پایتون در DevOps: اتوماسیون، کارایی و مقیاس پذیری

پایتون به یک ابزار ضروری در جعبه ابزار مهندسی DevOps تبدیل شده است. از خودکارسازی وظایف و مدیریت زیرساخت ابری گرفته تا ساخت خطوط لوله CI/CD (ادغام مداوم و تحویل مداوم)، پایتون به ساده‌سازی و مقیاس‌بندی فرآیندها کمک می‌کند. چه در DevOps تازه کار باشید یا یک حرفه ای باتجربه، یادگیری نحوه قرار گرفتن پایتون در گردش کار DevOps می تواند روش کار شما را متحول کند.

این مقاله نکات کلیدی را از یک جریان زنده در مورد Python و DevOps در کانال YouTube من با Shivay Lamba برجسته می کند. می توانید آن را در اینجا بررسی کنید:

https://www.youtube.com/watch?v=Jsz0ooDL8MU

خوب، بیایید شروع به یادگیری در مورد ابر و پایتون کنیم 🚀

بنابراین، DevOps چیست؟

DevOps توسعه نرم افزار (Dev) و عملیات فناوری اطلاعات (Ops) را ترکیب می کند تا شکاف بین ساخت یک برنامه یا محصول و استقرار محصول مذکور را پر کند. این برنامه بر ارائه نرم افزار به کاربران سریع تر، قابل اطمینان تر و بدون استرس تمرکز دارد. این تمرین حول خودکارسازی وظایف تکراری، مقیاس‌بندی برنامه‌ها و اطمینان از عملکرد روان در همه زمان‌ها می‌چرخد.

با یکپارچه سازی توسعه و عملیات، DevOps کل چرخه عمر محصول را خودکار می کند – از ساخت و آزمایش گرفته تا انتشار و نگهداری. چه در حال مدیریت یک برنامه استارت آپ کوچک یا یک پلت فرم SaaS در مقیاس جهانی باشید، DevOps مقیاس پذیری، ثبات و کارایی را تضمین می کند.

چرا DevOps بسیار مهم است؟

در دنیای ابر محور امروزی، تقاضا برای نرم افزارهای قابل دسترسی و مقیاس پذیر همچنان در حال افزایش است. کسب‌وکارها برای خدمت به میلیون‌ها کاربر به پلت‌فرم‌های SaaS (نرم‌افزار به‌عنوان سرویس) متکی هستند که این امر خطوط لوله خودکار، سیستم‌های کانتینری و نظارت در زمان واقعی را بسیار مهم می‌کند. DevOps فقط کارها را انجام نمی دهد، بلکه باعث می شود آنها در مقیاس کار کنند!

چرا پایتون برای DevOps عالی است؟

تطبیق پذیری، سهولت استفاده و اکوسیستم غنی پایتون آن را به یک زبان برنامه نویسی ایده آل برای خودکارسازی وظایف، هماهنگی فرآیندها و حل چالش ها در DevOps تبدیل کرده است.

Python چگونه در این عمل قرار می گیرد؟

• اسکریپت نویسی ساده و قدرتمند پایتون به مهندسان DevOps اجازه می دهد تا اسکریپت های کوتاه و موثری برای خودکارسازی فرآیندها بنویسند، مانند انتقال داده ها یا نظارت بر سرورها.

• پایتون برای خطوط لوله CI/CD عالی است زیرا SDK ها می توانند به طور پویا جایگزین YAML در ساخت و مدیریت خطوط لوله شوند.

• پایتون به طور گسترده در ابزارها و سرویس هایی مانند AWS (از طریق Boto3) و Kubernetes استفاده می شود و به طور یکپارچه با ابزارهای محبوب DevOps ادغام می شود.

گردش کار DevOps چگونه است؟

یک گردش کاری DevOps معمولی با ساختن نرم افزار به صورت محلی شروع می شود و با استقرار قابل اعتماد آن برای کاربران به پایان می رسد. در اینجا یک تفکیک وجود دارد:

از توسعه تا استقرار

توسعه دهندگان وابستگی ها را نصب می کنند، API می نویسند، نرم افزار را می سازند و آن را به صورت محلی آزمایش می کنند. سپس این نرم افزار بر روی سرورهای خود مدیریت یا در فضای ابری میزبانی می شود و در سراسر جهان قابل دسترسی است. کارهای دستی مانند تأمین سرورها و اجرای آزمایش ها برای سرعت بخشیدن به تحویل خودکار هستند.

