Was ist Gitops? Ein einfacher Leitfaden zur Automatisierung der Infrastrukturverwaltung

Gitops: Automatisierung der Infrastruktur und Anwendungsbereitstellung für LLMs

Sie haben wahrscheinlich DevOps und Mlops zur Automatisierung von Anwendungs- und Modellbereitstellungen begegnet. Erforschen wir nun Gitops, ein Rahmen, der DevOps -Prinzipien auf die Infrastrukturautomatisierung erweitert. In diesem Beitrag werden Gitops, seine Bedeutung, unterschiedliche Modelle und seine Integration in ein großes Sprachmodell (LLM) -Projekt angegeben.

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Gitops verstehen

Gitops ist ein operatives Framework, das die Infrastrukturmanagement automatisiert, indem Konfigurationen als Code (Infrastruktur als Code oder IAC) behandelt werden. Es nutzt die Versionskontrolle, Zusammenarbeit, Compliance, CI/CD und Beobachtbarkeit - Core DevOps -Grundsätze - für konsistente und zuverlässige Infrastrukturbereitstellungen, insbesondere in Cloud -Umgebungen. Wie Entwickler, die den Quellcode verwenden, verwenden Betriebsteams Konfigurationsdateien in Git -Repositories, um konsistente Bereitstellungen zu gewährleisten.

Essentielle Gitops -Workflow -Komponenten:

1. Git -Repository: speichert Anwendungsquellcode und Infrastrukturkonfigurationsdateien.
2. CD -Pipeline (kontinuierliche Lieferung (CD): automatisiert das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Anwendungen und Infrastrukturänderungen.
3. Tool für Anwendungsbereitstellung: Stellen Sie die korrekte und effiziente Anwendungsbereitstellung basierend auf GIT -Repository -Konfigurationen sicher.
4. Überwachungssystem: verfolgt die Anwendungsleistung und Gesundheit für die Systemzuverlässigkeit.

Gitops vs. DevOps vs. Mlops

Aspekt	devOps	gitops	mlops
Definition	kombiniert Softwareentwicklung und IT -Operationen, um die Entwicklung von Lebenszyklen zu verkürzen.	wendet DevOps -Prinzipien auf das Infrastrukturmanagement an, indem Git als einzelne Quelle der Wahrheit verwendet wird.	wendet DevOps -Prinzipien auf die Entwicklung und Bereitstellung maschineller Lernen an.
primärer Fokus	Automatisieren und Verbesserung der Softwareentwicklung, -versuche und -Bereitstellung.	Automatisierung der Infrastruktur und Anwendungsbereitstellung über Git-basierte Workflows.	Automatisieren von ML -Modellentwicklung, Bereitstellung und Lebenszyklusmanagement.
Schlüsselprinzipien	Zusammenarbeit, CI/CD, IAC	iac, deklarative Konfigurationen, kontinuierliche Versöhnung, Versionskontrolle	Modellversionierung, Modellüberwachung, Reproduzierbarkeit, kontinuierliches Training und Bereitstellung
Tools & Technologies	Jenkins, Github -Aktionen, Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes	Argo CD, Fluss, Kubernetes, Helm, Terraform, GitHub -Aktionen	mlflow, kubeflow, Tensorflow verlängert (TFX), Sagemaker, Luftstrom
Anwendungsfälle	Softwareentwicklung, Anwendungsbereitstellung, Cloud-native Anwendungen.	Verwaltung der Cloud -Infrastruktur, Kubernetes -Bereitstellungen, Automatisieren von Konfigurationsaktualisierungen.	ML Modelltraining, Bereitstellung, Überwachung und Umschulung von Pipelines.
Automatisierungsbereich	automatisiert Anwendungsbauten, Testen und Bereitstellungen zur Produktion.	automatisiert die Bereitstellung von Infrastrukturen, Konfigurationsmanagement und Anwendungsbereitstellung.	automatisiert ML -Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung.
Versionskontrolle	Version kontrollierte Codebasis für Software- und Anwendungskonfigurationen.	git ist die einzelne Quelle der Wahrheit für den Infrastrukturzustand und die Konfigurationen.	Versionskontrolle für ML -Modelle, Datensätze und Trainingspipelines.
CI/CD -Integration	Kernprinzip mit automatisierten Tests, Erstellen und Bereitstellungen.	stark in CI/CD -Pipelines integriert, um Infrastrukturaktualisierungen zu automatisieren.	Integriert sich in CI/CD, erfordert jedoch spezielle ML -Pipelines für kontinuierliches Training und Validierung.
Infrastruktur Mgmt	unterstützt IAC, konzentriert sich jedoch mehr auf die Anwendungsbereitstellung.	verwaltet die Infrastruktur durch Versionskontrollierungen.	unterstützt die ML -Infrastruktur und verwaltet Modellexperimente und Drift.
Überwachung & obs.	Beobachtbarkeit durch Protokollierung, Überwachungstools.	kontinuierliche Überwachung und Selbstheilung über Gitops-Controller wie Argo CD.	konzentriert
Herausforderungen	Kulturelle Verschiebung, Zusammenarbeit, Komplexität der Toolchain -Integration.	Verschiebung zur deklarativen Infrastruktur, Skalierung der Komplexität in großen Umgebungen.	Komplexität mit hoher Infrastruktur, Datenmanagementherausforderungen, Integration in DevOps -Pipelines.

