Orchestration de conteneurs pour les applications Python

L'orchestration de conteneurs pour le déploiement d'applications Python n'est en fait pas compliquée. Le noyau est de faire fonctionner le conteneur de manière stable et de bien collaborer. La première étape consiste à emballer l'application dans une image docker, à écrire des dépendances d'installation DockerFile, à copier le code et à configurer les commandes de démarrage. Choisissez ensuite le bon outil d'orchestration. Kubernetes est la solution grand public pour les scénarios multi-services, tandis que Docker Compose, Nomad ou AWS's ECS / Fargate convient plus aux déploiements légers ou autonomes. En termes de gestion de la configuration, il est recommandé de diviser les fichiers de configuration par environnement et d'utiliser la configmap et le secret pour séparer les informations non sensibles et sensibles. La communication inter-services doit être terminée via le nom du service interne pour éviter d'exposer l'IP publique. Enfin, le déploiement automatisé et les contrôles de santé sont cruciaux, notamment le redémarrage automatique (LivityProbe), la mise à l'échelle automatique (HPA) et les pipelines CI / CD intégrés pour obtenir une livraison continue, garantissant un fonctionnement stable et efficace du système.

Le déploiement d'applications Python avec orchestration de conteneurs n'est en fait pas si mystérieuse. Pour le dire franchement, laissez plusieurs conteneurs fonctionner et coopérer bien, et peut automatiquement récupérer et augmenter la capacité. Pour les applications Python, en particulier les services Web (tels que Django, Flask), l'utilisation d'orchestration de conteneurs peut économiser beaucoup d'efforts en matière de fonctionnement et de maintenance.

Voici quelques perspectives communes dans une utilisation réelle.

Contenir votre application Python est la première étape

Peu importe quel outil d'orchestration est utilisé, l'application doit être emballée dans un miroir. Les applications Python pratiquent généralement pour écrire un Dockerfile dans le répertoire racine du projet, installer les dépendances, copier du code, exposer les ports et définir les commandes de démarrage.

Pour donner un exemple simple:

 De Python: 3.10-SLIM
WorkDir / App
Copier les exigences.txt.
Exécuter Pip Install -r exigences.txt
Copie. .
CMD ["Gunicorn", "App: App"]

Cette image peut être construite localement et exécuter des tests:

• docker build -t my-python-app .
• docker run -p 8000:8000 my-python-app

Après avoir confirmé qu'il n'y a pas de problème, vous pouvez le pousser vers le référentiel miroir (tel que Docker Hub ou Repository privé) pour le déploiement ultérieur.

Kubernetes est le choix grand public, mais n'ignorez pas les solutions légères

En parlant d'orchestration de conteneurs, Kubernetes (K8S pour faire court) est presque l'option par défaut. Il possède des fonctions puissantes et prend en charge des fonctions avancées telles que la mise à l'échelle automatique, les mises à jour du roulement et la découverte de services. Il convient aux scénarios multi-services et à haut niveau.

Cependant, si vous souhaitez simplement déployer des applications Python sur des clusters autonomes ou à petite échelle, vous pouvez envisager une solution plus légère, telle que:

• Docker Compose : Convient pour le développement local et les petits déploiements. En configurant les fichiers YAML, vous pouvez définir des services, des réseaux, des supports de volume, etc.
• NOMAD : L'outil de planification de Hashicorp est plus simple que K8S et prend en charge plusieurs types de tâches.
• ECS / Fargate : Si vous utilisez déjà AWS, vous pouvez déployer directement des conteneurs avec des services gérés sans maintenir les nœuds par vous-même.

Choisissez le bon outil pour différents scénarios et n'utilisez pas de K8 dès que vous montez, il augmentera parfois la complexité.

Les fichiers de configuration et la gestion des services doivent être clairs

Qu'il s'agisse de K8S ou Docker Compose, le fichier de configuration est recommandé de se séparer par environnement (Dev, Test, Prod) pour éviter les informations sensibles au code dur.

Par exemple, dans K8S, l'approche recommandée est:

• Utilisez ConfigMap pour stocker des configurations non sensibles (telles que les variables d'environnement)
• Utilisez un secret pour stocker des données sensibles telles que les mots de passe et les clés
• Références à ces configurations dans un déploiement ou une définition de nappe

Cela peut réaliser "une construction ponctuelle, un déploiement de l'environnement multiple" et réduire les problèmes causés par les erreurs de configuration.

De plus, la communication entre les services doit être bien planifiée. Par exemple, l'API back-end de réglage frontal est accessible dans le cluster via le nom du service, et il n'est pas nécessaire d'exposer l'IP publique.

Le déploiement automatisé et les contrôles de santé ne doivent pas être manquants

La clé d'un fonctionnement vraiment stable réside dans l'automatisation et la surveillance. Le déploiement ne signifie pas que tout est bon. Vous devez également vous assurer:

• Il peut redémarrer automatiquement lorsque l'application se bloque (implémentée via LivelyProbe dans K8S)
• Peut automatiquement évoluer de haut en bas selon la charge (HPA, basé sur le processeur / mémoire ou les mesures personnalisées)
• Essayez d'automatiser le processus de déploiement, comme l'intégration du pipeline CI / CD

Prenant l'exemple des actions GitHub à titre d'exemple, vous pouvez configurer un workflow, construire automatiquement l'image après avoir poussé vers la branche principale, le pousser vers le référentiel et déclencher le déploiement de la mise à jour K8S.

De cette façon, il vous suffit de soumettre le code et de laisser le reste au système pour le traitement.

Fondamentalement, c'est tout. L'orchestration des conteneurs semble compliquée, mais en fait, la logique de base est "comment faire fonctionner bien les conteneurs". Bien que les applications Python ne soient pas lourdes, elles deviennent de plus en plus courantes sous l'architecture microservice. La maîtrise de cette méthode de déploiement rendra votre projet plus facile à développer et à maintenir.

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