Развертывание в облачной среде (Cloud Native Deployment)

Name: Развертывание в облачной среде (Cloud Native Deployment)
Author: Labby

Последний рубеж. Вы создадите полный конвейер доставки Cloud Native: автоматизируете тестирование с помощью GitHub Actions, подготовите инфраструктуру с помощью Terraform, развернете в Kubernetes и оркестрируете все это с помощью Python.

DevOps EngineerKubernetesDevOpsPython

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Предыдущий курс

Программа

Создание CI/CD-конвейера

Инфраструктура как код

Развёртывание приложения в Kubernetes

Автоматизация операций с Python

Введение

Cloud-native delivery объединяет CI, Infrastructure as Code, декларативную оркестрацию и обработку операционных данных. В этом проекте каждая форма проверяется конкретным артефактом в подготовленной локальной среде.

Вы создадите workflow GitHub Actions, Docker-контейнер через Terraform, примените многообъектный Kubernetes-манифест и напишете Python-анализатор журналов. Этапы тематически связаны, но проверяются независимо и не образуют производственный конвейер.

Чему вы научитесь

Определять Node.js CI workflow с checkout, Node setup, установкой и тестами при push в main
Настраивать Terraform Docker provider и создавать terraform-web Nginx с портами 8080:80
Выполнять Terraform init и apply и проверять локальный контейнер через Docker и HTTP
Создавать Kubernetes Deployment с тремя nginx:alpine и согласованными labels и selectors
Открывать нагрузку через NodePort Service и подтверждать оба ресурса в локальном кластере
Читать подготовленный log в Python, дедуплицировать IP первого поля через set и выводить количество

Для кого этот курс

Проект предназначен для изучающих DevOps, готовых применять начальные CI, Terraform, Kubernetes и Python без пошаговых команд.

Предварительные требования: YAML, GitHub Actions, Terraform providers и resources, Docker ports, Kubernetes Deployments и Services, Python iteration и sets и Linux terminal; проверочный проект.

Учебная среда: Linux в браузере с Docker, Terraform, локальным Minikube, kubectl, Python 3, Node.js-контекстом и подготовленным log; облако и GitHub push не нужны.

Часто задаваемые вопросы

Workflow действительно выполняется на GitHub?

Нет. .github/workflows/ci.yml создается и проверяется локально. Push, hosted runner и удаленное подтверждение npm test не требуются.

Terraform создает облачную инфраструктуру?

Нет. kreuzwerker/docker запускает один локальный nginx:latest. Cloud providers, remote state, modules и производственная сеть отсутствуют.

Kubernetes связан с Terraform или CI?

Нет. Это отдельное упражнение Minikube с тремя репликами и NodePort. Pipeline его не развертывает, Terraform не управляет.

Что делает Python-автоматизация?

Она читает access.log, берет первое поле, считает уникальные IP через set и выводит Unique IPs: 10. Потока логов, API и изменений инфраструктуры нет.