>在本文中，我們將探討AWS CloudFormation如何簡化設置和管理雲基礎架構。您可以在文件中寫下您的要求，而不是手動創建諸如服務器或數據庫之類的資源，而CloudFormation為您帶來了繁重的提升。這種方法被稱為基礎架構（IAC），節省了時間，減少錯誤並確保一切一致。
>>我們還將研究Docker和Github的動作如何適合該過程。 Docker可以輕鬆打包和運行您的應用程序，而GitHub Actions則可以自動化測試和部署等任務。這些工具與雲形式一起創建了一個強大的工作流程，用於在雲中構建和部署應用程序。
學習目標> > data Science Blogathon的一部分。 目錄的目錄>什麼是AWS雲形成？
>示例項目示例實現：一個動手示例示例> dockerize dockerized application
>
開始雲形成，我們需要一個示例項目才能在AWS中部署。我已經使用lang-chain並打開AI GPT-4創建了一個項目。讓我們討論該項目，然後我們將使用Cloud Formation中的AWS部署該項目。
。> github代碼鏈接： https://github.com/harshitha-gh/cloudformation
在軟件開發的世界中，文檔在確保代碼庫可理解和可維護方面起著重要作用。但是，創建詳細的文檔通常是一項耗時且無聊的任務。但是我們是技術人員，我們希望在所有事物中自動化。因此，要使用CloudFormation在AWS中部署一個項目，我使用AI（Lang-Chain和Open AI GPT-4）開發了一個自動化項目來創建文檔生成項目 - 一種創新的解決方案，它利用AI自動化Python代碼的文檔過程。這是我們如何構建此工具及其旨在創建的影響的細分。為了創建這個項目，我們正在遵循幾個步驟。
>>在開始一個新項目之前，我們必須創建一個Python環境來安裝所有必需的軟件包。這將有助於我們維護必要的軟件包。
>我寫了一個函數來解析輸入文件，該文件通常將python文件作為輸入並打印所有函數的名稱。
從代碼生成文檔
>在此提示的幫助下，Doc Generator函數獲取解析的詳細信息，並為每個功能生成完整的，可讀的解釋。
>
prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["function_name", "arguments", "docstring"],
template=(
"Generate detailed documentation for the following Python function:\n\n"
"Function Name: {function_name}\n"
"Arguments: {arguments}\n"
"Docstring: {docstring}\n\n"
"Provide a clear description of what the function does, its parameters, and the return value."
)
)#import csv為使該工具用戶友好，我構建了一個燒瓶API，用戶可以在其中上傳Python文件。 API解析文件，使用GPT-4生成文檔，並以JSON格式返回。
> dockerizing應用程序
>要部署到AWS並使用我們的應用程序，我們需要使用Docker容器化應用程序，然後使用GitHub操作來自動化部署過程。我們將使用AWS CloudFormation進行AWS中的自動化。在服務方面，我們將使用彈性容器註冊表存儲我們的容器和EC2來部署我們的應用程序。讓我們逐步查看此。 
prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["function_name", "arguments", "docstring"],
template=(
"Generate detailed documentation for the following Python function:\n\n"
"Function Name: {function_name}\n"
"Arguments: {arguments}\n"
"Docstring: {docstring}\n\n"
"Provide a clear description of what the function does, its parameters, and the return value."
)
)#import csv>創建Docker文件後，我們將創建一個Docker組成的文件，該文件將旋轉容器。
# Use the official Python 3.11-slim image as the base image
FROM python:3.11-slim
# Set environment variables to prevent Python from writing .pyc files and buffering output
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
# Set the working directory inside the container
WORKDIR /app
# Install system dependencies required for Python packages and clean up apt cache afterwards
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
gcc \
libffi-dev \
libpq-dev \
python3-dev \
build-essential \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Copy the requirements file to the working directory
COPY requirements.txt /app/
# Upgrade pip and install Python dependencies without cache
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \
pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copy the entire application code to the working directory
COPY . /app/
# Expose port 5000 for the application
EXPOSE 5000
# Run the application using Python
CMD ["python", "app.py"]#import csv來對此進行測試
version: '3.8'
services:
app:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
ports:
- "5000:5000"
volumes:
- .:/app
environment:
- PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
- PYTHONUNBUFFERED=1
command: ["python", "app.py"]#import csv>為雲形成堆棧創建AWS服務
我創建一個ECR存儲庫。除此之外
>
將雲形式視為編寫簡單的說明手冊，以供AWS遵循。本手冊稱為“模板”，告訴AWS：>
啟動項目所需的服務器。
>>從ECR存儲存儲庫中摘取項目的容器圖像。
>
我們正在定義單個ECR資源，該資源是存儲Docker映像的存儲庫。SSH訪問的
端口22。docker-compose up –build#import csv
端口80。
端口5000用於後端應用程序訪問。 >上傳並將秘密存儲給AWS Secret Manager
將秘密存儲在github >
> repository＆gt;設置＆gt;秘密和變量＆gt;動作
啟動工作流
測試 鑰匙要點
>由於僅使用一個Docker容器，因此此配置簡化了部署過程，同時確保可訪問後端服務並正確配置。
github操作用於自動化任務，例如測試代碼，構建應用程序或在進行更改時部署項目。就像設置一個機器人為您處理重複工作一樣！ >我們的主要目的是，當我們推向Github的特定分支時，將自動開始部署到AWS。為此，我們將選擇“ Main'Branch。
中
然後，您需要添加從您從AWS帳戶中提取的AWS的秘密，如下圖。
然後，我們登錄到ECR並構建/推動應用程序的Docker映像。
>我們檢查是否有具有相同名稱的現有云形式堆棧。如果是，請刪除它。 prompt_template = PromptTemplate(
input_variables=["function_name", "arguments", "docstring"],
template=(
"Generate detailed documentation for the following Python function:\n\n"
"Function Name: {function_name}\n"
"Arguments: {arguments}\n"
"Docstring: {docstring}\n\n"
"Provide a clear description of what the function does, its parameters, and the return value."
)
)#import csv>部署了所有內容後，請記下實例的IP地址，然後使用Postman調用它以檢查一切正常。
結論
在本文中，我們探討瞭如何使用AWS CloudFormation簡化雲基礎架構管理。我們學習瞭如何創建ECR存儲庫，在EC2實例上部署Dockerized應用程序，並使用CI/CD的GitHub操作自動化整個過程。這種方法不僅節省了時間，還可以確保部署的一致性和可靠性。
AWS CloudFormation用代碼簡化了雲資源管理。 >
> Q1。什麼是AWS CloudFormation？ AWS CloudFormation是一項服務，使您能夠使用基礎結構作為代碼（IAC）進行建模和提供AWS資源。
Q2。 Docker如何與AWS CloudFormation集成？ Docker將應用程序包裝到容器中，可以將其部署在通過CloudFormation管理的AWS資源上。 Q3。 GitHub動作在此工作流程中扮演什麼角色？ GitHub Action自動化CI/CD管道，包括構建，測試和部署應用程序到AWS。我可以使用langchain自動化Python文檔？是的，作為工作流程的一部分，Langchain和GPT-4可以生成和更新Python文檔。
以上是AWS雲形式：簡化雲部署的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