مدیریت پیچیدگی با کانتینرها

توسعه‌دهندگان اکنون از ابزارهایی مانند Docker برای بسته‌بندی برنامه‌ها در کانتینرهایی استفاده می‌کنند که می‌توانند به طور مداوم در محیط‌ها اجرا شوند. سپس Kubernetes این کانتینرها را هماهنگ می‌کند و به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا بدون زحمت آن‌ها را مدیریت کنند.

ابزارهایی که معمولا در DevOps استفاده می شوند

DevOps بر مجموعه ای از ابزارها برای CI/CD (ادغام مداوم و تحویل مداوم)، مدیریت زیرساخت و نظارت متکی است. وجود دارد:

خطوط لوله CI/CD

Jenkins و GitHub Actions ابزارهایی برای خودکارسازی کارهایی مانند آزمایش و استقرار هستند. این خطوط لوله تضمین می‌کنند که آخرین نسخه نرم‌افزار شما ساخته، آزمایش و به طور کارآمد ارائه می‌شود.

کانتینری سازی

کانتینرها برنامه‌های کاربردی و وابستگی‌های آن‌ها را بسته‌بندی می‌کنند و از ثبات در بین محیط‌ها اطمینان می‌دهند. استفاده از Docker باعث می شود “یک بار بسازید، هر کجا اجرا شود” را آسان می کند. Kubernetes چندین کانتینر را مدیریت می کند تا برنامه های پیچیده را به خوبی اجرا کند.

زیرساخت به عنوان کد (IaC)

Terraform و Pulumi تهیه منابع ابری را خودکار می کنند. IaC سازگاری را تضمین می کند و خطاهای دستی را هنگام راه اندازی زیرساخت حذف می کند.

پایتون برای خطوط لوله CI/CD

CI/CD (ادغام مداوم و استقرار مستمر) سفر از تغییر کد تا تولید را بسیار آسان می کند. پایتون با انعطاف و قدرت خود در این فضا می درخشد.

چرا از پایتون استفاده کنیم؟

در حالی که YAML یک انتخاب سنتی برای تعریف خطوط لوله بوده است، SDK های پایتون مانند Dagger کنترل برنامه ای را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهند. به جای فایل‌های استاتیک، می‌توانید توابعی برای پیکربندی، آزمایش و استقرار برنامه‌ها به صورت پویا بنویسید.

به عنوان مثال، هنگام ایجاد خطوط لوله با پایتون، ابزارهایی مانند Pulumi و Dagger به توسعه دهندگان اجازه می دهند پیکربندی های تکراری YAML را جایگزین کنند. با نوشتن اسکریپت‌های پایتون واضح، توسعه‌دهندگان می‌توانند خطوط لوله بسازند، بیلدها را بکشند یا برنامه‌ها را مستقر کنند. این رویکرد برنامه‌ای نه تنها در زمان صرفه‌جویی می‌کند، بلکه خطر خطا را نیز کاهش می‌دهد.

زیرساخت به عنوان کد (IaC) با پایتون

IaC نحوه راه اندازی زیرساخت را تغییر می دهد. به جای تنظیم دستی سرورها، کدی را برای توصیف منابع مورد نیاز خود می نویسید و ابزارها از استقرار آن مراقبت می کنند.

Python و Terraform

پیکربندی اعلامی Terraform به شما امکان می دهد منابعی مانند ماشین های مجازی یا متعادل کننده بار را تعریف کنید و اسکریپت های پایتون می توانند این را با خودکارسازی گردش کار، مدیریت متغیرها و بهبود کارایی افزایش دهند.

Pulumi: IaC مجهز به پایتون

Pulumi قدرت IaC را با اجازه دادن به شما برای تعریف زیرساخت در Python گسترش می دهد. در جایی که Terraform از نحو سفارشی استفاده می‌کند، Pulumi به توسعه‌دهندگان پایتون اجازه می‌دهد از کتابخانه‌های آشنا برای مدیریت برنامه‌نویسی منابع استفاده کنند. به عنوان مثال، ایجاد یک رجیستری ظرف AWS (ECR) به سادگی نوشتن یک تابع پایتون می شود. کارآمد، انعطاف پذیر و خوانا است.

پایتون در اتوماسیون ابری

پایتون مدیریت ابر را از طریق کتابخانه هایی مانند Boto3 که امکان دسترسی به خدمات AWS را فراهم می کند، ساده می کند. خودکار کردن عملیات تکراری مانند تهیه ماشین‌های مجازی، مدیریت شبکه‌ها یا انتقال پایگاه‌های داده بسیار سریع می‌شود.

به عنوان مثال، اگر نیاز به انجام وظایف انتقال پایگاه داده دارید، انتقال داده ها بین سیستم هایی مانند DynamoDB و MongoDB می تواند چالش برانگیز باشد. با این حال، یک اسکریپت ساده پایتون می‌تواند این فرآیند را در چند دقیقه به‌طور خودکار انجام دهد و در روزهای کار دستی شما صرفه‌جویی کند.

