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专栏策划|雅纯
志愿编辑|jimmy、吕瑞星
软件交付的终态是提供稳定可预期的系统,要做到这一点,我们需要确保:一、软件制品的一致性;二、运行环境的一致性。
第3讲我们分享了如何保证软件制品的一致性,这一讲我们来谈谈如何保证环境的一致性。
运行环境一致性的目标是环境可预期、稳定、低成本。其中低成本比较关键,因为环境资源的成本一般比较高。
我们可以将运行环境分为3部分:制品、执行引擎和编排规则。
要保证制品的一致性,第一是保证代码及其依赖的一致性;第二是保证构建环境的一致性;最后是保证构建脚本的一致性。保证环境的一致性,也包含了三点:
保证这3点,部署完成之后才会形成一致的可运行环境。但是现实当中,环境还是会有很多其它的问题,比如:
这里我们简单列了五个常见的问题,它们的根源都是环境缺乏清晰的定义:不清楚环境的具体内容、对环境搭建过程的认知模糊。
环境的清晰定义,包括环境包含什么制品、这些制品如何部署等。那么环境管理的终态是什么呢?
当制品相同、运行上下文相同,并且资源数据是一样的情况下,基于相同的编排规则,环境就应该是一致的。同时,环境可以由软件来定义和声明。这是我们认为的环境管理的终态,简单来说,即软件定义的不可变环境。软件定义的不可变环境,可以纳入版本管理,保证环境首先是定义明确的,其次是有明确版本的。
阶段一:说明书
环境管理的第一个阶段是说明文档,这点相信很多人都经历过。当我们在做一个项目或产品时,会写整个产品的部署说明书、说明文档、升级文档等各种文档。但文档很难保证实用,也不一定是最新的、准确的。每次我们去现场交付时,都会遇到一些文档里没有描述的问题。这时候还得打电话确认,是否有遗漏什么。用文档或说明书去管理环境,存在很大的弊端,所以我们想到了用命令的方式去管理。
阶段二:命令
第二阶段,我们通过命令的方式,写了各种shell、Python脚本,把相关命令组合在一起。之前我们在做一个产品的私有化交付的时候,一开始的做法就是用脚本去管理环境,因为开启一个新环境实在太痛苦了,需要花很多时间改参数、找包、配IP等,效率太低。所以我们写了脚本来管理,用脚本代替了文档。
但是用脚本管理环境也存在很多问题。我们要应对各种各样的环境,同一个任务在不同的场景里,命令组合可能是不一样的,所以脚本会越来越多,维护脚本的成本也越来越高。
阶段三:声明
为了解决命令脚本的维护和稳定性问题,我们进入了第三个阶段,声明式——通过配置的方式表达环境,把环境定义出来。声明式的描述提供了环境的确定性表达。
上图是K8S的简单架构,左上角是K8S的master,左下角是node,master有好几个组件:scheduler、ControllerManager、APIserver,以及Etcd。Etcd是一个分布式存储,配置信息都在Etcd里面。Node是物理机或者虚拟机,在每一个Node上面会有多个pod,上面会运行很多的容器。
我们知道K8S的最小单元是pod,里面有容器,还有各种网络存储等,通过pod声明去描述。声明被apply后,具体的事情在controller里面处理。
我们写一个应用,这个应用里面大量的代码其实与业务无关,而是包含很多服务治理的代码,例如日志、监控、限流、熔断等。这些代码占了很大的比重,而且这些代码的维护者和应用开发者不一定是同一批人。服务治理相关的代码,在很多企业会有专门的团队负责维护和升级,类似阿里的中间件团队。传统的情况下,我们需要升级并重新部署应用才能升级服务治理能力。但是在云原生时代,应用开发者希望仅关注应用业务代码,服务治理相关的代码放在其他的容器里面,业务容器和服务治理容器通常会编排在同一个pod里面,但是服务治理容器的管理、开发、发布都跟应用开发者没有关系,这些就是sidecar容器。sidecar容器实现了关注点的分离,应用的开发者和中间件的开发者以及运维相关的开发者,都可以有自己的关注点。
