Python 및 Excel을 사용한 동적 위험 기반 업데이트
Python 및 Excel을 사용한 동적 위험 기반 업데이트"
이 블로그에서는 간단한 Ansible 서버 업데이트 스크립트를 위험 기반 업데이트 시스템으로 전환해 보겠습니다. 여기서는 위험이 가장 낮은 서버에 먼저 패치를 적용하여 우선 순위가 높은 시스템으로 이동하기 전에 철저히 테스트할 수 있는 기회를 제공합니다.
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앤서블 자동화:
- Python과 Excel을 사용한 동적 위험 기반 업데이트"
- 호스트 파일
- 동적 호스트 목록
- 호스트 파일을 사용하면 안 되는 이유는 무엇입니까?
비밀 소스는요? 이 흐름을 원활하게 만들기 위해 잘 정의된 그룹을 설정합니다. 하지만 실제 질문은: 지난번에 Ansible 스크립트를 크게 변경하지 않고도 이 작업을 수행할 수 있느냐는 것입니다. 알아봅시다!
호스트 파일
이러한 변화의 중심에는 호스트 파일이 있습니다. 지난 게시물에서는 서버 유형별로 그룹화된 정적 파일을 사용했습니다. 이제 위험 수준에 따른 두 번째 그룹화 계층을 추가하고 있으며 이로 인해 호스트 파일이 다소 복잡해집니다.
그러나 여기에 반전이 있습니다. 호스트 파일이 보다 일반적인 소스에서 동적으로 생성될 수 있다면 어떨까요? 그러면 작업의 유연성이 유지되고 끝없는 파일 편집에서 벗어날 수 있습니다!
동적 호스트 목록
Ansible은 동적으로 생성된 호스트 파일과 함께 작동할 수 있으므로 서버를 보다 유연하게 추적할 수 있습니다. 이 예에서는 Excel 파일을 사용하여 호스트를 정리하겠습니다.
hosts_data.xlsx 구조 예:
Host Name | Server Environment | Ansible User | Server Type | DNS | Notes |
---|---|---|---|---|---|
mint | dev | richard | desktop | desktop.sebostech.LOCAL | Mint desk top |
ansible_node | dev | ansible_admin | Ansible | ansible_node.sebostech.local | Development server; Only updates monthly |
clone_master | dev | ansible_admin | clone | clone.dev.sebostech.local | Development server; Only updates monthly |
mele | staging | richard | nas | nas.stage.sebostech.local | Testing server; Used for application testing |
pbs | production | root | backup server | pbs.prod.sebostech.local | Testing server; Used for application testing |
pve | production | root | hypervisor | api.stage.sebostech.local | Testing server; Used for application testing |
samba | production | richard | nas | nas.prod.sebostech.local | Critical server; Requires daily backup |
firewall | production | richard | firewall | firewall.sebostech.local | Critical server; Requires daily backup |
대부분의 IT 부서에는 이미 Excel 파일에 서버 목록이 저장되어 있으므로 이를 활용해 보는 것은 어떨까요? 이 접근 방식을 사용하면 지속적인 수동 업데이트 없이 Ansible 호스트를 쉽게 구성하고 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
그런데 Ansible은 Excel 파일을 어떻게 사용하나요? 이 데이터를 사용 가능한 동적 인벤토리로 변환할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다!
## This will run agains all host ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml
환경 변수 옵션을 사용하여 서버 환경, 서버 유형 또는 두 가지의 조합을 기반으로 특정 그룹을 대상으로 지정할 수도 있습니다.
## Just production SERVER_ENVIRONMENT="production" ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml --limit "high:web" ## Just nas SERVER_TYPE="nas" ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml --limit "high:web" ## production nas SERVER_ENVIRONMENT="production" SERVER_TYPE="nas" ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml --limit "high:web"
새로운 그룹이 필요하십니까? Excel 파일을 업데이트하고 이에 따라 Python 스크립트를 조정하면 됩니다!
Python 코드를 보려면 여기를 참조하세요.
호스트 파일을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?
처음 Ansible을 사용하기 시작했을 때 호스트 파일이 가장 중요했습니다. 하지만 더 많은 서버, 특히 이중 역할을 가진 서버를 추가할수록 해당 파일은 점점 더 복잡해졌습니다.
이를 달성하기 위해 기존 호스트 파일을 사용할 수 있습니까? 물론이죠. 하지만 몇 가지 단점도 있습니다.
호스트 파일을 사용하면 필요한 모든 구조를 캡처하기 위한 중복된 항목이나 추가 변수가 생길 가능성이 높습니다. 반면에 Excel 파일은 정리된 상태를 유지하는 깔끔하고 유지 관리가 쉬운 구조를 제공합니다.
기업 환경에서는 서버 목록이 포함된 Excel 파일이 이미 하나 이상 있을 가능성이 높으니 활용해 보는 것은 어떨까요?
Python 코드에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 알려주세요!
위 내용은 Python 및 Excel을 사용한 동적 위험 기반 업데이트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