KitOps: ساده کردن بار کاری هوش مصنوعی

KitOps یک ابزار نوآورانه است که برای MLOps (عملیات یادگیری ماشین) طراحی شده است. بارهای کاری هوش مصنوعی معمولاً به زیرساخت های پیچیده تری نسبت به نرم افزارهای سنتی نیاز دارند، اما KitOps با ارائه راه حل های از پیش پیکربندی شده و ماژولار که استقرار، مقیاس گذاری و مدیریت مدل ها و خطوط لوله هوش مصنوعی را ساده می کند، این کار را آسان تر می کند.

KitOps چیست؟

KitOps اجزای مختلف یک سیستم یادگیری ماشین – مدل‌ها، مجموعه داده‌ها و کدها – را در یک «کیت مدل» ادغام می‌کند. این راه حل مناسب کانتینر از استقرار سبک وزن بر روی پلتفرم هایی مانند Docker پشتیبانی می کند.

مزایای استفاده از KitOps

1. KitOps با ترکیب تمام اجزای هوش مصنوعی در یک کیت، یک بسته واحد را فراهم می کند.

2. KitOps انعطاف‌پذیری باورنکردنی را ارائه می‌کند و به شما امکان می‌دهد در هر زیرساخت، از Kubernetes گرفته تا کانتینرهای ابری، مستقر شوید.

3. KitOps کاملاً با پایتون سازگار است و به شما امکان می‌دهد تا اسکریپت‌هایی برای مدیریت گردش کار به صورت برنامه‌نویسی بنویسید.

با KitOps، شما فقط چالش‌های زیرساختی را حل نمی‌کنید، بلکه آنها را در قالبی قابل دسترسی ساده‌سازی می‌کنید، و استقرار هوش مصنوعی را مانند مدیریت میکروسرویس‌ها بی‌نظیر می‌کنید.

آیا DevOps چیزی است که یک مهندس باطن باید بداند؟

بله، قطعا. مهندسان Backend باید شیوه ها و اصول DevOps را درک کنند زیرا آنها توانایی خود را برای ساخت، نگهداری و مدیریت پروژه های مقیاس پذیر افزایش می دهند. DevOps بر همکاری بین توسعه و عملیات، از جمله استقرار، آزمایش و نظارت تمرکز دارد که دانش بسیار مهمی برای هر مهندس باطنی است.

در حالی که مهندسی باطن شامل ساخت API ها، مدیریت پایگاه داده ها و مدیریت منطق تجاری است، درک DevOps به اتصال فرآیند نوشتن کد برای ارائه آن به عنوان یک سرویس آماده برای تولید کمک می کند.

روندها در DevOps

اکوسیستم DevOps به طور مداوم در حال تکامل است و ابزارها، چالش ها و فرصت های جدیدی به دست می آورد، اما در اینجا دو روند وجود دارد که باید به آنها توجه کرد:

قابلیت مشاهده

ابزارهایی مانند Prometheus، Grafana و ELK Stack در حال محبوب شدن هستند زیرا بینش هایی را در مورد سیستم های زنده ارائه می دهند. این ابزارها به نظارت بر معیارهایی مانند استفاده از سرور، تأخیر درخواست و بار CPU برای جلوگیری از خرابی کمک می کنند.

عملیات یادگیری ماشین

MLOps اصول DevOps را به حجم کاری هوش مصنوعی ارتقا می دهد. مرزهای جدید DevOps مدیریت مشاغل آموزشی مدل های بزرگ، مدیریت پردازنده های گرافیکی و خودکارسازی خطوط لوله ML است. ابزارهای پایتون مانند MLflow و Kubeflow این امکان را فراهم می کنند.

بسته شدن

DevOps چیزی فراتر از استقرار است – ایجاد سیستم‌های کارآمدی است که به‌طور قابل اعتماد مقیاس شوند. نقش پایتون در این سفر غیرقابل انکار و منحصر به فرد است. کارها را خودکار می کند، زیرساخت ها را ساده می کند و ساخت خطوط لوله را آسان می کند.

چه مهندس نرم‌افزاری باشید که به‌کارگیری کد خود را یاد می‌گیرد یا یک مهندس DevOps با تجربه که سیستم‌های پیچیده را مدیریت می‌کند، پایتون همیشه ابزار قابل اعتماد شما خواهد بود. DevOps فقط آینده توسعه نرم افزار نیست – امروز هم هست! و پایتون این کار را آسان تر از همیشه می کند.