我们以两个角色为例,一是业务的开发者,关注的是应用的容器,所以发布的时候,他的关注点都在应用容器这一块。二是企业的SRE,他的关注点往往在sidecar的各种服务治理容器上,比如logagent的日志级别和采样率是否合理等。
通过sidecar,业务开发者和SRE的关注点就分离了。这样分离还有一个好处,就是中间件下沉,都以sidecar的方式管理。一旦遇到相应的中间件需要升级,业务代码不需要做任何的改变和发布,只需要做sidecar的发布就好了。
我们前面提到,一致的环境需要有3个组成部分:相同的制品、相同的运行上下文以及相同的编排规则。相同的运行上下文,本质就是里面的配置要一致。最早我们是用文档告诉我们怎么把环境管理起来,之后用脚本,最后用环境声明。
然而,用声明式的方式定义环境也并不完美。举个具体的例子,在应用运行的时候需要有一些相应的配置,中间件、基础资源、CPU、存储等都需要配置,这样会面临一个很大的问题——环境相关的配置太多了。
为了解决这个问题,业内采用了IaC的概念(InfrastructureasCode)。早期在云机房上架的时候会用到IaC,比如有一个新的机器过来,要装成centos7的系统,里面要配特定的DNS服务等等。这是就会定义一个声明文件,发送给saltstack这样的工具。现在整个环境都是通过基础设施来描述出来的,所以整个环境包括中间件的资源都是基础设施了,在范围上比原先要广的多。
从配置的角度,我们有应用配置、运维配置、基础设施运维配置,甚至软件生产过程的配置。我们把应用代码和IaC代码,放在两个库里面(也有放到一个库里面的,各有利弊,在此我们不展开也不评价)。
比如上图中,在IaCRepo里我们放了动态配置(即运行时的配置)、BaaS配置(基础设施,如数据库、中间件存储、消息队列等)、监控配置(如监控粒度、采样频率)、发布配置等。所有的配置都声明在代码库里面,基于该声明编排的所有环境就都是一致的了。
任何事情都是有利有弊,用IaC的方式管理环境又会带来什么新的挑战呢?
首先是“灵活的代价”。因为所有的配置都是松散的文本,缺少统一的聚合根,导致修改者需要自己理解这些配置背后对应的依赖关系。比如某个配置项设置为on会开启限流,但是必须配合特定的configMap一起使用;比如开启了一个Ingress插件,但如果另一个Rollout插件没有开启,会无法正常工作;再比如HPA和CronHPA无法同时使用,会产生冲突。由于编写的灵活性,会导致无穷的组合形式,其组合产生的后果往往在运行时才会发现。
其次是知识的成本。IaC将一个环境所有的配置都以文本的界面给到了开发者,但是很多配置项是需要专业背景的,比如运维相关的策略、比如监控的配置方式等等,价值IaC本身的学习成本,往往让很多开发者望而生畏。
为了解决这个问题,阿里联合微软一起发布了OAM模型,以应用为统一维度,将IaC包含的各类资源和角色进行了分类和聚合。
首先,OAM引入了应用(Application)的概念,将应用的各类IaC配置都聚合在一起,解决其依赖问题。
其次,OAM将IaC的使用者分离为:应用开发者、应用运维、基础设施运维三大角色,彼此的关注点进行了分离。
OAM抽象和简化了IaC的定义和维护方式,降低开发者的学习和使用成本。
总结一下,我们认为,环境管理的终态是软件定义的不可变环境,而当下,它的最佳实践我们认为是基于OAM模型的、以应用为核心的IaC声明。
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下篇预告:环境管理的目标是希望有一个稳定、可预期、低成本的环境。在软件开发中,我们会涉及到开发、测试、生产各种环境,如何保证这些环境的稳定、可预期、低成本呢?下一节我们将进一步展开,敬请期待。
阅读上篇:这样才是代码管理和 Commit 的正确姿势!
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