Warum Gitops wählen?

traditionelles manuelles Infrastrukturmanagement reicht für moderne Cloud -Umgebungen nicht aus. Gitops bietet eine elastische und zuverlässige Infrastruktur, die schnelle und konsistente Bereitstellungen ermöglicht. Es minimiert manuelle Fehler, verbessert die Effizienz und sorgt für die Synchronisation zwischen Infrastruktur und Anwendungen.

wichtige Gitops Vorteile:

1. Versionskontrolle: Alle Änderungen werden in Git kontrolliert, was Rollbacks und Audits erleichtert.
2. Verbesserte Zusammenarbeit: Teams arbeiten effektiv mithilfe bekannter Git -Workflows zusammen.
3. erhöhte Zuverlässigkeit: deklarative Konfigurationen ermöglichen die automatische Wiederherstellung des Systemzustands.
4. Automatisierung: reduziert die manuelle Intervention und menschliche Fehler.
5. Sicherheit: Gits Commit -Geschichte verbessert die Sicherheit und Rückverfolgbarkeit.

Pull-basierte vs. Push-basierte Gitops

Es gibt zwei Hauptgitops-Modelle: Zugbasierte und Push-basiert.

Pull-basiert (typische Gitops): Ein Gitops-Operator (Flux, Argo CD) überwacht das Git-Repository für Änderungen. Nach Erkennung von Aktualisierungen wird die Konfigurationen gezogen und auf die Zielumgebung angewendet. Dieses Modell beinhaltet Drifterkennung und Selbstheilung.

Push-basiert (mit CI/CD-Tools): Tools wie GitHub-Aktionen pushen Updates im Cluster im Commit. Es fehlt eine kontinuierliche Versöhnung, Drifterkennung und automatisierte Rollback, ist jedoch einfacher zu implementieren.

Gitops in ein LLM -Projekt integrieren

Dieser Abschnitt verwendet einen Push-basierten Gitops-Ansatz mit GitHub-Aktionen für den Einfachheit halber. Wir werden GitOPS -Prinzipien auf ein LLM -Anwendungsbereitstellungsprojekt anwenden (ähnlich wie bei der Bereitstellung von LLM -Anwendungen mit dem Docker -Tutorial)

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Quelle: So bereitstellen Sie LLM-Anwendungen mit Docker: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Betrachten Sie unseren Kurs,

Modelle für maschinelles Lernen für die Produktion mit einem Mlops Mindset

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Projektstruktur:
• app/ requirements.txt
: Anwendungscode, Abhängigkeiten (
• ), Dockerfile. infra/ dev/ staging/: Kubernetes -Konfigurationen (z. B. production/,
,
• ). .github/workflows/ ci.yaml cd.yaml: CI/CD -Automatisierung mit GitHub -Aktionen (
,

).

GitHub -Aktionen Workflow:

1. Entwickler verpflichtet Code und Konfigurationen in GitHub.
2. CI -Pipeline (ci.yaml): Erstellt das Docker -Bild, drückt es optional und führt Tests aus.
3. CD -Pipeline (cd.yaml): Bereitstellen Aktualisierungen mit kubectl apply oder helm upgrade.
4. Kubernetes -Cluster wird aktualisiert.

Push-basierte Gitops: Vorteile und Kompromisse

Vorteile:

• Einfachheit: erfordert nur GitHub -Aktionen.
• One-Stop-Shop: GitHub-Aktionen erledigen das Gebäude, das Testen und die Bereitstellung.

Kompromisse:

• Nicht wirklich Ziehbasiert: fehlt eine kontinuierliche Versöhnung.
• Keine Drifterkennung: Manuelle Cluster -Modifikationen werden nicht automatisch zurückgekehrt.
• Sicherheit: Erfordert sorgfältige Handhabung von Cluster -Anmeldeinformationen in Github -Geheimnissen.

Übergang zu einem Pull-basierten Modell

Für größere Projekte oder anspruchsvollere Anforderungen bietet ein Pull-basiertes Modell (ARGO CD, Flux) Selbstheilung, kontinuierliche Versöhnung und visuelle Dashboards.

Schlussfolgerung

Small mit Gitops beginnen und allmählich seine Technologien einbeziehen. Beginnen Sie mit Docker, dann Kubernetes, dann einem Push-basierten Gitops-Ansatz (GitHub-Aktionen). Übergang zu einem Pull-basierten Modell für die Stabilität auf Produktionsebene. Dieser phasedige Ansatz maximiert die Gitops-Vorteile für Cloud-native Anwendungen. Betrachten Sie für AI -Anfänger unsere KI -Fundamentals -Skill -Track.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist Gitops? Ein einfacher Leitfaden zur Automatisierung der Infrastrukturverwaltung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!