 和虛機的操作封裝成 bash 中的函數(shù)。先在 cazurecli 目錄下創(chuàng)建 scripts 目錄：

$ mkdir scripts

然后在 scripts 目錄下創(chuàng)建 search.sh 文件：

$ touch scripts/search.sh

編輯 search.sh 文件的內(nèi)容如下：

#!/bin/bash

# search for Resource Group by name

function search-group () {

? ? query=$1

? ? az group list --query "[?name | contains(@,'$query')].{ResourceGroup:name}" -o table

}

# search for VM by name

function search-vms () {

? ? query=$1

? ? az vm list --query "[?name | contains(@,'$query')].{ResourceGroup:resourceGroup,Name:name}" -o table

}

在這段腳本中我們定義了兩個函數(shù)，分別是通過名稱來查詢 ResourceGroup 和虛機(要了解相關的查詢語法，請參考 az 命令)。
下面我們把 search.sh 腳本集成到容器的鏡像中，并把腳本中的函數(shù)導入到 bash，編輯 Dockerfile 如下：

FROM microsoft/azure-cli:latest

COPY scripts/ scripts/

RUN echo -e "\

; for f in /scripts/*; \

do chmod a+x \${f}; source \${f}; \

done;" >> ~/.bashrc

CMD bash

用新的 Dockerfile 重新構建容器鏡像：

$ docker build -t azcli .

創(chuàng)建容器并嘗試使用 search-group 和 search-vms 函數(shù)：

$ docker run --rm -it --mount type=bind,source=${HOME}/.azure,target=/root/.azure azcli bash-4.3# search-group learnrg bash-4.3# search-vms testdesktop

這樣用起來是不是簡便很多了！如果我們把常用的操作都寫成腳本封裝起來，是不是就能夠打造一系列的自動化工作流了！

把鏡像放在 docker hub 上進行共享

demo 雖小，但我們還是要完成一個完整的用例的最后一步，就是在整個團隊中分享上面創(chuàng)建的容器化工作流。具體的做法大概有兩種：

• 通過 dockerhub 等第三方平臺分享容器鏡像

• 在公司內(nèi)搭建內(nèi)部使用的鏡像管理平臺

兩種方式都很方便，喜歡第二種方式的朋友可以參考筆者的博文《局域網(wǎng)內(nèi)部署 Docker Registry》。這里只簡單的介紹一下 dockerhub 的用法。首先你需要去 dockerhub 的官網(wǎng)注冊一個賬號，注冊后創(chuàng)建一個 repository，比如筆者的用戶名為 ljfpower，新創(chuàng)建的 repository 名稱為 azcli。然后需要在本地通過 docker login 命令進行登錄。登錄后為本地的容器鏡像創(chuàng)建一個 tag，比如：

$ docker tag azcli ljfpower/azcli

最后一步便是把這個 tag 標識的容器鏡像推送到 dockerhub 上去：

$ docker push ljfpower/azcli:latest

推送完成后你會在 dockerhub 上看到你的鏡像：

簡單起見筆者使用的是公有鏡像，也就是任何人都可以下載使用該鏡像。所以你只需要一條 pull 命令就可以享受別人分享的工作流了：

$ docker pull ljfpower/azcli

總結

我們打造了一個工具包，并把它容器化了。因此任何的團隊成員都可以通過容器在自己的環(huán)境中無差別的運行這些工作流。
這就是生產(chǎn)力呀！因為沒人會再抱怨："這個工具配置起來好惡心"，"為什么在我的機器上運行不了 xxx" ...
同時，如果需要，你可以在任何環(huán)境中運行這些工作流，比如構建產(chǎn)品的服務器上，因為運行這些工作流并不需要安裝額外的工具(python、azure cli 等)。
本文的名字起的很大而 demo 很小，權當拋磚引玉了！

原文地址 ：https://www.cnblogs.com/sparkdev/p/8744372.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的容器化的 DevOps 工作流的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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