Kemas Kini Berasaskan Risiko Dinamik Menggunakan Python dan Excel

Kemas Kini Berasaskan Risiko Dinamik Menggunakan Python dan Excel"

Dalam blog ini, kami akan mengambil skrip kemas kini pelayan Ansible yang ringkas dan mengubahnya menjadi Sistem Kemas Kini Berasaskan Risiko. Di sini, pelayan dengan risiko paling rendah ditambal terlebih dahulu, memberi kami peluang untuk menguji secara menyeluruh sebelum beralih ke sistem keutamaan yang lebih tinggi.

• Automasi Ansible:
  • Kemas Kini Berasaskan Risiko Dinamik Menggunakan Python dan Excel"
  • Fail Hos
  • Senarai Hos Dinamik
  • Mengapa Tidak Gunakan Fail Hos?

Sos rahsia? Sediakan kumpulan yang jelas untuk membuat aliran ini lancar. Tetapi persoalan sebenar ialah: bolehkah kami melakukan ini tanpa perubahan besar pada skrip Ansible kami dari kali terakhir? Jom ketahui!

Fail Hos

Fail hos adalah nadi kepada perubahan ini. Dalam catatan terakhir, kami menggunakan fail statik yang dikumpulkan mengikut jenis pelayan. Kini, kami menambah lapisan kedua pengelompokan mengikut tahap risiko-yang memang menambahkan sedikit kerumitan pada fail hos.

Tetapi inilah kelainannya: bagaimana jika fail hos kami boleh dijana secara dinamik daripada sumber yang lebih generik? Itu akan memastikan perkara itu fleksibel dan menyelamatkan kita daripada penyuntingan fail yang tidak berkesudahan!

Senarai Hos Dinamik

Ansible boleh berfungsi dengan fail hos yang dicipta secara dinamik, yang memberi kita cara yang lebih fleksibel untuk menjejaki pelayan. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan fail Excel untuk mengatur hos kami.

Contoh hos_data.xlsx Struktur:

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

Kebanyakan jabatan IT sudah mempunyai senarai pelayan yang disimpan dalam fail Excel, jadi mengapa tidak menggunakannya dengan baik? Pendekatan ini memudahkan untuk memastikan hos Ansible kami teratur dan terkini tanpa kemas kini manual yang berterusan.

Tetapi bagaimanakah Ansible menggunakan fail Excel? Mari kita mendalami cara kita boleh mengubah data ini menjadi inventori dinamik yang boleh digunakan!

## This will run agains all host
ansible-playbook -i dynamic_inventory.py playbook.yml

Anda juga boleh menggunakan pilihan pembolehubah persekitaran untuk menyasarkan kumpulan tertentu, berdasarkan Persekitaran Pelayan, Jenis Pelayan atau gabungan kedua-duanya:

## 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"

Perlukan kumpulan baharu? Hanya kemas kini fail Excel dan laraskan skrip Python dengan sewajarnya-semudah itu!

Untuk melihat kod Python, lihat di sini.

Mengapa Tidak Gunakan Fail Hos?

Apabila saya mula menggunakan Ansible, fail hos adalah pilihan saya. Tetapi apabila saya menambah lebih banyak pelayan, terutamanya yang mempunyai dwi peranan, fail itu menjadi semakin kompleks.

Bolehkah anda menggunakan fail hos tradisional untuk mencapai ini? Pasti-tetapi terdapat beberapa kelemahan.

Dengan fail hos, anda mungkin akan mendapat entri pendua atau pembolehubah tambahan untuk menangkap semua struktur yang anda perlukan. Fail Excel, sebaliknya, menyediakan struktur yang bersih dan mudah diselenggara yang memastikan perkara tetap teratur.

Dalam persekitaran korporat, ada kemungkinan besar sudah ada sekurang-kurangnya satu fail Excel dengan senarai pelayan, jadi mengapa tidak mengambil kesempatan daripadanya?

Jika anda mahu saya menyelami lebih mendalam kod Python, beritahu saya!

Atas ialah kandungan terperinci Kemas Kini Berasaskan Risiko Dinamik Menggunakan Python dan Excel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!