Создание микросервисов

Puppet, Chef, Ansible и им подобные средства могут быть достаточно интеллектуальными, чтобы не устанавливать уже имеющиеся программы. Это не означает, что выполнение сценариев на существующих машинах всегда будет осуществляться быстро, к сожалению, требует времени и выполнение всех проверок. Хотелось бы также избежать слишком долгого задействования машин и не хотелось бы допускать слишком широкого разброса настроек (этот вопрос вскоре будет рассмотрен более подробно). И если используется компьютерная платформа, выделяемая по требованию, то мы могли бы ежедневно, если не чаще, выключать и запускать новые экземпляры, поэтому заявленные особенности этих средств управления настройками могут иметь весьма ограниченное применение.

Со временем наблюдение за одним и тем же инструментарием, устанавлива­ющимся снова и снова, может превратиться в зеленую тоску. Если пытаться сделать это по нескольку раз в день, возможно, как часть разработки или CI, то в плане обеспечения быстрой отдачи это становится настоящей проблемой. Это может привести и к увеличению простоя при развертывании производственной версии, если ваша система не позволяет выполнять развертывание без простоев, поскольку перед установкой программы придется ждать установки на машины всех предварительно востребованных средств. Смягчить условия могут модели синего или зеленого развертывания (рассматриваются в главе 7), позволяющие проводить развертывание новой версии сервиса, не переводя старую версию в автономный режим работы.

Один из подходов, позволяющий сократить подготовительный период, заключается в создании образа виртуальной машины, в котором зафиксирован ряд наиболее часто встречающихся из используемых нами зависимостей (рис. 6.5). Все платформы виртуализации, которыми мне приходилось пользоваться, позволяли создавать собственные образы, и средства, предназначенные для решения этой задачи, намного совершеннее тех, что существовали всего несколько лет назад. Это меняет наши взгляды. Теперь можно зафиксировать самые распространенные средства в нашем собственном образе. Когда потребуется развернуть программу, нужно будет запустить экземпляр этого заранее настроенного образа, и тогда останется только установить самую последнюю версию сервиса.

Рис. 6.5. Создание заранее настроенного VM-образа

Образ создается всего один раз, поэтому при последующих запусках его копий не нужно тратить время на установку зависимостей, поскольку они уже есть в образе. Это может привести к существенной экономии времени. Если основные зависимости не меняются, новые версии сервиса могут продолжать использовать исходный образ.

Но у этого подхода имеются некоторые недостатки. Создание образов может занять довольно много времени. Это означает, что для разработчиков можно применять другие способы развертывания сервисов, чтобы не заставлять их ждать по полчаса только для того, чтобы создать развертывание двоичной среды. Второй недостаток заключается в том, что получающиеся образы могут быть слишком большими. При создании собственных VMWare-образов это может стать реальной проблемой, поскольку переместить по сети, к примеру, образ объемом 20 Гбайт не так-то просто. Вскоре будет рассмотрена контейнерная технология, в частности такое средство, как Docker, позволяющее избавиться от некоторых упомянутых здесь недостатков.

Исторически сложилось так, что одной из проблем является изменение от платформы к платформе цепочки инструментов, требующейся для создания нужного нам образа. Создание VMWare-образа отличается от создания AWS AMI, Vagrant- или Rackspace-образа. Конечно, если у вас повсеместно одна и та же платформа, то волноваться не о чем, но этим могут похвастаться далеко не все организации. И даже если это так, с инструментами в этом пространстве зачастую трудно работать и они не всегда хорошо вписываются в тот инструментарий, который может использоваться для конфигурации машины.

Чтобы значительно упростить создание образа, было создано средство Packer. Используя настроечные сценарии по вашему выбору (поддерживаются Chef, Ansible, Puppet и многие другие средства), Packer позволяет создавать образы для различных платформ из одной и той же конфигурации. На момент написания книги это средство поддерживало VMWare, AWS, Rackspace Cloud, Digital Ocean и Vagrant, и мне встречались команды, успешно использующие его для создания образов под Linux и Windows. Это означает, что из одной и той же конфигурации можно создавать образ для развертывания в вашей производственной среде AWS и соответствующего Vagrant-образа для локального развертывания и тестирования.

Образы как артефакты